성과공유회에서는 분야별 1위를 수상한 3개 팀의 제안 기술 및 아이디어 발표가 이어졌다. ‘네트워크 웹 공격 분류’ 트랙은 인공지능 기술을 이용해 웹 방화벽에서 수집된 공격 데이터(로그)의 공격 유형(9종)을 분류하는 모델의 성능을 경쟁하는 분야로, 수상팀들은 다양한 인공지능 모델을 조합ˑ활용하여 90% 이상의 높은 공격 유형 분류정확도를 보여주었다.

  또한, ‘엔드포인트* 공격 탐지’ 트랙은 라벨링되지 않은 데이터(로그)의 구조나 패턴 등을 인공지능 기술로 분석해 공격 데이터를 탐지하는 모델의 성능을 경쟁하는 분야로, 수상팀들은 다양한 머신러닝 기술을 활용하여 높은  탐지정확도와 구현 가능성을 보여주었다.

  * 네트워크와 연결된 물리적 장비(데스크탑 컴퓨터, 노트북, 스마트폰 등)

  이와 함께, 아이디어 공모 트랙에서 올해 수상팀(3개 팀)들은 통화 내용의 패턴, 문자메시지에 첨부된 URL 등을 인공지능 기술로 분석하여 피싱을 탐지하는 등 창의적인 사이버보안 분야 인공지능·빅데이터 활용 아이디어를 소개하며 피싱 탐지, 사이버 증거인멸 방지, 웹셸 공격 탐지 등 사이버보안 분야에서 다양한 활용 가능성을 제시하였다.

  과기정통부 정창림 정보보호네트워크정책관은 “인공지능·빅데이터를 악용하는 등 지능화·고도화된 사이버위협이 증가하면서 기업들의 보안역량 강화가 더욱 중요해지고 있다.”며, 이에 정부도 “사이버보안 분야에 필요한 AI데이터셋 구축, 사이버보안 인프라 강화 지원 등 기업 보안체계 고도화를 적극 지원할 예정이다.”라고 밝혔다.