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- [연구] [구형준 교수] SecAI 연구실, ACM Conference on Computer and Communications Security (CCS) (CCS ’25) 논문 게재 승인
- [구형준 교수] SecAI 연구실, ACM Conference on Computer and Communications Security (CCS) (CCS ’25) 논문 게재 승인 SecAI 연구실 (지도교수 구형준, https://secai.skku.edu)의 Shakhzod 학생 (석사과정)과 전미진 (석사과정) 학생의 "A Decade-long Landscape of Advanced Persistent Threats: Longitudinal Analysis and Global Trends" 논문이 보안분야 최우수학회인 ACM Conference on Computer and Communications Security (CCS’25)에 게재 승인되어 2025년 10월에 발표될 예정입니다. 지능형 지속 공격 (Advanced Persistent Threat, APT)은 주로 국가의 지원을 받는 공격자들이 장기간에 걸쳐 은밀하게 수행하는 사이버 공격으로, 정부 기관이나 주요 인프라를 대상으로 하여 장시간 탐지되지 않은 채 지속되는 특징이 있습니다. 이러한 위협을 모니터링하고 이해하기 위해 산업계와 학계는 공개된 APT 캠페인 관련 문서들을 기반으로 협력하여 다양한 분석을 수행하고 있습니다. 기존 연구들은 주로 APT 탐지 및 평가, 사이버 위협 인텔리전스 (Cyber Threat Intelligence, CTI) 구축, 데이터셋 생성 등 특정 영역에 집중되어 왔으나, 흩어진 문서들을 거시적으로 연결하고 재조명하는 연구는 부족한 상황입니다. APT 캠페인은 시간이 흐르면서 공격자의 전략, 대상, 수단이 변화하는 복합적 양상을 보이기 때문에 이러한 장기적 관점에서의 분석은 APT의 진화 경향을 파악하는 데 중요한 의미를 가집니다. 본 논문에서는 지난 10년 간 (2014–2023) 수집된 총 1,509건의 개별 APT 기술 보고서 (24,215페이지)를 분석하여 603개의 고유한 APT 그룹을 식별하고, 이를 통해 APT 공격의 전반적 양상과 글로벌 트렌드를 거시적 관점에서 분석합니다. 이를 위해 기술 보고서를 중심으로 한 세 가지 소스와 위협 행위자 중심의 또 다른 세 가지 소스를 포함한 신뢰할 수 있는 6개 출처와 177개의 관련 뉴스 기사를 활용하였으며, 대용량 문서 처리를 위해 규칙 기반 정보 검색 기법과 대형 언어 모델(LLM) 기반 검색 기법을 결합한 하이브리드 기법을 적용하였습니다. 그 결과, APT 캠페인의 10년간 진화 과정, 사이버 위협 인텔리전스 기록 현황, APT의 공통적 특성, 그리고 정치적 사건, 국제 분쟁, 글로벌 팬데믹 등 외부 요인이 APT 활동에 미치는 영향 등을 종합적으로 분석할 수 있었습니다. 특히 10년 동안 총 154개국이 APT의 영향을 받았으며, 초기 침입 벡터로는 주로 악성 문서와 스피어 피싱이 사용되었고 2016년 이후 제로데이(zero-day) 취약점 활용이 감소하는 추세를 보였습니다. 또한, APT의 글로벌 동향을 직관적으로 이해할 수 있도록 APT 지도와 위협 행위자들과 표적 국가들 간의 관계를 보여주는 흐름도를 통해 시각화 자료도 제공합니다.
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- 작성일 2025-07-23
- 조회수 1997
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- [교수동정] 정재훈 교수, 인터넷 기술 개발 선도하는 KRnet 2025 인터넷 기술상 수상
- 인터넷 기술 개발 선도하는 KRnet 2025 인터넷 기술상 수상자 소프트웨어융합대학 소프트웨어학과 정재훈 교수는 지난 6월 23일에 서울 엘타워에서 개최된 KRnet 2025 콘퍼런스(https://krnet.or.kr/)에서 ‘인터넷 기술상’을 수상하였다. KRnet은 매년 6월에 개최되는 국내 최대 인터넷 콘퍼런스인데, 올해는 6G, 인터넷을 위한 인공지능, 빅데이터, 클라우드, 자율주행차, 양자 컴퓨팅 등의 최신 기술들이 소개되었다. 인터넷은 21세기의 ICT 정보화사회의 초석이 된 기술이다. KRnet은 이러한 인터넷의 기술 개발 및 보급에 지대한 기여를 한 연구자를 매년 한 명씩 선정하여 ‘인터넷 기술상’을 수여하는데, 정재훈 교수는 이번 33차 KRnet 콘퍼런스에서 ‘클라우드 기반 보안 서비스 기술’과 ‘자율주행차를 위한 차량 네트워킹 기술’을 개발하고, 이러한 기술들을 국제인터넷표준화기구인 IETF(Internet Engineering Task Force)에서 다수의 국제표준들이 제정 및 승인을 받게 하고, 이러한 국제표준들을 POC(Proof of Concept)하기 위한 오픈소스 프로젝트를 통해 기술 공유를 한 공로를 인정받아서 2025년 KRnet 인터넷 기술상(그림 1)을 수여하게 되었다. 그림 1. 인터넷 기술상 상패 정재훈 교수는 IETF의 I2NSF(Interface to Network Security Functions) 워킹그룹(Working Group, WG)에서 공저자로 1건의 표준문서(Request for Comments, RFC)인 RFC 8192 제정에 기여했고, 에디터로 6건의 표준문서 승인에 기여했다. 정재훈 교수는 이러한 RFC 표준문서들을 통해 클라우드 컴퓨팅을 통해 보안 서비스를 효과적으로 제공할 수 있는 ‘클라우드 보안 서비스 시스템’(그림 2) 개발에 많은 기여를 하였다. 또는 정재훈 교수는 IETF의 IPWAVE(IP Wireless Access in Vehicular Environments) 워킹그룹에서 IPv6 기반 차량 네트워킹을 위한 문제 기술 및 유스케이스 문서를 표준문서 RFC 9365 제정에 에디터로서 기여를 했다. 그림 2. I2NSF 프레임워크 기반 클라우드 보안 서비스 시스템 정재훈 교수가 이끄는 SKKU 사물인터넷연구실(http://iotlab.skku.edu/) 팀은 해커톤 프로젝트를 통해 I2NSF 기술을 표준화하기 위해 IETF 해커톤 대회에서 다음과 같이 4번 수상을 하였다. 표 1. IETF 해커톤 수상 경력 연번 IETF 해커톤 일자 수상내용 웹사이트 1 IETF-97 해커톤 2016.11.13 Best Group Work Award https://www.ietfjournal.org/ietf-97-hackathon-improving-open-standards-through-open-source/ 2 IETF-99 해커톤 2017.07.16 Best University Work Award https://community.cisco.com/t5/networking-blogs/running-code-is-king-at-ietf-99-in-prague/ba-p/3661113 3 IETF-100 해커톤 2017.11.12 Best Student Project Award https://blogs.cisco.com/developer/ietf-hackathon-closes-loop-between-open-source-and-standards 4 IETF-103 해커톤 2018.11.04 Best Overall Award https://blogs.cisco.com/developer/ietf-103-hackathon 이와 같이 정재훈 교수의 SKKU팀은 IETF에서 I2NSF 클라우드 보안 서비스 시스템과 IPWAVE 차량 네트워킹의 인터넷 표준화 활동을 통해 한국과 성균관대학교를 인터넷 기술 개발 및 표준화의 선도 대학으로 세계적인 주목을 받도록 기여를 하였다. 다음은 정재훈 교수가 I2NSF 워킹그룹과 IPWAVE 워킹그룹에서 기여한 인터넷 표준문서들을 보여준다. ■ I2NSF 워킹그룹: https://datatracker.ietf.org/wg/i2nsf/documents/ ■ IPWAVE 워킹그룹: https://datatracker.ietf.org/wg/ipwave/documents/ 정재훈 교수 연구팀은 IETF에서 5G 및 6G 이동 네트워크에 연결된 이동 객체(예, 소프트웨어 정의자동차, 로봇카, 로봇, 드론)를 제어하고 관리하기 위한 표준문서 제정을 위해 I2ICF(Interface to In-Network Computing Functions) 그룹(https://mailman3.ietf.org/mailman3/lists/i2icf.ietf.org/)을 결성하였고, 2025년 7월 스페인 마드리드에서 개최된 IETF 123차 정기회의 해커톤에서 I2ICF 기술을 POC하면서 IETF내에서 새로운 워킹그룹을 결성하기 위해 노력을 하고 있다. 그림 3은 정재훈 교수 해커톤 팀을 보여주고 있고, 그림 4는 I2ICF 해커톤 프로젝트 구현 및 테스트 구성을 보여주는 포스터이다. 본 표준화는 정재훈 교수가 IITP(정보통신기획평가원)의 표준화 과제인 ‘지능형 융합서비스를 위한 SDV 소프트웨어 프레임워크 표준 개발’의 표준화 아이템으로 수행을 하고 있다. 그림 3. IETF 123차 정기회의 I2ICF 해커톤 팀 (왼쪽부터 양현식 박사(InterDigital), 구모세 학생(SKKU 소프트웨어학과 석박사과정), 윤빈영 박사(ETRI), 정재훈 교수(SKKU 소프트웨어학과), Kehan Yao 연구원(China Mobile)) 그림 4. IETF-123 I2ICF 해커톤 프로젝트 포스터 다음은 정재훈 교수 연구팀이 표준화를 진행하고 있는 I2ICF 기고서를 보여준다. ■ I2ICF 문제 기술: https://datatracker.ietf.org/doc/draft-jeong-opsawg-i2icf-problem-statement/ ■ I2ICF 프레임워크: https://datatracker.ietf.org/doc/draft-jeong-opsawg-i2icf-framework/ 이와 같이 정재훈 교수 연구팀은 인터넷을 위한 네트워킹 및 보안 기술을 개발하고 있고, IETF라는 국제인터넷표준화기구에서 한국의 대표 표준전문가로서 인터넷표준화에 적극적으로 참여하고 있고, 학계에서도 관련 연구 결과물을 매년 탑저널을 게재하고 있다(http://iotlab.skku.edu/publications.php). 또한 정재훈 교수는 국제학술대회 NetSoft 2025 홍보의장(https://netsoft2025.ieee-netsoft.org/committees/organizing-committee) 및 ICMU 2025 프로그램위원장(http://icmu.org/icmu2025/?organizers)을 수행하면서 한국과 성균관대학교의 위상을 높이는데 활약을 하고 있다. 정재훈 교수는 현재 성균관대학교 융합보안대학원 사업단장(https://swb.skku.edu/security2020/greetings.do)으로 융합보안 인재 양성을 담당하고 있다.
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- 작성일 2025-07-23
- 조회수 1033
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- [학생실적] 2025 양자정보경진대회 과학기술정보통신부 장관상 수상
- 2025 양자정보경진대회 과학기술정보통신부 장관상 수상 과학기술정보통신부 주최하고 성균관대학교, 양자정보연구지원센터 주관으로 2025년 6월 29일부터 7월 1일까지 3일간 2025 양자정보경진대회가 개최되었습니다. 양자정보경진대회에는 예선을 통과한 20개 팀, 83여 명의 학생이 참가하였습니다. 해당 대회에서 과학기술정보통부 장관상은 SQuAI팀(팀장 성균관대학교 소프트웨어학과 김동완 학생)이 수상의 영예를 안았습니다. - 수상자 : 소프트웨어학과 4학년 김동완(팀장), 소프트웨어학과 4학년 서영호(팀원), 물리학과 3학년 권주원(팀원) - 팀명 : SQuAI - 수상 내역 : 과학기술정보통신부 장관상 전자신문 ▶ https://www.etnews.com/20250702000088
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- 작성일 2025-07-14
- 조회수 1408
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- 인공지능 편향 문제 다룬 국제 심포지엄 성료
- 인공지능 편향 문제 다룬 국제 심포지엄 성료 국내외 AI 석학 참여… Bias-A-Thon 수상 발표 및 편향 해결방안 논의 공정한 인공지능 실현 위한 기술적·사회적 접근 제시 우리 대학은 신뢰가능한인공지능연구단(연구책임자 한진영 교수) 주관으로 지난 6월 4일 인문사회과학캠퍼스 600주년기념관 조병두홀에서 「2025 International Symposium on AI Bias」를 성황리에 개최하였다. 이번 심포지엄은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 후원을 받아, 인공지능 시스템에서 발생할 수 있는 편향 문제와 이를 해결하기 위한 기술적·사회적 접근 방안을 다각도로 모색하는 자리로 마련되었다. 이날 심포지엄에는 연세대학교 박남기 교수, University of South Florida의 김승배 교수, Indiana University Bloomington의 곽해운 교수 등 국내외 인공지능 분야의 저명한 전문가들이 연사로 참여하여 AI 편향의 다양한 사례와 최신 연구 동향을 발표하였다. 특히 성균관대학교 석학교수이자 미국 펜실베이니아주립대학교(PSU) Center for Socially Responsible AI 소장인 시앰선더(S. Shyam Sundar) 교수의 진행으로 열린 패널 토의 세션에서는, 인공지능 기술이 사회와 인간의 삶에 미치는 장기적 영향과 학제 간 시각에서의 AI 편향 해결방안에 대해 활발한 논의가 이어졌다. 100여 명이 넘는 국내외 교수 및 학생 연구자들이 참석한 이번 행사는 인간 중심의 신뢰가능한 인공지능 실현을 위한 담론을 형성하고, 미래 기술의 윤리적 기준 마련을 위한 공감대를 형성하는 계기가 되었다. 아울러, 지난 5월 신뢰가능한인공지능연구단이 지능형멀티미디어연구센터, 딥페이크연구센터와 공동 주관한 ‘2025 Bias-A-Thon’ 경진대회 수상팀에 대한 시상식과 발표도 함께 진행되었다. 전국 대학(원)생 400여 명이 참여한 이번 대회는 ▲LLM 응답의 편향을 분석하는 ‘Bias 발견 챌린지’, ▲프롬프트 및 RAG 기법을 활용한 ‘Bias 대응 챌린지’ 두 개 트랙으로 구성되어, 참가자들은 기술적 역량과 윤리적 감수성을 바탕으로 AI 편향 문제 해결을 위한 참신한 아이디어를 제시하였다. 한진영 교수는 “AI 기술의 발전 속에서 공정성과 신뢰성 확보는 필수 과제가 되었다”며, “이번 국제 심포지엄과 Bias-A-Thon이 인공지능의 윤리적 기준 정립과 함께 실질적 인사이트를 제공하는 전환점이 되기를 기대한다”고 밝혔다. https://www.skku.edu/skku/campus/skk_comm/news.do?mode=view&articleNo=128207
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- 작성일 2025-07-03
- 조회수 1864
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- [연구] 보안공학연구실(지도교수: 김형식), ACL 2025에 논문 Oral 세션 채택
- 보안공학연구실(지도교수: 김형식)은 국가보안기술연구소와 KAIST와 공동으로 수행한 연구 결과가 인공지능 자연어처리 분야 최우수 국제학술대회인 ACL 2025 메인 컨퍼런스에 채택되었으며, 특히 전체 3,000여 편 이상의 채택 논문 중 상위 243편에만 주어지는 Oral 발표 세션에 선정되었습니다. 해당 논문은 국보연 소속이자 KAIST 박사과정인 고우영 연구원이 제1저자로 참여하였고, 김형식 교수는 공동연구자로 참여하였습니다. XDAC: XAI-Driven Detection and Attribution of LLM-Generated News Comments in Korean 본 논문은 거대언어모델(LLM)이 생성한 한국어 뉴스 댓글을 탐지하고, 작성한 AI 모델까지 식별할 수 있는 설명가능 인공지능(XAI) 기반 탐지 프레임워크 ‘XDAC’을 세계 최초로 제안한 연구입니다. 특히 평균 50자 내외의 짧고 구어체인 한국어 댓글이라는 현실적 조건 속에서도 AI 생성 여부를 98.5%의 정밀도로 탐지하고, 어떤 LLM이 생성했는지도 84.3%의 정확도로 식별할 수 있다는 점에서 기존 SOTA 기술을 뛰어넘는 성과를 입증했습니다. 이번 연구는 AI를 활용한 여론 조작 가능성이 현실적인 위협으로 떠오르고 있는 상황에서, 짧고 비정형 적인 한국어 댓글 환경에서도 실효성 있는 방어 기술을 제시하였다는 점에서 높은 평가를 받았으며, 향후 포털 플랫폼 및 정부 차원의 기술 도입 가능성까지 고려할 수 있는 핵심 기술로 주목받고 있습니다. 프로젝트 소스 코드: https://github.com/airobotlab/XDAC/tree/main 뉴스 기사: https://www.ddaily.co.kr/page/view/2025062717211207639
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- 작성일 2025-06-30
- 조회수 3593
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- [교수동정] 김유성 교수팀-SK인천석유화학, 정유공장에 AI 자동제어 기술 세계 최초 적용
- 김유성 교수팀-SK인천석유화학, 정유공장에 AI 자동제어 기술 세계 최초 적용 - Air Fan Cooler Louver 자동제어로 압력 정밀도 12.8% 향상 ▲왼쪽부터 김유성 교수(교신저자), 서동찬 AI Expert (삼성디스플레이), 김동일 PM(SK이노베이션), 손효은 계장(SK인천석유화학) 우리 대학은 25일 소프트웨어학과 김유성 교수 연구팀이 실제 정유공정에 강화학습(Reinforcement Learning) 기술을 성공적으로 적용한 ‘강화학습 기반 압력 제어 시스템(RLPCS, Reinforcement Learning-based Pressure Control System)’을 개발하고, 세계 최초로 상용화에 성공했다고 밝혔다. 본 연구는 인공지능(AI) 기반 자동제어 기술의 산업 현장 실증 적용이라는 점에서 혁신적인 성과로 평가받으며, 세계적으로 권위 있는 학술지 『Engineering Applications of Artificial Intelligence』에 2025년 5월 26일자로 게재되었다. 이번 연구는 김유성 교수와 서동찬 AI Expert(현 삼성디스플레이), 김동일 PM(SK이노베이션), 손효은 계장(SK인천석유화학) 의 협업으로 수행되었으며, SK인천석유화학이 수년간 축적한 공정 데이터와 현장 노하우, 그리고 AI 기술 내재화에 대한 강한 의지를 바탕으로, 다양한 오픈소스 강화학습 알고리즘과 석유화학 산업에 최적화된 딥러닝 제어 기법을 지속적으로 적용·검증해온 결과이다. 2021년부터 부트 워터 레벨, 2022년 Lt.Naph RVP, 2023년 상압증류탑 압력 등 다양한 공정에 AI 제어를 단계적으로 적용하며, 알고리즘의 성능과 안정성을 검증해왔다. 연구팀은 하루 20만 배럴의 원유를 처리하는 중대형급(상위권) 상압증류탑(#2 CDU)에서 공기 조절장치(Air Fan Cooler Louver) 제어를 강화학습 기반 압력 제어 시스템(RLPCS)을 통해 자동화하였다. 기존에는 운전원이 수동으로 조작하던 루버(Louver)를 AI 기반 실시간 제어함으로써, 압력 제어의 정밀도를 향상시키고 공정의 변동성은 물론 운전자의 업무 부담까지 효과적으로 줄이는 데 성공했다. 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 수년간 축적된 운전 로그 데이터를 기반으로 강화학습 모델을 개발하였다. 도메인 전문가들과 협력해 마르코 프 결정과정(MDP:Markov Decision Process)*을 정교하게 설계한 뒤, 실제 시스템에 영향을 주지 않는 안전한 방식으로 오프라인 강화학습을 수행하 였다. 이후 학습된 모델은 SK인천석유화학 정유공장의 하루 200,000배럴 규모 상압증 류탑(CDU) 제어 시스템에 통합되었으며, 환경 변화에 능동적으로 적응할 수 있도록 온라인 학습 기법 또한 적용되었다. * 마르코프 결정과정(MDP:Markov Decision Process): 강화학습을 위한 수학적 모델로, AI 에이전트가 환경 속에서 최적의 의사결정을 내리도록 돕는 체계 ▲ 정유 공정 압력 제어에 필요한 상압증류탑 공기 조절장치(Air Fan Cooler Louver) 자동화를 위한 오프라인 강화학습과 기존 관리 시스템으로 통합 및 온라인 적응 학습 개략도 약 1년간의 실제 산업 환경 운용 결과, 공기 조절장치(Air Fan Cooler Louver)의 자동 제어를 통해 압력 오차를 12.8% 줄이는 데 성공했으며, 원유 성상 변화나 제품 규격(Specification) 변화에 따른 공정 변동성도 효과적으로 제어할 수 있음을 입증했다. 이는 실제 산업현장에서 강화학습 기술이 숙련된 운전원의 반복적이고 노동 집약적인 작업을 보조해 정유공정의 안정성과 효율성을 동시에 향상시킬 수 있음을 실증한 세계 최초의 사례로 평가된다. 김유성 교수는 “이번 연구는 이론적 강화학습 알고리즘을 실제 산업 제어 시스템에 통합하고, 이를 실시간으로 운영하며 지속적인 성능 향상을 달성 했다는 점에서 큰 의미가 있다”며, “압력 제어를 시작으로 향후 온도 제 어, 유량 제어 등 다양한 공정 제어로 확장해 나갈 수 있을 것”이라고 밝 혔다. 또한 “AI 기술과 산업 자동화의 융합을 통해 스마트 팩토리 구현의 핵심 기반을 제시할 수 있을 것”이라고 강조했다. SK인천석유화학 관계자 역시 “AI 기술 내재화와 스마트 플랜트 구현을 위한 지속적인 데이터 분석과 현장 적용 노력이 이번 혁신의 밑바탕이 되었다”고 강조했다. ※ 논문명: Implementation of reinforcement learning for enhanced pressure control in a 190,000-barrel crude distillation unit: The first full-scale commercial deployment ※ 학술지: Engineering Applications of Artificial Intelligence ※ 논문링크: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2025.110907
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- 작성일 2025-06-25
- 조회수 2117
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