머신러닝 활용의 필수 과정인 ‘피드백’ 작업 효율성 극대화
이글루코퍼레이션, 더 많은 조직들이 AI의 혜택을 누릴 수 있도록 지원할 것
[보안뉴스 기획취재팀] 시큐리티·인텔리전스 기업 이글루코퍼레이션(대표 이득춘)은 데이터와 알고리즘을 통해 모델링한 머신러닝 예측 모델의 성능을 개선하는 특허 등록을 완료했다고 밝혔다. 이번 특허의 적용을 통해 머신러닝(ML, Machine Learning)의 핵심 과정인 ‘피드백(Feedback)’ 작업의 효율성을 높일 수 있게 될 전망이다.
인공지능의 한 분야인 머신러닝은 기계(알고리즘)가 데이터에 대한 학습을 토대로 자체적인 판단 기준을 만들어 또 다른 데이터에 대한 예측을 내리게 하는 기술이다. 이를 잘 활용하기 위해서는, 각종 데이터에 특징(피처, feature)을 달고 이를 머신러닝 예측 모델에 적합한 형태로 변환하는 ‘레이블링’ 작업이 요구된다. 또한, 머신러닝 예측 모델이 내놓은 예측 결과 중 만족/불만족스러운 예측 결과를 선별하고, 이에 각각 다른 레이블을 부여하여 재학습 시키는 ‘피드백 과정도 수반되어야 한다.
이글루코퍼레이션이 이번에 취득한 특허는 피드백 대상이 되는 보안 이벤트를 효율적으로 선별하는 데 중점을 두고 있다. 머신러닝 예측 모델이 예측을 내린 이벤트에 대한 신뢰도를 확인할 수 있는 ‘불확실성 지수’와 공격 이벤트의 유형을 판단할 수 있는 특징을 알려주는 ‘설명 가능한 AI(XAI, eXplainable AI)’ 지수를 토대로 공격 유형 별 예측 이벤트 지수를 산출하고, 이를 기존에 저장된 공격 유형 별 피드백 이벤트 선별 기준과 비교하는 방식이다.
본 특허 적용을 통해, 머신러닝 예측 모델 운영자는 피드백을 주어야 하는 이벤트와 그렇지 않은 이벤트를 신속히 구별함으로써, 중복적인 피드백 작업의 부담을 해소할 수 있게 된다. 또한, 피드백이 필요한 이벤트에 대해 적시에 피드백을 주어 재학습 시킴으로써, 머신러닝 모델의 예측 성능도 지속적으로 향상시킬 수 있게 된다.
이글루코퍼레이션은 2015년경부터 보안, 빅데이터, 데이터 마이닝, 데이터 시각화 등 여러 분야의 전문가로 구성된 팀을 운영하며, 보안에 최적화된 알고리즘을 개발하고 양질의 학습 데이터를 생성하여 왔다. 2019년 2월 국내 최초의 AI 보안관제 솔루션인 ‘스파이더 티엠 에이 아이 에디션(SPiDER TM AI Edition)’을 출시한 이래, AI의 정확성과 신뢰성을 높이기 위한 고품질의 대규모 AI 데이터셋 구축에도 힘을 싣고 있다.
이득춘 이글루코퍼레이션 대표는 “이글루코퍼레이션은 다년간 머신러닝 예측 모델 개발과 학습 데이터 생성의 효율성을 높이는 AI 연구를 지속하여 왔다. 앞으로도 AI 연구 개발에 힘을 실으며, 더 많은 조직들이 AI의 혜택을 누릴 수 있도록 지원하겠다”라고 밝혔다.
[기획취재팀(boan3@boannews.com)]
이글루코퍼레이션, 더 많은 조직들이 AI의 혜택을 누릴 수 있도록 지원할 것
[보안뉴스 기획취재팀] 시큐리티·인텔리전스 기업 이글루코퍼레이션(대표 이득춘)은 데이터와 알고리즘을 통해 모델링한 머신러닝 예측 모델의 성능을 개선하는 특허 등록을 완료했다고 밝혔다. 이번 특허의 적용을 통해 머신러닝(ML, Machine Learning)의 핵심 과정인 ‘피드백(Feedback)’ 작업의 효율성을 높일 수 있게 될 전망이다.
[로고=이글루코퍼레이션]
인공지능의 한 분야인 머신러닝은 기계(알고리즘)가 데이터에 대한 학습을 토대로 자체적인 판단 기준을 만들어 또 다른 데이터에 대한 예측을 내리게 하는 기술이다. 이를 잘 활용하기 위해서는, 각종 데이터에 특징(피처, feature)을 달고 이를 머신러닝 예측 모델에 적합한 형태로 변환하는 ‘레이블링’ 작업이 요구된다. 또한, 머신러닝 예측 모델이 내놓은 예측 결과 중 만족/불만족스러운 예측 결과를 선별하고, 이에 각각 다른 레이블을 부여하여 재학습 시키는 ‘피드백 과정도 수반되어야 한다.
이글루코퍼레이션이 이번에 취득한 특허는 피드백 대상이 되는 보안 이벤트를 효율적으로 선별하는 데 중점을 두고 있다. 머신러닝 예측 모델이 예측을 내린 이벤트에 대한 신뢰도를 확인할 수 있는 ‘불확실성 지수’와 공격 이벤트의 유형을 판단할 수 있는 특징을 알려주는 ‘설명 가능한 AI(XAI, eXplainable AI)’ 지수를 토대로 공격 유형 별 예측 이벤트 지수를 산출하고, 이를 기존에 저장된 공격 유형 별 피드백 이벤트 선별 기준과 비교하는 방식이다.
본 특허 적용을 통해, 머신러닝 예측 모델 운영자는 피드백을 주어야 하는 이벤트와 그렇지 않은 이벤트를 신속히 구별함으로써, 중복적인 피드백 작업의 부담을 해소할 수 있게 된다. 또한, 피드백이 필요한 이벤트에 대해 적시에 피드백을 주어 재학습 시킴으로써, 머신러닝 모델의 예측 성능도 지속적으로 향상시킬 수 있게 된다.
이글루코퍼레이션은 2015년경부터 보안, 빅데이터, 데이터 마이닝, 데이터 시각화 등 여러 분야의 전문가로 구성된 팀을 운영하며, 보안에 최적화된 알고리즘을 개발하고 양질의 학습 데이터를 생성하여 왔다. 2019년 2월 국내 최초의 AI 보안관제 솔루션인 ‘스파이더 티엠 에이 아이 에디션(SPiDER TM AI Edition)’을 출시한 이래, AI의 정확성과 신뢰성을 높이기 위한 고품질의 대규모 AI 데이터셋 구축에도 힘을 싣고 있다.
이득춘 이글루코퍼레이션 대표는 “이글루코퍼레이션은 다년간 머신러닝 예측 모델 개발과 학습 데이터 생성의 효율성을 높이는 AI 연구를 지속하여 왔다. 앞으로도 AI 연구 개발에 힘을 실으며, 더 많은 조직들이 AI의 혜택을 누릴 수 있도록 지원하겠다”라고 밝혔다.
[기획취재팀(boan3@boannews.com)]
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권준기자 기사보기
[2024-09-30] 
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