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휴네시온, ‘다종 메타데이터의 통합 장치 및 방법’ 특허 취득
네트워크 트래픽을 AI 학습에 최적화된 데이터로 제공
[보안뉴스 박은주 기자] 정보보안 SW 전문기업 휴네시온(대표 정동섭)이 네트워크 트래픽을 분석한 다종의 메타데이터를 통합하는 장치 및 방법에 대한 특허를 취득했다고 9일 밝혔다.
이번 특허는 네트워크 트래픽을 분석한 다종의 메타데이터를 통합하는 장치 및 방법에 대한 것이다. IT-OT 융합 네트워크 환경에서 네트워크 통신 트래픽에 대한 다종의 메타데이터를 수집해, 인공지능(AI) 학습에 적합하도록 공통 메타데이터로 가공해 제공하는 장치 및 방법에 관한 기술이다.
AI가 단일 메타데이터를 학습하는 기존 기술은 일반 ICT 프로토콜 통신과 OT 프로토콜 통신이 혼재된 IT-OT 융합 네트워크 환경의 메타 정보를 제대로 포함하지 못하는 한계가 있다. 다종 메타데이터를 별도 가공 없이 사용하면 중복된 정보로 데이터 크기가 증가해 성능 부하 및 AI 학습 시 결과 해석이 불명확해지는 한계가 있다. 특히, 의료기관 네트워크 환경에서 수집한 메타데이터는 클라우드 등을 통해 외부 전송 시 보안이 요구되는 개인정보나 민감정보가 포함된 의료정보가 노출될 우려도 있다.
이번 특허 기술은 다종 메타데이터를 유사 정보 최소화, 의미해석 명확화, 데이터 라벨링, 보안 정보 비식별화 등을 거쳐 공통 메타데이터로 통합함으로써 AI 학습에 최적화된 양질의 데이터를 효과적으로 제공한다. 의료뿐만 아니라 제조, 교통, 물류, 에너지 등 다양한 IT-OT 융합 네트워크 환경 및 클라우드 환경에서 발생하는 네트워크 트래픽을 AI 학습에 최적화된 양질의 데이터로 가공한다. 네트워크 장애 원인 분석, 공격 트래픽 발생 판단, 보안 가시성을 제공하는 데 활용할 수 있다.
의료기기, 의료정보시스템, 의료정보DB 등 의료기관 네트워크를 겨냥한 조직적인 랜섬웨어 공격, 코인마이너 등 악성코드 감염 및 전파, 서비스 거부 공격, 의료개인정보 유출 등 다양한 사이버보안 위협 사례는 지속해서 증가하고 있다. AI 시대가 도래하면서 사이버보안은 더욱 강조되고 있다. 위협 탐지, 자동화 대응, 대량 데이터 분석 등 다양한 분야에서 보안을 강화하는데 AI 기술이 중요한 역할을 하고 있다.
휴네시온은 과학기술정보통신부에서 지원하고 정보통신기획평가원(IITP)이 주관하는 정보보호핵심원천기술개발사업의 ‘AI 기반 차세대 보안 정보관리기법적용 Cognitive Intelligence 및 Secure-오픈 프레임워크(S-OFW) 기술 개발’ 과제에 참여해 의료보안 센서 기술 특허를 취득했다. 내년부터 주관기관 차의과학대학교산학협력단과 함께 대형병원(분당차병원)에서 실증사업을 진행해 사업화 추진에 박차를 가할 예정이다.
휴네시온 관계자는 “지속적인 연구개발 투자를 통해 특허를 등록할 수 있었다”라며 “이번 특허 등록을 계기로 의료보안 분야 사업 진출에 속도를 낼 것으로 기대한다”고 밝혔다. 한편 휴네시온은 네트워크 보안 기반 망연계 시장에서 점유율 55%를 차지하며 10년 연속 시장 선두를 기록할 것으로 예상된다.
[박은주 기자(boan5@boannews.com)]
네트워크 트래픽을 AI 학습에 최적화된 데이터로 제공
[보안뉴스 박은주 기자] 정보보안 SW 전문기업 휴네시온(대표 정동섭)이 네트워크 트래픽을 분석한 다종의 메타데이터를 통합하는 장치 및 방법에 대한 특허를 취득했다고 9일 밝혔다.
[로고=휴네시온]
이번 특허는 네트워크 트래픽을 분석한 다종의 메타데이터를 통합하는 장치 및 방법에 대한 것이다. IT-OT 융합 네트워크 환경에서 네트워크 통신 트래픽에 대한 다종의 메타데이터를 수집해, 인공지능(AI) 학습에 적합하도록 공통 메타데이터로 가공해 제공하는 장치 및 방법에 관한 기술이다.
AI가 단일 메타데이터를 학습하는 기존 기술은 일반 ICT 프로토콜 통신과 OT 프로토콜 통신이 혼재된 IT-OT 융합 네트워크 환경의 메타 정보를 제대로 포함하지 못하는 한계가 있다. 다종 메타데이터를 별도 가공 없이 사용하면 중복된 정보로 데이터 크기가 증가해 성능 부하 및 AI 학습 시 결과 해석이 불명확해지는 한계가 있다. 특히, 의료기관 네트워크 환경에서 수집한 메타데이터는 클라우드 등을 통해 외부 전송 시 보안이 요구되는 개인정보나 민감정보가 포함된 의료정보가 노출될 우려도 있다.
이번 특허 기술은 다종 메타데이터를 유사 정보 최소화, 의미해석 명확화, 데이터 라벨링, 보안 정보 비식별화 등을 거쳐 공통 메타데이터로 통합함으로써 AI 학습에 최적화된 양질의 데이터를 효과적으로 제공한다. 의료뿐만 아니라 제조, 교통, 물류, 에너지 등 다양한 IT-OT 융합 네트워크 환경 및 클라우드 환경에서 발생하는 네트워크 트래픽을 AI 학습에 최적화된 양질의 데이터로 가공한다. 네트워크 장애 원인 분석, 공격 트래픽 발생 판단, 보안 가시성을 제공하는 데 활용할 수 있다.
의료기기, 의료정보시스템, 의료정보DB 등 의료기관 네트워크를 겨냥한 조직적인 랜섬웨어 공격, 코인마이너 등 악성코드 감염 및 전파, 서비스 거부 공격, 의료개인정보 유출 등 다양한 사이버보안 위협 사례는 지속해서 증가하고 있다. AI 시대가 도래하면서 사이버보안은 더욱 강조되고 있다. 위협 탐지, 자동화 대응, 대량 데이터 분석 등 다양한 분야에서 보안을 강화하는데 AI 기술이 중요한 역할을 하고 있다.
휴네시온은 과학기술정보통신부에서 지원하고 정보통신기획평가원(IITP)이 주관하는 정보보호핵심원천기술개발사업의 ‘AI 기반 차세대 보안 정보관리기법적용 Cognitive Intelligence 및 Secure-오픈 프레임워크(S-OFW) 기술 개발’ 과제에 참여해 의료보안 센서 기술 특허를 취득했다. 내년부터 주관기관 차의과학대학교산학협력단과 함께 대형병원(분당차병원)에서 실증사업을 진행해 사업화 추진에 박차를 가할 예정이다.
휴네시온 관계자는 “지속적인 연구개발 투자를 통해 특허를 등록할 수 있었다”라며 “이번 특허 등록을 계기로 의료보안 분야 사업 진출에 속도를 낼 것으로 기대한다”고 밝혔다. 한편 휴네시온은 네트워크 보안 기반 망연계 시장에서 점유율 55%를 차지하며 10년 연속 시장 선두를 기록할 것으로 예상된다.
[박은주 기자(boan5@boannews.com)]
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[2024-12-22] 
