S2WとKAISTが因果追跡でネットワーク侵入の根本原因を特定

人工知能（AI）セキュリティ企業S2Wは、韓国科学技術院（KAIST）の研究陣と共同で進めた研究が国際学術ジャーナルに掲載されたと明らかにした。

S2Wは8日、「ネットワーク侵入の根本原因を究明するフレームワーク」に関する論文が「コンピュータズ・アンド・セキュリティ（Computers & Security）」に採択されたと発表した。同ジャーナルは、科学・技術・医学分野の学術研究の出版と情報分析を担うグローバル企業「エルゼビア（Elsevier）」が発行する情報技術（IT）セキュリティ専門学術誌である。

今回の研究は、複雑なネットワーク環境で発生する多様なセキュリティ問題の原因と関係を根本的に究明し分析することに注力している。従来のセキュリティ研究が主にシステムの異常兆候に対する検知手法の考案に集中してきたのに対し、今回の論文はネットワークイベントの年代記を構成し、セキュリティ事故を誘発した攻撃の根源を追跡することに焦点を当てた点が特徴である。

研究陣は、ネットワーク上で発生する多様なイベント、政策的変化、システム状態などの要素をナレッジグラフの形でモデリングし、事象間の関係を表現して攻撃の出発点を識別する分析方式を提示した。さらに「確率的論理」ベースの推論により、説明可能な定量的基準に立脚して問題の根源を導出することで、断片的なログ分析を超えてセキュリティ事故発生の原因を構造的に理解できる枠組みを実装した。

イ・スンヒョンS2W SAIP製品室長は「今後も制御可能なAIを基盤に、公共・民間組織が直面する多角的で高次元の意思決定課題を効果的に支援できるよう、技術研究とプラットフォームの高度化を継続し、ソリューションの適用範囲を段階的に拡大していく」と述べた。