SKシールダスが不規則なサイバー攻撃の流れを分析できる人工知能（AI）セキュリティ技術を前面に打ち出し、グローバルAI学界で研究競争力を認められた。
SKシールダスは自社のサイバーセキュリティAI研究組織「サイバーセキュリティAIラボ」所属のイム・ジョンフン主任の研究論文が、グローバル3大AI学会である「ICML 2026」に採択されたと22日明らかにした。ICMLはNeurIPS、ICLRと並ぶ世界3大AI学会とされる代表的な学術イベントである。
従来のサイバーセキュリティ検知技術は、攻撃が一定の流れで続くという仮定の下でデータを分析する方式が一般的だった。しかし実際のサイバー攻撃は発生時点と間隔が不規則で、短時間に集中したり長期間にわたり現れるなど多様な形態を示す。このため従来方式では変化の様相を十分に反映しにくく、攻撃兆候を見落としたり検知精度が低下する限界があった。
これに対しSKシールダスは、不規則に続く攻撃の流れをそのまま分析できるAI技術「QuITE（Query-based Irregular Time-series Embedding）」を提示した。
QuITEは時間間隔が互いに異なるデータを効果的に表現する分析手法である。実際の攻撃の流れをより自然に反映できるよう設計されており、既存のAIモデルとも柔軟に結合できるため、多様なセキュリティ検知システムに適用可能な拡張性を備えた。あわせてQuITEは、グローバル公開ベンチマークデータセットで既存の時系列分析方式比で最大45.9%の性能改善を示した。
SKシールダスのイム・ジョンフン主任は「AI学界では実環境の不完全なデータをいかに効果的に扱うかが重要な課題として議論されている」と述べ、「今回の研究は既存AIモデルが不規則な攻撃パターンまでより精緻に学習できるようにした点で意義がある」と語った。
SKシールダスは今回の研究成果を自社のサイバーセキュリティ監視センター「シキュディウム」や「MDR」など主要セキュリティサービスへの適用を検討中である。適用時には全工程の精密度を高め、従来方式では捕捉が難しかった異常兆候まで識別できると期待している。該当研究は7月6日からソウル・コエックスで開かれる「ICML 2026」で世界のAI研究者を対象に発表される予定である。
キム・ビョンムSKシールダスサイバーセキュリティ部門副社長は「今回のICML論文採択により、SKシールダスのAI研究力量がグローバル学界でも競争力を認められた」と述べ、「研究成果を自社サービスに連携して検知・分析能力を一段引き上げ、サイバーセキュリティ特化AI技術への投資と研究を継続拡大していく」と明らかにした。