우리는 모든 것이 연결되는 초연결 사회(Hyper-connected Society)에 살고 있습니다. 이제 사이버 공격은 단순히 데이터를 유출하는 것을 넘어, 자율주행차, 스마트 홈, 원자력 발전소와 같은 사이버-물리 시스템(CPS)을 직접 타격하여 우리의 생명과 안전을 위협하는 단계에 이르렀습니다.

 

우리 연구실은 이러한 고도화된 위협에 대응하기 위해 AI를 활용한 지능형 보안을 연구합니다. 단순히 방어벽을 쌓는 것을 넘어, 위협을 예측하고 스스로 학습하며 진화하는 살아있는 보안 시스템을 만드는 것이 우리의 최종 목표입니다.

1. 생성형 AI 기반 IoT 보안

 

급증하는 IoT 환경의 보안 위협에 대응하기 위해 기존의 시그니처 및 통계 기반 탐지 시스템의 한계를 극복하는 것을 목표로 합니다. GPT(Generative Pre-trained Transformer)와 같은 대규모 생성형 AI 모델을 네트워크 트래픽 분석에 적용하여, 알려지지 않은 제로데이(Zero-day) 공격이나 지능형 지속 위협(APT)과 같이 변화하는 벡터를 식별하는 데 중점을 둡니다.

2. 원자력 발전소 사이버보안

원자력 발전소와 같은 국가 핵심 기반 시설의 운영기술(OT) 환경은 폐쇄성과 특수성으로 인해 AI 기반 보안 모델 개발 및 검증에 필수적인 데이터 확보가 어렵습니다. 이러한 데이터 희소성 문제를 해결하고 AI 보안 기술의 신뢰성을 확보하기 위한 고충실도(High-fidelity) 디지털 트윈 테스트베드를 구축하는 것을 핵심 목표로 합니다.

 

- 생성형 사전학습 변환기를 이용한 악성 IoT 네트워크 트래픽 탐지·회피·방지 기법 연구 (한국연구재단, 2023~2025)

- 원자력발전소 사이버보안 검증 시험장을 위한 데이터 수집 및 분석 (한국원자력통제기술원, 2024~2025)

- 신경기술과 인공지능 융합에 대한 글로벌 ELSCI 연구 및 전략 기획 (한국연구재단, 2025~2027)

- Anomaly Detection and Analysis in Nuclear Power Plants, Electronics (SCIE), 2024

- Analysis of Vulnerabilities in College Web-based System, Electronics (SCIE), 2024

- Novel Feature-extraction Method for Detecting Malicious MQTT Traffic using Seq2Seq, Applied Sciences (SCIE), 2022

- Choi, Sunoh; Lee, Yong-joon; Kim, Sung-kwang, **Method and Apparatus for Detecting Abnormal Behavior of a Vehicle**, Korean Patent Application No. 10-2025-0010556, Filed Jan. 23, 2025