AI 보안 전문기업 스틸리언의 연구진이 2026 한국정보보호학회 동계학술대회(CISC-W'26)에 참가해 총 3건의 보안 연구 논문을 발표했습니다. 👽
이번 학술대회는 10월 28일부터 30일까지 여수에서 개최됐으며, 정보보호 및 암호기술 분야의 다양한 연구 성과를 공유하는 자리로 마련됐습니다.
스틸리언은 이번 행사에서 LLM 기반 취약점 분석 평가, 대규모 언어모델(LLM)의 안전성 검증, 사이버보안 통제체계 정합성 분석 등 AI와 사이버보안 분야의 연구 성과를 소개했습니다.
스틸리언 연구진이 발표한 보안 연구 논문 3건
이번 학술대회에서는 스틸리언 연구진 3명이 각각 다음과 같은 주제의 논문을 발표했습니다.
- Juliet 기반 LLM 취약점 경고 판정 평가에서 표면 단서의 영향 분석
- 한글 표기 변형을 이용한 대규모 언어모델 안전정렬 우회 가능성 분석: 이해도·순응도 분리 측정과 유효 우회율
- 국외 사이버보안 통제체계 정합성 분석 기반 N2SF 통제항목 보완 방안 제안
Juliet 기반 LLM 취약점 경고 판정 평가에서 표면 단서의 영향 분석
- 발표자: 스틸리언 조용엽 책임연구원
LLM을 활용한 소프트웨어 취약점 분석 과정에서 코드의 표면적 단서가 취약점 경고 판정에 미치는 영향을 분석하는 연구입니다.
한글 표기 변형을 이용한 대규모 언어모델 안전정렬 우회 가능성 분석: 이해도·순응도 분리 측정과 유효 우회율
- 발표자: 강창협 선임연구원
한글 표기 변형을 이용한 LLM의 안전정렬 우회 가능성을 분석하고, 모델의 이해도와 순응도를 구분해 실제 우회 가능성을 평가하는 연구입니다.
국외 사이버보안 통제체계 정합성 분석 기반 N2SF 통제항목 보완 방안 제안
- 발표자: 스틸리언 전규현 선임연구원
국외 사이버보안 통제체계 간 정합성을 분석하고, 이를 바탕으로 국가 망 보안체계(N2SF)의 보안 통제항목을 보완하는 방안을 제안하는 연구입니다.
AI 보안 기술 연구를 이어가는 스틸리언
스틸리언은 AI를 활용한 취약점 분석 기술뿐 아니라 AI 모델 자체의 보안과 안전성, 사이버보안 통제체계 등 다양한 분야에서 연구를 이어가고 있습니다.
앞으로도 스틸리언은 지속적인 연구개발과 학술 교류를 통해 사이버보안 기술 경쟁력을 강화해 나가겠습니다.
