사이버보안 설명 가능한 AI: 블랙박스 해독

최근 인공지능(AI)은 일상생활 전반에 걸쳐 광범위하게 활용되고 있으며, 머신러닝(ML) 및 딥러닝(DL) 모델을 활용한 다양한 기술이 빠르게 발전하고 있습니다. 그러나 이러한 모델들은 본질적으로 복잡하여 의사결정 과정에 대한 해석 가능한 설명을 제공하지 못하는 '블랙박스'로 간주됩니다. 특히 사이버보안 분야에서는 설명 불가능한 시스템이 중요한 결정을 내릴 때 명백한 위험을 초래하며, 이는 사용자들의 불신을 야기하여 사이버 공격 방어 모델의 신뢰도를 저하시킵니다. 이러한 문제 해결을 위해 본 연구는 설명 가능한 인공지능(XAI)을 활용하여 사이버보안 모델의 투명성과 이해도를 높이는 방안을 모색합니다. 기존 XAI 관련 문헌을 종합적으로 검토하고, 사이버보안 애플리케이션을 위한 XAI 기술 및 기법의 상세한 분류 체계를 제시합니다. 또한, XAI 모델의 효과를 평가하는 기준과 악성코드, 피싱, 네트워크 침입 등 다양한 사이버 공격 유형에 XAI가 어떻게 적용되어 모델 결정의 이해도를 높이고 위험을 완화할 수 있는지 설명합니다. 연구는 실제 사례 연구를 통해 사이버보안 분야에서 XAI의 산업적 적용 가능성을 탐색하고, XAI 기술 구현 시 직면하는 과제들을 분석합니다. 이를 통해 XAI가 AI 기반 시스템에 대한 신뢰와 투명성을 증진시키는 데 중요한 역할을 함을 강조하며, 기존 XAI 기술의 한계점도 함께 검토합니다. 궁극적으로 본 연구는 고도의 정확성을 유지하면서도 사용자가 이해하고 신뢰하며 관리할 수 있는 미래 사이버 방어 시스템 구축에 XAI가 필수적임을 보여줍니다.