SK쉴더스, 글로벌 3대 AI 학회서 연구 논문 채택

AI 요약

SK쉴더스는 사이버보안 AI 연구 조직 소속 임정훈 선임의 연구 논문이 글로벌 3대 AI 학회인 ICML 2026에 채택됐다고 22일 밝혔다. QuITE(Query based Irregular Time series Embedding)는 불규칙한 시간 간격의 데이터를 효과적으로 표현하는 기법으로 기존 AI 모델과 결합해 다양한 보안 탐지 시스템에 적용할 수 있으며, 글로벌 공개 벤치마크에서 기존 방식 대비 최대 45.9% 성능 개선을 보였습니다. SK쉴더스는 해당 연구 성과를 자사 사이버보안 관제 센터 시큐디움과 MDR 등 주요 보안 서비스에 적용하는 것을 검토하고 사이버보안 특화 AI 기술에 대한 투자와 연구를 지속 확대하겠다고 밝혔습니다.