SK쉴더스, 세계3대 AI 학회에서 '불규칙한 변칙 공격 대응 신기술' 논문 채택

AI 요약

SK쉴더스는 사내 사이버보안 AI 연구 조직인 사이버보안AI랩스 소속 임정훈 선임의 연구 논문이 글로벌 3대 AI 학회인 ICML 2026에서 채택됐다고 22일 밝혔습니다. 연구는 불규칙 시계열 문제를 분석하는 QuITE(Query-based Irregular Time-series Embedding) 기법을 제시해 시간 간격이 다른 데이터를 효과적으로 표현하고 기존 AI 모델과 결합할 수 있으며, 글로벌 공개 벤치마크 데이터셋에서 기존 방식 대비 최대 45.9% 성능 개선을 보였습니다. SK쉴더스는 이 성과를 시큐디움과 MDR 등 주요 보안 서비스에 적용하는 것을 검토 중이며, 자세한 연구 내용은 7월 6일부터 서울 코엑스에서 열리는 ICML 2026에서 발표한다고 밝혔습니다.