샌즈랩은 실제 사이버 위협 데이터를 수집·분석하고, AI 학습에 필요한 특징정보와 위협 라벨을 생성해 검증 가능한 데이터셋으로 구축합니다. 다년간의 공공부문 사이버보안 AI 데이터셋 구축 사업 수행 경험과 자체 위협 인텔리전스·AI 기술을 바탕으로 데이터 구축부터 모델 검증과 활용까지 전 과정을 수행합니다.
보안 AI의 성능은, 어떤 위협을 학습했는지에서 시작됩니다.
사이버 공격은 끊임없이 변하고 새로운 악성코드, 공격 인프라, 공격기법이 등장합니다. 보안 AI가 실제 위협을 탐지하려면 단순히 많은 데이터가 아니라 최신성과 맥락, 정확한 라벨과 검증된 특징정보를 갖춘 학습 데이터가 필요합니다.
최신 위협을 계속 반영해야 합니다.
과거의 데이터만으로는 새롭게 등장하는 공격 캠페인과 변종 위협을 충분히 학습하기 어렵습니다.
IoC 하나만으로는 공격을 설명하기 어렵습니다.
Hash, IP, Domain, URL뿐 아니라 공격그룹, 공격기법, 행위, 취약점 등 서로 연결된 맥락이 필요합니다.
라벨이 틀리면 AI도 틀리게 배웁니다.
보안 데이터는 악성·정상 여부뿐 아니라 위협 유형과 특징정보가 정확하게 정제·라벨링되어야 합니다.
데이터는 모델이 실제로 학습되는지 검증해야 합니다.
데이터를 많이 구축하는 것만으로 끝나지 않고 AI 모델의 정량 성능과 실제 환경 적용성을 함께 검증해야 합니다.
4년간, 사이버보안 AI 데이터셋 구축 경험을 축적했습니다.
샌즈랩은 2021년부터 2024년까지 4년 연속 공공부문 사이버보안 AI 데이터셋 구축 사업을 수행하며, 총 8개 사업에서 다양한 사이버 위협 영역의 데이터 수집·가공·라벨링·검증 체계를 구축해왔습니다.
Cybersecurity AI Dataset R&D
공공부문 사이버보안 AI 데이터셋 구축 사업을 시작해 데이터 수집·가공 체계를 구축했습니다.
Cybersecurity AI Dataset R&D
데이터 구축 영역을 확장하며 라벨링·품질검증 프로세스를 고도화했습니다.
AI Dataset 최신화·고도화
최신 위협 데이터를 반영해 데이터셋을 최신화하고 구축 체계를 고도화했습니다.
AI Dataset 구축·활용 강화
구축한 데이터셋의 AI 모델 검증과 활용 체계를 강화했습니다.
4년간 8개 보안 데이터 영역 구축 경험
악성코드
악성코드 파일·행위 분석 기반 데이터셋 구축 경험.
침해사고
침해사고 대응 과정에서 축적된 위협 데이터 구축 경험.
애플리케이션 보안
애플리케이션 보안 취약점·위협 데이터 구축 경험.
능동형 보안관제
능동형 보안관제 환경의 위협 탐지 데이터 구축 경험.
위협 프로파일링
공격그룹·캠페인 프로파일링 데이터 구축 경험.
위협 헌팅
위협 헌팅 과정에서 확보한 데이터 구축 경험.
위협 인텔리전스
위협 인텔리전스 분석 기반 데이터 구축 경험.
최신 침해사고
최신 침해사고 대응 사례 기반 데이터 구축 경험.
파일 하나가 아니라, 공격의 맥락을 데이터로 만듭니다.
샌즈랩은 파일과 IoC의 단순 수집을 넘어 정적·동적 분석, 공격그룹, 공격기법, 취약점, 네트워크 연관정보 등 AI가 위협을 학습하고 설명하는 데 필요한 다양한 보안 특징정보를 구성합니다.
악성코드·파일
PE/EXE, PDF, ELF, APK 등 파일 유형별 정적·동적 분석 정보와 파일 구조, Script/Object/API Call 정보를 구성합니다.
네트워크 IoC
IP, Domain, URL, DNS, Whois와 연관 Binary, C2·유포 인프라 정보를 함께 구성합니다.
위협 맥락
공격그룹, 캠페인, MITRE ATT&CK TTP, 취약점(CVE), 공격 이력과 위협 유형을 연결합니다.
침해사고·인텔리전스
침해사고 정보, 위협 보고서, OSINT, Threat Intelligence, 공격 캠페인 맥락을 함께 구성합니다.
수집부터 활용까지, 데이터의 전 생애주기를 구축합니다.
최신 위협 데이터 수집
자체 위협 인텔리전스와 다양한 보안 정보 채널을 활용해 파일, IoC, 보고서 등 최신 위협 정보를 지속적으로 수집합니다.
정적·동적 분석과 특징 추출
수집된 원시 위협 데이터를 분석해 파일 구조, 행위, 네트워크 연관정보 등 AI가 학습할 수 있는 특징정보를 생성합니다.
위협 유형과 맥락 라벨링
악성 유형, 공격그룹, 공격기법과 같은 위협 정보를 표준화된 기준에 맞춰 라벨링합니다.
데이터 품질 검증
데이터의 준비성·완전성·유용성·적합성·정확성 등을 기준으로 구축 과정과 결과 데이터의 품질을 검증합니다.
표준화된 데이터 저장·관리
JSON과 STIX 등 구조화된 포맷을 활용해 데이터셋을 저장하고 다른 보안 시스템과 연동 가능한 형태로 구성합니다.
AI가 실제로 학습되는지 확인
구축된 데이터셋으로 AI 모델을 학습하고 Precision, Recall, F1-Score 등 정량 지표를 통해 실효성을 검증합니다.
실증·공유·활용
검증된 데이터셋을 실제 보안 모델과 수요 환경에 적용하고 검색, API, 패키징 등 다양한 방식으로 활용할 수 있는 구조를 구축합니다.
원시 위협정보를, AI가 읽을 수 있는 구조로.
원시 위협정보를, AI가 읽을 수 있는 구조로.
File, IP, Domain, URL, 보고서 등 원시 위협 데이터를 정적·동적·맥락 분석을 거쳐 Feature Extraction으로 이어지는 Metadata로 변환합니다.
위협 유형과 공격 주체까지 라벨링합니다.
위협 유형, 공격그룹, 공격기법(TTP)을 기준으로 라벨링해 AI가 위협을 구분하고 설명할 수 있는 형태로 구성합니다.
보안 시스템과 연결할 수 있는 표준화된 데이터 구조.
내부 처리·시스템 연동에는 JSON을, 사이버 위협 인텔리전스의 상호운용성을 위해서는 국제 표준인 STIX 2.1 구조를 활용합니다.
많은 데이터보다, 학습 가능한 데이터가 중요합니다.
보안 AI 데이터셋은 단순한 데이터 수집량으로 품질을 판단할 수 없습니다. 샌즈랩은 구축 과정의 품질과 데이터 자체의 정확성, AI 모델 학습 결과, 실제 환경 적용성을 단계적으로 검증합니다.
준비성
정책·규정·조직·절차 등 데이터 품질관리 기반을 확인합니다.
완전성
정의된 데이터 구조와 입력 범위가 빠짐없이 구성되었는지 확인합니다.
유용성
실제 AI 학습 목적과 수요자의 요구를 충족하는 데이터인지 확인합니다.
적합성
다양성·신뢰성·충분성·사실성 등 학습 데이터로서의 적합성을 검토합니다.
정확성
Ground Truth와 Label, Metadata 값의 정확성을 검증합니다.
데이터는 실제 AI 모델로 검증합니다.
구축한 데이터셋이 실제 보안 AI에 유효한지 확인하기 위해 학습·테스트 과정에서 모델 성능을 측정하고, 탐지 결과를 다시 데이터 품질 개선에 활용합니다.
파일 기반 악성코드 탐지
PE/EXE, PDF, ELF 등 파일 특성을 기반으로 악성 여부를 분석합니다.
APT 공격그룹 식별
악성코드와 공격행위의 특징을 기반으로 공격그룹과 캠페인 맥락을 분석합니다.
악성 도메인 탐지
Domain과 관련 Context를 활용해 피싱·C2 등 악성 인프라를 탐지합니다.
데이터는 검증된 성능으로 증명합니다.
다년간 외부기관 기반 모델 성능 검증 수행
2021~2024년 공공부문 사이버보안 AI 데이터셋 사업에서 구축한 데이터로 AI 모델을 학습하고, 외부기관 기준의 정량 성능 검증을 수행했습니다.
탐지 결과를 자연어로 설명
AI 모델의 탐지 결과와 관련 특징정보를 생성형 AI(LLM)와 연결해 위협 판단 근거를 자연어로 설명·요약하는 구조를 함께 검토했습니다.
구축한 데이터가 실제 보안 기술로 이어지도록.
보안 AI 학습·고도화
악성코드, 공격그룹, 악성 도메인 등 보안 AI 모델의 학습과 성능 개선에 활용합니다.
보안 모델 성능 검증
검증된 데이터셋을 활용해 AI 모델의 탐지 성능과 실효성을 정량적으로 평가합니다.
위협 인텔리전스 분석
IoC와 공격그룹, 캠페인, TTP를 연결해 단순 지표보다 풍부한 위협 맥락을 분석할 수 있습니다.
기업·기관 보안 R&D
새로운 AI 보안 모델, 위협 분석 기술, 자동화 연구를 위한 기반 데이터로 활용할 수 있습니다.
데이터를 만들고, AI로 검증하고, 다시 보안 기술로 연결합니다.
사이버보안 전문 기업
일반 데이터 전문기업이 아니라 실제 사이버 위협을 분석해온 보안기업입니다.
자체 위협 데이터 기반
대규모 자체 위협 프로파일링 데이터 기반의 자체 위협 인텔리전스 플랫폼과 분석 데이터를 바탕으로 데이터를 구축할 수 있습니다.
AI 모델 연구개발 역량
구축한 데이터로 AI 모델을 직접 학습·검증할 수 있는 연구개발 역량을 보유하고 있습니다.
전 과정 수행 경험
수집·가공·라벨링·검증·저장·활용까지 전 과정 수행 경험을 보유하고 있습니다.
Cybersecurity AI Dataset에 대해 자주 묻는 질문.
일반적인 AI 학습 데이터와 무엇이 다른가요?
사이버보안 AI 데이터는 단순한 텍스트나 이미지가 아니라 악성코드, IoC, 공격그룹, 공격기법, 취약점 등 위협 간의 관계와 맥락이 중요합니다. 샌즈랩은 실제 위협 분석 기술을 기반으로 보안 AI가 학습할 수 있는 특징정보와 라벨을 구성합니다.
어떤 사이버보안 분야의 데이터를 구축해왔나요?
2021~2024년 공공부문 사업을 통해 악성코드, 침해사고, 애플리케이션 보안, 능동형 보안관제, 위협 프로파일링, 위협 헌팅, 위협 인텔리전스, 최신 침해사고 등 8개 영역의 데이터셋 구축 경험을 보유하고 있습니다.
데이터 품질은 어떻게 검증하나요?
수집·가공·라벨링 단계의 데이터 품질을 검사하고, 오류 분석과 개선 절차를 거칩니다. 이후 구축한 데이터셋으로 실제 AI 모델을 학습해 Precision, Recall, F1-Score 등 성능 지표를 확인하는 방식으로 데이터의 실효성을 검증합니다.
STIX 같은 표준 포맷도 지원하나요?
공공부문 사업에서는 JSON과 STIX 2.1 등 구조화된 포맷을 활용해 위협 데이터를 구성하고, 외부 보안 시스템과의 연동성을 고려한 데이터 구조를 구축했습니다.
필요한 목적에 맞춰 새로운 데이터셋을 구축할 수 있나요?
샌즈랩은 원시 위협 데이터 수집부터 분석, Metadata 생성, 라벨링, 품질검증과 AI 모델 검증까지 전체 데이터 파이프라인 구축 경험을 보유하고 있습니다. 실제 구축 범위는 연구 목적과 데이터 권리, 요구되는 위협 도메인에 따라 설계합니다.
이 페이지의 데이터셋을 바로 구매할 수 있나요?
이 페이지는 특정 상용 데이터셋 상품보다 샌즈랩의 사이버보안 AI 데이터 구축·검증 역량을 소개하기 위한 R&D 페이지입니다. 데이터 제공, 공동 연구 또는 구축 협력 가능 범위는 데이터 권리와 사업 조건에 따라 별도로 협의합니다.
보안 AI에 필요한 데이터부터 함께 설계합니다.
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