Page 16 - KAIST GSIS 2023 Vol.09

그림 1 ▶ 일반적인 생성형 언어모델과 DarkBERT의 비교 사진 (왼쪽부터 Google BARD, ChatGPT, DarkBERT, 출처: S2W). DarkBERT는 다크웹
내의 정보를 통해 학습되었기 때문에 마약 등 범죄에 대한 질문에 대해 일반적인 언어모델보다 포괄적이고 정확한 내용으로 답변해준다.

Q 이번에 진행하신 DarkBERT에 대한 후속 연구로는 어떤 것을 준비하고 계신가요 교수님?

A : 우선, DarkBERT는 영어로 작성된 문장을 사용하여 훈련되었기 때문에 다른 언어로 작성된 문장은 처리할 수 없다는 단점이 있
습니다. 따라서 후속 연구로는 먼저 기존 DarkBERT를 다국어 데이터를 충분히 활용하여 확장해, 비영어 다크 웹 연구에도 사용
할 수 있도록 하고자 합니다. 더불어, DarkBERT는 RoBERTa를 기반으로 한 모델이지만, 다크 웹 기반으로 ChatGPT와 같은 생
성 모델도 이러한 연구에 큰 도움이 될 수 있으니 생성 모델 기반 다크 웹 언어 모델 연구도 구상 중입니다.

Q 마지막으로 정보보호 대학원 학생들에게 한 말씀 부탁드립니다.

A : 사실 이번 연구에서 확인할 수 있듯이, 보안 분야 연구는 다른 분야와 융합해서 이루어지는 경우가 정말 많다고 생각합니다. 기
존 보안 시스템은 rule-based heuristic을 많이 채용하였다면, 요즘에는 정보보호 분야에서도 기계학습 및 AI를 적용한 논문을
많이 찾아볼 수 있습니다. 물론 늘 모든 것이 인공지능을 사용한다고 잘 해결될 것이라는 말은 아닙니다. 당장 ChatGPT의 사례
만 봐도 사용자들의 채팅 로그를 데이터로 수집하고 이를 모델 학습에 활용하다 보니 보안상 privacy나 security risk도 상당하
죠. 제가 하고 싶은 말은, 연구에 큰 도움이 될 만한 도구 등의 패러다임 shift는 언제나 저희 곁에 찾아옵니다. 언어모델도 트랜
스포머 아키텍처로 시작해서 큰 성장을 이루더니 이렇게 사이버 보안 쪽에서 DarkBERT라는 성과를 만들어 낼 수 있는 것처럼
요. 이러한 시대의 바뀜을 늘 파악하고 보안 쪽에는 어떻게 응용할 수 있을지 생각을 해보는 것이 개개인의 연구에 정말 큰 도움
이 되겠다고 생각됩니다. 또한, 보안 연구는 꽤 다양한 도메인에서 이루어질 수 있다는 점을 알아두시면 좋을 것 같습니다. 제가
삼성에서 맡고 있는 모바일 기기 분야도 보안 적용에 있어 매우 중요합니다. 모바일 기기가 저희 생활의 모든 부분에서 사용되
고 있는 만큼, 개인정보와 민감한 데이터가 기기에 저장되며 이러한 데이터의 유출을 막는 것은 사용자의 privacy 보호 관점에
서 매우 중요한 문제입니다. 빅데이터의 시대에 맞춰 개인 데이터를 사용하고자 하는 모델이 늘어남에 따라 특히 사용자의 개인
정보를 보호하는 연구도 중요하다고 생각합니다. 그 외에 앞서 설명했듯이 다크 웹도 사이버 위협 및 보안에 중요한 도메인이라
고 볼 수 있습니다. 이렇듯이 우리 정보보호대학원 학생분들은 앞으로 다양한 도메인에서 보안과 관련된 문제에 대해 고민한다
면 더욱 멋진 연구 성과를 만들어 낼 수 있을 거라고 기대합니다.

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