[보안뉴스]한국-중동 사이버보안 협력 새 도약

내용 요약

한국인터넷진흥원(KISA)과 사우디아라비아 리야드에 위치한 나이프 아랍 안보과학대학교(NAUS)가 사이버보안 및 인공지능(AI) 분야 협력 업무협약(MOU)을 체결했습니다. 이 협약은 양국이 위협 인텔리전스 공유, 공동 연구, 교육 프로그램, 그리고 AI 기반 보안 솔루션 개발을 통해 서로의 보안 역량을 강화하고, 중동 지역과 한국 간의 디지털 협력 관계를 한층 깊게 하는 것이 목표입니다.

핵심 포인트

• MOU 체결: KISA와 NAUS가 사이버보안·AI 협력을 위한 공식 계약을 맺음.
• 협력 영역: 위협 인텔리전스, AI 기반 위협 탐지, 공동 교육·연구 프로그램.
• 지역적·국제적 파급효과: 중동 국가와 한국 사이의 사이버 보안 역량 강화 및 지식 교류 증진.

기술 세부 내용

1️⃣ Cyber Security Collaboration (사이버 보안 협력)

단계	핵심 활동	상세 설명
① 공동 연구 주제 선정	Threat Landscape Mapping	NAUS와 KISA는 각자의 지역 특성을 반영한 위협 프로파일을 분석해 우선 연구 주제를 도출합니다. 예를 들어, 사우디의 금융 인프라 보안 또는 한국의 IoT 보안 등.
② 데이터 및 위협 인텔리전스 공유	Secure Exchange	암호화된 데이터 전송 채널을 구축해 악성코드 샘플, 로그, MITRE ATT&CK 행위 목록 등을 공유합니다. 데이터 품질 보장을 위해 JSON Schema와 같은 표준 포맷을 사용합니다.
③ 공동 교육 프로그램 개발	Curriculum Co‑Creation	KISA의 “Cyber Threat Intelligence Analyst” 코스와 NAUS의 “Advanced Network Security” 과정을 융합해 6개월간 집중 워크숍을 설계합니다. 온라인 MOOC 플랫폼을 활용해 두 학교 학생들이 동시에 수강할 수 있도록 합니다.
④ 실시간 위협 대응 연습	Red/Blue Team Exercises	매 분기마다 실전 모의 공격(Red Team)과 방어(Blue Team) 연습을 실시합니다. 공격 시나리오는 실제 사건 데이터를 기반으로 재현하며, 대응 시간을 측정해 KPI를 도출합니다.
⑤ 성과 평가 및 지속적 개선	KPIs & Dashboards	공격 탐지율, 대응 시간, 학습 완료율 등의 KPI를 실시간 대시보드에 표시하고, 분기별 리뷰 미팅을 통해 개선점을 도출합니다.

Tip
• 보안 협업 시, GDPR, Saudi Data Protection Law 등 지역 데이터 보호 규정 준수를 확인해야 합니다.
• 위협 인텔리전스 공유는 “Open Threat Exchange (OTX)” 같은 국제 플랫폼과 연동해 활용 범위를 확대할 수 있습니다.

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2️⃣ AI Integration in Cybersecurity (AI 기반 사이버 보안)

단계	핵심 활동	상세 설명
① AI 모델 선정 및 학습 데이터 준비	Model Selection	KISA의 “AI‑Sec” 팀과 NAUS 연구진은 Random Forest, Deep Neural Network, Transformer‑based 모델 중 가장 적합한 것을 선택합니다. 학습 데이터는 전자로그, 패킷 캡처, 시스템 호출 기록 등으로 구성합니다.
② 이상 징후 탐지 시스템 구축	Anomaly Detection	AI 모델을 실시간 데이터 스트림(예: Kafka)으로 연결해 비정상 트래픽을 탐지합니다. 이상 징후는 경고 레벨(LOW/CRITICAL)로 분류되어 보안 운영팀에 전달됩니다.
③ 자동화된 대응 플로우 설계	Playbook Automation	SOAR 플랫폼(예: Cortex XSOAR)을 활용해 AI가 탐지한 인시던트에 대해 자동화된 대응 스크립트를 작성합니다. 예를 들어, 악성 IP 차단, 샘플 격리, 사전 대응 보고서 생성 등이 포함됩니다.
④ 모델 검증 및 롤아웃	Model Validation	검증 세트와 실험 환경에서 모델 성능(Precision, Recall, F1)을 측정하고, 모델 성능이 기준치를 충족하면 프로덕션에 배포합니다. A/B 테스트를 통해 기존 수동 대응과 비교 평가합니다.
⑤ 성능 모니터링 및 모델 재학습	Continuous Learning	운영 중 수집되는 신규 데이터(피드백 루프)를 사용해 주기적으로 모델을 재학습합니다. 모델 drift를 모니터링하고 필요 시 인프라 스케일링(클라우드 GPU)도 고려합니다.

Tip
• AI 모델은 “Explainable AI” 기능을 추가해 보안 분석가가 왜 특정 이벤트가 탐지됐는지 설명받을 수 있도록 해야 합니다.
• 데이터 사전 처리 단계에서 노이즈 제거 및 스케일링을 철저히 수행해 모델 성능 저하를 방지합니다.

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3️⃣ Education & Research Programs (교육 및 연구 프로그램)

단계	핵심 활동	상세 설명
① 교환 학생 및 교수 프로그램 설계	Student Exchange	1년 단위로 교환 학생 프로그램을 도입해 NAUS 학생이 한국에서 KISA 인턴십을, KISA 학생이 NAUS에서 연구 프로젝트를 수행하도록 합니다.
② 공동 학술 논문 및 특허 출원	Joint Publications	양 대학 연구팀이 공동으로 “AI‑Based Phishing Detection” 같은 주제로 논문을 제출하고, 특허 출원(USPTO, Saudi Intellectual Property Office)까지 진행합니다.
③ 학습 자료 및 교육 커리큘럼 공동 개발	Resource Sharing	KISA가 보유한 교육 자료(예: “Cyber Threat Hunting Lab”)를 NAUS에 배포하고, NAUS의 지역 맞춤 사례를 추가해 커리큘럼을 업데이트합니다.
④ 산업계와 협업을 통한 실무 연계	Industry Partnerships	현지 기업(예: Saudi Telecom)과 협력해 실제 보안 프로젝트를 진행하고, 인턴십 프로그램과 연계하여 실무 경험을 제공합니다.
⑤ 성과 평가 및 인증	Certification	협력 프로그램 종료 시, KISA와 NAUS가 공동 인증서를 발급해 참여 학생 및 연구원들의 전문성을 공식 인정합니다.

Tip
• 교육 프로그램은 “Competency-Based Learning” 모델을 도입해 개별 학습 목표를 명확히 합니다.
• 문화 차이를 고려해 교환 프로그램 전 사전 교육(언어, 비즈니스 문화)을 제공하면 참여자 만족도를 높일 수 있습니다.

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마무리 인사이트

KISA와 NAUS가 체결한 MOU는 단순히 서면 동의가 아니라, 위협 인텔리전스와 AI 기술을 통해 실질적인 보안 역량을 강화하는 전략적 파트너십입니다.
- 국가 간 신뢰 구축: 중동 지역과 한국 사이의 보안 정보 교류가 확대되어 국제 보안 생태계에 기여합니다.
- 혁신 가속화: AI 기반 탐지·대응 모델 개발로 실시간 위협 대응 속도가 단축됩니다.
- 인재 양성: 교환 학생, 공동 교육 프로그램을 통해 다음 세대 보안 전문가를 양성합니다.

이러한 협력을 통해 KISA와 NAUS는 지속가능한 사이버 보안 생태계를 구축하고, 전 세계가 직면한 복합적 위협에 대응할 수 있는 준비가 될 것입니다.

 

출처: http://www.boannews.com/media/view.asp?idx=139603&kind=&sub_kind=