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AI 모델이 실제 운영 환경에서 겪는 문제들(배포, 성능저하 등)을 어떻게 해결할 수 있나요?
또한 보안AI는 일반적인 AI보다 훨씬 예측하기 어려운 공격 패턴, 적은 라벨데이터, 변화하는 위협 환경속 에서 모델을 운영해야 하기 때문에 고난도의 엔지니어링 능력이 필요합니다.
이러한 학습 방식은 새로운 보안엔진·AI 모델·데이터 파이프라인을 빠르게 습득하는데 강점이 될 것입니다.
보안 AI에서도 기술적 설명 능력은 매우 중요하다고 생각합니다.
특히 보안 데이터는 변종 패턴이 많기 때문에 모델 복잡성보다 일반 화 능력이 중요합니다.
보안AI는 '전공보다 문제 해결 능력과 성장 속도'가 더 중요하다고 생각합니다.
단순 모델 교체가 아니라 문제를 구조적으로 해결합니다.
AI 기술을 배우며 단순 모델 개발을 넘어 "운영환경에서 안정적으로 작동하는 AI "가 얼마나 중요한지 깨달았고, 이 경험을 보안 분야에서 실질적 가치로 확장하고 싶었습니다.
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협업 과정에서 갈등을 해결했던 경험이 있다면 설명해주세요.
안랩은 국내 보안산업을 대표하며, AI 기반 악성코드 탐지·위협 인텔리전스·행위 분석 등 보안 AI를 가장 앞서서 적용하고 있는 기업 중 하나입니다.
또한 보안AI는 일반적인 AI보다 훨씬 예측하기 어려운 공격 패턴, 적은 라벨데이터, 변화하는 위협 환경속 에서 모델을 운영해야 하기 때문에 고난도의 엔지니어링 능력이 필요합니다.
AI는 악성코드 패턴을 자동으로 분류하고, 알려지지 않은 변종을 탐지하며, 대규모 데이터에서 인간이 발견하기 어려운 이상 징후를 식별할 수 있다는 점에서 큰 가치가 있습니다.
특히 정적 분석·동적분석·행위 기반 탐지 등 다양한 보안영역에서 모델을 활용할 수 있어 "탐지 정확성 향상"과 "대응 속도 단축"에 큰 기여를 합니다.
따라서 AI는 보안 전문가·룰 기반 탐지·샌드박스 분석과 함께 유기적으로 운영될 때 가장 강력한 성능을 발휘한다고 이해하고 있습니다.
딥러닝은 높은 표현력 덕분에 복잡한 악성코드 시그니처나 행위 패턴도 학습할 수 있지만, 데이터 요구량 이 많고 overfitting 가능성·학습비용이 높다는 한계가 있습니다.
정적분석에서는 파일 헤더 정보, API 호출 패턴, 문자 열 특징, 섹션 구조 등의 특징을 고려할 수 있고, 동적 분석에서는 파일 실행 후의 행위로 그, 레지스트리 접근, 네트워크 요청, 프로세스 생성 패턴 등 행동기반 데이터를 중점적으로 보겠습니다.
또한 난독화 여부나 변종 패턴을 반영하기 위해 임베딩 기반 특징 추출이나 그래프 구조 분석도 사용할 수 있다고 생각합니다.
보안 데이터는 일반적인 이미지·텍스트와 달리 "악의적 의도가 숨어 있는데이터"라 단순 패턴 분석 이 아니라 변화 가능성까지 고려한 특징 엔지니어링이 중요하다는 점을 이해하고 있습니다.
저는 단순히 알고리즘을 바꾸는 것이 아니라, 특징 선택-하이퍼파라미터 튜닝-th res hold재조정-데이터 불균형 해결 등 전반적인 구조를 다시 설계했습니다.
이러한 학습 방식은 새로운 보안엔진·AI 모델·데이터 파이프라인을 빠르게 습득하는데 강점이 될 것입니다.
보안 AI에서도 기술적 설명 능력은 매우 중요하다고 생각합니다.
저는 원리를 깊이 파고드는 성향과 구조적으로 문제를 해결하는 능력을 갖고 있어 새로운 기술을 빠르게 내재화합니다.
보안AI는 '전공보다 문제 해결 능력과 성장 속도'가 더 중요하다고 생각합니다.
저는 새로운 기술을 빠르게 이해하고, 원리 기반으로 학습하며, 부족한 지식을 스스로 구조화해 채우는 능력이 있습니다.
또한 지식보다 태도가 더 중요한 보안 분야에서 책임감과 끈기를 가지고 문제를 해결하는 성향을 갖고 있습니다.
단순 모델 교체가 아니라 문제를 구조적으로 해결합니다. |
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2025.12.10
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