이글루코퍼레이션은 데이터와 알고리즘을 통해 모델링한 머신러닝 예측 모델의 성능을 개선하는 특허 등록을 완료했다고 밝혔다.

이번 특허의 적용을 통해 머신러닝의 핵심 과정인 피드백 작업의 효율성을 높일 수 있게 될 전망이다.

인공지능의 한 분야인 머신러닝은 기계가 데이터에 대한 학습을 토대로 자체적인 판단 기준을 만들어 또 다른 데이터에 대한 예측을 내리게 하는 기술이다.

이를 잘 활용하기 위해서는, 각종 데이터에 특징을 달고 이를 머신러닝 예측 모델에 적합한 형태로 변환하는 레이블링 작업이 요구된다.

또한, 머신러닝 예측 모델이 내놓은 예측 결과 중 만족/불만족스러운 예측 결과를 선별하고, 이에 각각 다른 레이블을 부여하여 재학습 시키는 피드백 과정도 수반되어야 한다.

이글루코퍼레이션이 이번에 취득한 특허는 피드백 대상이 되는 보안 이벤트를 효율적으로 선별하는 데 중점을 두고 있다.

머신러닝 예측 모델이 예측을 내린 이벤트에 대한 신뢰도를 확인할 수 있는 불확실성 지수와 공격 이벤트의 유형을 판단할 수 있는 특징을 알려주는 설명 가능한 AI 지수를 토대로 공격 유형 별 예측 이벤트 지수를 산출하고, 이를 기존에 저장된 공격 유형 별 피드백 이벤트 선별 기준과 비교하는 방식이다.