씨큐비스타는 이 엔진을 자사 사이버 위협 헌팅 플랫폼인 ‘패킷사이버(PacketCYBER)’에 반영해 기존 고객 및 신규 고객들에게 선보이고 있다.

씨큐비스타가 출시한 머신러닝 기반 악성코드 탐지 엔진 ‘RIMA’ 는 약 1만번 이상의 실험을 거쳐 자체 개발한 기술이다. 현재 ‘RIMA’ 엔진은 윈도우 실행파일 계열의 악성코드 탐지에 최적화됐으며, 오피스 계열 및 PDF 악성코드 탐지를 위한 기술도 개발 중이다. 향후 머신러닝 기반 악성코드 위협 탐지 전용 솔루션인 ‘패킷사이버 XF(PacketCYBER-XF)’에 반영해 출시 예정이다.

씨큐비스타는 악성코드 탐지 엔진 ‘RIMA’를 통해 기존 악성코드 탐지 기술의 문제점을 상당부분 보완할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 버라이즌(Verizon)의 2016년 DBIR 데이터 유출조사보고서에 따르면, 보안사고의 90%에서 악성코드가 사용되고 있다. 지속적인 변종 생성으로 98%의 동일 악성코드에 대한 변종이 58초마다 발생, 표적형(Targeted) 공격을 위한 악성코드는 표적용으로 특별 제작, 정상적인 파일로 위장한 악성코드 등장 등 다양한 원인으로 악성코드의 정확한 탐지가 어려워지고 있다.

전덕조 씨큐비스타 대표는 “머신러닝 기술과 사이버 보안 분야의 접목은 글로벌 추세”라며, “보안 관제, 악성코드 탐지 등 많은 부분에서 머신러닝 또는 인공지능 기술이 활용돼 보안 강화에 많은 도움이 될 것으로 기대된다”고 말했다.