6G 시대의 혁신: 대규모 언어 모델 기반 지능형 은폐 통신 시스템

본 기사는 6G 네트워크의 은폐 통신 보안을 위한 혁신적인 접근 방식인 '섀도우 무선 인텔리전스(SWI)'를 소개합니다. 대규모 언어 모델(LLM)과 강화 학습을 활용한 SWI는 기존 방식의 한계를 극복하고 실시간으로 변화하는 환경에 적응 가능한 지능형 시스템을 구현합니다. 실제 시뮬레이션 결과를 통해 높은 정확도와 효율성을 검증하며, 6G 네트워크 보안의 새로운 장을 열 것으로 기대됩니다.

산업, 군사, 그리고 미션 크리티컬 애플리케이션에서 민감한 정보 전송을 보장하는 은폐 통신(CC)은 6G 무선 네트워크의 핵심 요소입니다. 하지만 기존의 인공 잡음(AN), 전력 제어, 채널 조작 기반의 최적화 방식은 고차원성, 비선형성, 엄격한 실시간 은폐 요구사항으로 인해 역동적이고 적대적인 환경에 적응하는 데 어려움을 겪었습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해, Xie Yuanai 등 연구진은 섀도우 무선 인텔리전스(SWI) 라는 혁신적인 시스템을 제안했습니다. SWI는 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 능력을 활용하여 지능형 의사결정을 가능하게 하는 시스템입니다. 특히, RL(강화학습)로 향상된 추론 능력을 가진 혼합 전문가 기반의 LLM인 DeepSeek-R1과 실시간 도메인 특화 지식 검색을 결합하여 맥락 정확도를 높이고 환각(hallucination) 문제를 완화했습니다.

SWI는 구조화된 CC 지식 베이스를 개발하고, 맥락 인식 검색을 지원하며, 의미적 최적화를 수행함으로써 LLM이 실시간으로 CC 전략을 생성하고 적응할 수 있도록 합니다. 풀 듀플렉스 CC 시나리오에서 AN 전력 최적화에 대한 사례 연구에서 DeepSeek-R1은 85%의 기호 유도 정확도와 94%의 시뮬레이션 코드 생성 정확도를 달성하여 기존 모델을 능가했습니다. 이는 SWI가 6G 네트워크에서 강력하고, 해석 가능하며, 적응력 있는 LLM 기반 지능형 은폐 무선 시스템의 기반이 될 수 있음을 입증합니다.

결론적으로, SWI는 6G 네트워크의 은폐 통신 보안을 획기적으로 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 이는 단순히 기술적인 발전을 넘어, 안전하고 신뢰할 수 있는 6G 네트워크 구축에 중요한 이정표가 될 것입니다. 앞으로 SWI의 발전과 다양한 응용 분야에 대한 연구가 기대됩니다. 특히, 실제 환경에서의 안정성 및 성능 평가와 더불어, 다양한 유형의 공격에 대한 방어력 강화 연구가 중요할 것으로 예상됩니다.