사이버 보안 교육의 미래를 여는 챗봇, CyberBOT

대규모 언어 모델(LLM) 기반 사이버 보안 교육용 챗봇 CyberBOT은 RAG와 도메인 특정 온톨로지를 활용하여 정확하고 안전한 정보 제공을 목표로 합니다. 애리조나 주립대학교(ASU)에서의 성공적인 적용 사례와 향후 연구를 통해 AI 기반 교육의 새로운 가능성을 제시합니다.

사이버 보안 교육의 혁신: 온톨로지 기반 RAG를 활용한 CyberBOT

최근 대규모 언어 모델(LLM)의 발전은 다양한 기술 분야에서 탐구 기반 학습을 지원하는 지능형 교육 도구 개발을 가능하게 했습니다. 하지만 정확성과 안전성이 무엇보다 중요한 사이버 보안 교육 분야에서는 단순한 정보 제공을 넘어, 신뢰할 수 있고 교육과정에 적합한 정보를 제공하는 시스템이 필요합니다.

이러한 과제에 대한 해결책으로 등장한 것이 바로 CyberBOT입니다. Chengshuai Zhao를 비롯한 10명의 연구진이 개발한 CyberBOT은 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인과 도메인 특정 사이버 보안 온톨로지를 활용하는 질의응답 챗봇입니다. CyberBOT은 과정별 자료의 문맥 정보를 통합하고, 도메인 특정 온톨로지를 사용하여 답변의 유효성을 검증합니다. 온톨로지는 LLM이 생성한 답변을 제약하고 검증하는 구조적 추론 계층으로, 잘못되거나 위험한 정보 제공의 위험을 최소화합니다.

CyberBOT은 이미 애리조나 주립대학교(ASU)의 대규모 대학원 과정에 도입되어 100명 이상의 학생들이 전용 웹 기반 플랫폼을 통해 적극적으로 활용하고 있습니다. 실험실 환경에서의 계산 평가는 CyberBOT의 잠재력을 보여주었으며, 향후 현장 연구를 통해 교육적 영향에 대한 평가가 이루어질 예정입니다.

CyberBOT은 구조화된 도메인 추론과 최신 생성 기능을 통합하여 특수 교육 환경에서 신뢰할 수 있고 교육과정에 부합하는 AI 애플리케이션 개발을 위한 유망한 방향을 제시합니다. 이는 단순히 정보를 제공하는 것을 넘어, 안전하고 정확한 지식을 학습자에게 제공하는 새로운 교육 패러다임의 시작을 알리는 중요한 사례입니다. CyberBOT의 발전과 향후 연구 결과가 사이버 보안 교육의 미래를 어떻게 변화시킬지 주목할 만 합니다.

핵심: CyberBOT은 RAG와 도메인 온톨로지를 활용, 사이버 보안 교육의 정확성과 안전성을 높인 혁신적인 챗봇입니다. ASU에서의 성공적인 도입과 향후 현장 연구는 AI 기반 교육의 새로운 가능성을 열어줄 것입니다.