사이버 위협 정보 수집의 혁신: ThreatCrawl의 등장

본 기사는 멀티암드 밴딧 알고리즘과 SBERT를 활용하여 사이버 위협 정보를 효율적으로 수집하는 ThreatCrawl 시스템의 개발 성공을 다룹니다. ThreatCrawl은 기존 방식의 한계를 극복하고, 높은 수확률과 새로운 정보원 발굴이라는 성과를 거두었습니다.

끊임없이 진화하는 사이버 위협에 맞서 싸우는 것은 마치 밤하늘의 별을 찾는 것과 같습니다. 방대한 정보의 바다에서 진짜 위협을 가려내는 것은 쉽지 않죠. 기존의 사이버 위협 정보(CTI) 수집 방식은 표준화되지 않은 뉴스 기사나 블로그를 일일이 확인해야 하는 등 많은 시간과 노력을 필요로 했습니다. 게다가 어떤 정보원을 선택해야 할지도 불확실했습니다.

하지만 이제 희망이 있습니다! Philipp Kuehn, Dilara Nadermahmoodi, Markus Bayer, Christian Reuter 등 연구진이 개발한 ThreatCrawl이라는 시스템이 바로 그 답입니다. ThreatCrawl은 멀티암드 밴딧(MAB) 알고리즘과 다양한 크롤링 전략을 결합하여 사이버 위협 정보를 효율적으로 수집하는 혁신적인 크롤러입니다.

ThreatCrawl의 핵심은 무엇일까요? 바로 SBERT (Sentence-BERT) 입니다. SBERT를 이용하여 관련 문서를 효율적으로 식별하고, 동적으로 크롤링 경로를 조정하여 정보 수집의 효율성을 극대화합니다. 마치 사냥개가 먹잇감을 추적하듯, ThreatCrawl은 가장 효율적인 경로를 스스로 찾아 나섭니다.

그 결과는 놀랍습니다! ThreatCrawl은 25%가 넘는 수확률을 달성했으며, 초기 정보원을 300% 이상 확장하는 데 성공했습니다. 더욱 놀라운 것은, 이전에는 알려지지 않았던 중요한 정보 페이지, 데이터 세트, 도메인까지 발견했다는 점입니다. 마치 숨겨진 보물을 발견한 것과 같습니다.

ThreatCrawl의 등장은 단순한 기술적 진보를 넘어, 사이버 위협 대응의 패러다임을 바꿀 혁신입니다. 더 이상 막막한 정보의 바다에서 길을 잃지 않아도 됩니다. ThreatCrawl이 우리를 안전하게 인도할 것입니다. 하지만 항상 기억해야 할 것은, 기술은 도구일 뿐이며, 사이버 위협에 대한 지속적인 관심과 노력이 진정한 안전을 보장한다는 사실입니다.