데이터의 눈, 보안의 창

1. AI 기반 데이터 분석 (AI-based Data Analytics)

“최신 연구를 실무적 가치로 전환하는 탐구”
단순한 지식 습득을 넘어, 대학원 과정과 논문 작성 동아리 활동을 통해 최신 AI 알고리즘과 데이터 분석 방법론을 심도 있게 연구하고 있습니다.

• 연구와 적용: 학술적 성과를 만드는 데 그치지 않고, 최신 논문의 연구 결과들을 실제 데이터 환경에 어떻게 적용할 수 있을지 다양한 방안을 탐구하며 AI 시대에 필요한 탄탄한 지적 토대를 다지고 있습니다.
• 주도적 성찰: 학문적 데이터가 실무 현장의 복잡한 변수들과 만났을 때 발생하는 격차를 줄이기 위해, 이론과 실제 사이의 연결 고리를 찾는 데 집중합니다.

2. 에티컬 해킹 및 보안 연구 (Ethical Hacking & Security)

“지식의 선순환을 만드는 실전형 보안 전문가”
SK쉴더스 EQST에서 수행한 수많은 모의해킹 연구를 통해 얻은 기술적 인사이트를 개인의 자산으로 머물게 하지 않고, 조직과 커뮤니티의 성장으로 연결합니다.

• 지식 공유의 시스템화: 모의해킹 과정에서 발견한 최신 공격 기법과 취약점 정보를 기반으로 ‘취약점 실습 시스템(EQST LMS)’ 을 직접 구축하였습니다.
• 지식 성장의 선순환: 구축한 시스템을 활용해 동료들이나 보안에 관심있는 학생들에게 실전적인 모의해킹 지식을 전파하며, 함께 보안 역량을 강화할 수 있는 교육적 기여와 지식 공유의 가치를 실천해 왔습니다.

3. 기술적 시너지: 2REBCat의 시선 (The Synergy)

“지능형 보안으로 실현하는 안전한 개발 생태계”
AI 기술은 분석의 속도를 높이고, 보안은 그 결과의 안전을 보장합니다. 저는 이 두 영역을 결합해 개발 전 과정의 보안 자동화를 꿈꿉니다.

• AI for DevSecOps: AI 기술을 소스코드 취약점 탐지에 도입하여, 프로그램이 배포되기 전 단계에서 잠재적 위협을 선제적으로 제거하는 지능형 DevSecOps를 실현하고자 합니다.
• 지속 가능한 보안: 수동적인 점검을 넘어 AI가 보안 환경을 지속적으로 감시하고 학습하는 구조를 만듦으로써, 끊임없이 진화하는 공격에 대응할 수 있는 차세대 보안 모델을 지향합니다.