국방 사이버 전쟁 대응 훈련을 위한 지능형 모델 구축

직책: 연구 책임자

기간: 2025.01-2025.09

연구 목적 및 필요성

국방 사이버 훈련기술의 지능화 모델 개발은 사이버전을 수행하는 인력의 훈련 체계에 탑재되어, 기존 훈련 평가 방법에서 요구되었던 인력 소요를 줄이고 보다 효율적인 평가를 가능하게 하는 AI 기반 평가 방법을 개발하는 것을 목표로 한다.

또한, 훈련생의 실전 대응 능력 강화에 대한 필요성이 대두됨에 따라 지능형 모델을 통하여 사이버전 훈련의 규모를 확장하고 실제 환경과 유사한 훈련 경험을 제공한다 .

연구 내용 및 방법

트래픽 분석 모델 개발: 실유통 트래픽을 분석할 수 있는 AI 모델을 구축하여, 훈련 환경에서 발생하는 다양한 네트워크 트래픽을 분석하고 이에 대한 평가 데이터를 제공한다.

유사도 기반 훈련생 평가 모델 개발: 훈련생의 수행 데이터를 바탕으로 유사도 기반 AI 모델을 개발하여, 훈련생의 행동 패턴을 분석하고 이를 자동화된 방식으로 평가하는 시스템을 구현한다.

사후 강평 지원 AI 모델 개발: 훈련 종료 후, 훈련생의 수행 결과를 분석하고 세부 기술을 식별하여 사후 강평을 지원하는 AI 모델을 개발한다. 이를 통해 훈련생은 자신의 훈련 내용을 체계적으로 피드백 받을 수 있다.

기대 효과

AI 기반의 사이버 훈련 평가 모델은 훈련의 효율성을 높이고, 보다 정교하고 정확한 평가를 가능하게 하여 훈련생의 역량 강화를 도모한다. 또한, 무기체계 모델링을 통해 실제 무기체계에 대한 훈련을 포함시킴으로써, 사이버전에 대한 실전 경험을 경험할 수 있는 환경을 제공한다. 이를 통해, 국방 사이버 훈련의 수준을 높이고, 훈련 인프라를 강화할 수 있을 것으로 기대된다.