연구
< 박경수 교수, 이융 교수 >
- 100% 공격 패킷만 들어오는 경우에도 10Gbps 가까운 성능 발휘 -
- 19년 역사의 세계 최고 보안학회인 ACM CCS에 국내 최초 논문 발표 -
전용 하드웨어를 사용하지 않고, 범용 하드웨어상의 소프트웨어만으로도 NIDS의 성능을 획기적으로 올려 네트워크 보안 분야에 커다란 지각변동이 예상된다.
우리 학교 전기 및 전자공학과 박경수 교수와 이융 교수팀이 국가보안기술연구소(소장 강석열) 배병철 팀장과 공동으로 범용 서버 상에서 수십 Gbps(초당 기가비트)의 성능을 낼 수 있는 소프트웨어 기반 네트워크 침입탐지 시스템인(이하 NIDS) "카거스(Kargus)"를 개발했다고 5일 밝혔다.
이 기술은 오는 10월 16일~18일 미국 노스캐롤리나주 롤리에서 열리는 美계산기학회(ACM) 컴퓨터 시큐리티 컨퍼런스(CCS, Conference on Computer and Communications Security)에서 발표될 예정인데 국내에서 나온 논문으로는 처음이다.
올해로 19년째를 맞이하는 ACM CCS는 보안 분야 세계 최고 학회로 10%대의 낮은 게재율 때문에 논문채택이 매우 어려운 학회로 유명하다.
네트워크 침입탐지 시스템(NIDS)은 패턴 매칭을 통해 네트워크로 유입되는 공격을 탐지하는 역할을 수행한다.
그러나 범용 컴퓨터 기반의 소프트웨어로 구현되는 기존 NIDS는 하드웨어 사양이 좋더라도 리소스를 효율적으로 사용하지 못해 10Gbps 이상의 초고속 네트워크에서는 적용되기 어려웠다.
KAIST 연구팀이 개발한 ‘카거스’는 1~2Gbps 수준에 머물던 기존 소프트웨어 NIDS의 성능을 메니코어(manycore) GPU, 멀티코어(multicore) CPU 등에 존재하는 하드웨어 병렬성과 여러 패킷을 한 번에 처리하는 일괄처리 방식을 활용해 획기적으로 성능을 끌어 올렸다.
그 결과 해커의 공격이 없는 일반적인 상황에서는 33Gbps, 100% 공격 패킷만 들어오는 경우에도 10Gbps 가까운 성능을 내는 데 성공했다.
또 이 기술의 가장 큰 특징 중 하나는 기존 공개 소프트웨어 기반 시스템인 Snort 탐지규칙을 그대로 활용해 상용화 가능성을 높였다는 점이다. 따라서 상용화에 성공할 경우 약 700만원 정도의 비용으로 수억 원에 달하는 전용 하드웨어 기반 NIDS를 대체할 수 있을 것으로 기대된다.
뿐만 아니라 10Gbps이상의 초고속 네트워크로 접속되는 기업, 정부, 교육기관의 네트워크는 물론 클라우드 서버팜이나 IP로 구동되는 LTE 백본망 등에 대한 공격을 저비용・고유연성을 지닌 소프트웨어 장비로 대비할 수 있을 것으로 전망된다.
박경수 교수는 “이번 논문 발표로 우리나라의 앞선 보안기술의 수준을 국내외에 입증했다”며 “이번 연구를 계기로 국내 보안기술관련 분야 연구진들의 사기를 북돋울 수 있는 기회가 됐으면 한다”고 말했다.
박 교수는 이어 “앞으로 국내 범용 서버 기반 네트워크 장비 시장에 활력을 불어넣는데 주력하겠다”고 강조했다.
한편, 이번 연구는 국가보안기술연구소와 교육과학기술부의 지원으로 수행됐다.
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인물 김갑진 교수,‘제 6회 현우 KAIST 학술상’수상
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2026-02-12 -
인물 전산학부 윤성의 교수, 미국 컴퓨터학회(ACM) 특훈회원 선정
우리 대학 전산학부 윤성의 교수가 세계 최대 컴퓨터 과학 분야 학술 단체인 미국 컴퓨터학회(ACM, Association for Computing Machinery)의 ‘특훈회원(Distinguished Member)’으로 선정됐다. ACM 특훈회원은 컴퓨터 및 정보기술 분야에서 15년 이상의 경력을 보유하고, 탁월한 연구 업적과 기술적 리더십을 통해 해당 분야 발전에 크게 기여한 연구자에게 주어지는 고위 회원 등급이다. 전 세계 약 11만 명의 ACM 회원 중 상위 10% 이내에 해당하는 인원만이 이 자격을 얻을 수 있으며, 매년 약 50~60명만이 엄선되는 매우 영예로운 자리다. 윤성의 교수는 ‘피지컬 AI(Physical AI)’ 분야의 권위자로, ▲대용량 3D 모델을 초고속으로 처리하는 스케일러블 렌더링(Scalable Rendering) ▲물리 기반 시뮬레이션 및 데이터 생성 ▲AI·컴퓨터 비전 학습 기법 등
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2025-11-28 -
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2025-11-17 -
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2025-06-30