S2W 분석

<기업 모토>

-열정, 정의감, 책임감, 유쾌함 그리고 "옳은 일을 올바른 방법으로 하자(Do the right thing right)"

 

<S2W가 하는 일>

-다크웹에서 일어나는 범죄, 테러, 해킹, 기밀유출 등을 탐지/분석하는 솔루션제공
- 학술대회에 꾸준히 투고하는 노력을 이어가고 있으며, 최근 NAACL(북미컴퓨터언어학회)/ACL(국제전산언어학회)에도 투고
-“안전”에 키워드를 둔 모든 종류의 데이터 인텔리전스( 데이터 인텔리전스는 다양한 데이터를 수집, 분석하고 해석하여 유용한 정보를 도출하는 과정 및 기술을 포함. )를 다루는 글로벌 기업

 

<AI팀 성과>

다크웹 페이지 주제 자동 분류,

다크웹 음란물 자동 필터링,

사이버 보안 개체명 인식(NER),

다크웹 특화 언어모델 개발,

다크웹 콘텐츠에 대한 RAG(  Retrieval-Augmented Generation ) 기반의 LLM 챗봇 개발,

텔레그램 위협 채널 주제 자동 분류,

해킹포럼 게시물 중요도 랭킹 등

AI를 활용한 다양한 위협 데이터 자동 처리 프로젝트를 수행

 

 

<AI팀 들어가면 하는일>

• 딥웹, 다크웹, 텔레그램 등 각종 위협 채널에서 생산되는 대량의 비정형 데이터를 AI 기술을 통해 효과적으로 분류하고 이로부터 위협 관련 유용한 인사이트를 자동으로 추출하는 연구개발을 수행합니다.
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• AI 팀에서 개발한 기술은 사내 제품에 직접 탑재하거나, 내부 분석가의 워크플로우를 개선하는 방식으로 활용합니다.
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• 단순히 연구를 위한 연구가 아닌, 실제 제품 개발 조직 및 외부 고객과 긴밀한 소통을 통해 현업에서 직접 활용 가능한 기술 개발을 목표로 하고 있습니다.
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• 이를 위해 데이터 수집, 제품 개발, 위협 분석 등 타 조직과의 유기적인 협업을 지향합니다.
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• 또한 위협 데이터 처리 노하우를 기업의 도메인 특화된 내부 데이터에 적용하여 기업의 생산성을 높이는 연구도 함께 수행합니다.
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• 다른 곳에서 경험하기 어려운, 대량의 텍스트 위협 데이터라는 유니크하면서도 난이도가 높은 데이터를 다루게 됩니다.
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• LLM, RAG, 임베딩 모델 등 최근 주목 받는 AI/NLP 기술을 연구하고 제품에 접목합니다.
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• AI 전공 석박사급 인력들과 함께 주기적으로 탑티어 학술대회에 논문을 투고합니다.

 

 

<우대사항>

• AI/NLP 관련 2년 이상의 실무 프로젝트 경험 또는 관련 학과의 석사 이상의 학위를 보유하신 분
• Transformer, BERT/GPT, LLM 관련 개념에 익숙하시거나 관련 실무 프로젝트 경험을 보유하신 분
• Hugging Face, scikit-learn, PyTorch 등 머신러닝/딥러닝 라이브러리 사용에 익숙하신 분
• 머신러닝/딥러닝 모델 학습을 위한 텍스트 데이터 라벨링 프로젝트에 직접 참여해 보신 분
• AI 분야 탑티어 논문을 주저자로 투고해 보신

-허깅페이스는 트랜스포머나 ML 프레임워크를 제공하는 플랫폼(트랜스포머로 인해서 알려짐)

-파이토치도 라이브 러리 활용

 

 

https://aclanthology.org/2022.naacl-main.412/

Shedding New Light on the Language of the Dark Web

 

<요약>

지원하는 회사에 맞게 포트폴리오를 정리한다

######S2W가 뭘 원하는지 일단 키워드 요약식으로 한번 서술을 해보자######

모토: 열정, 정의감, 책임감, 유쾌함, 
부서 소개: AI,NLP, 위협 데이터 분석, 자동분류/정제, 다크웹
-AI를 활용한 위협 데이터 자동처리 프로젝트들을 주로 수행
-학술연구 논문 투고 

주요 업무: 딥웹, 다크웹, 텔레그램 등 각종 위협 채널에서 생산되는 대량의 비정형 데이터를 AI 기술을 통해 효과적으로 분류하고 이로부터 위협 관련 유용한 인사이트를 자동으로 추출하는 연구개발을 수행합니다.
-학술대회 논문 투고