사이버 위협 인텔리전스 기업 S2W(대표 서상덕)가 다크웹에 특화된 자사의 언어모델 다크버트(DarkBERT) 논문이 자연어처리(NLP) 세계적 학술대회 ACL(Association for Computational Linguistics)에서 채택되었다고 4일 밝혔다. ACL은 컴퓨터 과학 및 인공 지능 분야의 세계적 학술 대회 중 하나로, 1962부터 61년동안 개최되었다.

오는 7월 ACL에서 발표될 S2W의 논문 주제는 "다크버트(DarkBERT): 인터넷의 어두운 단면을 위한 언어 모델"이다. '다크버트'는 S2W가 독자적으로 보유한 다크웹 수집, 정제, 분석 엔진과 범용 언어모델 BERT(언어 표현을 사전 학습시키는 방법)를 결합한 다크웹에 특화된 언어모델이다.

다크버트는 S2W AI팀의 장우진, 정진우, 최건, 이용재 연구원이 KAIST 연구팀과 공동으로 제작했다. 최근 다양한 사이버 범죄 및 위협의 주요 원인으로 꼽히는 다크웹에서 음란물, 총기류, 마약 등의 콘텐츠를 자동으로 분류하고, 각종 사이버 위협과 관련된 키워드를 추론하거나 기밀 정보 유출 사이트를 탐지하고 해킹포럼 내 중요 게시물을 분류하는 등 다양한 유형의 범죄 활동을 탐지하고 분석한다.

S2W는 다크버트에 대한 세부 설명과 관련된 벤치마크 데이터를 오는 6월 열릴 자체 정기 웨비나와 7월 정기 오프라인 세미나를 통해서도 대중에 공개할 예정이다. 

한편 S2W는 지난 2022년에 자연어 처리 분야 국제 3대 학술 대회 중 하나인 북미 지역 NAACL에서 "다크웹 언어에 대한 새로운 조명" 논문을 발표한 바 있다.

S2W관계자는 “국내 사이버 보안 업체가 2년 연속으로 NLP 국제적인 대표 학회에서 논문을 발표한 것은 이번이 처음이며, S2W는 이번 논문 발표로 앞으로도 국내는 물론 글로벌 사이버 보안 업계의 선두 주자로서 기술 발전과 보안에 지속적으로 기여할 것으로 기대된다.”고 말했다.