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This paper analyzes machine learning (ML)- and deep learning (DL)-based cyber threat detection research from the perspective of operational reliability. We categorize representative studies into malware detection, system and enterprise intrusion detection, network- and domain-based detection, and research on robustness, concept drift, and backdoor defense. We compare the input representations, evaluation metrics, and operational constraints across these categories. Our analysis shows that recent research has expanded beyond improving static-feature-based classification performance to address data quality, evaluation reliability, false positives, adversarial evasion and robustness, drift and backdoor defense, distributed and federated learning, and malware language model-based representation learning. Based on these findings, we identify integrated robustness evaluation, operation-oriented metrics, standardization of graph-based detection, and validation of malware language models for operational deployment as key directions for future research.

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본 논문은 기계학습(ML) 및 딥러닝(DL) 기반 사이버 위협 탐지 연구를 운영 신뢰성 관점에서 분석하였다. 대표 연구를 멀웨어 탐지, 시스템 및 엔터프라이즈 침입 탐지, 네트워크·도메인 기반 탐지, 강건성·드리프트·백도어 대응 연구로 구분하고, 각 범주에서 사용되는 입력 표현, 평가 지표 및 운영상 제약을 비교하였다. 분석 결과, 최근 연구는 정적 피처 기반 분류 성능 향상을 넘어 데이터 품질, 평가 신뢰도, false positive, 적대적 회피와 강건성, drift·backdoor 대응, 분산·연합 학습 및 malware language model 기반 표현 학습으로 연구 범위가 확장 되고 있음을 확인하였다. 이를 바탕으로 장기 운영 환경에서 요구되는 통합 강건성 평가, 운영형 지표, 그래프 탐지 표준화 및 malware language model의 운영 적용성 검증을 향후 연구 방향으로 제시하였다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구 설계 및 분석 방법
Ⅲ. 대표 연구의 입력 표현과 운영 제약 비교
3.1 분석 관점과 연구 범주
3.2 연구 시기와 문제 설정의 변화
3.3 연구 범주별 강점과 평가상의 제약
Ⅳ. 핵심연구 동향 분석
4.1 멀웨어 탐지 성능 해석의 신뢰성 문제
4.2 Concept Drift 대응과 지속적 적응
4.3 그래프 기반 보안 탐지의 확장
4.4 강건성 향상과 운영 환경 대응
Ⅴ. 운영 신뢰성 평가의 한계와 향후 과제
5.1 데이터와 평가 조건의 이질성
5.2 데이터 품질과 시간적 변화의 결합
5.3 위협 모델별 강건성 평가
5.4 오탐 비용과 그래프·분산 환경의 운영 제약
5.5 통합 평가를 위한 연구 방향
Ⅵ. 결론
REFERENCES

키워드

저자

• 반영훈 [ Young-Hoon Ban | 숭실대학교 소프트웨어학부 박사과정 ]
• 이세열 [ Se-Yul Lee | 청운대학교 컴퓨터공학과 교수 ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

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• 간행물명

  차세대융합기술학회논문지 [The Journal of Next-generation Convergence Technology Association]

• 간기

  월간

• pISSN

  2508-8270

• 수록기간

  2017~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 506 DDC 606