S2W, 다크웹 언어분석 논문 발표..."사이버범죄 예방에 기여 기대"

사이버위협 인텔리전스 업체 S2W는 자연어처리 학회 '북미 전산 언어학 학회(NAACL 2022)'에서 '다크 웹의 언어 분석(Shedding New Light on the Language of the Dark Web)' 논문을 발표했다고 12일 밝혔다.

S2W의 논문은 다수의 논문 중에서도 그 가치를 인정받아 주요 세션의 하나인 '구두 발표'로 진행됐다. 해당 논문은 S2W와 KAIST(신승원 교수)가 공동 연구로 진행했다.

S2W는 이번 연구를 통해, 다크웹 데이터를 수집하고 분석해 다크웹에서 사용되는 언어와 일반웹에서 사용되는 언어가 어떻게 다른지 밝혀냈다. 또한 다크웹의 웹 문서들을 10가지 카테고리로 분류하는 모델을 만들었으며, 이 분류 모델을 만드는데 사용한 학습 데이터도 공개했다.

서상덕 S2W 대표는 "이번 NAACL 성과는 궁극적으로는 사이버 범죄를 사전에 예방하고 빠르게 대처할 수 있도록 함으로써 안전한 세상을 만드는데 긍정적인 변화를 이끌고 있다는 점을 증명한 사례"라고 ㅈ말하며 "앞으로도 S2W는 연구 개발을 중심에 두고 적극적으로 글로벌 고객들과 만나 자사 보안 기술의 우수성을 알리고, 글로벌 브랜드 인지도를 제고하는데 주력할 계획이다”라고 밝혔다.