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Artificial intelligence and machine learning in cybersecurity: a deep dive into state-of-the-art techniques and future paradigms
Nachaat AbdElatif Mohamed · Knowledge and Information Systems · 2025년 · 조회 2
왜 이 논문인가 — 선정 기준
HOT PAPER · 최근 가장 주목받는 논문 — 피인용·FWCI·동년 인용 백분위
2025-04 발표 · 피인용 205회 · 분야 내 인용 영향력 상위권 · 동년 인용 상위 1%
HOT PAPER 슬롯에 선정된 이유는 2025년 발표 이후 205회의 높은 피인용 횟수와 분야 평균 대비 인용 영향력이 매우 높아 최신 연구 트렌드를 주도하고 있기 때문이다.
논문 요약
본 논문은 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기술을 사이버보안에 적용함으로써 복잡한 위협을 탐지·대응·완화하는 방법을 종합적으로 검토한다. 침입 탐지, 악성코드 분류, 행위 분석, 위협 인텔리전스 등 주요 분야의 최신 AI/ML 기법을 정리하고, 각 접근법의 한계와 연구 공백을 제시한다. 특히 적대적 공격에 대한 방어 메커니즘을 평가하여 AI 모델의 견고성을 높이는 방안을 논의한다.
후속 연구설계에 활용하기
본 리뷰가 제시한 제한점과 연구 공백을 바탕으로 적대적 방어 강도, 탐지 정확도 등 변수를 포함한 실증 연구 설계에 활용할 수 있다.
핵심어
인공지능머신러닝사이버보안적대적 방어
실존 확인
이 논문은 OpenAlex에서 후보로 수집한 뒤, Crossref에 등록된 DOI와 제목 일치를 확인해 노출합니다.
SSRA가 문헌연구에서 인용 논문의 실재 여부를 검증하는 원칙과 같습니다.