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초록·키워드
스마트홈 IoT 기기의 보급 확대로 사이버 위협이 증가하고 있다. 기존 네트워크 AI 탐지 기법은 연산 부하는 낮으나, 통신의 상황적 맥락을 파악하지 못해 정상 트래픽을 위협으로 오인하는 오탐지 한계를 가진다. 이에 따라 스마트홈 환경에 최적화된 새로운 보안 프레임워크의 필요성이 부각되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 이종 데이터 융합과 LLM을 결합한 문맥 인지형 보안 프레임워크를 제안한다. 제안된 방식은 기기 행동 지문과 동적 환경 문맥을 융합하여 인과관계 오류를 방어하고, 통제된 LLM 통역을 통해 사용자의 알람 피로도를 최소화한다. 성능 평가 결과, 제안 프레임워크는 기존 심층 패킷 분석 대비 CPU 연산 부하를 약 85% 절감하는 것으로 나타났다. 또한 기존 딥러닝 탐지 모델과 비교했을 때도, 펌웨어 업데이트 시 발생하는 오탐율(FPR)을 94.2%에서 0.0%로 감소시키는 향상된 결과를 보였다. 특히, 초기 섀도우 모드와 적응형 제어를 가동하여 사용자 알람 개입을 98% 이상 줄이면서도 안정적인 보안 성능을 유지함을 확인하였다. 따라서, 본 연구에서 제안하는 프레임워크는 자원 제약과 오탐 피로도가 높은 스마트홈 네트워크 환경에서 적합한 보안 제어 방법임을 검증하였다. 향후 연구에서는 연합 학습 기반의 위협 공유 및 온디바이스 sLLM 탑재에 대한 추가 연구를 수행할 예정이다.
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