LETSECU LAB
AI 전문가와 화이트 해커가 함께 만드는
지능형 보안의 미래를 경험하세요.
L-RAG Engine
"법령과 가이드라인을 심층 학습한 컨설팅 지원 엔진"
LETSECU Retrieval-Augmented Generation (L-RAG) 엔진은 수만 건의 정보보호 법령, 판례, KISA 가이드라인을 학습한 독자적 AI 모델입니다. 단순한 키워드 매칭을 넘어, 보안 문맥(Context)을 이해하고 법적 근거에 기반한 최적의 답변을 생성합니다.
Legal Reasoning: 법률적 판단 근거 제시 및 규제 준수 여부 자동 분석
Context Awareness: 기업의 비즈니스 환경과 IT 인프라 특성을 고려한 맞춤형 가이드
Real-time Updates: 개정되는 법령과 최신 보안 위협 정보를 실시간으로 반영
Data Ingestion
Laws, Guidelines, Cases
Vector Knowledge Base
Semantic Indexing
L-RAG Generation
Context-Aware Reasoning
신기술 기반 보안 환경 연구
클라우드 보안 아키텍처
- 클라우드 네이티브 보안 아키텍처 설계 및 구현을 통한 안전한 클라우드 환경 구축
- 컨테이너 보안 및 DevSecOps 구현으로 지속적인 보안성 강화 및 자동화 실현
- 멀티클라우드 환경의 통합 보안 관리 체계 구축 및 클라우드 자산 보호 강화
AI 보안 연구
- 인공지능 기반 보안 위협 탐지 및 대응 기술 연구를 통한 차세대 보안 체계 확립
- 머신러닝 알고리즘을 활용한 이상행위 탐지 및 자동화된 위협 분석 시스템 개발
- AI 모델의 보안성 검증 및 적대적 공격 대응 방안 연구를 통한 신뢰성 확보
Next-Gen Security
Automated Process
자동화 기술 연구
정보보호 운영 자동화
- 정보보호 관리와 운영 과정에서 반복적으로 발생하는 작업을 자동화하여 효율성을 높이는 기술 연구
- 규정 검토, 보고서 작성, 위험 평가 등 주요 업무의 자동화를 통해 시간과 비용 절감
- AI 기반 분석 기술을 적용하여 관리의 일관성과 신뢰성을 강화
신기술 기반 보안 자동화
- 클라우드와 하이브리드 IT 환경에서의 보안 관리 자동화 기술 연구
- 이상 탐지와 위협 분석을 자동화하여 신속하고 정밀한 대응 체계 구축
- 산업별 요구사항에 적합한 맞춤형 자동화 기술 개발로 보안 관리의 범용성 확대
침해사고 및 대응방안 연구
침해사고 대응 방법론 연구
- APT(지능형 지속 위협) 공격과 같은 고도화된 사이버 위협 분석 및 대응 전략 개발
- 해킹 시나리오 설계와 이를 활용한 조직 맞춤형 대응 프로세스 연구
- 조직 내 위협 탐지와 사고 대응 체계 강화를 위한 방안 탐구
대응 시뮬레이션 설계 연구
- 침해사고 대응 훈련 설계를 위한 시뮬레이션 기법과 운영 방식 연구
- 훈련 데이터 분석을 통해 보안 체계 개선과 대응 역량 향상을 위한 인사이트 도출
- 최신 위협 트렌드와 기술 변화에 따른 시뮬레이션 프레임워크 고도화
SIMULATION.exe
[ALERT] APT Attack Detected00:01:23
[INFO] Analyzing Pattern...00:01:24
[SUCCESS] Defense Protocol Initiated00:01:25
$ initiate_response --auto
> System Secured.
> System Secured.