샌즈랩 분기보고서 (2024.09)
7. 기타 참고사항

가. 지적재산권 소유 내역 - 당사가 개발하고 확보한 기술에 대해 취득한 지적재산권 내역은 다음과 같습니다.

번호	구분	내용	권리자	출원일	등록일	출원국

1	특허	악성코드 탐지방법, 시스템 및 컴퓨터 판독 가능한저장 매체	㈜샌즈랩	2009-07-21	2011-06-15	한국

2	특허	패킷 마킹을 이용한 네트워크 보안 방법 및 시스템, 그리고 이를 구현하기 위한 프로그램이 기록된 기록 매체	㈜샌즈랩	2009-07-21	2011-11-03	한국

3	특허	단말에 의한 트래픽 제어를 이용한 내부 네트워크 보호 방법 및 시스템, 그리고 이를 구현하기 위한 프로그램이 기록된 기록 매체	㈜샌즈랩	2009-07-21	2011-11-03	한국

4	특허	자식 프로세스를 생성하는 악성 코드 행위 모니터링 시스템 및 그 방법	㈜샌즈랩,
한국인터넷진흥원	2010-12-24	2012-09-27	한국

5	특허	특정 프로세스에 대한 네트워크 행위 모니터링 시스템 및 그 방법	㈜샌즈랩,
한국인터넷진흥원	2010-12-24	2012-09-27	한국

6	특허	악성 코드의 주소 결정 프로토콜 스푸핑 모니터링을 위한 가상 패킷 모니터링 시스템 및 그 방법	㈜샌즈랩,
한국인터넷진흥원	2010-12-24	2012-09-27	한국

7	특허	모바일 악성코드 자동 수집 및 분석 시스템	㈜샌즈랩	2011-07-07	2013-05-28	한국

8	특허	가상 환경에서는 실행되지 않는 악성 코드를 분석할 수 있는 OS 이미지의 복구 시스템 및 방법	㈜샌즈랩	2015-09-10	2017-02-21	한국

9	특허	P2P 프로토콜을 이용한 IoC 정보 조회 방법	㈜샌즈랩	2017-12-08	2018-04-13	한국

10	특허	System and Method for Inquiring IoC Information by P2P Protocol	㈜샌즈랩	2017-12-14	2019-07-02	미국

11	특허	메쉬 타입 블록체인 기반의 사물 인터넷 기기 관리 시스템	㈜샌즈랩	2018-02-23	2018-08-07	한국

12	특허	자기 보호 기능이 있는 악성 코드의 치료 및 삭제 방법	㈜샌즈랩	2016-11-28	2018-08-31	한국

13	특허	저 차원 수의 엔트로피 타운트 맵 기반 악성코드 탐지 방법	㈜샌즈랩	2018-08-07	2018-11-22	한국

14	특허	도메인 네임 서버를 이용한 악성 코드 정보 조회 방법	㈜샌즈랩	2016-11-28	2019-01-28	한국

15	특허	악성 코드 분석을 위한 모조 응답 패킷을 생성하는 네트워크 접속 유도 방법	㈜샌즈랩	2018-10-24	2019-08-23	한국

16	특허	런타임 특징 프로파일링 방법	㈜샌즈랩	2017-12-18	2019-10-21	한국

17	특허	수동 핑거프린팅을 이용한 익명 네트워크 분석 시스템 및 방법	㈜샌즈랩	2018-11-14	2020-06-01	한국

18	특허	딥러닝 모델 기반 토르 사이트 액티브 핑거프린팅 시스템 및 방법	㈜샌즈랩	2019-11-01	2020-06-26	한국

19	특허	네트워크에서 수집된 패킷과 엔드포인트 컴퓨팅 장치의 프로세스 간의 연관관계를 생성하는 시스템 및 방법	㈜샌즈랩	2019-11-20	2020-09-10	한국

20	특허	다중 블록체인 기반의 사물인터넷 디바이스 식별 및 거래행위 추적 방법 및 이를 위한 시스템	㈜샌즈랩	2018-12-31	2020-11-12	한국

21	특허	합성곱 신경망을 이용한 토르 사이트 수동 핑거프린팅 시스템 및 방법	㈜샌즈랩	2020-09-21	2021-03-26	한국

22	특허	블록 체인에 저장되는 데이터 크기를 축소할 수 있는 데이터의 변경 이력 관리 방법	㈜샌즈랩	2020-11-13	2021-06-15	한국

23	특허	원격 단말기의 능동적 보안 위협 탐지 방법	㈜샌즈랩	2020-11-16	2021-06-15	한국

24	특허	영지식 증명을 이용한 탈중앙화 신원증명 시스템 및 방법	㈜샌즈랩	2020-11-18	2021-06-16	한국

25	특허	악성 코드의 악성 행위 특징 정보를 생성하는 방법	㈜샌즈랩	2020-12-07	2021-09-28	한국

26	특허	서버 자원을 이용한 악성 코드 탐지 및 치료가 가능한 사물 인터넷 장치 및 그 방법	㈜샌즈랩	2020-12-07	2021-11-01	한국

27	특허	이메일의 키워드 분석 방법	㈜샌즈랩	2021-03-16	2022-01-04	한국

28	특허	사이버 위협 정보 처리 장치, 사이버 위협 정보 처리 방법 및 사이버 위협 정보 처리하는 프로그램을 저장하는 저장매체	㈜샌즈랩	2021-08-11	2022-02-09	한국

29	특허	비정상 데이터 탐지 시스템 및 방법	㈜샌즈랩	2021-07-19	2022-04-08	PCT

30	특허	트리거 룰 기반의 비정상 데이터 탐지 방법	㈜샌즈랩	2021-07-26	2022-04-08	한국

31	특허	피드 룰 기반의 비정상 데이터 탐지 방법	㈜샌즈랩	2021-07-26	2022-04-08	일본

32	특허	디텍터 룰 기반의 비정상 데이터 탐지 시스템 및 방법	㈜샌즈랩	2021-07-26	2022-04-08	일본

33	특허	METHOD FOR GENERATING CHARACTERISTIC INFORMATION OF MALWARE WHOCH INFORMS ATTACK TYPE OF THE MALWARE	㈜샌즈랩	2021-12-03	-	미국

34	특허	ANOMALY DATA DETECTION SYSTEM AND METHOD(비정상 데이터 탐지 시스템 및 방법)	㈜샌즈랩	2024-01-19	-	미국

35	특허	사이버 위협 정보 처리 장치, 사이버 위협 정보 처리 방법 및 사이버 위협 정보 처리하는 프로그램을 저장하는 저장매체	㈜샌즈랩	2024-02-02	-	한국

36	특허	사이버 위협 정보 처리 장치, 사이버 위협 정보 처리 방법 및 사이버 위협 정보 처리하는 프로그램을 저장하는 저장매체	㈜샌즈랩	2024-02-02	-	한국

37	특허	사이버 위협 정보 처리 장치, 사이버 위협 정보 처리 방법 및 사이버 위협 정보 처리하는 프로그램을 저장하는 저장매체	㈜샌즈랩	2024-02-02	-	한국

38	인증	소프트웨어품질(GS) 인증	㈜샌즈랩	2024-04-29	2024-04-29	한국

39	특허	사이버 위협 정보 처리 장치, 사이버 위협 정보 처리 방법 및 사이버 위협 정보 처리하는 프로그램을 저장하는 저장매체	㈜샌즈랩	2024-07-24	-	한국

40	특허	사이버 위협 정보 처리 장치, 사이버 위협 정보 처리 방법 및 사이버 위협 정보 처리하는 프로그램을 저장하는 저장매체	㈜샌즈랩	2024-07-24	-	한국

41	특허	사이버 위협 정보 처리 장치, 사이버 위협 정보 처리 방법 및 사이버 위협 정보 처리하는 프로그램을 저장하는 저장매체	㈜샌즈랩	2024-08-05	-	한국

42	특허	CYBER THREAT INFORMATION PROCESSING APPARATUS, CYBER THREAT INFORMATION PROCESSING METHOD, AND STORAGE MEDIUM STORING CYBER THREAT INFORMATION PROCESSING PROGRAM	㈜샌즈랩	2024-08-22	-	미국

43	특허	사이버 위협 정보 처리 장치, 사이버 위협 정보 처리 방법 및 사이버 위협 정보 처리하는 프로그램을 저장하는 저장매체	㈜샌즈랩	2024-09-02	-	한국

44	특허	사이버 위협 정보 처리 장치, 사이버 위협 정보 처리 방법 및 사이버 위협 정보 처리하는 프로그램을 저장하는 저장매체	㈜샌즈랩	2024-09-05	-	한국

45	특허	사이버 위협 정보 처리 장치, 사이버 위협 정보 처리 방법 및 사이버 위협 정보 처리하는 프로그램을 저장하는 저장매체	㈜샌즈랩	2024-09-19	-	한국

46	특허	사이버 위협 정보 처리 장치, 사이버 위협 정보 처리 방법 및 사이버 위협 정보 처리하는 프로그램을 저장하는 저장매체	㈜샌즈랩	2024-09-19	-	한국

47	특허	사이버 위협 정보 처리 장치, 사이버 위협 정보 처리 방법 및 사이버 위협 정보 처리하는 프로그램을 저장하는 저장매체	㈜샌즈랩	2024-09-20	-	한국

48	특허	사이버 위협 정보 처리 장치, 사이버 위협 정보 처리 방법 및 사이버 위협 정보 처리하는 프로그램을 저장하는 저장매체	㈜샌즈랩	2024-09-25	-	한국

나. 시장여건 및 영업의 개황(1) 산업의 특성

기존의 보안체계는 사이버 침해사고가 발생한 후 대응하여 공격의 피해를 줄이고 공격당한 시스템을 복구하는데 초점을 맞췄지만 사이버 위협 인텔리전스(CTI) 개념이 도입되면서 알려지지 않은 공격에 대해서도 선제 대응을 할 수 있는 새로운 보안체계가 부상하고 있습니다. 사이버 위협 인텔리전스는 데이터 수집, 분석, 공유를 통해 사전에 알려진 공격을 분석하고 위협에 대비할 수 있도록 여러 조직에서 다양한 사이버 위협으로부터 보호하는 개념이며, 다음과 같은 특징이 있습니다.

첫째, 끝없이 진화, 발전하며 확대됩니다.

보안 기술 향상으로 타깃 맞춤형 멀웨어 탐지율이 높아지자, 비실행파일이나 윈도우 관리 도구를 이용하는 공격이 늘어나고, 파일리스, 매크로 및 소규모 멀웨어를 이용하는 공격 역시 확산된 바 있습니다. IoT Device 및 융합서비스를 노린 새로운 위협이 등장했으며, 공격 수법의 진화로 탐지를 우회하는 악성코드가 늘어나고, SW 자체의 보안 기능과 정상 인터넷 서비스를 악용 등의 양상을 보이고 있습니다. 이처럼 새로운 사이버 위협에 능동적으로 대응하기 위해, 체계화 및 자동화된 CTI 시스템 구축에 대한 필요성을 비롯하여, CTI 산업 또한 진화ㆍ 발전ㆍ확대 되고 있습니다.

둘째, 보안사고를 넘어 안보위협 차원으로 확대됩니다.

정보통신기술의 발전은 사이버 환경을 보다 편리하고 효율적으로 변화시켜 국가의 발전과 국민 삶의 수준을 향상시켜 왔고, 개인ㆍ기업ㆍ정부 등을 포함한 국가 전반의 활동이 인터넷으로 연결되어 우리 일상 속 사이버공간은 지속적으로 확장되고 있습니다. 이는 사이버공격의 대상과 파급력 또한 개인이나 특정 조직이 아닌 국가 전체로 확대될 수 있다는 것을 의미합니다.

셋째, 국경이 존재하지 않으며, 국제 공조가 필연적입니다.

보안 모니터링 및 관리체계의 효과적인 분배 및 글로벌 공조체계를 위해 정부 및 민간의 전략적 협조가 반드시 동반되어야 합니다. 중국 미국 등 인터넷 생태계에 큰 영향력을 갖고 있는 국제사회와 긴밀히 협력하여 사이버 역기능 해소를 위한 장기적 관점의 국제적 연구개발교류와 신기술 공동기획, 민관 협동 등 기술협력 추진을 통한 표준화가 필요합니다.

(2) 산업의 규모 및 성장성 (가) 산업의 연혁

정보보호 산업은 국민 개개인의 안위 및 기업의 보안, 국가의 안보와도 직결된 산업으로 사이버 보안산업의 방향성은 사이버 위협 방식 변화에 따라 발전하고 있습니다.

① 1세대(1980년 후반) : 안티바이러스의 개발

개인용 컴퓨터가 대중화됨에 따라 바이러스가 출몰하기 시작했으며, '해킹(hacking)'이라는 용어 역시 1980년대에 보편화 되었습니다. 바이러스 공격이 빈발하고 피해가 확산되자 상용 백신 소프트웨어들이 개발되었는데 최초의 백신은 G Data Software가 만들었으며, 1987년에는 존 맥아피가 보안업체 McAfee를 설립한 뒤 '바이러스스캔(VirusScan)'을 배포하면서 안티바이러스 백신 시장이 본격적으로 개화되었습니다.

② 2세대(1990년대 중반) : 네트워크 방화벽 출시

인터넷 시대가 도래하면서 컴퓨터 간 네트워킹이 활발해지면서 해커들은 웹사이트로 거점을 옮겼으며 연결성이 높아짐에 따라 공격의 속도와 피해도 높아졌습니다. 이때 최초의 사이버 범죄가 발생하였으며 이러한 네트워크 공격을 방어하여 사이버 범죄를 막기위해 네트워크 방화벽이 최초로 개발되었습니다.

③ 3세대(2000년대 초) : 취약점 분석 필요성 확대

2000년대 초반 해커들은 취약점을 활용하여 공격하기 시작했으며, 취약점을 겨냥한 공격은 방화벽ㆍ백신ㆍIDS 등으로 탐지하거나 방어할 수 없었습니다. 공격자들은 공격을 설계하여 타겟의 운영이나 자산에 타격을 주기 위해 네트워크와 소프트웨어를 분석하여 특정한 취약점을 식별하기 위해 시작했습니다. 이 시기에 IT 산업의 폭발적인 성장하였으며 보안업체들은 보안의 세부 취약점에 대한 분석과 그에 특화된 보안제품들을 개발하기 시작했습니다.

④ 4세대(2010년 전후) : 사전 예방으로 보안 인식 패러다임 변화

사이버 공격이 국제범죄 및 대규모 개인정보 유출에 이르기 시작하면서 기업에서는 사이버 위협에 대한 방어 방법을 논의하기 시작했고, 정부 차원의 수사도 본격적으로 시작되었습니다. 2010년 전후에는 인터넷상에서 회사 파일을 다운로드 받거나 노트북에 USB를 꽂는 것 등 일상적인 업무 행위를 가장한 수법으로 공격이 지속되었으며, 이 시기에 사후 대처보다는 사전 예방으로 보안 인식의 패러다임이 변화하기 시작하였습니다. 그에 따라 '알려지지 않은(Unknown)' 공격과 '제로데이(zero-day)' 공격을 방어하기 위한 기술들이 개발되기 시작하였습니다.

⑤ 5세대(2017년 전후) : 위협 인텔리전스 필요성 대두

최근의 사이버공격은 단순히 기업 기밀을 볼모로 금전을 요구하는 형태에서 진화하여 악성코드로 기밀정보를 탈취하여 이를 다크웹에 판매를 하거나 랜섬웨어로 금전을 요구하는 복합적인 공격형태로 변화하고 있습니다. 또한, IoTㆍAI를 접목한 융합 기술이 확산되면서 폐쇄망으로 운영되던 OT의 외부 연결점이 증가함에 따라 보안사고 발생 위협이 증가하고 있습니다. 기업의 제품생산 공장과 공항, 철도, 항만 등 주요 인프라에서 운용하고 있는 제어시스템이 외부 인터넷과 연결됨에 따라 이러한 접점이 사이버 공격에 그대로 노출되어 이에 따른 위협이 증가하고 있습니다. 특히 항만과 같은 대규모 인프라가 사이버공격을 받아서 일정 기간 마비되는 경우에 는 물류 및 공급망에 미치는 영향은 막대해지고 2차 피해로 심각하게 이어짐에 따라 국가 차원의 대비가 필수적인 상황입니다.

따라서 차세대 보안기술 개발의 중심은 초연결 IT 시스템의 취약점 위협에 대한 실시간 대응이 차세대 기술 개발의 핵심을 이룰 것 보이며, 이러한 관점에서 위협 인텔리전스 서비스는 필요성은더욱 강조되고 있습니다. 위협 인텔리전스는 전 세계 광범위한 소스로부터 신종 악성코드 취약점 및 의심 IP 등 위협 관련 정보를 수집 및 분석하여 고객에게 실시간으로 제공하고 있으며, 제공되는 정보의 정확성을 위해 다양한 AI 기술이 적용 되고, 고객은 외부 인텔리전스 정보를 활용하여 위협 동향에 대해 쉽게 파악할 수 있고 선제적으로 대응할 수 있어 효과적입니다. 최근 정상적인 조직이나 기업보다 사이버 공격자의 공격 기술, 재정력, 조직력이 빠른 속도로 고도화되어 위협 방어에 대한 필요성이 강조되고있는 상황에서, 각 기업 보안수준과 요구사항, 인텔리전스 서비스 유형과 데이터 소스를 고려한 기업 맞춤형 위협 인텔리전스 서비스에 대한 니즈는 더욱 확대되고 있습니다.

⑥ 6세대(2022년 이후) : 생성형AI와 LLM(Large Language Model)의 급부상

`22년 하반기 부터 ChatGPT 등과 같은 생성형(Generative) AI, LLM(Large Language Model)이 급부상함에 따라 이를 활용하여 딥페이크, 지능형 지속 공격(APT), 다중협박 등 사이버공격 기술 수준의 진화·고도화가 이루어지고 있습니다. 이는 생성형(Generative) AI 서비스를 통한 악성코드 제작이 쉬워짐에 따라 사이버공격의 자동화 및 고속화, 대량화가 가능해지면서 AI를 활용한 공격이 본격화되고 있으며, 더하여 생성형 AI 활용으로 인한 잘못된 정보, 할루네이션, 유사 AI모델 서비스 빙자, 데이터 유출, API 취약점 등의 중대한 보안위협 가능성이 높아지고 있습니다. 이에 방어자는 공격에 대한 방어기술 수준의 기하급수적인 증가를 감당하고 이에 지속적으로 맞대응하기 위해 사이버보안 시스템에 AI를 활용하여 사이버공격 위협과 취약성을 감지하고 필요한 보안 조치를 구현하여 사이버 공격의 피해를 줄이고자 합니다.

다. 산업의 규모(1) 글로벌 위협 인텔리전스 시장

시장 조사 기업 베리파이드 마켓 리서치(Verified Market Research)에 따르면, 당사가 속해있는 위협 인텔리전스 시장은 사이버 위협 인텔리전스 시장이 2027년까지 연평균 19% 성장해 202억 달러(약 22조 8,090억 원) 규모에 달할 것으로 전망했습니다.

또한 가트너에 따르면, 코로나19 이후 시나리오에서 글로벌 위협 인텔리전스 시장 규모는 2021년부터 2026년까지 6.5%의 CAGR(연간 복합 성장률)로 2021년 115억 5500만 달러에서 2026년 158억 1200만 달러로 성장 할 것으로 예측하고 있습니다. [글로벌 위협 인텔리전스 시장 규모 및 성장 전망]

(단위 : 백만달러)

(자료: MarcketsandMarckets Analysis, 2022.02)

현재 가속화되는 디지털 트랜스포메이션으로 기존 보안 영역은 물론, 리스크 관리, 인적자원 관리, 마케팅 등 기업 경영 전반에서 사이버 위협 인텔리전스 활용도가 높아지고 있고, 국가 안보 차원에서도 위협 인텔리전스에 관심을 보이고 있어 관련 시장은 더욱 확대될 것으로 전망합니다. (2) 국내 위협 인텔리전스 시장 국내 위협 인텔리전스 시장은 본격적인 시장 규모가 확대되고 있습니다. 관련 자료에 따르면 2021년 343백만달러에서 2026년 463백만달러 규모로 연평균 6.2%의 성장률을 보일 것을 예상되고 있습니다. [국내 위협 인텔리전스 시장 규모 및 성장 전망]

(단위 : 백만달러)

(자료: MarcketsandMarckets Analysis, 2022.02) 국내 위협 인텔리전스 시장은 복잡한 네트워크 및 빈번한 인프라 변화에 빠르게 대응할 수 있는 분석정보를 적기에 제공하지 못하며, 본격적인 수요 발생 시기는 아닙니다. 이에 따라 아직 규모를 예측하기는 어렵지만, 수요 측면에서의 국내 대부분의 일반 기업에서 악성코드 분석/대응 전문 조직이나 인력을 보유하기 어려운 현실을 보완하고, 공급 측면에서는 현재 다양한 보안 기업이 제공하고 있는 데이터 및 악성코드 정보 등의 분석 정보가 CTI 형태로 점진적으로 확장돼 시장이 더욱 커질 것으로 전망됩니다. (3) 경기변동의 특성 및 계절적 요인 등 당사의 주요 매출은 CTI 제품 및 서비스의 공급에 따른 수수료로 발생하며 이러한 매출액은 경기변동 및 계절적 요인과의 상관 관계가 크게 높지 않습니다. (4) 경쟁상황

당사가 속한 보안 산업은 보안 사고 발생 시 개인ㆍ사회ㆍ국가 등 전 영역에 영향을 주는 파급력이 매우 크고 전 산업의 IT화로 대분분의 산업에서 보안기술이 요구되는 등 그 중요도가 매우 큰 산업이라고 할 수 있습니다. 특히, 보안 관련 기술은 날로 진화하는 공격에 대비하기 위하여 빠른속도로 고도화되고 있으며 보안 관련 기업 또한 소규모 벤처기업부터 글로벌 대기업까지 다양한 형태 및 규모의 기업들이 기술 경쟁을 펼치고 있습니다.

당사가 영위하는 사이버 위협 인텔리전스(CTI) 분야 또한 다양한 기업들이 사업을 영위하거나 기술을 확장하고 있는 분야로서 기존 보안 관련 사업을 영위하는 글로벌 기업과 국내 주요 보안회사들이 CTI 제품을 출시하는 등 다수의 경쟁사가 존재하는 완전 경쟁시장의 형태를 보이고 있습니다.

(5) 비교우위 사항(가) 자체개발능력을 기반한 제품 경쟁력 당사는 사이버 위협 인텔리전스 전문 업체로써 다양한 수집 채널로부터 수집한 악성코드 등, 사이버 위협 정보를 인공지능, 빅데이터를 활용한 자체 분석 기술을 활용하여 자동 분석하고 이를 기반으로 생성된 사이버 보안 위협 대응, 예측을 수행할 수 있는 인텔리전스를 고객에게 제공하는 사업을 영위하고 있습니다.

당사는 독보적인 사이버 위협 인텔리전스를 제공하기 위해 CTX(악성코드 분석 정보 제공 플랫폼)을 개발하였으며, 하루 평균 200만 개가 넘는 악성코드를 실시간으로 수집 분석하였고 지금은 약 20억 개가 넘는 악성코드를 분석하여 약 300억 개가 넘는 사이버 위협 분석 빅데이터를 확보하고 있으며, 이를 기반으로 인공지능, 프로파일링, 연관관계 분석, 공격자 역추적 등 사이버 공격, 범죄, 테러 대응에 필요한 미래 기술을 연구, 선재 적용하고 있습니다. (나) 신기술 인증(NET) 획득을 통한 기술의 공신력 확보

신기술 인증(NET, New Excellent Technology)이란 국내 기업 및 연구기관, 대학 등에서 개발한 신기술을 조기에 발굴하여 그 우수성을 인증하는 제도이며, 국내 기업 및 연구기관, 대학 등에서 개발한 신기술을 조기에 발굴하여 그 우수성을 인증해 줌으로써 개발된 신기술의 상용화와 기술거래를 촉진하고, 그 기술을 이용한 제품의 신뢰성을 제고시켜 구매력 창출을 통한 초기시장 진출기반을 조성하기 위해 국가기술표준원과 한국산업기술진흥협회에 의해 운영되고 있습니다.

NET 인증은 조달청 기준에 따라 고도기술인증으로 분류되어 기술의 수준뿐만 아니라 시장 내 NET 인증 제도 자체의 높은 신뢰성을 입증하고 있습니다. 특히, 최근 10년 기준 전체 인증건수 대비 정보통신분야 인증률은 평균 6.9%로 정보통신분야 비중이 다소 낮으며, 정보통신분야의 신청건수 대비 인증률은 평균 14.9%로 취득 자체가 어려운 인증입니다.

당사는 2021년 및 2022년 총 2건의 사이버 보안 기술로 NET 인증을 득하였으며, 정보통신 분야 중 사이버 보안과 관련된 NET인증은 제도 설립 이후 현재까지 샌즈랩의 인증을 포함하여 총 8건이 있으며, 이 중 3년의 인증기간을 인정받은 기술은 동사 기술이 유일합니다.

[샌즈랩 NET 인증 기술 현황]

연도	2021년	2022년

기술명	바이너리 역공학 기반 공격자 프로파일링 기술	다차원 메타 데이터 추출 분석 기반 비실행형 악성코드 프로파일링 및 탐지 기술

설명	소프트웨어 개발 방식특징을 추출하여 추출한 특징을 기반으로 공격자와 기법을 특정하는 기술	비실행형 파일 내 악성코드를 정적·동적 분석하여 추출한 데이터에 대한 특징정보를 기반으로 프로파일링하는 기술

라. 사업부문별 주요 재무정보

(기준일 : 2024년 09월 30일) (단위 : 백만원)

품목	구분	생산(판매) 개시일	주요 상표	매출액	비율(%)	비고

2024년	2023년	2024년	2023년

제품	위협 인텔리전스
(CTI)	2013년 03월	CTXMNX, MDX	3,428	11,659	100%	99.5%	-

SI	2005년 01월	-	-	62	-	0.5%

합 계	3,428	11,721	100%	100%	-

※ 매출액은 2024년 09월 30일 금액 기준 입니다.

마. 신규사업 당사는 향후 성장을 위해서 주요 연구개발을 통한 신제품 출시 및 사업영역 확대를 도모하고 있으며, 지속성장이 가능한 방향으로 사업계획을 추진하고 있습니다. [당사 신규사업 계획]

신규 사업	구분	핵심 키워드

AI 역기능 억제를 위한 사이버 보안 특화 RAG 기반 sLLM 모델 개발 및 국민 체감형 실증 플랫폼 구축개발	정부 R 과제 ('24~'27)	sLLM , 사이버 보안, AI 기반 응용, , 위협헌팅, 공격방어, 시뮬레이션, 딥페이크,자연어 학습 응용, 악성코드 식별 탐지

BAS (Breach and Attack Simulation) 핵심 기술 및 제품 출시	내부 신제품 개발 ('20~'25)	BAS, 공격코드, 시뮬레이션
레드팀, 블루팀, 인공지능

C-ITS 인프라 보안성 강화를 위한 복합 위협 헌팅 모델 기반 지능형 사이버 공격방어 분석 프레임워크 기술 개발	정부 R 과제
('21~'24)	C-ITS, 자동차, 스마트카, MITRE, 위협헌팅, 공격방어, 시뮬레이션,
디지털트윈, 인프라보호

당사의 사업계획은 크게 정부의 정책적 기조에 따른 정부 R 및 시장 트렌드와 니즈에 부합하는 자체 R 분류됩니다. 정부 R 동사가 영위하는 위협 인텔리전스 관련 기술이 정부가 추진하는 신규 과제와 방향성이 일치하고, 보유한 기술 및 데이터가 정부가 필요로 하는 수준과 일치하고 있어 적극적인 사업 추진이 가능할 것으로 예상됩니다. 특히 정보보안 시장의 경우 민간의 자발적 도입보다는 정부의 정책 및 규제에 따라 의무적으로 도입되는 경향이 높으며, 일반적으로 의무대상은 공공기관을 중심으로 지정되어 민간의 영역까지 확대되기에 정부 정책의 방향성이 당사에 우호적인 영향을 줄 것으로 판단됩니다.정부 R 크게 AI 역기능 억제를 위한 사이버 보안 특화 RAG 기반 sLLM 모델 개발 및 국민 체감형 실증 플랫폼 구축 및 C-ITS 인프라 보안성 강화를 위한 복합 위협 헌팅 모델 기반 지능형 사이버 공격방어 분석 프레임워크 기술 개발로 구분됩니다. AI 역기능 억제를 위한 사이버 보안 특화 RAG 기반 sLLM 모델 개발 및 국민 체감형 실증 플랫폼 구축 과제는 온프레미스 환경에 최적화된 RAG 및 조직 특화 sLLM 파운데이션 모델 개발을 통한 생성형 AI 기반 기술의 4대 핵심 보안 서비스 모델 구축 및 AI 역기능 방지 기술 개발하기 위한 과제이며, 사이버 위협 대응 및 AI 역기능 억제를 위한 사이버 보안 특화 학습 데이터셋 및 QA 데이터셋 구축 하고 취약점 분석, 보안 관제, 이상징후 식별, 위협 인텔리전스 등 사이버 보안 핵심 4대 분야 응용 서비스 개발, On-Premise용 사이버 보안 특화 소규모 언어 모델(sLLM) 개발생성형 AI 역기능 (피싱, 음성 합성, 딥페이크 등) 탐지 대응 기술을 통한 국민 체감형 서비스 개발하여 시장 요구 사항을 반영한 시장 친화형 실증을 수행할 수 있도록 구축 할 계획입니다.

C-ITS 인프라 보안성 강화를 위한 복합 위협 헌팅 모델 기반 지능형 사이버 공격방어 분석 프레임워크 기술 개발은 디지털 트윈 기술을 이용하여 현재 운영 중인 인프라를 가상공간에 복제를 하고 복제된 인프라를 대상으로 모의 해킹을 수행하는 것으로 C-ITS (차세대 지능형 도로 제어 시스템) 및 C-ITS의 핵심 구성요소인 자동차에 대한 보안성 점검도 포함하여 함께 진행합니다. 당사가 보유한 다양한 인텔리전스가 ICT 인프라를 넘어서 C-ITS, 자동차 등 별도의 인프라에서 유용할 수 있도록 개발을 확장하고, 각종 공격 도구 또한 수집, 분석 대상으로 포함시켜 인텔리전스의 영역을 확장하도록 할 계획입니다.

또한 자체 R 경우 당사가 보유하고 있는 기술 및 제품의 기능을 향상시키는 방향으로 선행 사업을 추진하여 경쟁력있는 사업 포트폴리오는 구축할 계획입니다.

자체 R 내부 보안 상황을 테스트 할 수 있는 BAS를 개발중에 있습니다. 본 기술은 전체적인 공격 위협과 단계별로 수행 가능하여 포괄적인 범위의 위협 시뮬레이션을 수행하여 운영되는 보안 솔루션에 대한 일관성 있고 체계적이며 빈번한 테스트가 필요할 때 적용될 수 있으며, 보안 결함을 공격자가 실제로 악용하기 전에 사전에 지속적으로 확인하고 해결할 수 있는 효과적인 방법론 제공하여 보안성을 강화할 수 있는 기술입니다.

이와 같이 당사는 사이버 위협 인텔리전스 관련 핵심 기술 및 생성된 인텔리전스를 통해서 다양한 산업군에 적용하기 위한 비즈니스 모델 구축을 주력으로 연구하고 있으며, 보유한 기술을 통해서 생성한 인텔리전스 그 자체를 일반 IT 인프라 뿐만 아니라 OT, ICS, 스마트시티 등의 인프라를 대상으로 적용함으로써 그 효용성을 확인하고, 적용 범위 확대하여 시장 지배력을 확보하는 방향으로 신규사업을 추진하고 있습니다.