CyberMentor: AI Powered Learning Tool Platform
to Address Diverse Student Needs in Cybersecurity Education
비전통적 학생 63% 이상…다양성 높은 머시대학교의 교육 환경
미국 머시대학교(Mercy University)와 IBM 연구진이 발표한 논문에 따르면, 비전통적 학생들의 사이버보안 교육을 지원하기 위한 인공지능 기반 학습 도구 플랫폼 ‘사이버멘토(CyberMentor)’가 개발되었다.
머시대학교의 학생 구성을 살펴보면, 히스패닉/라틴계가 43.1%, 흑인/아프리카계 미국인이 24.6%를 차지하고 있다. 연령대별로는 22-24세가 19.1%, 25-29세가 19.8%로, 전통적인 대학생 연령대를 벗어난 학생들의 비중이 상당히 높다. 이들은 대부분 통학생, 파트타임 학생, 군인 출신으로 구성되어 있어 기존의 교육 시스템으로는 충분한 지원이 어려운 상황이었다.
멘토링 접근성·최신 지식·자격증 지원 부족이 주요 과제로 대두
사이버보안 교육 현장에서는 크게 세 가지 주요 문제점이 확인되었다.
첫째로 전문 멘토와의 접근성 문제다. 엄격한 수업 일정과 제한된 전문 멘토로 인해 개인화된 학습 기회가 부족한 상황이다.
둘째는 지식 자원의 최신성 문제다. 사이버보안 분야는 빠르게 진화하는 위협, 보안 정책 업데이트, 새로운 경력 기회 등으로 인해 지속적인 학습이 필요하지만, 현재 교과과정만으로는 이를 따라가기 어렵다.
셋째는 자격증 준비와 경력 개발 지원의 부족이다. 학생들은 자격증 취득 준비와 경력 개발을 위한 시간과 자원이 부족해 전문적 목표 달성에 어려움을 겪고 있다.
NCAE-C 자료 기반의 실시간 다국어 AI 멘토링 시스템 구축
사이버멘토는 지식 기반(Knowledge Base), 기술 기반(Skill Base), LLM 에이전트라는 세 가지 주요 구성요소로 이루어져 있다. 지식 기반은 국립 학문 우수성 센터(NCAE-C)의 자료와 CompTIA Security+ 인증 가이드 등을 포함하며, RAG 기술을 통해 최신 정보를 실시간으로 제공한다. 특히 다국어 처리 기능을 갖춰 언어로 인한 학습 장벽을 낮추었다.
암호학부터 가짜뉴스 탐지까지…AI 도구 정확도 최대 91% 달성
시스템에 포함된 ‘CryptoSolver’는 “213^(-1) mod 323″와 같은 암호학 문제를 단계별로 해결하도록 지원한다. ‘ScriptCoder’는 네트워크 서브넷 내 포트 스캐닝 활동 탐지를 위한 AWK 스크립트 생성을, ‘MLClassifier’는 가짜 뉴스 탐지를 위한 SVM 분류 모델 개발을 지도한다. 시스템 평가 결과 사이버보안 관련 면접 질문에서 유용성 0.94, 정확성 0.91의 우수한 성과를 보였다.
파트타임 학생·교수진·진로상담까지 아우르는 맞춤형 지원 사례
머시대학교의 실제 사례를 보면, 파트타임 학생 마리아는 암호학 문제 해결을, 존슨 교수는 NICE 프레임워크와 CAE 지식단위에 맞춘 새로운 교과과정 개발을, 학생 알렉스는 자신의 조직력과 세부사항 관리 능력에 맞는 진로 상담을 받는 데 시스템을 활용했다. 이러한 사례들은 시스템이 학습자, 교수자, 진로 지도 등 다양한 측면에서 실질적인 도움을 제공할 수 있음을 보여준다.
오픈소스 기반의 확장 가능한 교육 플랫폼 발전 방향
사이버멘토는 오픈소스로 개발되어 PDF, 강의 자료, 연구 논문 등 다양한 형식의 문서를 통합할 수 있다. 연구진은 향후 그래프 데이터베이스 확장, AI 기능 고도화, 수학적 추론을 위한 사고 연쇄(Chain of Thought) 기술 도입 등을 통해 시스템을 발전시켜 나갈 계획이다. 또한 사이버보안 외 다른 STEM 분야로의 확장 가능성도 검토 중이다.
해당 기사에서 인용한 논문은 링크에서 확인할 수 있다.
이미지출처: 이디오그램 생성
기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다.
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