金融保安院は、人工知能（AI）技術を活用してモバイルアプリケーション（アプリ）50件を分析した結果、合計17件のセキュリティ脆弱性を発見した。金融保安院は、独自に開発した検出技術を実際の金融業界のモバイルアプリのセキュリティチェックに適用する計画である。
金融保安院は、独自に研究・開発したAI基盤のモバイルアプリセキュリティリスク検出技術に関する論文が、世界的なソフトウェアテスト・分析分野の学術大会「ISSTA 2026」で正式な論文として採択されたと12日に発表した。
今回の研究には、金融保安院のAIセキュリティ総括部の宋成賢チーム長が第一著者として参加した。論文は、世界各国の専門家による多段階の審査を経て、昨年6月にISSTA 2026のメインリサーチトラックに最終的に採択され、研究チームは今月4日から9日にかけてアメリカ・カリフォルニアで開催された学術大会で研究成果を発表した。
研究の核心は、モバイルアプリの内部コードだけでなく、実際の実行過程で発生する動作や情報の流れを追跡・分析してセキュリティリスクを見つけ出すことである。従来のコード分析だけでは、外部ライブラリやオペレーティングシステム機能に関連するセキュリティ脆弱性を把握することに限界があることに着目した。
研究チームは、この技術を実際のモバイルアプリ50件に適用し、合計17件のセキュリティ脆弱性を発見し、技術の実効性を検証した。
金融保安院は、今回の研究成果を基に「AI基盤のチェックフレームワーク」を開発し、金融業界のモバイルアプリのセキュリティチェックに活用する方針である。チェック過程で得られた分析結果や新たな脅威事例を継続的に反映し、検出技術も高度化する予定である。
朴相源金融保安院長は「今回の研究成果は、セキュリティ脅威を直接研究し、それを検出する技術を自ら開発する専門能力を備えていることを示す事例である」と述べ、「優れた研究成果を実際の金融現場に適用できるセキュリティ技術に発展させ、金融機関のセキュリティレベル向上に実質的な助けを提供する」と語った。
* この記事はAIによって翻訳されました。
