AI기술본부를 소개해요
78ResearchLab AI기술본부는 AI를 활용해 기존의 보안 문제를 새롭게 해결하고, AI 기술 자체가 만들어내는 새로운 보안 위협을 연구하는 조직입니다.
우리는 AI를 단순히 기존 업무에 적용하는 것을 넘어, AI를 통해 보안 기술과 업무 방식을 근본적으로 개선할 수 있는 방법을 고민합니다. 동시에 LLM과 AI Agent가 새로운 공격 대상이자 공격 수단으로 활용되는 환경에서 발생할 수 있는 보안 문제를 탐구합니다.
악성코드 분석 자동화, 취약점 탐지, AI 기반 공격 시뮬레이션, AI Red Teaming, 보안 지식화 등 다양한 영역을 연구하고 있으며, 새로운 아이디어를 발굴하고 실험하는 것부터 실제 동작하는 솔루션으로 구현하는 과정까지 함께합니다.
AI와 보안 모두의 전문가일 필요는 없습니다. 한 분야에 자신만의 강점이 있고, 새로운 기술을 탐구하며 전문성을 확장해 나가고 싶은 분을 찾고 있습니다.
AI기술본부는 이렇게 일해요
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스스로 문제를 발견하고 연구해요. 주어진 문제를 해결하는 것뿐 아니라 새로운 연구 주제를 직접 발굴하고, 가설을 세우고, 실험을 통해 검증하는 과정을 중요하게 생각합니다.
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연구 결과를 실제 기술로 연결해요. 논문이나 PoC에서 끝나는 것이 아니라, 연구 결과가 실제 보안 문제를 해결하는 데 어떻게 활용될 수 있을지 고민하고 구현합니다.
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AI를 적극적으로 활용해요. AI Coding Agent를 비롯한 최신 도구를 활용해 생산성을 높이는 것을 장려합니다. 다만 AI가 만들어낸 결과를 무조건 신뢰하지 않고, 직접 이해하고 검증하는 것을 중요하게 생각합니다.
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새로운 기술을 끊임없이 탐구해요. 빠르게 발전하는 AI와 보안 분야의 기술을 살펴보고, 필요하다면 기존 접근 방식을 과감히 바꾸거나 새로운 방법을 직접 만들어봅니다.
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연구 성과를 공유해요. 연구 과정에서 얻은 지식과 경험을 동료들과 공유하며, 논문, 컨퍼런스, 기술 블로그, 오픈소스 등 다양한 형태로 외부에 공개하는 활동도 장려합니다.
이런 일을 해요
AI기술본부는 크게 세 가지 영역에서 연구와 개발을 진행합니다. 아래 모든 분야의 경험이 필요한 것은 아니며, 개인의 전문성과 관심사에 따라 다양한 연구 주제에 참여할 수 있습니다.
1. AI for Security — AI를 활용한 보안 기술 연구·개발
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LLM 및 AI Agent를 활용한 악성코드 분석, CVE 분석 등의 보안 업무 자동화
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Patch Diff 분석 기반 취약점 탐지 및 분석 기술 연구
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자사 BAS(Breach and Attack Simulation) 솔루션 PurpleHound 및 다양한 보안 솔루션의 AI Agent 기반 기능 연구·개발
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기존 보안 분석 과정에서 AI가 수행할 수 있는 역할을 발굴하고, 이를 실제 시스템으로 구현
2. Security of AI — AI 자체에 대한 보안 연구
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LLM 기반 보안 분석 시스템의 취약점 및 우회 가능성 연구
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Prompt Injection, 악성 Agent Skills 등 LLM 및 AI Agent를 대상으로 하는 공격 기법 연구
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AI Agent가 새로운 공격 표면이나 공격 수단이 되는 환경에 대한 위협 분석
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ClickFix 유형의 사회공학 등 새롭게 등장하는 공격 기법 연구
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AI 시스템에 대한 Red Teaming 및 공격·방어 기법 연구
3. AI Agent Engineering & Knowledge Engineering
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다양한 보안 업무를 수행하는 AI Agent 및 Agentic System 설계·개발
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AI Agent의 성능과 신뢰성을 높이기 위한 Harness 및 실행 환경 연구
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LLM 모델 트레이닝을 위한 학습 데이터 정재화 및 데이터 공급 체계 구축
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보안 도메인 지식을 AI Agent가 효과적으로 활용할 수 있도록 가공·구조화하는 지식화 기술 연구
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AI Agent의 성능 평가, 검증 및 개선 방법론 연구
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연구한 기술을 실제 서비스와 솔루션에 적용하고 지속적으로 개선
이런 분을 찾고 있어요
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AI 또는 사이버 보안 중 한 분야에서 자신만의 기술적 강점이나 기반 지식을 갖추신 분
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주어진 문제를 해결하는 데 그치지 않고, 스스로 질문을 던지고 문제를 정의하며 해결 방법을 탐구하는 분
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Python 등 하나 이상의 프로그래밍 언어를 활용해 아이디어를 직접 구현하고 검증할 수 있는 분
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AI가 생성한 코드와 결과물을 적극 활용하되, 그 동작을 이해하고 검증하며 결과에 책임질 수 있는 분
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새로운 기술을 학습하는 데 거부감이 없으며, 익숙하지 않은 분야에도 적극적으로 도전하는 분
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자신의 아이디어와 연구 결과를 논리적으로 설명하고 동료들과 공유할 수 있는 분
이런 분이라면 더 좋아요!
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LLM, AI Agent, RAG, Agentic Harness 등의 기술을 직접 연구하거나 개발해 본 경험이 있는 분
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악성코드 분석, 리버스 엔지니어링, 취약점 분석, 모의해킹 등 보안 분야의 실무 또는 연구 경험이 있는 분
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Prompt Injection, AI Red Teaming 등 AI 보안 분야에 관심이 있거나 관련 연구를 수행한 경험이 있는 분
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AI 시스템의 성능 평가, 자동화, 최적화 또는 신뢰성 개선 경험이 있는 분
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새로운 아이디어를 PoC로 검증하고 실제 사용 가능한 시스템이나 제품으로 발전시켜 본 경험이 있는 분
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논문, 컨퍼런스 발표, 오픈소스 기여, 기술 블로그, CTF, 개인 연구 프로젝트 등 자신만의 기술적 탐구 경험이 있는 분
지원하기 전에 참고해 주세요
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AI와 보안 분야 모두에서 깊은 전문성을 갖추고 있을 필요는 없습니다. 한 분야의 강점과 다른 분야로 성장할 수 있는 가능성을 중요하게 생각합니다.
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특정 프레임워크나 도구의 사용 경험보다, 기술을 이해하고 실제 문제를 해결할 수 있는 역량을 중요하게 생각합니다.
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학위나 논문 실적이 필수는 아닙니다. 실무 경험뿐 아니라 개인 프로젝트, 오픈소스 활동, 독립적인 연구 경험 등 다양한 형태의 경험을 환영합니다.
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78리서치랩은 인사심의라는 고유한 제도가 있습니다. 다양한 구성원들이 심의에 참여하여 인사에 대해서 조직구성원들이 목소리를 낼 수 있는 장치입니다. 인사심의의 주요 안건은 정규직 전환, 승진/승급, 징계, 학위교육과 같은 다양한 조직 내 인사 관련 결정이 필요한 사항이랍니다. 저희 78리서치랩은 “조직 구성원들이 참여하는 투명한 인사행위가 조직을 건강하게 만들 수 있다”고 믿고 있습니다.
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정규직 전환 심의의 경우에는 우리와 함께 갈 동료를 동료들이 선택한다는 의미가 있습니다. 최초 3개월 기간 동안 업무 역량 및 조직문화 적응도를 기반으로 인사심의를 통해 정규직으로 전환돼요. 인사심의의 기본은 설득과 합의를 통한 만장일치이며 첨예하게 대립하는 경우 다수결로 결정합니다.
이렇게 합류해요
1.
지원서 제출 → 2. 서류 검사 → 3. 면접(적성검사 포함) → 4. 건강검진 → 5. 채용계약
지원 방법
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이메일 제목: [AI Security Engineer/Researcher] 지원자 이름
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포트폴리오는 GitHub, 기술 블로그, 연구 보고서, 논문, 프로젝트 소개 등 자유로운 형태로 제출 가능합니다.
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자신이 해결했던 기술적 문제, 접근 방법, 시행착오, 그리고 그 과정에서 배운 점을 보여주시면 더욱 좋습니다.
AI와 보안의 경계에서 새로운 문제를 발견하고, 직접 해결해 나갈 동료를 기다립니다.