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전국 한국데이터산업진흥원_데이터바우처 사업관리 가공기업 정보 지도 정보

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(주)비테크놀로지 VWorld 지도 이미지

(주)비테크놀로지 - 부산광역시 금정구

광고
지번주소
부산 금정구 금샘로 445
기업개요 및 핵심역량(요약)
㈜비테크놀로지는 소프트웨어 개발과 정보보안 컨설팅부터 시스템 구축 및 운영, 유지보수에 이르기까지 정보보안 IT기업으로 의료기관, 공공기관, 교육기관, 제조기업 등 다양한 고객사를 대상으로 정보보안 system integrated 업체임자사개발 솔루션으로 C2데이터 이력관리 및 정책 자동배포 솔루션(SA-TC)을 개발하여 운영하고 있음특히, 기업부설연구소를 중심으로 다양한 보안 솔루션 개발과 맞춤형시스템 개발, 아웃소싱 등 최적화된 서비스를 제공하고 있음□사업 분야정보보안/개인정보보안 컨설팅 서비스정보보안 솔루션 구축 및 관리 서비스 제공모바일 소프트웨어 개발 및 공급, 자문교육/의료 전문 컨설팅 및 솔루션 제공□기업의 핵심 역량- 기업부설연구소를 통한 보안 솔루션 개발 * C2 데이터를 보안정책으로 정제하여 연계된 보안장비에 자동배포하는시스템 SA-TC 개발 * 가공된 C2 데이터를 주기적(하루)으로 수집하고 이력을 관리,연계 보안장비 정책배포시 배포이력 관리,대시보드를 통한 보안장비의 정책배포상태 파악 등의 기능- 본사 기술연구소는 AI 전문가 기술 교류로 다음의 연구실적을 확보 * 논문 : SCI(E)·Computer Vision-Based Risk Assessment on Heterogeneous Mobile NetworkOperating Environments (2024.2)·Detection of DoS Attacks in Smart City Networks with Feature DistanceMaps: A Statistical Approach (2023.11)·Quantitative Approach for Calculating DRDoS Risk (2023.9)·Mobile Phone-based Real-time Dangerous Object Recognition for theVisually Impaired (2023.4)·Enhance cloud security and effectiveness using improved RSA-based RBA
기업한글명
(주)비테크놀로지
도로명주소
부산광역시 금정구 금샘로 445
등록일
2025-02-14
링크(URL)
https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalFileDetail.do?rcpnYear=2025&brno=1808100931&sprnSctrCd=P01014002&prdcId=&sprnDsncCd=P11014001
번호
144
보유솔루션(요약)
□기술 보유 현황스마트 헬스케어 개발(IoT, 빅데이터, Blockchain 기반)정보보안 및 IT 인프라 구축정보보안 및 개인정보보안 솔루션 개발 및 구축□ 인적,조직적 자원- 전문인력 총 11명 구성* 대표/사업관리/경력15년* 책임연구원/데이터가공/경력20년* 책임연구원/파인 튜닝/경력2년* 책임연구원/AI 모델 개발/경력2년* 연구원/AI 모델 개발/경력2년* 연구원/테스트 및 검증/경력2년* 연구원/데이터 라벨링/경력2년* 연구원/데이터 전처리 작업/경력2년* PL/개발자(기획,설계,분석,백엔드,AI운용)/경력15년* 프로/개발자(UI.UX설계,서버운용,프론트엔드)/경력7년* 프로/개발자(UI.UX설계,모바일앱,AI구축)/경력6년
상세주소
반석빌딩 3층
설립일자
2017-10-30
영문주소
445 Geumsaem-ro, Geumjeong-gu, Busan
우편번호
46,235
유지보수(후속지원)전략(요약)
□유지보수 및 지원 계획- 본사의 DB는 변화하는 안드로이드 OS 환경, 앱 및 취약성 정보 등에대한 지속적인 업데이트 지원이 핵심 사항임 * 이에 연구소에 해당 제품 업데이트 전담 인력을 통하여 관련 시장 정보를 실시간으로 수집 이를 기존 데이터 및 DB 반영 * 고객사에는 업데이트된 DB를 상시 이용할 수 있도록 제공(유지관리계약 체결 후)함으로써 시장 환경을 즉각 반영한 제품 개발에 기여□고객관리 및 응대 계획- 고객별 전담 지원인력 지정을 통하여 본사의 데이터 및 가공 서비스도입 초기부터 해당 기업 밀착형 서비스가 제공될 수 있도록 함* 다양한 채널(전화/e-mail/Q&A게시판 등)의 접근을 통해 접수된 요청에대해 고객 대응 창구를 일원화하고, 고객사별 현황, 도입 및 지원이력을체계적으로 관리함으로써 일회성이 아닌 지속적 지원체계 운영* 고객사 전담 지원인력을 창구 인력으로 1선 대응을 지원하며, 지원 요청내용 및 수준에 따라 필요시 연구소 개발인력이 추가 지원- 수요기업 증가를 고려하여 전용 helpdesk 운영 * 본사의 helpdesk를 통하여 One Call ? One Stop Service로 고객 응대창구를 일원화하고, 요청 사항에 대한 신속하고 정확한 조치 * 고객 응대 결과 및 요청 내용 등의 모니터링, 분석을 통하여 고객관리체계에 대한 지속적인 개선을 수행하며, 이를 통해 만족도 제고
주요서비스 상세정보(요약)
□안드로이드 악성코드 앱 및 목록(Raw Data Set)- 총 78,157개의 악성코드 앱을 제공하며 이를 통하여 융합보안 AI 모델 성능 향상에필요한 AI 학습용 데이터(원천데이터 포함)의 절대적 부족분을 만회하여 제공 * 안드로이드 앱을 분석하여 추출한 여러 가지 특성을 기반으로 악성 앱을 탐지하고, 탐지한 악성 앱을 행위에 따라 취약성의 정도를 제공하는앱(악성코드 포함 또는 정상 앱)을 제공 * 안드로이드 악성코드 분석에 딥러닝을 적용하기 위해 수천개의 샘플과기능 분석해야 하며 제공되는 목록들은 정확하게 라벨링 필요 * 또한 앱의 대부분 특성을 일반화하기 위해 기능들은 잘 설명되어야 함위의 사항을 반영하여 Google Play Store를 통하여 정상 앱 수집 * Crawler를 이용하여 Google Store에 등록된 App 수집 * 기타 모바일 악성코드 연구 관련 사이트(https://virusshare.com,https://www.virustotal.com 등)를 통해 악성코드 App 수집 * 연구소와의 기술이전으로 악성코드 앱 확보 * 구글 스토어에서 많은 앱이 악성코드 판별 또는 PHA, 개발자의 변심으로 앱 스토어에서 사라짐 * 정상 앱의 신뢰성을 확보하기 위해 주기적 필터링 수행□피쳐(Feature vector) DB- 모바일 앱을 구성하는 모든 요소(안드로이드 버전, 매니페스트 파일,System call, API, 레지스트리, 환경변수 등)에서 악성코드 식별에 필요한모든 가능한 특징들을 조사하여 구분된 필드를 추출 * 제공되는 안드로이드 악성코드 APK 파일에서 앱 기능 정보 선택 및 추출하여 23,730개 피쳐 추출, 제공□취약성 정도 DB- AI 모델링(Android malware detection using Deep Learning)을 학습을 통하여 앱에 대한취약성 정도를 나타내는 결괏값(목록 DB) 78,157개 제공 * 제공되는 안드로이드 악성코드 APK 파일(78,157개)에 피쳐 벡터(23,740개)를 반영하여 AI 모델링(A
카테고리구분
정보추출또는조합,분석,AI Hub 학습용 데이터 재가공
품질확보전략(요약)
□ 품질 보증 방안- 품질 보증 체계 * 데이터 상품 생성부터 제공까지 제반 사항에 대한 엄격한 관리 통제및 수행 평가를 통해 품질 보증 객관성 및 신뢰성 향상□ ( 전략 1) DB 상품 구축, 운영, 서비스 전반에 대한 품질 보증 통제 수행- 본사는 오랜 기간 소프트웨어 개발, 운영 등에 대한 품질관리 조직이 운영되고 있으며, 구성원들의 품질 보증 활동에 내재화 수준이 높음 * 이에 DB에 대한 품질 및 DB 효과성 유지를 위하여 표준화하고, 단계별 통제 준수 * DB 상품 생성에서 제공까지의 전 과정에 대한 상시 품질모니터링 체계운영 및 품질 이슈 사항에 대한 즉각적인 대응 프로세스 운영□ ( 전략 2) DB 의 상시 업데이트 체계 운영- 연구소 및 전담 기술진은 앱 및 앱과 관련된 취약점 정보에 대한 지속적인수집과 본사 DB의 수시 업데이트 기반을 마련, 유지 * App Store를 통하여 추가되는 앱 정보 수집 및 DB 업데이트 * 추가되는 앱 분석을 통하여 feature vector 업데이트 및 feature vectorDB, 내부 AI 알고리즘을 통하여 취약성 정도 DB 업데이트 * 업데이트된 DB에 대해서는 고객 기업에게 실시간 제공이 될 수 있도록 클라우드 기반의 서비스 제공 체계 마련□ ( 전략 3) 전문기관, 고객 기업과의 협력을 통한 DB, 알고리즘 개선 및 검증- (전문기관과의 협업) 부산외국어대학교, 덕성여자대학교 등 학계와의 연계를 통하여 본사의 DB 구축 및 업데이트, 관리 기술에 대한 지속적인 기술 향상 추구 * 또한 앱 취약점 진단, DB 구축에 활용되는 AI 알고리즘에 대하여 신기술 및 새로운 AI 기술을 활용한 지속적 고도화 추진 * 본사에서 구축, 업데이트된 DB에 대해서는 주기적으로 전문기관을 통하여 검증 작업을 수행하고, 피드백 결과에 기반하여 개선방안 마련 * 지속적으로 전문기관, 전문가와의 협력체계 마련, 유지를 통하여 외부자문단 적극 활용- (고객기업과의 협업) 본사의 DB 상품 이용기업의 활용사례에 대한 피드백을통
활용사례(요약)
다양한 국내외 표준 분석을 통하여 자동으로 분석할 수 있는 내용들을파악하고 DB화하여, 분석 결과와 비교 후 리포트에 적용함으로써 앱개발자들 및 개발 회사에서 QA 시간을 단축하게 할 수 있음 * 본 제품의 활용 방법은 크게 수요기업의 안드로이드 기반의 악성코드감염 앱의 식별하기 위한 분석 지표(정책, 룰 등) 개발에 활용 가능 * 수요기업이 개발한 악성코드 감염 앱 식별 알고리즘의 정확성을 검증하기 위한 용도로 활용 가능RawData DB, Feature DB를 활용하여 수요기업은 안드로이드기반의 악성코드 탐지 보안제품의 탐지 정책 수립에 활용- 현존하는 다양한 앱 DB와 이의 분석 및 악성코드 탐지 여부에 활용할수 있는 Feature 들에 대한 DB를 개발 중인 제품의 탐지 룰 알고리즘 및 정책으로 활용함으로써 앱의 악성코드 감염 여부 판단에 활용- 지속해서 추가, 업데이트, 제공되는 DB 데이터를 활용함으로써 추가,변화하는 앱 환경의 악성코드 탐지 기능 강화에 기여 가능RawData DB, Feature DB에 기반하여 수요기업의 악성코드 탐지 알고리즘(AI 알고리즘 포함)의 정확성 검증- RawData DB, Feature DB를 활용하여 수요기업 제품의 탐지 알고리즘을학습도록 하고, 학습 결과를 활용하여 악성코드 탐지를 하도록 한 후그 정확도를 본사의 취약성 DB와 비교하여 정확도 수준을 평가- 이를 통하여 수요기업에서 개발한 AI 기반의 악성코드 탐지 알고리즘또는 모듈의 탐지율, 정확도, 성능 등에 대한 객관적인 검증 기준으로활용

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