사이버 공격·방어 시뮬레이션 연구 동향
Research Trends in Cyber Attack and Defense Simulation
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초록
본 논문에서는 사이버 공격·방어 시뮬레이션 연구 동향을 조사한다. 전통적인 보안 대응 기술은 IT 인프라, 산업제어시스템, 스마트 그리드 등 다양한 복합 네트워크 환경에서 고도화되는 사이버 공격 위협에 대응하기에 현실적인 한계가 있으며, 이로 인해 자동화·지능화된 시뮬레이션의 필요성이 대두되고 있다. 이에 따라 2020년부터 2025년 1분기까지 발표된 주요 학술 논문과 오픈소스 프로젝트를 조사하여 선정된 23개의 연구 및 프로젝트를 분석하였다. 선정된 연구는 강화학습 기술 적용 여부에 따라 두 그룹으로 분류하고, 각 시뮬레이션의 적용 도메인, 자동화 수준, 시나리오 현실성, 실험적 효과 등을 비교·정리하였다. 또한, 최신 시뮬레이션 연구의 주요 동향과 한계, 향후 과제를 논의함으로써, 차세대 보안 실험 환경 설계와 실무적 연구에 참고할 수 있는 시사점을 제공한다.
Abstract
In this paper, we investigate recent research trends in cyber attack and defense simulations. Traditional security response technologies face practical limitations in countering increasingly sophisticated cyber threats within diverse and complex network environments, such as IT infrastructure, industrial control systems (ICS), and smart grids. As a result, the necessity for automated and intelligent simulation has been highlighted. Accordingly, this study analyzes 23 major academic papers and open-source projects published between 2020 and the first quarter of 2025. The selected studies are categorized into two groups based on the application of reinforcement learning techniques, and each simulation is comparatively reviewed in terms of application domain, level of automation, scenario realism, and experimental effectiveness. Furthermore, by discussing key trends, current limitations, and future challenges in recent simulation research, this paper offers implications for the design of next-generation security experiment environments and practical research in this field.