KAIST(총장: 신상철) 전산학부 정보보호대학원 김 광조교수는 인도네시아 박사과정 유학생인 Muhamad Erza Aminanto와 Harry Chandra Tanuwidjaja와 함께 정보통신기술진흥센터(IITP)에서 2013년 4월부터 2018년 2월 까지 카이스트에 지원한 “생체 모방 알고리즘(Bio-Inspired Algorithm)을 활용한 통신 기술 연구“ (연구책임자:박홍식 교수) 과제의 성과물로 “Network Intrusion Detection using Deep Learning: A Feature Learning Approach”(심층 학습을 이용한 네트워크 침입 탐지-특장점 학습 측면에서)라는 영문 서적을 저술하였으며 2018년 9월 독일의 저명 출판사인 Springer에서 사이버 보안 시스템과 네트워크 시리즈 중 한 분야로 발행하였다. 이 도서는 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 이미지 처리 등의 분야에서 많은 활용이 되고있는 인공지능 기법인 심층 학습을 사용한 각종 침입 탐지 시스템에 관한 구성 방식을 소개하고 침입 트래픽의 특장점 추출 및 학습하여 기존 방식에 비교하여 매우 높은 정탐율(99.918%)과 낮은 오탐율(0.012%)을 갖는 침입탐지 기법을 상세히 기술하였고, 부록에는 악성 코드 탐지를 위한 인공 지능 기법에 관한 기술 동향을 첨부하였다. 본 도서는 사이버 보안과 인공 지능의 접목에 관하여 학부 및 대학원생, 연구·개발 담당자에게 실질적인 사이버 보안 시스템 구축에 관한 전문 지식을 제공하는 좋은 사이버 보안 지침서가 될 것이다.

참조: https://www.springer.com/gp/book/9789811314438