인포시즈, 그래프 기반 AI 보안 솔루션 GOS 정식 출시…국내 반도체 대기업에 전사 공급

벤처스퀘어2026년 10월 5일

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온톨로지 기반 엔터프라이즈 AI 기업 인포시즈(대표 탁정수)가 그래프 기반 AI 보안 솔루션 고스(GOS, Graph Optimized Security)를 정식 출시하고 국내 반도체 대기업에 전사 공급했다.
GOS는 계정·프로세스·파일·접속 로그의 관계를 그래프로 연결하고, 자체 개발한 그래프 ML이 위협 후보를 먼저 선별한 뒤 애널라이저 LLM이 위험 가능성과 행위 맥락을 2차 분석한다.
모든 로그를 상용 LLM으로 분석할 때 대규모 비용이 발생할 수 있다는 점을 고려해, LLM 분석 범위를 전체 행위 그래프의 0.068% 수준으로 줄였다.
사전에 등록한 공격 유형과 탐지 규칙 중심의 방식과 달리, GOS는 업무 패턴과 데이터 사이 관계를 분석해 정상 범위를 벗어난 행동을 탐지한다.
SIEM 로그를 분석하고 검증된 위협 정보는 SOAR 대응 절차와 연계해, 기존 보안 인프라를 교체하지 않고 연동할 수 있다.
대기업 EDR 환경에서 회사가 자체 검증한 결과, 별도 탐지 규칙 없이 미탐률 0%를 기록하고 정상 로그 99.998%를 분석 대상에서 제외했다. 인포시즈는 이번 수주를 시작으로 대규모 보안 로그와 복잡한 업무 환경을 보유한 엔터프라이즈 기업으로 적용을 확대할 계획이다.

외국어 요약

infocz (Korean ontology-based enterprise AI company led by CEO Tak Jeong-su) has officially launched GOS (Graph Optimized Security), a graph-based AI security solution, and supplied it company-wide to a major Korean semiconductor firm. A graph ML first selects likely threat candidates from account, process, file and access logs, and an Analyzer LLM re-analyzes only about 0.068% of the entire behavior graph to cut LLM costs. In the company's own validation in a large enterprise EDR environment, it recorded a 0% miss rate with no detection rules registered and excluded 99.998% of normal logs, though these are company-reported results from a specific environment.

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以本体论为基础的企业AI公司infocz（代表卓正洙）正式推出基于图的AI安全解决方案GOS（Graph Optimized Security），并向韩国某大型半导体企业进行了全公司供应。图机器学习先从账户、进程、文件、访问日志中筛选出高风险候选，再由Analyzer LLM仅对整个行为图约0.068%的范围进行二次分析，以降低LLM成本。公司在大型企业EDR环境中的自行验证显示，在未注册任何检测规则的情况下漏报率为0%，并排除了99.998%的正常日志，但这些是特定企业环境下公司方面的验证结果。

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オントロジーベースのエンタープライズAI企業infocz（代表タク・ジョンス）は、グラフベースのAIセキュリティソリューション「GOS（Graph Optimized Security）」を正式に発売し、韓国の大手半導体企業に全社供給した。グラフMLがアカウント・プロセス・ファイル・アクセスのログから危険度の高い候補を先に選別し、Analyzer LLMが行動グラフ全体の約0.068%だけを再分析することでLLMコストを抑える。大手企業のEDR環境での自社検証では、検知ルールを登録しない状態で未検知率0%を記録し、正常ログの99.998%を分析対象から除外したが、これは特定企業環境での同社による検証結果である。

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infocz, entreprise d'IA d'entreprise fondée sur les ontologies (PDG : Tak Jeong-su), a lancé officiellement GOS (Graph Optimized Security), une solution de sécurité IA à base de graphes, et l'a déployée dans l'ensemble d'un grand groupe coréen de semi-conducteurs. Un ML sur graphe sélectionne d'abord les candidats à risque à partir des journaux de comptes, processus, fichiers et accès, puis un Analyzer LLM n'analyse à nouveau qu'environ 0,068 % du graphe de comportements pour réduire les coûts. Lors de sa validation interne dans l'environnement EDR d'une grande entreprise, la solution a affiché un taux de non-détection de 0 % sans règle de détection enregistrée et a exclu 99,998 % des journaux normaux, mais il s'agit de résultats fournis par l'entreprise dans un environnement précis.