Insights
AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
사이버 보안 도메인에 특화된 LLM의 역량과 성능을 평가하기 위한 새로운 벤치마크인 'Seneca-CyBench' 연구가 IEEE ASYU 2026 컨퍼런스에 채택되었습니다. 이 연구는 보안 표준 및 성능 기준을 표준화된 프레임워크 내에서 평가할 수 있는 인프라를 구축하는 데 목적이 있습니다.
AI 자동 생성 콘텐츠
본 콘텐츠는 X @alicankiraz0 (자동 발견)의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.
원문 바로가기친구들 안녕하세요, Trendyol의 지원을 받아 개발 중인 R&D (Arge) 프로젝트의 결과물 중 하나인 "Seneca-CyBench: Cybersecurity Domain-Specific LLM Benchmark"라는 제목의 학술 연구가 올해 개최될 IEEE Intelligent Systems Innovations and Applications Conference (ASYU 2026)에 채택되었습니다. 🎉
R&D (Arge) 프로젝트 과정에서 모든 지원을 해주신 Dr. Tuna Çakar (Assoc. Prof.), Ceren Gezik, Ayşin Yavuz, Gökhan Süt, Özgün Sapmaztürk, H.Tonguç Yılmaz 님께 진심으로 감사드립니다 🙏🏻🧡
기술적이고 비전 있는 지원과 관점을 공유해주신 Ahmet Gökhan Yalçın, Nezir Alp, Cenk Çivici 님께도 깊은 감사를 표합니다. 🙏🏻 또한, 올해 NLP 팀과 공동 작업을 수행하며 훌륭한 방법론(method)과 원칙들을 배울 수 있었습니다. 이 지식들은 제 연구에 있어 매우 소중했습니다. 그렇기에 모든 지원을 아끼지 않은 Nezir Alp, Dr. Tolga Ahmet Kalaycı, Yusuf Çakmak, Emre Tolga Ayan, Arif Türkmen, Hasan Alp Boz, Anıl Dilek, Hasan Emre Erkek, Kaan Efe Keleş, Nusret Özateş 님께 무한한 감사를 드립니다. 🙏🏻❤️
이번 연구의 범위 내에서, 사이버 보안 분야에 특화되어 개발된 LLM (Large Language Models)의 역량, 보안 표준 및 성능 기준을 표준화된 프레임워크 내에서 평가하기 위한 설계를 구축했습니다. 이 혁신적인 벤치마크(benchmark) 인프라를 문헌에 기여하게 되어 매우 기쁩니다. 이것이 앞으로의 수많은 성공적인 연구를 여는 길을 열고, 부가가치를 창출하는 발판이 되기를 바랍니다. 🎉