사이버위협정보(CTI)의 신속한 전파는 조직의 즉각적이고 효과적인 사고 대응에 필수적이지만, 빠르게 확대되는 CTI 환경은 분석가들에게 방대하고 이질적인 피드를 감당하도록 요구한다. MISP 같은 기존 플랫폼은 에너지·금융·정부 등 부문 태깅 기능을 제공하지만 실제로는 이벤트의 98%가 미분류 상태로 남아 있어, 자동화된 시의적절한 부문 매핑의 부재가 공유 정보의 운영 가치를 크게 제한한다. 연구진은 부문 대상 CTI 전파를 다중라벨 분류 문제로 정식화하고, 위협정보 플랫폼(TIP)에서 수집한 872건의 부문 라벨링된 CTI 이벤트로 새로운 데이터셋을 구축했다. 트랜스포머 기반 모델인 BERT를 적용해 CTI 이벤트를 부문에 자동 매핑한 결과, 커스텀 데이터셋에서 매크로 평균 F1 점수 0.89, 해밍 손실 0.055를 달성해 개별 부문 라벨 할당의 94.5%가 정확했다.

• •CTI 부문 태깅이 기존 플랫폼에서 98% 미분류로 남아있는 문제 지적
• •부문 대상 CTI 전파를 다중라벨 분류 문제로 정식화
• •위협정보 플랫폼에서 872건 부문 라벨링 CTI 데이터셋 신규 구축
• •BERT 기반 모델로 자동 부문 매핑, 매크로 F1 0.89·해밍 손실 0.055 달성
• •개별 부문 라벨 할당 정확도 94.5%로 자동화된 CTI 전파의 실현가능성 입증