한국인터넷진흥원은 시시각각으로 늘어나는 악성코드 분석을 자동화하기 위해 머신러닝을 기반으로 악성코드 유형을 분류하는 분석시스템을 개발하고 있다. 이는 분석가가 현자 수행하고 있는 분석 영역이 5%에 그치는 데 반해 악성코드의 모든 영역을 분석할 수 있으며, 상용화되면 사고분석 과정을 자동화함으로서 필요한 분야에만 인력을 집중투입할 수 있어 효율적이다.
한국인터넷진흥원은 2018년 현재 악성코드 분석에 머신러닝을 기반으로 악성코드 유형을 분류하는 분석시스템을 개발 중에 있다. 현재 악성코드는 시시각각으로 늘어나고 있다. 그러나 현재 악성코드 분석가가 수행하고 있는 분석 영역은 전체 분석대상 중 5%에도 미치지 못하는 실정이다. 분석가가 경험에 기반하여 주요 기능과 로그 기록을 중심으로 제한적으로 분석하는 데 그치고 있다.  하지만, 악성코드의 숨겨진 기능과 해킹 경로를 면밀하게 조사하려면 악성코드의 모든 영역, 사고로그 전체에 대한 분석이 필요하다. 이를 통해 분석가의 힘으로 확인할 수 없었던 영역(숨겨진 기능)까지 분 석해야 한다. 머신러닝 기반의 악성코드 분석시스템이 구축되면 분석 과정에서의 대량·단순 반복 업무를 최소화할 수 있다. 대신 분석가의 판단이 필요한 분야로 인력을 집중 투입할 수 있어, 종합적 판단력 제고에 도움 이 될 것으로 예상된다. 또한, 2019년부터는 침해사고 정보를 머신러닝 기반으로 분석할 수 있는 침해사고분석시스템을 개발 할 계획이다. 현재 전체 사고 로그(웹로그) 중 분석가에 의한 분석 비율은 0.01%에 불과하다. 다수의 웹서버를 사용하는 대규모 웹서비스 제공자 대상 해킹사고는 웹 로그가 평균 2TB 이상이라 분석가에 의한 전수분석은 사실상 불가능하다. 실제 발생한 사고 정보 분석에 인공지능 기술을 적용하면 공격조직 해킹기법과 침해사고 간 유사성을 파악할 수 있게 된다. 사고분석 과정을 자동화함으로써 분석가는 공격 원인을 좀 더 정확하게 분석하고 사고에 신속하게 대응할 수 있을 것으로 기대된다.