대구시는 2018년 지방자체단체 최초로 머신러닝 기반 지능형 보안관제시스템 D-Security 구축을 완료했다. 기존 보안관제시스템에 머신러닝 기반 인공지능 탐지 엔진을 도입하여 정오탐 처리 및 네트워크/웹 이상치 탐지 분석을 자동화 하여, 방대한 보안 데이터 분석에 소요되는 시간을 단축하고 고도화된 보안 위협 대응력을 높일 수 있게 되었다.
대구시는 2018년 1월, 지방자치단체 최초로 머신러닝 기반 지능형 보안관제시스템 구축을 완료했 다. 머신러닝 기반 AI 시스템과 보안관제시스템을 상호연계한 ‘D-Security’이다. 이로써 방대한 보안 데이터 분석에 소요되는 시간을 단축하고 고도화된 보안 위협 대응력을 한 단계 높일 수 있게 되었다. 대구시에는 기존의 정보보호시스템(방화벽, 침입차단시스템 등)에서 발생하는 수억 건의 보안 이벤트 를 수집·관리하는 빅데이터 기반 보안관제시스템(SIEM)이 구축되어 있었다. 하루 평균 4,700여 건의 경보 이벤트를 생성하는데, 이중 정탐 이벤트만 해도 1,400여 건에 이르지만 처리 건수는 평균 20여 건에 불과했다.  대량으로 발생하는 경보를 처리할 관제 인력이 부족하고, 차단정책 추가 등 대응정책 을 수동으로 입력해야 하는 문제가 있었기 때문이다. 기존 보안관제시스템에 머신러닝 기반 인공지능 탐지 엔진을 도입하여 정오탐 처리 및 네트워크/웹 이상치 탐지 분석을 자동화하였다. 보안관제시스템(SIEM) 경보는 문자열, IP 정보 등을 기반으로 경보를 발생하는데, 오탐이 많이 포함되어 있다. 머신러닝 기반의 인공지능 탐지 엔진은 경보 이벤트가 발생한 건에 대해 정·오탐 여부를 다시 분석하여 오탐을 줄일 수 있었다. 또한 네트워크, 웹의 이상치를 탐지하여 경보를 발령함으로써 기존에 탐지하지 못했던 공격에 대한 탐지도 높였다.