eBPF와 Low-Latency ML 기반 10us 커널 반사 신경 구현

Context

중앙 집중형 SOC 구조에서 발생하는 Telemetry Backhaul 및 SIEM 처리 지연으로 인한 Latency Lag 발생. 100ms에서 2s에 이르는 클라우드 추론 지연이 웜(Worm)과 같은 자가 증식형 공격 대응의 치명적 병목으로 작용하는 상황.

Technical Solution

• 중앙 집중식 배치 처리에서 MEC 기반의 Stream-based Inference 구조로 전환하여 결정 로직을 데이터 소스로 전진 배치
• FP32 가중치를 INT8로 변환하는 Quantization 및 Pruning을 통한 Edge Hardware 최적화로 메모리 풋프린트 최소화
• Knowledge Distillation 기법을 적용하여 복잡한 Teacher 모델의 성능을 경량화된 Student 모델로 전이
• eBPF 및 XDP를 활용하여 User-space Context Switching 비용을 제거하고 Linux Kernel 레벨에서 직접 패킷 제어
• NAPSE 엔진과 Neural-Kernel의 결합을 통해 악성 패턴 탐지 시 커널 네트워크 스택 진입 전 패킷을 즉시 Drop 하는 구조 설계