LLM을 활용한 랜섬웨어 보안 프레임워크

Abstract

랜섬웨어는 현대 사이버 보안에서 가장 중요하고 신속히 증가하는 위협 중 하나로 인식되고 있다. 전통적인 보안 시스템은 랜섬웨어의 복잡성과 빠른 진화를 따라잡기 어렵다. 이에 보안 도메인 특화 LLM (Large Language Model)의 구축과 활용이 보안의 수단으로 활용될 수 있다. 이 연구는 데이터 기반 모델링 자동화, 핵심 정보 선별, 컨텍스트화를 통해 LLM을 악성코드 분석에 활용하는 과정을 다루고 있다. 이를 통해 LLM이 랜섬웨어 탐지 및 대응을 위한 정확하고 신속한 의사결정을 지원하도록 한다. 또한, 글로벌 보안 인사이트와 최신 사이버 위협 동향을 반영하여 LLM이 보다 효과적으로 위협을 분석하고 대응할 수 있도록 한다. 보안 도메인 특화 LLM은 사용자 친화적인 접근 방식을 채택하여, 비전문가도 이해할 수 있도록 한다. 이는 시각화와 간단한 설명을 통해 제공되며, 보안 전문가뿐만 아니라 비전문가가 복잡한 보안 데이터를 신속하게 이해하고 적절한 조치를 취할 수 있도록 돕는다. 결과적으로, 본 연구를 통해 랜섬웨어 탐지 및 대응의 정확성을 크게 향상시킬 수 있을 뿐만 아니라 보안 전문가가 더 직관적이고 효율적으로 위협에 대응할 수 있는 환경을 조성할 수 있다. 이는 사이버 보안의 미래를 재정의하며, 더욱 지능적으로 자동화된 보안 솔루션의 발전을 촉진할 것이다.

Ⅰ. 서론

랜섬웨어는 오늘날 가장 심각한 사이버 위협 중 하나로, 전 세계적으로 그 빈도와 영향력이 급증하고 있다. 랜섬웨어 공격은 데이터를 암호화하고 금전을 요구하는 방식으로 이루어지며, 특히 병원, 기업, 정부 기관과 같은 주요 인프라를 대상으로 한 공격이 급증하고 있다. 급증하는 랜섬웨어 공격에 대한 대응책 마련이 시급한 과제로 부각되고 있다.

인공지능 (Artificial Intelligence, AI)은 랜섬웨어와 같은 고도화된 사이버 위협을 탐지하고 대응하는 중요한 도구로 주목받고 있다. AI는 대규모 데이터를 신속하게 처리하고 패턴을 학습하여 알려지지 않은 변종 랜섬웨어를 포함한 악성코드를 탐지할 수 있다. 특히, 머신러닝 기반 모델들은 정상적인 시스템 활동과 악성 행위 간의 차이를 분석하여 실시간으로 위협을 감지할 수 있다. 이러한 AI 기술을 활용한 자동화된 보안 체계는 사이버 공격에 대한 대응 속도를 획기적으로 향상시킬 수 있다.

그러나 랜섬웨어는 계속해서 진화하고 있으며, AI 모델을 회피하는 새로운 공격 방법이 개발되고 있다. 랜섬웨어가 고도로 난독화된 기술을 사용하거나 빠르게 변형할 경우, AI 모델이 이를 탐지하기 어려워질 수 있으며, 새로운 변종에 대한 모델 학습이 늦어질 수 있다. 학습에서 발생한 지연은 공격이 발생했을 때 신속한 대응을 저해하며, 랜섬웨어가 AI 기반 탐지 시스템을 우회할 가능성을 높인다. 또한, AI는 정상적 행위를 악성 행위로 잘못 인식할 수 있으며, 불필요한 경고를 증가시킨다. 이는 실제 위협에 대한 대응을 지연시키고, 보안 인프라에 과부하를 초래하여 보안 팀의 리소스를 낭비하게 만든다. 오탐률이 높을수록 보안 담당자는 실제 위협을 놓칠 가능성이 커지고, 효율적인 대응이 어렵다. 더불어 기존 AI 모델은 단순히 악성 탐지 결과만 추출하기 때문에 이를 활용하여 의사결정을 내리는 데 큰 어려움을 초래할 수 있다. 실질적인 랜섬웨어의 활동이나 위협 수준을 파악하기 위한 접근 방법은 지나치게 기술적이거나 복잡하여 비전문가가 신속히 이행하기 어렵다.

본 논문에서는 AI 기반 탐지 시스템의 한계점을 분석하고, 이를 극복하기 위한 랜섬웨어 보안 프레임워크의 구체적인 설계 및 구현 방법을 제시하고자 한다. 이 프레임워크는 AI 모델이 랜섬웨어 탐지의 정확도를 높이는 동시에 오탐률을 최소화하고, 비전문가도 쉽게 이해할 수 있는 사용자 친화적인 출력을 제공하는 데 중점을 둔다.

Ⅱ. 랜섬웨어 대응에 AI 적용의 한계

2.1. 바이너리 파일(악성코드)의 비직관성

그림 1과 같이, 일반적인 AI 기술은 주로 이미지, 오디오, 텍스트와 같은 인간이 직관적으로 이해할 수 있는 데이터를 처리한다. 이러한 데이터 유형은 AI 모델이 생성한 출력을 비전문가도 쉽게 해석하고 평가할 수 있다. 예를 들어, 이미지 분류나 음성 인식 결과는 일반 사용자도 즉시 그 정확성을 판단할 수 있다. AI 기반 의사결정 과정에서 결과의 신뢰성을 빠르게 확인할 수 있으며, 추가적인 검증이나 전문가의 개입없이도 신속한 의사결정이 가능하다. 즉, 이미지, 오디오, 텍스트와 같은 영역에서의 AI 활용은 의사결정 비용을 크게 증가시키지 않으면서도 효율성을 높일 수 있다.

[그림 1] 악성코드 데이터 이해 과정의 어려움으로 인한 의사결정 비용 증가

반면, 악성코드나 랜섬웨어와 같은 바이너리 파일의 경우, 이미지, 오디오, 텍스트와 같은 영역과는 상이하다. 바이너리 파일은 비텍스트 형식으로 존재하며, 사람이 직접 읽거나 해석하기 어려운 형태를 띈다. 바이너리 파일의 비직관성은 특히 사이버 보안 분야에서 문제를 야기한다. AI 기술의 발전과 자동화 시스템의 도입에도 불구하고, 바이너리 파일 분석과 관련된 의사결정은 여전히 고도로 훈련된 전문가의 개입을 필요로 한다. 전문가들은 바이너리 분석, 리버스 엔지니어링, 동적 분석 등 복잡한 기술을 활용하여 AI 모델의 결과를 검증하고, 최종 판단을 내려야 한다. 이러한 과정은 상당한 시간과 인적 자원을 요구하며, 결과적으로 의사결정 비용을 크게 증가시킨다.

2.2. Zero Trust Model의 한계와 오탐 문제

최근 사이버 보안에서 가장 주목받는 개념 중 하나는 Zero Trust Model이다. 기존의 신뢰 기반 보안 시스템을 탈피하여, 모든 활동을 기본적으로 신뢰하지 않는다는 원칙을 바탕으로 한다. Zero Trust는 네트워크 내부와 외부에서 발생하는 모든 활동에 대해 철저한 검증과 모니터링을 요구하며, 사용자가 네트워크에 접근할 때마다 지속적으로 인증 및 권한 부여 절차를 거친다. 이를 통해 잠재적인 내부 및 외부 위협으로부터 시스템을 보호하고자 한다.

포티넷의 2024년 한국 보안 관제 현황에 따르면, 조사에 참여한 기업 중 50% 이상이 하루 평균 221건의 보안 사고를 경험하고 있으며, 5곳 중 2곳은 하루에 500건 이상의 사고를 처리하고 있다. 이러한 대량의 보안 사고는 보안 인프라에 큰 부담을 주며, 실제 위협과 오탐을 구분하는 데 많은 시간이 소요된다. 또한, CISCO의 통계 자료(2019)에 따르면, 전체 보안 경보 이벤트 중 36%가 오탐(False Positive)으로 판명되며, 그 중 44%는 제대로 조사되지 못한다. 이는 보안 팀이 불필요한 경고를 처리하는 데 많은 자원을 낭비하게 하고, 실제 위협에 대한 대응을 지연시키는 결과를 초래한다.

이처럼 Zero Trust Model은 오탐을 최소화하고, 보안 인프라를 강화하기 위한 접근 방식으로 제시되고 있다. 그러나 오탐률을 낮추기 위한 기존 기술적 접근만으로는 현재 인력 중심의 사이버 보안 구조를 완전히 혁신하기 어렵다. 사이버 위협은 계속해서 진화하고 있으며, 위협의 규모와 복잡성 또한 증가하고 있어, 보안 팀의 물리적 능력만으로는 이를 효율적으로 대응하기 어려운 상황이다.

Ⅲ. 랜섬웨어 보안 프레임워크

랜섬웨어 보안의 복잡성은 지속적으로 증가하고 있으며, 이를 효과적으로 탐지하고 대응하기 위해서는 데이터 기반 모델링과 AI를 결합한 체계적 접근이 필요하다. 본 장에서는 그림 2와 같이 제안하는 LLM 기반의 랜섬웨어 보안 프레임워크의 상세한 구조와 각 단계의 역할을 설명한다. 이 프레임워크는 자동화 데이터 전처리, 핵심 특징 선별, 그리고 인간친화적 해석을 포함한 일련의 단계로 구성되어 있으며, 각 단계는 보안 운영의 효율성을 극대화하고 빠르게 변화하는 사이버 위협 환경에 신속하게 대응할 수 있다.

[그림 2] 랜섬웨어 보안 프레임워크¹⁾

3.1. 데이터 기반 모델링 자동화

랜섬웨어 보안 프레임워크를 위해서는 랜섬웨어 탐지에 필수적인 다양한 데이터세트를 수집하고 전처리하는 작업이 수행되어야 한다.

주요 데이터 소스로는 랜섬웨어 파일들로, PE(Portable Executable) 파일, ELF(Executable and Linkable Format) 파일 등 다양한 실행 파일 형식을 포함한다. 해당 파일들로부터 모든 정상/공격 벡터를 자동 추출하여 활용함으로써 랜섬웨어가 시스템 내에서 어떻게 확산되고 실행되는지에 대한 근거 자료를 확보한다. 그런 다음 정규화 및 필터링 과정을 거쳐 AI 모델이 효과적으로 학습할 수 있는 형식으로 변환한다. 정규화 과정은 데이터를 일관된 형식으로 표준화하여, 모든 데이터 포인터가 동등한 기준 하에 분석될 수 있도록 한다. 또한, 필터링을 통해 불필요하거나 오류를 포함할 수 있는 데이터를 제거하여, 모델 학습의 리소스 최적화를 달성하는 데 기여한다.

해당 과정을 통해 머신러닝 모델은 랜섬웨어와 정상 파일 간의 차이를 정확하게 학습할 수 있으며, 지속적으로 변화하는 랜섬웨어의 특정 패턴을 인식하고 이를 기반으로 탐지 알고리즘을 지속적으로 업데이트할 수 있다.

3.2. 핵심 정보 선별

데이터 기반 모델링을 통해 준비된 데이터를 토대로 AI 모델이 의사결정에 필요한 핵심적인 정보를 식별하고 추출하여야 한다. 이를 위해 랜섬웨어와 정상 파일을 구분하고, 랜섬웨어의 다양한 유형을 정밀하게 분류함에 있어 두 가지 주요 단계가 수행된다.

먼저, 악성코드 탐지 모델링이다. 머신러닝 알고리즘을 사용하여 랜섬웨어가 일반적인 시스템 활동과의 차이점을 분석한다. 해당 단계에서는 랜섬웨어의 특정 행동 패턴과 특징을 학습하며, 이를 통해 AI는 정상적인 파일과 랜섬웨어 파일을 효과적으로 구분할 수 있다. 그 다음으로 악성코드 유형 분류 모델링을 수행한다. 해당 단계를 통해 랜섬웨어가 사용하는 고유한 특성(feature)를 추출하여 분류 작업을 수행한다. 각 랜섬웨어 유형은 고유한 행동과 공격 기법을 가지고 있기에, 특성을 정확하게 식별하고 분류하는 것은 보안 전문가들이 더욱 세분화된 대응 전략을 수립하는 데 용이하다.

이를 통해 AI는 랜섬웨어인지 정상 파일인지 판단하는 데 필요한 핵심 정보를 선별하게 된다. 핵심 정보는 랜섬웨어의 동작 방식을 이해하고, 해당 위협에 대응하기 위한 정밀한 탐지 알고리즘을 개발하는 데 기여한다. 핵심 특성 추출 과정은 AI 모델이 랜섬웨어를 정확하게 탐지하고, 신뢰성 있는 의사결정을 내릴 수 있는 근거를 제공한다. 이러한 정보의 정밀한 분석은 향후 랜섬웨어 공격에 대한 보다 효과적인 대응 방안을 마련할 수 있다.

3.3. 컨텍스트화

컨텍스트화는 랜섬웨어 탐지 모델의 특징 벡터를 LLM에 입력하여 악성코드의 동작을 구체화하는 과정으로, 사이버 보안 분야에서 혁신적인 접근 방식을 제시한다. 이 방법론은 기존의 바이너리 분석 기술과 최신 자연어 처리 기술을 결합하여, 악성코드의 특성을 보다 직관적이고 상세하게 이해할 수 있게 한다.

먼저 머신러닝 모델을 통해 악성코드의 특징 벡터를 추출한다. 이 과정에서는 정적 분석과 동적 분석을 통해 얻은 다양한 메타데이터, 예를 들어 파일 크기, 엔트로피, API 호출 순서, 네트워크 행위 패턴 등을 수치화하여 벡터로 변환한다. 이렇게 생성된 특징 벡터는 악성코드의 본질적인 특성을 압축적으로 표현하지만, 그 자체로는 인간이 직관적으로 이해하기 어려운 형태이다.

다음으로, 추출된 특징 벡터를 LLM이 이해할 수 있는 형태로 변환한다. 이 과정에서는 특징 벡터의 각 요소를 설명하는 템플릿을 사용하여 자연어 문장으로 변환한다. 예를 들어, "파일 크기가 X 바이트이며, Y개의 의심스러운 API를 호출하고, Z의 엔트로피를 가집니다."와 같은 형식으로 변환될 수 있다. 이러한 자연어 설명은 LLM의 입력 프롬프트의 일부로 포함되어, 모델에게 악성코드의 특성에 대한 컨텍스트를 제공한다.

이러한 컨텍스트화 과정을 통해, 기존에 전문가의 직관과 경험에 크게 의존하던 악성코드 분석 과정을 보다 체계화하고 자동화할 수 있다. 또한, LLM의 광범위한 지식 기반을 활용하여, 특정 악성코드의 특징을 더 넓은 컨텍스트에서 해석하고, 새로운 인사이트를 도출할 수 있는 가능성을 제공한다. 이는 사이버 보안 분야에서 의사결정의 정확성과 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 잠재력을 지니고 있다.

3.4. 보안 도메인 특화 LLM

랜섬웨어 보안 프레임워크의 핵심 기술로, 사이버 보안 분야에 특화된 LLM을 활용하여, 랜섬웨어 탐지와 분석 과정에서 생성된 데이터를 분석하고 해석한다. 또한, 산업별 최신 사이버 위협 동향, 최신 보안 기술, 사고 대응 및 포렌식 가이드, 글로벌 보안 규제, TTP 및 ATT&CK 프레임워크, 보안 인력 교육 권장사항 등 광범위한 글로벌 보안 인사이트를 통합한다. 보안 도메인에 맞게 훈련된 LLM은 랜섬웨어의 행동 패턴을 이해할 수 있으며, 종합적인 보안 상황을 파악하고, 특정 사건에 대한 맞춤형 대응 전략을 제공할 수 있도록 한다.

더불어 AI 기반 보안 시스템은 자동화된 분석 결과를 제공하지만, 보안 전문가들이 이를 명확하게 이해하고 의사결정을 내릴 수 있도록 해석 과정이 필요하다. 이에 그림 3과 같이 AI가 도출한 결과를 사람이 이해하기 쉽게 시각화하고 설명하는 작업을 포함한다.

[그림 3] 랜섬웨어 분석 결과¹⁾

인간친화적 해석은 보안 담당자가 랜섬웨어 공격의 본질을 빠르게 파악하고 적절한 대응을 할 수 있도록 도와준다. 그림 4와 같이 랜섬웨어의 탐지 경로, 공격 벡터, 대응 방안 등을 명확하게 제시함으로써, 보안팀이 복잡한 데이터를 직관적으로 이해할 수 있게 된다.

[그림 4] 직관적인 랜섬웨어 분석 결과 및 대응 방안¹⁾

Ⅳ. 결론

최근 몇 년동안 랜섬웨어는 가장 심각한 사이버 위협으로 급부상하며, 전 세계 기업과 정부 기관에 많은 피해를 입혔다. 랜섬웨어 공격들은 점점 더 정교해지고 있으며, 다양한 산업 분야에 걸쳐 보안 인프라를 무력화시키고 중요 데이터를 인질로 삼아 금전적 이득을 요구하는 경우가 많다. 이에 랜섬웨어에 대한 지속적인 모니터링과 철저한 대비가 필수적이다.

본 연구에서는 급증하는 랜섬웨어 위협에 대응하기 위한 LLM 기반 랜섬웨어 보안 프레임워크를 제안하였다. 이 프레임워크는 기존 AI 기반 탐지 시스템의 한계점을 극복하고, 보다 효율적이고 직관적인 사이버 보안 체계를 구축하는 것을 목표로 한다. 제안된 프레임워크는 데이터 기반 모델링 자동화, 핵심 정보 선별, 컨텍스트화, 보안 도메인 특화 LLM, 그리고 인간친화적 해석 등의 주요 특징을 포함한다.

이러한 접근 방식은 바이너리 파일의 비직관성으로 인한 의사결정 비용 증가 문제와 Zero Trust Model의 한계를 극복하는 데 기여할 것으로 기대된다. 특히, 컨텍스트화와 인간친화적 해석 과정을 통해 비전문가도 랜섬웨어의 특성과 위협 수준을 쉽게 이해할 수 있게 되어, 보안 운영의 효율성을 크게 향상시킬 수 있다. 이는 복잡한 사이버 위협 환경에서 신속하고 정확한 의사결정을 가능하게 하여, 조직의 전반적인 보안 태세를 강화하는 데 도움이 될 것이다.

본 연구에서 제안한 프레임워크는 사이버 보안 분야에서 AI 기술의 활용을 한 단계 발전시키는 것으로, 빠르게 진화하는 랜섬웨어 위협에 대해 보다 신속하고 정확한 대응을 가능하게 할 것이다. 이는 단순히 위협을 탐지하는 것을 넘어, 위협의 특성을 심층적으로 이해하고 맞춤형 대응 전략을 수립하는 데 기여할 수 있다. 결과적으로, 조직의 사이버 보안 역량을 전반적으로 향상시키고, 랜섬웨어로 인한 잠재적 피해를 최소화하는데 도움이 될 것이다.

향후 연구에서는 이 프레임워크의 실제 적용 사례를 통해 그 효과성을 검증하고, 다양한 사이버 위협에 대응할 수 있도록 확장하는 방안을 모색할 필요가 있다. 또한, 프레임워크의 성능을 지속적으로 개선하고, 새로운 유형의 랜섬웨어나 변종에 대한 대응 능력을 강화하는 연구도 필요할 것이다. 이를 통해 제안된 프레임워크가 실제 사이버 보안 현장에서 더욱 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.