사이버 보안 전문가를 꿈꾸는 AI: 과연 얼마나 발전했을까?

본 기사는 사이버 보안 분야에 적용되는 대규모 언어 모델(LLM)의 성능 평가 및 개선에 관한 최신 연구 결과를 소개합니다. 연구진이 개발한 CSEBenchmark 프레임워크를 통해 12개의 LLM을 평가한 결과, 모델별 지식 격차와 특정 사이버 보안 직무와의 정합성을 확인하고, LLM의 성능 개선 가능성을 제시합니다.

최근 대규모 언어 모델(LLM)이 사이버 보안 분야에 속속 도입되면서, 모델 선택과 평가의 중요성이 그 어느 때보다 강조되고 있습니다. 하지만 기존의 평가 방식은 사이버 보안 전문가에게 필요한 특정 지식의 부족을 간과하는 경우가 많았습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 것이 바로 CSEBenchmark 입니다.

왕다웨이 등 8명의 연구진이 개발한 CSEBenchmark는 사이버 보안 전문가에게 요구되는 345개의 지식 포인트를 바탕으로 설계된 정교한 평가 프레임워크입니다. 인지과학적 관점에서 사실적, 개념적, 절차적 지식으로 분류된 이 지식 포인트들은 무려 11,050개의 객관식 문제로 만들어졌습니다.

연구진은 12개의 인기 LLM을 CSEBenchmark로 평가했습니다. 놀랍게도, 가장 성능이 좋은 모델조차도 전체 정확도가 85.42%에 불과했습니다. 특히 전문 도구 사용법이나 생소한 명령어와 같은 영역에서 지식 격차가 두드러졌습니다. 흥미로운 점은 같은 계열의 대형 모델이라도 작은 모델이 뛰어난 영역이 있다는 것입니다. 이는 LLM의 성능이 단순히 크기나 계열에 의해 결정되는 것이 아님을 보여줍니다.

하지만 희망적인 소식도 있습니다. 연구진은 각 LLM의 특정 지식 격차를 파악하고 개선함으로써 기존 세 개의 벤치마크에서 두 가지 사이버 보안 작업의 오답 예측 수정률을 최대 84%까지 향상시켰습니다! 이는 LLM의 한계를 극복하고 성능을 향상시킬 수 있는 가능성을 보여주는 중요한 결과입니다.

더 나아가, 연구진은 각 LLM의 지식과 특정 사이버 보안 직무 간의 정합성을 분석했습니다. 그 결과, GPT-4o는 Google의 Senior Intelligence Analyst 역할에, Deepseek-V3는 Amazon의 Privacy Engineer 역할에 더 적합하다는 것을 발견했습니다. 이는 LLM 선택 시, 특정 사이버 보안 직무의 지식 요구 사항과의 정합성을 고려해야 최적의 성능을 얻을 수 있음을 시사합니다.

결론적으로, AI 기반 사이버 보안 시스템은 아직 완벽하지 않지만, 꾸준한 연구와 발전을 통해 사이버 보안 전문가로서의 역할을 수행할 가능성을 보여주고 있습니다. CSEBenchmark와 같은 평가 프레임워크는 LLM의 지식 격차를 명확히 드러내고, 향후 AI 기반 사이버 보안 기술 발전에 중요한 이정표가 될 것입니다. 앞으로 AI가 사이버 보안 분야에서 어떤 역할을 할지, 그리고 우리는 어떻게 AI와 공존하며 사이버 보안을 강화할 수 있을지 지속적인 관심과 연구가 필요합니다.