충격! AI는 사이버 위협 정보 분석에 신뢰할 수 없다?!

본 연구는 대규모 언어 모델(LLM)을 사이버 위협 정보(CTI) 분석에 적용하는 데 있어 신뢰성 문제를 제기합니다. 제로샷, 퓨샷, 파인튜닝 학습 방식을 모두 적용한 실험에서 LLM은 충분한 성능을 보이지 못했으며, 일관성 부족과 과도한 자신감 문제가 발견되었습니다. 이는 라벨링된 데이터가 부족하고 높은 신뢰도가 요구되는 CTI 환경에서 LLM의 활용에 대한 신중한 접근이 필요함을 시사합니다.

AI의 빛과 그림자: 사이버 위협 정보 분석에서 LLM의 한계

최근 사이버 보안 분야에서 데이터 홍수를 해결하고 CTI(Cyber Threat Intelligence) 작업 자동화를 개선하기 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하려는 시도가 활발히 진행되어 왔습니다. 하지만 이러한 낙관적인 전망과 달리, Emanuele Mezzi, Fabio Massacci, Katja Tuma 연구팀의 최신 연구는 LLM의 CTI 활용에 대한 경고등을 켰습니다. 그들의 논문, "Large Language Models are Unreliable for Cyber Threat Intelligence"는 LLM이 CTI 작업에서 충분한 성능을 보장하지 못한다는 사실을 명확히 보여줍니다.

연구팀은 세 가지 최첨단 LLM을 사용하여 350개의 위협 정보 보고서를 대상으로 실험을 진행했습니다. 제로샷, 퓨샷, 파인튜닝 학습 방식 모두 실험에 적용되었지만, 결과는 기대에 미치지 못했습니다. LLM은 실제 크기의 보고서에 대해 충분한 성능을 보장하지 못했으며, 일관성이 부족하고 과도한 자신감을 보이는 것으로 나타났습니다. 특히, 퓨샷 학습과 파인튜닝은 결과를 부분적으로만 개선하여 LLM을 CTI 시나리오에 적용하는 것에 대한 의문을 제기했습니다. 라벨링된 데이터가 부족하고 높은 신뢰도가 필수적인 CTI 환경에서는 LLM의 활용에 대한 신중한 접근이 필요하다는 것을 시사합니다.

연구 결과의 시사점:

• LLM의 한계: LLM은 CTI 작업에 있어서 완벽한 해결책이 아니며, 기존의 기대와 달리 성능과 신뢰성에 한계를 가지고 있습니다.
• 데이터의 중요성: 라벨링된 데이터의 부족은 LLM의 성능에 큰 영향을 미치므로, 고품질의 데이터 확보가 중요합니다.
• 신뢰도 확보: CTI 분야에서는 높은 신뢰도가 필수적입니다. LLM의 과도한 자신감은 오류를 야기할 수 있으므로, 신뢰도 관리 시스템이 필요합니다.

이번 연구는 LLM의 잠재력과 동시에 그 한계를 명확히 보여주는 중요한 사례입니다. AI 기술의 발전과 함께 사이버 보안 분야에서의 LLM 활용에 대한 기대와 우려는 공존할 것으로 보이며, 신뢰성 있는 시스템 구축을 위해서는 꾸준한 연구와 검증이 필수적입니다. LLM을 CTI에 적용하는 것은 아직 갈 길이 멀다는 것을 명심해야 합니다. 🤔