혁신적인 AI 기반 침투 테스트 프레임워크, RefPentester 등장!

대규모 언어 모델(LLM) 기반의 새로운 침투 테스트 프레임워크 RefPentester가 기존 모델보다 뛰어난 성능을 보이며 사이버 보안 분야에 혁신을 가져올 가능성을 제시했습니다. 실패 경험 학습 및 단계별 안내 기능을 통해 인간 전문가의 효율성을 높이는 협력적 시스템으로 자리매김할 것으로 기대됩니다.

AI가 해킹 전문가를 뛰어넘을 수 있을까? RefPentester의 놀라운 성능

최근 AI 기반 자동화된 침투 테스트(AutoPT) 기술이 급부상하고 있습니다. 특히 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 시스템 취약점을 자동으로 찾아내는 기술은 사이버 보안 분야의 혁신을 불러일으킬 가능성을 지니고 있죠. 하지만 기존의 LLM 기반 AutoPT는 인간 전문가에 비해 복잡한 작업에서 성능이 떨어지는 한계를 보여왔습니다. 왜일까요?

Dai, Li, Zhang, Yan 등 연구진이 발표한 논문에 따르면, LLM 학습에 사용되는 불균형적인 지식, 단기적인 계획 수립, 그리고 명령 생성 과정에서의 '환각(hallucination)' 현상이 주요 원인입니다. 또한, 시행착오를 거치는 침투 테스트(PT) 과정의 특성상 기존 프레임워크는 이전 실패로부터 학습하는 메커니즘이 부족하여 적응적인 개선이 어려웠습니다.

이러한 문제점을 해결하기 위해 연구진은 RefPentester라는 새로운 프레임워크를 개발했습니다. RefPentester는 LLM의 지식을 활용하여 침투 테스트의 현재 단계를 파악하고, 각 단계에 적합한 전술과 기술을 선택하며, 단계별 작업 지침을 제공합니다. 무엇보다 중요한 것은 이전 실패 경험으로부터 학습하여 전략을 개선한다는 점입니다. 연구진은 침투 테스트 과정을 7단계 상태 머신으로 모델링하여 이 프레임워크를 효과적으로 통합했습니다.

그 결과는 놀라웠습니다. RefPentester는 Hack The Box의 Sau 머신에서 자격 증명을 성공적으로 획득했으며, 기존의 GPT-4o 모델보다 무려 16.7%나 높은 성능을 보였습니다. 각 침투 테스트 단계에서도 전환 성공률이 훨씬 높았습니다.

RefPentester는 단순한 자동화 도구를 넘어, 인간 전문가를 지원하고 그들의 역량을 강화하는 협력적 시스템으로 발전할 가능성을 보여줍니다. AI 기반 침투 테스트 기술의 발전은 사이버 보안 분야의 패러다임을 바꿀 잠재력을 가지고 있으며, RefPentester는 그 선두에 서 있습니다. 향후 이 기술이 어떻게 발전하고 활용될지, 그리고 그에 따른 윤리적, 사회적 함의에 대한 심도있는 논의가 필요할 것입니다.

주요 연구진: Hanzheng Dai, Yuanliang Li, Zhibo Zhang, Jun Yan 논문 제목: RefPentester: A Knowledge-Informed Self-Reflective Penetration Testing Framework Based on Large Language Models