AI 기반 악성코드 분석의 혁신: R2AI와 Claude의 만남

AI 기반 악성코드 분석 도구 R2AI와 Claude LLM을 활용한 연구 결과, AI는 분석 속도와 비용 효율성을 높이지만 전문가의 지속적인 개입이 필수적임을 밝혔습니다. AI의 오류 가능성을 고려한 신중한 접근이 필요합니다.

최근 Axelle Apvrille과 Daniel Nakov 연구진이 발표한 논문, "AI를 활용한 악성코드 분석: R2AI"는 인공지능(AI)이 악성코드 분석 분야에 가져올 혁신적인 변화를 보여줍니다. 이 연구는 2024년부터 2025년까지 등장한 Linux 및 IoT 악성코드를 대상으로 Radare2 디스어셈블러의 AI 확장 프로그램인 R2AI를 활용하여 분석의 질, 속도, 비용을 평가했습니다.

특히, Claude 3.5 및 3.7 Sonnet과 같은 고성능 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 결과가 주목할 만합니다. 연구 결과는 AI 지원 분석이 AI 미지원 분석과 비교했을 때, 몇몇 오류에도 불구하고 분석의 질이 동등하거나 더 우수함을 보여주었습니다. 하지만, 연구진은 중요한 결론을 내렸습니다. AI는 전문가의 지속적인 감독과 안내 없이는 효과적으로 작동하지 않는다는 것입니다.

AI의 도움으로 분석 속도가 크게 향상되었다는 사실은 긍정적입니다. AI의 환각, 과장, 누락 등의 오류를 이해하고 수정하는 시간까지 고려하더라도 속도 향상 효과는 분명합니다. 비용 측면에서도 AI 지원 분석은 악성코드 분석 전문가의 인건비보다 훨씬 저렴합니다. 하지만, AI가 진척 없이 반복 작업에 빠지는 상황을 방지하기 위해서는 주의 깊은 감독과 적절한 지침이 필요합니다. 이는 AI가 자율적으로 작동하는 것이 아닌, 숙련된 분석가의 효율적인 조력자 역할을 수행한다는 점을 시사합니다.

결론적으로, 이 연구는 AI가 악성코드 분석 분야의 효율성을 높이는 데 크게 기여할 수 있음을 보여줍니다. 하지만 동시에 AI의 한계와 오류 가능성을 인지하고, 전문가의 역할을 대체하기보다는 보완하는 기술로서 활용해야 함을 강조합니다. AI는 강력한 도구이지만, 그 자체로 완벽한 해결책은 아니며, 인간 전문가의 지혜와 판단력이 여전히 중요한 역할을 수행할 것입니다. 앞으로 AI 기반 악성코드 분석 기술은 더욱 발전하고, 사이버 보안 전문가들에게 더욱 강력한 무기를 제공할 것으로 기대됩니다.