의사결정 특화 모델로 위험한 명령어 판별해 보기
요약
Ollaya(winnow 12b)의 의사결정 특화 모델을 활용하여 명령어의 위험도를 판별하는 테스트 결과를 공유합니다. 이 시스템은 AI 하네스 구축에 적용 가능하며, 악성 명령어를 자동으로 탐지하고 사용자에게 리뷰를 요청할 수 있습니다.
핵심 포인트
- Ollaya(winnow 12b)로 의사결정 특화 모델을 활용하여 명령어의 위험도를 판별했습니다.
- 위험한 명령어는 'is_obfuscated' 점수와 함께 탐지되며, 악성코드 탐지에 응용 가능합니다.
- AI 하네스 구축 시, 위험 명령어를 자동으로 감지하고 사용자 검토를 요청하는 워크플로우가 가능합니다.
Ollaya(winnow 12b)의 의사결정 특화 모델을 사용해서, 위험한 명령어를 판별해 보았습니다.
제가 직접 AI 하네스를 만들고 있어서, 위험한 명령어는 자동으로 "이거 위험해요"라고 사람에게 리뷰를 보내고, 그렇지 않은 명령어는 허가되었다면 실행하는 방식으로 쓸 수 있을 것 같다고 생각했습니다.
>>> powershell -NoP -Enc VwByAGkAdABlAC0ASABvAHMAdAAgAGgAZQBsAGwAbwA=
is_obfuscated yes ████████████████ 0.99
method_base_encoding yes ████████████████ 0.99
...
>>> $c=$b='System32';$a='r'+'m'+' --For'+'ce'; & $a 'C:\Windows\'+$b
is_obfuscated yes ███████████████░ 0.94
method_base_encoding no ████████████████ 0.99
...
>>> systeminfo
is_obfuscated no ████████████████ 0.97
method_base_encoding no ████████████████ 0.98
...
>>> Get-WinEvent -ListLog * | ForEach-Object { wevtutil cl $_.LogName }
is_obfuscated no ████████████████ 0.99
method_base_encoding no ████████████████ 0.99
...
>>> wevtutil cl Security
is_obfuscated no ███████████████░ 0.96
method_base_encoding no ████████████████ 0.98
...
>>> netsh advfirewall set allprofiles state off
is_obfuscated no ████████████████ 0.99
method_base_encoding no ████████████████ 0.99
...
>>> mimikatz.exe "privilege::debug" "sekurlsa::logonpasswords" exit
is_obfuscated no ████████████████ 0.98
method_base_encoding no ████████████████ 0.99
...
>>> mimi.exe "privilege::debug" "sekurlsa::logonpasswords" exit
is_obfuscated no ███████████████░ 0.95
method_base_encoding no ████████████████ 0.99
...
>>> m.exe "privilege::debug" "sekurlsa::logonpasswords" exit
is_obfuscated no ███████████████░ 0.93
method_base_encoding no ████████████████ 0.99
...
소스코드 레벨에서 악성도를 검사해 보았습니다.
악성코드 탐지에도 응용할 수 있을 것 같습니다.
=== eb.py === [!] 의심스러운 점
preset=script-analysis model=winnow:e4b (4 덩어리를 최대 집약)
language : python (0.99)
...
꽤 쓸만하지 않나요?
대충 초안으로 작성했습니다.
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