LLM 기반 보안 스캐너를 회피하기 위해 정책 위반 텍스트를 삽입하는 악성코드
요약
악성코드 개발자가 LLM 기반 보안 스캐너의 거부 동작을 유발하기 위해 JavaScript 주석 내에 정책 위반 텍스트를 삽입하는 새로운 공격 기법을 발견했습니다. 이는 인터프리터와 LLM 간의 처리 방식 차이를 악용하여 AI 기반 보안 분석을 무력화하는 적대적 공격입니다.
핵심 포인트
- LLM 보안 분석 파이프라인을 방해하기 위한 정책 위반 텍스트 삽입 기법
- 인터프리터와 LLM 간의 구조적 처리 방식 차이를 악용
- AI 우선 분류 워크플로 및 분석가 코파일럿을 겨냥한 적대적 대응책
- 전통적인 정적 분석 도구에는 효과가 없으나 AI 기반 도구에는 위협적임
포렌식 요약 (Forensic Summary)
한 악성코드 개발자가 스파이웨어 페이로드(payloads) 내의 JavaScript 주석 블록 안에 핵 및 생물 무기 관련 텍스트를 삽입했습니다. 이는 구체적으로 LLM 기반 보안 분석 파이프라인(security analysis pipelines)에서 거부 동작(refusal behaviour)이나 문맥 혼란(context confusion)을 유발하기 위함입니다. 이 기술은 인터프리터(interpreters, 주석을 건너뜀)와 언어 모델(language models, 전체 파일을 입력으로 섭취함)이 동일한 파일을 처리하는 방식 사이의 구조적 격차를 악용합니다. 전통적인 정적 분석 도구(static analysis tooling)에는 효과가 없지만, 이 전술은 AI 우선 분류 워크플로(AI-first triage workflows)와 분석가 코파일럿(analyst copilots)을 겨냥한 실질적인 적대적 대응책(adversarial countermeasure)을 나타냅니다.
Grid the Grey에서 전체 기술 심층 분석을 읽어보세요: https://gridthegrey.com/posts/malware-embeds-policy-triggering-text-to-evade-llm-based-security-scanners/
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