Microsoft, 공갈 및 갈취 소송에서 두 개의 멀웨어 운영을 연결하기 위해 AI 활용

최근 Microsoft가 제기한 소송은 AI 기반 분석을 활용하여 두 개의 서로 다른 멀웨어 (malware) 운영 사이의 연관성을 찾아냈으며, 이는 사이버 보안 분야에서 인공지능 (AI) 적용의 중요한 이정표를 세웠습니다.

기술적인 관점에서 볼 때, 이 문맥에서의 AI 사용은 멀웨어 동작, 통신 패턴 및 인프라와 관련된 방대한 양의 데이터를 집계하고 분석하는 것을 포함합니다. 머신러닝 (machine learning)과 딥러닝 (deep learning) 모델의 조합으로 추정되는 AI 알고리즘은 이러한 데이터를 학습하여 인간 조사관이 즉각적으로 알아차리기 어려울 수 있는 패턴과 이상 징후 (anomalies)를 식별합니다.

이 프로세스는 아마도 다음과 같은 단계들을 포함할 것입니다:

1. 데이터 수집 (Data Collection): 네트워크 트래픽, 시스템 로그, 멀웨어 샘플을 포함하여 멀웨어 운영과 관련된 대규모 데이터 세트를 수집하고 처리합니다.
2. 특징 추출 (Feature Extraction): API 호출, 네트워크 프로토콜, 시스템 수정 사항과 같이 수집된 데이터에서 관련 특징을 식별합니다.
3. 모델 학습 (Model Training): 추출된 특징을 바탕으로 AI 모델을 학습시켜 데이터 포인트 간의 패턴과 관계를 인식하도록 합니다.
4. 이상 탐지 (Anomaly Detection): 학습된 모델을 사용하여 데이터 내의 이상 징후와 이상치 (outliers)를 식별하며, 이는 두 멀웨어 운영 사이의 연결 고리를 나타낼 수 있습니다.
5. 그래프 분석 (Graph Analysis): IP 주소, 도메인, 멀웨어 샘플과 같은 엔티티(entities)와 그들 사이의 관계를 나타내는 노드 (nodes) 및 에지 (edges)를 포함하여 멀웨어 운영의 그래프 표현을 구축합니다.

그래프 분석은 특히 흥미로운데, AI가 클러스터 (clusters), 커뮤니티 (communities), 중심성 측정치 (centrality measures)를 식별할 수 있게 하여 멀웨어 운영의 기저 구조를 드러낼 수 있기 때문입니다. 이는 조사관들이 주요 행위자, 통신 채널, 그리고 명령 및 제어 (C2, command-and-control) 인프라를 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

이러한 문맥에서의 AI 사용은 다음과 같은 몇 가지 장점을 제공합니다:

• 속도 (Speed): AI는 인간 조사관보다 훨씬 빠르게 방대한 양의 데이터를 처리하고 분석할 수 있어, 더욱 효율적이고 효과적인 분석을 가능하게 합니다.
• 규모 (Scale): AI는 대규모 데이터 세트를 처리하고, 인간 분석가가 탐지하기에는 너무 복잡하거나 미묘할 수 있는 패턴을 식별할 수 있습니다.
• 정확도 (Accuracy): AI는 인간의 실수와 편향 (Bias) 위험을 줄여, 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 제공할 수 있습니다.

하지만 고려해야 할 잠재적인 한계와 과제도 존재합니다:

• 데이터 품질 (Data Quality): AI 분석의 정확도는 모델 학습에 사용된 데이터의 품질에 달려 있습니다. 낮은 데이터 품질은 편향되거나 부정확한 결과로 이어질 수 있습니다.
• 설명 가능성 (Explainability): AI 모델은 복잡하고 해석하기 어려울 수 있어, 식별된 연결 관계 뒤에 숨겨진 추론 과정을 이해하는 데 어려움이 있을 수 있습니다.
• 회피 기술 (Evasion Techniques): 정교한 공격자는 AI 기반 분석을 피하기 위해 코드 난독화 (Code Obfuscation)나 안티 디버깅 (Anti-debugging) 조치와 같은 회피 기술을 사용할 수 있습니다.

사이버 보안에서 AI의 효과를 더욱 향상시키기 위해서는 다음과 같은 사항이 필수적입니다:

• 모델의 지속적인 업데이트 및 개선: 진화하는 멀웨어 위협과 전술, 기법 및 절차 (TTPs)에 발맞추기 위해 AI 모델을 정기적으로 업데이트하고 개선해야 합니다.
• 인간 분석과의 통합: AI 기반 분석을 인간의 전문 지식 및 판단과 결합하여 문맥을 제공하고, 결과를 검증하며, 잠재적인 오탐 (False Positives) 또는 미탐 (False Negatives)을 식별해야 합니다.
• 데이터 품질 및 설명 가능성 해결: 데이터 품질을 우선시하고 AI 모델의 설명 가능성을 개선하는 기술을 개발하여, 결과가 투명하고 신뢰할 수 있으며 실행 가능하도록 보장해야 합니다.

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