【특허 출원 중】 생성형 AI를 활용한 취약점 대응 판단 지원 — 공격 시나리오 추정 및 가상 로그 생성을 통한 조사 효율화

서론

인프라 운영에서 네트워크 장비(라우터나 방화벽 등)의 새로운 CVE(Common Vulnerabilities and Exposures) 정보가 공개될 때, 대상 장비나 설정에 해당 여부를 확인하고 대응 우선순위를 신속하게 판단해야 합니다.

반면, 취약점 정보만으로는 실제 환경에서의 대응 우선순위를 판단하기 쉽지 않습니다. 장비의 설정, 네트워크상의 도달 가능성, 인증/권한 조건 등 실제 이용 환경을 고려하여 확인할 필요가 있기 때문입니다.

본 기사에서는 담당자가 수행하는 취약점 판단이나 로그 조사를 생성형 AI로 지원하는 시스템을 소개합니다.

구체적으로는 제조사가 공개하는 취약점 정보와 실환경 정보를 생성형 AI로 정리 및 분석하여, 담당자가 취약점에 대한 대응 방침을 검토할 수 있는 정보를 제시합니다.

나아가 예상되는 공격 시나리오를 바탕으로 서비스 담당자가 확인할 로그 종류나 검색 조건의 후보를 제시합니다.

본 기사에서는 이 시스템의 아키텍처와 설계 사유를 소개합니다.

여러분의 대응에 참고가 되기를 바랍니다.

참고로, 본 시스템의 핵심 로직은 현재 특허 출원 중입니다.

대상 독자

• 인프라 운영/보수 또는 보안 업무에 종사하는 분
• 취약점 대응 필요 여부나 우선순위 판단에 어려움을 느끼는 분
• 생성형 AI를 보안 운영 지원에 활용하는 방법에 관심이 있는 분

요약

본 기사에서는 생성형 AI를 활용하여 담당자가 취약점에 대한 대응 방침을 판단하는 데 필요한 정보를 정리하는 메커니즘을 소개합니다. 구체적으로는 공격 성립의 전제 조건, 대응 우선순위 판단 자료, 로그 조사 후보를 제시합니다.

1. 기존 취약점 대응의 과제

네트워크 장비에 관한 취약점이 공개되었을 때, 서비스 담당자는 제조사가 공개한 정보 등을 확인하고 대상이 되는 제품/버전/설정 조건을 정리한 후, 실제 장비 설정과 대조하여 대응 방침을 검토합니다.

최근에는 장비의 취약점을 자동으로 탐지 및 통지하는 다양한 보안 툴이 존재하며, 대상 장비를 추출하거나 1차 정보를 수집하는 자체는 효율화될 수 있었습니다. 하지만 이러한 기존의 취약점 탐지 툴에는 실제 취약점 대응 필요 여부나 우선순위 판단에 있어 다음과 같은 과제가 있었습니다.

• 실환경에서 공격 조건이 성립하는지 개별적으로 확인할 필요성

CVE에 기재된 조건과 장비의 설정 내용을 형식적으로 대조하는 것만으로는 '실환경에서 공격이 성립할 수 있는지'를 알기 어렵습니다. 예를 들어, '대상 기능에 대한 네트워크상의 도달 가능성', '사전에 필요한 권한 유무'와 같은 공격 성립의 전제 조건까지는 평가되지 않습니다.

• CVSS(Common Vulnerability Scoring System) Base Score만으로는 운영상 우선순위를 온전히 표현하기 어려운 경우가 있음

CVSS Base Score는 취약점 자체의 기술적 심각도(Severity)를 나타내는 지표입니다. 따라서 실제 운영상의 대응 우선순위를 판단할 때는 CVSS뿐만 아니라 네트워크 구성이나 접근 제어(예: 관리용 통신 제한 또는 특정 접속원으로부터의 연결 허가 등) 등도 함께 확인해야 합니다.

• 패치 적용까지의 기간 동안 로그 조사가 필요함

취약점 공개부터 패치 적용 완료까지는 일정 리드타임이 발생하기 때문에, 그 사이에 대상 장비에 의심스러운 접근이나 조작이 발생하지 않았는지 확인하기 위해 로그 조사가 필요할 때가 있습니다. 공격 유무를 판단하는 중요한 수단으로 실로그 분석이 있지만, 방대한 로그 속에서 공격의 징후를 찾아내고 피해 유무를 특정하는 분석 작업에는 시간이 소요됩니다.

이러한 과제들로 인해 현장에서는 '이 취약점은 긴급하게 패치를 적용해야 하는가, 계획적인 유지보수로 충분한가'라는 초동 판단 외에도, 패치 적용이 완료될 때까지 대상 장비가 실제로 공격을 받고 있지 않은지 감시/확인하는 작업에 많은 공수가 필요했습니다.

2. 생성형 AI를 활용한 해결 접근법

이러한 과제들을 해결하기 위해, 제조사의 공개 정보와 실환경 정보를 결합하고 생성형 AI를 활용하여 대응 판단에 필요한 정보를 구조화하는 시스템을 구축했습니다.

본 시스템은 AI의 출력만으로 대응을 결정하는 것이 아니라, 서비스 담당자가 최종 판단을 내릴 수 있도록 판단 자료를 정리 및 제시하는 것을 목적으로 합니다.

시스템이 자동 수행하는 주요 플로우는 다음과 같습니다.

• 정보의 자동 획득

제조사가 공개하는 취약점 정보 등 신뢰할 수 있는 1차 정보를 정기적으로 획득합니다.

• 생성형 AI를 통한 분석 및 추론

획득한 정보를 바탕으로 해당되는 설정 조건, 공격 성립의 전제 조건, 공격 시나리오 등을 정리합니다. -
대응 우선순위 점수화 및 우선순위 판단

공개 정보와 실제 환경의 조건을 기반으로 본 시스템 고유의 평가 지표를 사용하여 참고 점수를 산출하고, 대응 우선순위를 검토하기 위한 정보를 제시합니다.

점수뿐만 아니라 그 평가에 이른 이유도 함께 출력하여 담당자가 내용을 확인할 수 있도록 합니다. -
조사 대상 후보가 되는 가상 로그 생성

추정된 공격 시나리오를 바탕으로, '만약 예상한 조작이 이루어졌을 경우 어떤 로그나 이벤트가 확인되어야 하는가'라는 관점에서 조사 참고용 가상 로그를 생성합니다.

개념도

3. 구현의 핵심이 되는 세 가지 AI 추론

본 시스템에서는 생성형 AI를 단순한 문서 요약에 이용하는 것을 넘어, 취약점 대응에 필요한 여러 정보를 정리하고 담당자의 분석을 지원하기 위해 활용합니다.

여기서는 그중 주요한 세 가지 처리를 소개합니다.

① 공격 성립의 전제 조건 및 시나리오 추정

제조사가 공개하는 CVE 정보와 실제 환경 정보(관리 화면 접근 제한이나 다요소 인증 상황 등)를 묶어 생성형 AI에 입력합니다. 생성형 AI는 '공개 정보를 기반으로 한 사실'과 'AI에 의한 추론'을 명확히 구분하고, 추론 내용에는 확인용 점수(0.0~1.0)※를 부여합니다.

생성형 AI는 이러한 분석 결과를 다음과 같은 관점에서 정리하여 구조화된 형태로 출력합니다.

※이 값은 공격 성공 확률이나 통계적인 정답 확률을 나타내는 것이 아니며, AI에 의한 추론 결과를 확인할 때 참고 정보로 활용됩니다.

도달성(Reachability)

대상 기능에 어떤 네트워크에서 접근해야 하는지를 정리합니다.

예시로 다음과 같은 연결 패턴이 거론될 수 있습니다.

• 인터넷에서 도달 가능
• 관리 네트워크에서만 도달 가능
• 특정 내부 네트워크에서의 접속 필요

인증/권한 등의 전제 조건

본 시스템에서는 특히 다음과 같은 항목을 중점적으로 확인합니다.

• 외부로부터의 도달성
• 인증 필요 여부
• 필요한 권한
• 인증 정보 사전 획득 필요 여부
• 특정 기능이나 설정이 유효해야 하는지

공격 시나리오 구조화

공개 정보의 범위를 바탕으로 '어떤 주체가, 어떤 경로를 통해 대상 기능에 도달하여, 어떤 조건을 충족했을 경우 영향이 발생할 가능성이 있는가'라는 흐름을 단계적으로 정리합니다. 다만, 공개 기사에서는 구체적인 Exploit(취약점을 악용하는 수법)나 Payload(실행 내용), 인증 회피 절차 등 공격의 재현성을 불필요하게 높이는 정보는 다루지 않습니다.

또한, AI가 추정한 내용은 확정 정보로 취급하지 않고, 제조사의 1차 정보 등과 대조하여 활용합니다.

② 여러 관점에 의한 참고 점수 산출 및 대응 우선순위안 제시

추정된 시나리오와 실제 환경 정보를 대조하여 대응 우선순위의 참고 점수를 0점에서 100점 사이로 산출합니다. 본 시스템에서는 예를 들어 다음과 같은 항목을 평가 대상으로 합니다.

• 대상 환경에 대한 해당성
• 네트워크 상의 도달성
• 공격 성립에 필요한 조건
• 성공했을 경우의 영향도
• 탐지하기 쉬운 정도
• 공격 코드의 공개/확산 상황

이러한 항목들을 바탕으로 본 시스템 고유의 참고 점수를 산출하여, 담당자가 대응 우선순위를 검토할 때 자료로 제시합니다.

예를 들어, CVSS Base Score가 높은 취약점이라 하더라도, 대상 환경에서는 취약한 기능이 외부에서 도달할 수 없고, 게다가 인증이나 높은 권한이 필요하다는 것이 확인된 경우, 그 조건을 판단 자료로 제시합니다.

이를 통해 담당자는 '지금 당장 긴급 패치를 적용해야 하는지, 다음 계획 유지보수로 괜찮은지'에 대한 초기 판단을 신속하게 내릴 수 있는 자료를 얻게 됩니다.

③ 조사 대상 후보가 되는 가상 로그 생성

패치 적용까지의 기간 동안 실제 로그를 확인할 경우, 예상되는 공격 시나리오로부터 '어떤 종류의 로그를 확인해야 하는지'를 사전에 정리할 수 있다면, 조사 대상을 좁히기 쉬워집니다.

이에 AI가 정리한 공격 시나리오로부터 조사 대상 후보가 되는 로그(가상 로그)를 생성하여, 로그 조사 시 부담을 경감하는 데 활용합니다.

아래는 생성형 AI가 생성하는 가상 로그의 예시입니다.

가상 로그의 이미지※

Jan 15 2026 10:00:00: %ASA-6-605005: Login permitted from 10.0.0.15/51234 to inside:10.0.0.1/ssh for user "admin"
Jan 15 2026 10:01:20: %ASA-5-111008: User 'admin' executed the '<sanitized-command>' command.
Jan 15 2026 10:02:05: %ASA-5-111010: User 'admin', running '<application-name>' from IP 10.0.0.15, executed '<sanitized-command>'.
...
※설명용으로 간략화한 샘플입니다. 실제 로그 포맷이나 출력 내용은 제품・OS 버전・설정 등에 따라 다릅니다.
※샘플에는 문서・설명 요약 자료로 예약된 IP 주소 대역(198.51.100.0/24)을 사용했습니다.
※실행 가능한 공격 명령이 노출되지 않도록 일부를 플레이스홀더로 대체했습니다.

이 예시에서는 관리자에 의한 로그인, 명령어 실행, 설정 관련 조작, 통신 세션 등의 이벤트를 조사 대상 후보로 제시하고 있습니다.

가상 로그에서 탐지한 이벤트 종류나 검색 조건을 장비의 실제 로그와 대조함으로써, 패치 적용이 완료될 때까지 공격 징후를 확인할 수 있는 단서로서 활용할 수 있습니다.

이를 통해 방대한 양의 로그에서 공격 흔적을 효율적으로 탐지하고, 조사 시 부담 경감과 초기 대응 신속화로 이어질 수 있습니다.

다만, 가상 로그는 어디까지나 하나의 가설로 취급해야 하며, 그 내용을 맹신하지 않고 다른 가능성도 포함하여 조사하는 것이 중요합니다.

4. 안전한 AI 운용을 위한 거버넌스 및 환각(Hallucination) 대책

생성형 AI를 보안 운영에 통합할 경우, AI의 출력을 무조건적으로 정확하다고 활용할 수는 없습니다.

본 시스템에서는 사람이 확인하는 것을 전제로, 여러 관점에서 안전성과 출력 품질을 관리하고 있습니다.

• 공개 정보와 AI의 추정을 구분하기
  제조업체가 공개한 사실과, AI가 거기서 추정한 내용을 명확히 분리하여 출력합니다. -
  최종 판단은 인간이 수행한다
  AI가 제시한 해당 설정, 참고 점수(Reference Score), 우선순위 안 등을 그대로 패치 적용 등의 실행 판단에 직접 이용하지 않습니다.
  담당자가 제조업체의 공개 정보 등 1차 정보와 대조하여 내용의 타당성을 확인한 후, 최종 대응을 결정합니다. -
  입력 데이터 제어 및 적절한 정보 보호
  설정 정보나 로그에 포함된 기밀 정보는 사내 정보 구분(Information Classification)에 근거하여 사전에 마스킹 등의 처리를 거쳐 적절한 운영 규칙에 따라 취급합니다.
  참고로, 인증 정보(비밀 정보)는 AI 입력 대상에서 제외합니다.

또한, 당사에서 승인된 기업용 AI 환경을 이용하며, 입력 데이터의 적절한 보호와 관리를 수행합니다. -
AI 출력을 지속적으로 검증하기
생성형 AI의 출력 품질은 사용하는 모델, 모델 버전, 프롬프트(Prompt), 입력 정보에 따라 변화합니다. 따라서 알려진 취약점 정보 등을 활용하여 사실과의 불일치, 정보 누락, 잘못된 추론이 발생하지 않았는지 검증하는 한편, 모델이나 프롬프트를 변경했을 때는 출력 품질을 재평가합니다. -
외부 데이터 처리 및 프롬프트 인젝션 대책
제조업체의 공개 정보 등 외부에서 취득한 정보는 'AI에 대한 지시문(명령)'이 아니라 '처리 대상의 데이터'로서 엄격하게 분리하여 다룹니다. 또한, 정보 획득원 제한이나 입력 내용 검증을 수행함으로써, 제3자에 의한 악의적인 프롬프트 혼입(간접 프롬프트 인젝션)을 방지합니다.

5. 요약

본 기사에서는 생성형 AI를 활용하여 취약점 대응에 있어 다음 세 가지 과제를 지원하는 구조를 소개했습니다.

• 실제 환경에서 공격 조건이 성립되는지 확인을 지원
  제조업체의 공개 정보와 실제 환경의 정보를 결합하여 도달성(Reachability)이나 인증・권한 등의 공격 성립 조건을 정리합니다. -
  대응 우선순위 판단 자료를 정리
  CVSS뿐만 아니라, 실제 환경에 대한 해당 여부나 공격 성립 조건, 영향도 등 여러 관점에서 참고 점수와 그 근거를 제시하여, 담당자가 대응 방법・시기・우선순위를 검토할 수 있도록 판단을 지원합니다. -
  로그 조사 부담 경감 및 신속화 지원
  예상되는 공격 시나리오로부터 가상 로그를 생성하고, 방대한 양의 로그에서 공격 흔적을 확인할 때 단서로 활용합니다. 다만, 가상 로그는 어디까지나 하나의 가설로 취급해야 하며, 다른 가능성도 포함하여 조사하는 것이 중요합니다.

생성형 AI의 출력만으로 대응을 결정하는 것이 아니라, 1차 정보와의 대조 및 사람에 의한 확인을 결합함으로써, 취약점 대응에 필요한 정보 정리나 조사를 지원할 수 있습니다.

본 기사가 여러분의 업무 개선이나 AI 활용의 힌트가 되기를 바랍니다.

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