AI 악성코드와 LLM 오용: 다음 사이버 위협의 물결

AI 기반 위협은 기하급수적으로 증가할 것으로 예상됩니다. 방어자 측의 주요 약점은 더 이상 좋은 탐지 아이디어를 생각해내는 것이 아니라, 이러한 아이디어를 충분한 속도와 규모로 실현하는 것입니다.

AI 기반 멀웨어는 자동화된 규칙 배포 없이 기존의 SIEM을 능가할 것입니다.

미래의 멀웨어 패밀리는 코드에 직접 작은 LLM 또는 유사한 모델을 내장할 가능성이 높습니다. 이는 전통적인 방어가 처리하기 매우 어려운 행동을 가능하게 합니다:

• 서명 회피를 위해 지속적으로 변형되는 자기 수정 코드.
• 로컬 로그, 실행 중인 프로세스 및 보안 도구를 ‘살펴보며’ 실시간으로 전술을 조정하는 상황 인식 회피.
• 외부 플랫폼에 지침을 요청하고, 새로운 페이로드를 가져오며, 몸값을 협상하고, 다른 형태로 재배포하는 자율 AI 랜섬웨어 에이전트.
  
  

멀웨어는 점점 정적 바이너리보다는 각 피해자 환경 내에서 학습하고 반복하는 유연한 서비스처럼 행동하기 시작합니다.

대부분의 SIEM 설정은 이런 세계에 맞춰 설계되지 않았습니다. 심지어 선도적인 플랫폼도 최대 몇백 개의 규칙만을 지원합니다. 이는 대규모, 복잡한 환경에서 AI 중심 기술의 양과 다양성을 커버하기에 충분하지 않습니다. 실제로 심각한 커버리지는 특정 로그 소스, 자산 및 사용 사례에 매핑된 수천 개의 활성 규칙을 의미합니다.

이곳에서, 어려운 한계는 SOC 용량입니다. 모든 규칙에는 조정, 오탐 처리, 문서화 및 장기 유지보수라는 비용이 따릅니다. 워크로드를 관리하기 위해 팀은 잠재적 탐지 내용을 상당 부분 비활성화하거나 종종 수용하지 않습니다.

이미 모니터링 중인 규칙을 종료하는 것은 방어 계층을 제거하는 책임을 명시적으로 지는 것을 의미하므로, 용량이 제한적일 때 새로운 규칙을 차단하는 것이 기존 규칙을 종료하는 것보다 안전하게 느껴집니다.

수년간 주요 관심사는 너무 많은 경고로 인한 경고 피로였지만, AI 기준의 위협 환경에서는 또 다른 문제가 중요해집니다: 커버리지 격차. 가장 위험한 공격은 필요 규칙이 작성되지 않았거나 승인되지 않았거나 배포되지 않은 이유로 경고를 발생시키지 않는 공격입니다.

이로 인해 SOC 리더십의 역할이 바뀝니다. 초점은 개별 규칙을 관리하는 것에서 전체 탐지 포트폴리오를 관리하는 것으로 이동합니다:

• 어떤 행동과 자산이 커버되고 있습니까?
• 어떤 맹점이 수용되었으며, 그 이유는 무엇입니까?
• 새로운 기술, 익스플로이트 또는 캠페인이 나타날 때 규칙 집합이 얼마나 빨리 바뀔 수 있습니까?
  
  

전통적인 프로세스는 이를 더욱 어렵게 만듭니다. 수동 QA, 느린 변경 관리 및 티켓 기반 배포는 ‘우리는 이것을 감지하는 방법을 알고 있다’에서 ‘이 규칙이 생산에 적용되었다’까지의 시간을 며칠 또는 몇 주로 늘릴 수 있습니다. AI 기반 캠페인은 수 시간 내에 적응할 수 있습니다.

이 격차를 해소하기 위해, SOC 운영은 스스로 AI 지원이 되어야 합니다:

• 위협 보고서, 헌팅 질의, 연구에서 준비된 다중 질의 언어의 규칙으로 변환되어 배포하는 AI 지원 규칙 생성.
• 실제로 무엇이 모니터링되고 있는지를 알기 위해 MITRE ATT&CK와 같은 프레임워크, 실제 원격 측정(스트림, 주제, 인덱스, 로그 소스)과 자동화된 커버리지 매핑.
• 위험, 비즈니스 중요도, 관찰된 영향을 기반으로 규칙을 활성화할지, 침묵할지, 또는 조정할지에 대한 지능형 우선 순위 결정.
• 매우 큰 데이터 볼륨을 통해 새 규칙을 안전하게 테스트, 배포 및 롤백할 수 있도록 실시간 이벤트 스트리밍 플랫폼과의 긴밀한 통합.
  
  

이 정도 수준의 자동화와 스트리밍 지향 설계가 없다면, SIEM은 병목 현상이 됩니다. AI 기반 위협은 주간 변경 창문을 기다리지 않으며, 탐지 인텔리전스와 규칙 배포는 스트리밍 속도로 운영되어야 합니다.

AI 기반 탐지 인텔리전스가 새로운 표준이 될 것입니다

2026년까지 사이버보안 공급업체는 단순히 ‘AI를 사용’하는지를 광고 문구로 사용하는 것이 아니라, AI가 탐지 라이프사이클에 얼마나 깊이 내재되어 있는지를 기준으로 평가될 것입니다. 대형 기업 구매자, 특히 Fortune 100 규모의 기업은 AI 기반 탐지 인텔리전스를 요구사항으로 취급할 것입니다.

구체적으로 대형 고객은 요구할 것입니다:

• 고유한 원격 측정이나 로직을 공용 클라우드에 누출하지 않는 셀프 관리형, 개인 LLM.
• 탐지 인텔리전스 워크로드에 맞춰 최적화된 GPU 효율 모델, 일반 채팅이나 콘텐츠 작업이 아님.
• 데이터가 명확하게 정의된 신뢰 경계를 벗어나지 않는다는 명확한 보장.
  
  

제품 측면에서는 AI가 탐지 스택의 모든 부분에 영향을 미칠 것입니다:

• MITRE ATT&CK와 같은 프레임워크와 정렬된 AI 생성 탐지 규칙(이미 SOC Prime에서 도입됨).
• SOC Prime 에서만 AI 생성 탐지 규칙의 양이 2025년 6월 약 60개에서 2025년 10월 거의 1,000개로, 매달 약 2배씩 늘어나고 있습니다. 이는 새로운 규칙의 더 빠른 배포와 AI로 구동되는 멀웨어의 출현에 의해 추진됩니다.
• AI 구동 강화, 튜닝 및 로그 소스 적응을 통해 원격 측정이 변화함에 따라 규칙이 관련성을 유지하도록 함.
• AI 지원 역추적 조사가 새로운 논리를 과거 데이터에 자동으로 재생할 수 있도록 지원.
• 고객 스택, 지리, 섹터 및 위험 프로필에 기반한 위협 콘텐츠의 AI 기반 우선 순위 지정.

다시 말해, AI는 탐지 “팩토리”의 일부가 됩니다: 여러 환경에 걸쳐 규칙이 생산, 유지보수, 폐기되는 방법입니다. 2026년까지 AI 지원 탐지 인텔리전스는 더 이상 부가 가치 기능이 아니라 진지한 보안 플랫폼의 기본 기대가 될 것입니다.

기반 모델 제공자는 새로운 보안 레이어를 소유하게 되며, LLM 방화벽이 필요합니다.

대형 언어 모델이 소프트웨어 개발, 운영 및 지원의 핵심 인프라가 됨에 따라, 기반 모델 제공자는 필연적으로 사이버보안 책임 체인에 참여합니다. 그들의 모델이 피싱 캠페인, 멀웨어 또는 대규모의 익스플로잇 코드를 생성하는 데 사용될 때, 모든 책임을 최종 사용자 조직에 밀어붙이는 것은 더 이상 현실적이지 않습니다.

기반 모델 제공자는 명확히 악의적인 사용 사례를 탐지하고 제한하며, 정당한 보안 테스트와 연구를 허용하는 동시에, 그들의 API가 어떻게 사용되는지를 제어할 것으로 예상됩니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:

• 초기 액세스 권한 확보, 권한 상승, 횡 이동 또는 데이터 추출에 대한 단계별 지침과 같은 악의적 의도를 나타내는 명백한 징후를 위한 프롬프트 필터링.
• 자동화된 루프, 인프라와 같은 행동, 공격성 보안 콘텐츠의 반복 생성과 같은 의심스러운 사용 패턴 모니터링.
• 명백한 남용이 있을 때 속도 제한, 추가 확인, 인적 검토 또는 강력한 차단과 같은 점진적 대응 적용.
  
  

일반적인 “해킹을 돕지 않기” 필터는 충분하지 않습니다. LLM 트래픽에 대해 전용 보안 레이어가 필요합니다 – LLM 방화벽.

LLM 방화벽은 애플리케이션과 모델 사이에 위치하며 사이버 위험에 중점을 둡니다:

• 공격 계획 및 실행의 지표에 대한 프롬프트와 출력의 의미론적 검사를 수행합니다.
• 정책을 시행합니다: 허용되는 것, 마스킹 또는 변환되어야 하는 것, 완전히 차단되어야 하는 것.
• SIEM, SOAR 및 스트리밍 분석에 대한 보안 텔레메트리를 생성하여 조사 및 다른 신호와의 상관 관계를 형성할 수 있습니다.
  
  

다음과 같은 제품들 AI DR 바스티온 이 역할을 염두에 두고 설계되었습니다: LLM 사용을 감지하고 공격성 사이버 사용을 중지하는 방어 레이어.

이러한 종류의 제어는 다음에 도움이 될 수 있습니다:

• 내부 사용자 또는 애플리케이션이 모델을 쉽게 무기화하는 위험을 줄여주는 LLM을 소비하는 기업.
• API 남용을 적극적으로 통제하고 있음을 보여주는 구체적 메커니즘을 제공하는 모델 및 플랫폼 제공자.
  
  

LLM이 CI/CD 파이프라인, 개발자 보조 도구, 고객 지원 흐름, 사건 대응 도구 및 심지어 멀웨어에까지 내장됨에 따라 ‘AI 보안’과 ‘응용 프로그램 보안’의 경계가 사라집니다. 모델 제공자, 플랫폼 팀 및 보안 조직은 이러한 시스템이 어떻게 사용되는지에 대한 책임을 공유할 것입니다.

이 아키텍처에서 LLM 방화벽은 오늘날의 WAF 및 API 게이트웨이와 유사한 표준 레이어가 됩니다 – SIEM 및 실시간 스트리밍 분석과 함께 작동하여 비즈니스 결과를 가속하는 동일한 AI 기능이 공격자에게는 힘을 가중시키지 않도록 보장합니다.

“Shift-Left Detection” 시대가 시작될 것입니다

2026년까지, 많은 기업 보안 프로그램은 모든 원격 측정을 먼저 SIEM으로 밀어넣고 나서 탐지를 수행하는 것이 재정적으로 지속 불가능하고 운영적으로도 너무 느리다는 것을 인식하게 될 것입니다.

차세대 스택은 데이터가 생성되고 전송되는 곳 가까이로 탐지 로직을 이동할 것입니다:

• 이벤트 브로커, ETL 파이프라인, 그리고 콘플루언트 카프카.
• 와 같은 스트리밍 플랫폼에서 직접.
  
  

데이터 패브릭의 일환으로, 파이프라인의 끝에서만이 아닙니다.

• 그 결과는 “앞으로 이동한 탐지(shift-left detection)“ 모델입니다:
• 대규모 기업의 절반 이상이 실시간 탐지가 스트리밍 계층에서 실행되는 아키텍처의 평가 또는 파일럿을 시작할 것으로 예상됩니다.
• SIEM은 준수, 조사 및 보존 계층으로 진화하며, 1차 탐지 로직은 움직이는 데이터에서 실행됩니다.
  
  

스트리밍 규모에서 실행할 수 있는 벤더 중립의 고성능 탐지 규칙이 중요한 차별화 요소가 됩니다.

• 이 모델에서는 위협 탐지 콘텐츠가 단일 SIEM 엔진에 묶이지 않게 됩니다. 규칙 및 분석은 다음과 같아야 합니다:
• 스트리밍 플랫폼과 여러 백엔드에서 실행할 수 있는 형식으로 표현하고, 여전히 추적, 감사 및 시간이 지나도 튜닝할 수 있도록 ‘SIEM 이전으로’ 푸시할 수 있는 공유 카탈로그로 관리됩니다.
  
  

2026년 SOC Prime의 제품 방향은 이 변화와 맞춰져 있습니다: SIEM 이전에 실행되고 스트리밍 플랫폼과 직접 통합되는 라인 속도 파이프라인 을 구축합니다. 이는 다음을 결합할 수 있게 합니다:

• 규모에서 AI 중심 탐지 인텔리전스,
• 이벤트 스트림에서의 실시간 실행, 그리고
• SIEM과 데이터 플랫폼의 하류 상관, 보존 및 준수.
  
  

종합적으로, AI 중심 멀웨어, LLM 남용, AI 구동 탐지 인텔리전스 및 앞으로 이동한 탐지 아키텍처가 다음 사이버 위협 물결을 정의하며, 이에 맞서기 위한 방어 체계를 이룹니다.