실제 악성코드 캠페인에서 대규모 언어 모델의 악성 코드 난독화 해제 능력 평가

Core Concepts

대규모 언어 모델(LLM)은 실제 악성코드 캠페인에서 사용되는 난독화된 PowerShell 스크립트를 효율적으로 해독할 수 있다.

Abstract

이 연구는 대규모 언어 모델(LLM)의 악성 코드 난독화 해제 능력을 실제 악성코드 캠페인 데이터를 사용하여 평가합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다: 악명 높은 Emotet 악성코드 캠페인에서 수집한 2,000개의 난독화된 PowerShell 스크립트를 사용하여 4개의 최신 LLM 모델의 성능을 평가했습니다. OpenAI의 GPT-4가 가장 우수한 성능을 보였으며, 69.56%의 URL을 정확하게 추출했습니다. 구글의 Gemini Pro는 36.84%, Code Llama는 22.13%, Mixtral은 11.59%의 정확도를 보였습니다. 도메인 수준에서 보면 성능이 더 향상되었는데, GPT-4는 88.78%, Gemini Pro는 54.14%, Code Llama는 35.56%, Mixtral은 30.28%의 정확도를 보였습니다. 그러나 일부 LLM 모델에서는 많은 허구적인 도메인이 생성되는 문제가 발견되었습니다. 이는 LLM의 한계를 보여주며, 이를 해결하기 위한 추가 연구가 필요합니다. 이 연구 결과를 바탕으로 LLM을 기존 악성코드 분석 파이프라인에 통합하는 방안을 제안했습니다. LLM은 기존 도구의 한계를 보완하고 자동화된 위협 정보 추출을 가능하게 할 것입니다.

Stats

2,000개의 난독화된 PowerShell 스크립트에서 총 2,869개의 고유한 URL이 추출되었습니다. 이 URL들은 2,512개의 고유한 도메인에 속합니다.

Quotes

"LLMs do not simply generate code or superficially understand its context. Our extensive results clearly show their ability to process it, identify the relevant parts, and operate on them." "While this is very relevant for LLMs provided as cloud-based services, the same does not apply to local LLMs. Indeed, the disparity among the two flavours of LLMs is so grave that they could be considered inefficient for this task."

Key Insights Distilled From

Assessing LLMs in Malicious Code Deobfuscation of Real-world Malware Campaigns

by Constantinos... at arxiv.org 05-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.19715.pdf

Deeper Inquiries

LLM의 성능 향상을 위해 어떤 방식으로 훈련 데이터와 방법론을 개선할 수 있을까?

LLM의 성능을 향상시키기 위해서는 먼저 훈련 데이터의 품질과 다양성을 개선해야 합니다. 악성 코드 분석에 특화된 데이터셋을 사용하여 LLM을 훈련시키면 모델이 실제 시나리오에 더 적합한 결과를 도출할 수 있습니다. 또한, 훈련 데이터의 라벨링을 정확하게 수행하여 모델이 올바른 판단을 내릴 수 있도록 해야 합니다. 방법론 측면에서는 fine-tuning 및 transfer learning과 같은 기술을 활용하여 특정 작업에 모델을 더 적합하게 조정할 수 있습니다. 또한, adversarial training을 통해 모델이 새로운 환경에서도 견고하게 동작할 수 있도록 향상시킬 수 있습니다.

LLM이 생성한 허구적인 도메인 정보를 어떻게 효과적으로 필터링할 수 있을까?

LLM이 생성한 허구적인 도메인 정보를 필터링하기 위해서는 추가적인 검증 및 확인 절차가 필요합니다. 먼저, 생성된 도메인 정보를 실제 데이터베이스와 비교하여 유효성을 검증할 수 있습니다. 또한, 특정 패턴이나 특징을 감지하여 실제 도메인과 일치하는지 확인하는 과정을 추가할 수 있습니다. 이를 통해 모델이 허구적인 정보를 생성하는 경향을 줄일 수 있습니다. 또한, 모델의 출력에 대한 신뢰도를 측정하고 임계값을 설정하여 신뢰도가 낮은 정보는 걸러내는 방법도 효과적일 수 있습니다.

LLM을 활용한 악성코드 분석 자동화 기술이 발전하면 향후 사이버 보안 분야에 어떤 영향을 미칠 것으로 예상되는가?

LLM을 활용한 악성코드 분석 자동화 기술이 발전하면 사이버 보안 분야에 다양한 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 먼저, 악성코드 분석 및 탐지 과정이 자동화되면 보안 전문가들이 더 많은 시간을 전략적인 작업에 할애할 수 있게 될 것입니다. 또한, 빠르고 정확한 악성코드 탐지는 사이버 공격에 대한 대응 속도를 향상시키고 보안 위협을 신속히 식별할 수 있게 해줄 것입니다. 더 나아가, LLM을 활용한 자동화 기술은 보안 시스템의 효율성을 향상시키고 새로운 보안 취약점을 신속하게 대응할 수 있는 능력을 키울 것으로 기대됩니다. 이러한 발전은 사이버 보안 분야의 전반적인 성능과 안전성을 향상시킬 것으로 예상됩니다.