글로벌 칩 산업을 위협하는 하드웨어 트로이 목마: 인공지능으로 해결될까?
하드웨어 트로이 목마의 위협과 현실
글로벌 반도체 산업은 복잡한 공급망을 통해 연결되어 있습니다. 칩 설계, 테스트, 조립 과정이 여러 국가의 다양한 기업에 의해 수행되면서, 악성 코드가 심어진 하드웨어 트로이 목마가 삽입될 가능성이 높아지고 있습니다. 데이터 센터, 의료 장비, 심지어 국방 시스템까지 광범위하게 사용되는 칩에 이러한 위협이 숨어 있다면 심각한 문제가 발생할 수 있습니다.
인공지능 기반 하드웨어 트로이 목마 탐지 기술의 발전
미주리 대학교 연구팀은 하드웨어 트로이 목마를 97% 정확도로 탐지하는 새로운 인공지능(AI) 기반 방법을 개발했습니다. 이는 AI 기술을 활용하여 디지털 경제를 지탱하는 하드웨어 보안을 강화하는 중요한 진전입니다. 이 연구는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 악성 코드를 식별하고, 코드 분석에 대한 투명성을 높이는 데 기여합니다.
복잡한 공급망과 하드웨어 트로이 목마의 침투
현대의 컴퓨터 칩은 복잡한 글로벌 공급망을 거쳐 생산됩니다. 설계, 테스트, 조립이 여러 회사, 여러 국가에서 진행되기 때문에 트로이 목마가 생산 단계 어디든 침투할 수 있는 여지가 있습니다. 한번 심어진 트로이 목마는 활성화될 때까지 잠복해 있다가, 데이터 유출이나 장치 오류를 유발할 수 있습니다.
하드웨어 트로이 목마 탐지의 어려움과 비용
하드웨어 트로이 목마를 탐지하고 제거하는 데는 상당한 비용이 소요됩니다. 심각한 경우, 기업은 전체 제품 라인을 리콜해야 할 수도 있으며, 이는 재정적 손실과 기업 이미지 손상으로 이어집니다. 이러한 어려움을 해결하기 위해 미주리 대학교 연구팀은 PEARL이라는 시스템을 개발했습니다.
PEARL 시스템: 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 트로이 목마 탐지
PEARL은 GPT-3.5 Turbo, Gemini 1.5 Pro, Llama 3.1, DeepSeek-V2와 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 하드웨어 트로이 목마를 탐지합니다. PEARL은 제로샷, 원샷, 퓨샷 학습 전략을 통해 처음부터 학습할 필요 없이 Verilog 코드에서 트로이 목마를 식별합니다. 또한 코드 섹션이 악성으로 분류된 이유를 사람이 이해할 수 있는 설명으로 제공하여 투명성을 높입니다.
다양한 칩 벤치마크 테스트와 정확도
연구자들은 오픈 소스 및 엔터프라이즈 LLM을 결합하여 Trust-Hub 및 ISCAS 85/89 데이터 세트를 포함한 다양한 칩 벤치마크에서 모델의 적응성과 해석 가능성을 테스트했습니다. 실험 결과에 따르면 GPT-3.5 Turbo와 같은 엔터프라이즈 LLM은 알려지지 않은 하드웨어 트로이 목마를 최대 97%의 정확도로 탐지했으며, DeepSeek-V2와 같은 오픈 소스 모델은 약 91%의 정확도를 달성했습니다.
한계점과 추가 검증의 필요성
97%의 탐지율은 긍정적이지만, 여전히 탐지되지 않은 트로이 목마가 존재할 수 있다는 점을 간과해서는 안 됩니다. 칩이 금융 네트워크에서 국방 작전에 이르기까지 중요한 디지털 시스템을 뒷받침한다는 점을 고려할 때, 사소한 취약점이라도 광범위한 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 전문가들은 추가적인 수동 검증 및 테스트 없이 AI 기반 모델에만 의존하는 것에 대해 신중한 입장을 취하고 있습니다.
완벽한 탐지의 어려움과 지속적인 노력
연구진은 특히 새롭게 등장하는 트로이 목마의 정교함을 고려할 때 완벽한 탐지는 여전히 달성하기 어렵다는 점을 인정합니다. 따라서 하드웨어 트로이 목마 위협에 대한 지속적인 연구와 기술 개발이 필요합니다.
결론
인공지능 기반 하드웨어 트로이 목마 탐지 기술은 발전하고 있지만, 완벽한 보안을 보장하기에는 아직 한계가 있습니다. 글로벌 칩 산업은 지속적인 위협에 직면하고 있으며, 완벽에 가까운 탐지율을 달성하기 위한 끊임없는 노력과 함께, 다층적인 보안 접근 방식이 필수적입니다. 수동 검증, 엄격한 테스트, 그리고 최신 위협 정보 공유를 통해 하드웨어 보안을 강화해야 합니다.
