AI 퍼징: 진화하는 보안 위협과 방어 전략
퍼징(Fuzzing)은 소프트웨어 보안 취약점을 찾아내는 강력한 테스트 기법입니다. 하지만 설정의 복잡성 때문에 널리 사용되지 못했습니다. 최근 AI 기술, 특히 생성형 AI가 퍼징에 도입되면서 상황이 변화하고 있습니다. AI 퍼징은 테스트 케이스를 지능적으로 생성하고 복잡한 사용자 흐름을 자동 탐색하여 퍼징의 효율성을 높여줍니다. 그러나 동시에 AI 퍼징 기술이 공격자에게 악용될 가능성도 제기되고 있습니다.
AI 퍼징의 등장 배경
기존 퍼징은 애플리케이션에 무작위 데이터를 입력하여 예상치 못한 오류나 충돌을 일으키는 방식으로 작동했습니다. 문제는 각 애플리케이션마다 입력 형태가 달라, 테스트를 위한 준비 작업이 상당한 수작업을 필요로 한다는 점이었습니다. AI, 특히 머신러닝 기술은 이러한 문제를 해결하기 위해 등장했습니다. 머신러닝 알고리즘은 과거의 테스트 데이터를 학습하여 오류 발생 가능성이 높은 테스트 케이스를 생성하도록 돕습니다.
생성형 AI와 퍼징의 결합
생성형 AI는 기존 AI 퍼징의 한계를 뛰어넘어 더욱 복잡하고 지능적인 테스트를 가능하게 합니다. 예를 들어, 사용자가 여러 단계를 거쳐 특정 기능을 사용하는 시나리오에서, 생성형 AI는 이러한 사용자 흐름을 자동으로 탐색하고 각 단계에서 발생할 수 있는 취약점을 찾아낼 수 있습니다. 이는 과거에는 보안 전문가가 직접 수행해야 했던 복잡한 작업을 자동화하여 테스트의 효율성을 크게 향상시킵니다.
AI 퍼징의 작동 방식
AI 퍼징은 테스트 케이스 생성, 확장, 변형을 자동화하여 사용자가 도구를 더 쉽게 사용하고 유연성을 높일 수 있도록 합니다. AI는 애플리케이션의 입력 형식을 학습하고, 다양한 변형을 생성하여 잠재적인 취약점을 탐색합니다. 또한, 복잡한 사용자 시나리오를 자동으로 생성하고 실행하여 애플리케이션의 다양한 기능을 테스트할 수 있습니다.
AI 퍼징의 장점
AI 퍼징은 기존 퍼징 방식에 비해 다음과 같은 장점을 제공합니다.
* **자동화된 테스트 케이스 생성**: AI는 테스트 케이스를 자동으로 생성하고 변형하여 테스트 범위를 확장합니다.
* **향상된 효율성**: AI는 오류 발생 가능성이 높은 테스트 케이스를 우선적으로 생성하여 테스트 시간을 단축합니다.
* **복잡한 시나리오 탐색**: AI는 복잡한 사용자 시나리오를 자동으로 탐색하여 숨겨진 취약점을 찾아냅니다.
* **낮은 진입 장벽**: AI는 퍼징 도구 사용법을 단순화하여 더 많은 개발자와 테스터가 퍼징을 활용할 수 있도록 합니다.
공격자에게 악용될 가능성
AI 퍼징 기술은 방어적인 목적으로 사용될 수 있지만, 동시에 공격자에게 악용될 가능성도 있습니다. 공격자는 AI 퍼징을 사용하여 소프트웨어의 취약점을 대규모로 빠르게 찾아내고, 이를 악용한 공격을 자동화할 수 있습니다. 특히, 생성형 AI는 복잡한 공격 시나리오를 자동으로 생성하고 실행하는 데 사용될 수 있어 더욱 심각한 위협을 초래할 수 있습니다.
AI 기반 시스템 자체의 취약점
또 다른 중요한 관점은 AI 기반 시스템 자체가 공격 대상이 될 수 있다는 점입니다. AI 시스템은 비결정적인 특성 때문에 동일한 입력에 대해서도 다른 결과를 낼 수 있으며, 이는 전통적인 방법으로는 탐지하기 어려운 새로운 유형의 취약점을 만들어냅니다. 따라서 AI 시스템의 보안을 위해서는 기존의 보안 테스트 방식 외에 AI 특성을 고려한 새로운 접근 방식이 필요합니다.
AI를 활용한 방어 강화 사례
구글은 오픈소스 보안 강화를 위해 OSS-Fuzz 프로젝트에서 LLM을 활용하여 성능을 향상시키는 시도를 하고 있습니다. EY는 AI 모델을 활용하여 프리텍스팅과 프롬프트 엔지니어링을 수행하고, 사고 분석팀이 침해 사고를 추적해 얻은 최신 공격 정보를 AI로 처리하여 테스트 케이스로 재가공하는 방식을 활용하고 있습니다. 이러한 사례들은 AI를 활용하여 기존 시스템의 방어를 강화하는 가능성을 보여줍니다.
공격자들의 AI 활용 방식
공격자들은 이미 AI 기술을 빠르게 활용하고 있습니다. 러시아 해커들은 챗GPT가 공개된 지 2주도 채 되지 않아 지역 차단 우회 방법을 논의했으며, AI를 사용하여 피싱 공격을 자동화하고 악성 코드를 생성하는 사례도 보고되고 있습니다. 앤트로픽은 중국 국가 지원 조직으로 추정되는 공격자가 클로드 코드를 조작하여 전 세계 약 30곳의 표적을 대상으로 침투를 시도한 사례를 공개했습니다.
AI 퍼징의 한계와 과제
AI 퍼징은 강력한 도구이지만, 아직 해결해야 할 과제가 많습니다. AI 모델의 안전성 문제, 테스트 환경 구축의 어려움, AI 시스템의 비결정성 등은 AI 퍼징의 효과를 제한할 수 있습니다. 또한, 공격자들이 AI를 악용하는 것을 막기 위해서는 지속적인 연구와 개발이 필요합니다.
챗봇과 에이전트를 지키는 퍼징
AI 챗봇과 에이전트는 프롬프트 인젝션 공격에 취약합니다. 공격자는 악성 프롬프트를 주입하여 챗봇이 의도하지 않은 정보를 제공하거나 악성 행위를 수행하도록 유도할 수 있습니다. 이러한 공격을 방어하기 위해서는 AI 엔지니어가 가드레일을 설계하고, 퍼징을 통해 가드레일의 우회 가능성을 테스트해야 합니다.
지속적인 진화만이 해법
AI 퍼징은 소프트웨어 보안 테스트의 새로운 가능성을 열어주고 있지만, 동시에 새로운 위협을 제기하기도 합니다. AI 기술의 발전 속도를 따라잡기 위해서는 지속적인 연구와 개발, 그리고 공격자와 방어자 간의 끊임없는 경쟁이 필요합니다. AI 퍼징은 단순한 도구가 아니라, 끊임없이 진화하는 보안 환경에 적응하기 위한 필수적인 전략이 될 것입니다.
맺음말
AI 퍼징은 보안 분야에 혁신적인 변화를 가져오고 있지만, 동시에 새로운 도전 과제를 제시합니다. AI 기술의 발전과 함께 AI 퍼징 기술 역시 계속해서 발전할 것이며, 이에 대한 지속적인 관심과 투자가 필요합니다. AI 퍼징을 효과적으로 활용하기 위해서는 공격과 방어 양쪽 모두에 대한 깊이 있는 이해와 꾸준한 노력이 필수적입니다.
