GPT가 사이버 공격을 미리 감지한다고?
AI가 들려주는 사이버 위협 조기경보 시스템
사이버 공격은 더 이상 영화 속 이야기만이 아니다. 병원 시스템이 멈추고, 정부 사이트가 마비되며, 한 국가의 인프라 전체가 타깃이 되는 일이 현실에서 벌어진다. 이런 위협을 조금이라도 빨리 감지하고 대응할 방법은 없을까?
미국 Coeus 연구소의 파힘 수피(Fahim Sufi)는 이에 대한 해답을 GPT에서 찾았다. GPT? 바로 챗GPT의 근간이 되는 AI 기술이다. 이번 연구에서는 GPT를 활용한 사이버 위협 평가 시스템을 제안하며, 뉴스 기사 속 위협 징후를 자동으로 분석해 보안 경보를 울리는 지능형 시스템을 구현했다.
GPT가 사이버 공격을 읽는 법
뉴스로 시작해, 지능형 보안 인사이트로 완성하다
이 시스템은 무려 44개의 전 세계 주요 뉴스 포털(BBC, CNN 등)에서 사이버 관련 기사 9018건을 수집해 분석했다. 그냥 읽는 게 아니라, GPT가 다음과 같은 절차를 거쳐 정교하게 처리한다.
1. 데이터 수집: 뉴스 기사들을 RSS, API, 웹스크래핑으로 실시간 수집
2. 텍스트 전처리 및 분류: GPT를 통해 기사에서 핵심 정보(공격 유형, 산업군, 국가 등) 추출
3. 지식 그래프 생성: 어떤 산업에 어떤 공격이 집중되는지를 시각적으로 표현
4. 클러스터링: 유사한 사건들을 묶어 패턴 분석
5. 이상 탐지: 갑작스러운 공격 급증을 포착해 경고
이 모든 과정을 완전히 자동화했고, 그 정확도는 F1-score 기준 0.998, 즉 거의 완벽에 가깝다!
 |
| GPT 기반의 의미론적 분류, 지식 그래프 구축, 군집화, 회귀 분석, 그리고 이상 징후 탐지를 활용하는 제안된 사이버 위협 분석 시스템의 개념 다이어그램. |
어떤 결과가 나왔나?
1. 지식 그래프로 본 위협 지도
정보통신, 정부, 금융, 의료 산업이 가장 많은 공격을 받았다. 공격 방식은 APT(지능형 지속 공격), 제로데이 취약점, 랜섬웨어 등이 상위권. 이 관계를 **지식 그래프**로 그려보면, 서로 얽힌 위험의 복잡성이 한눈에 드러난다.
2. 통계로 보는 위험 요인
회귀 분석을 통해 어떤 요소가 심각한 공격으로 이어지는지 분석했는데:
* 산업군: 중요 인프라(Critical Infrastructure) → 심각도 +1.08
* 공격 유형: APT → +0.74, 제로데이 → +0.52
* 국가: 이란 → +0.66, 우크라이나 → +0.59
즉, 특정 국가·산업군·공격 유형 조합에서 위험이 훨씬 더 커진다는 사실이 통계적으로 입증됐다.
3. 클러스터링으로 본 위협 시나리오
5가지 주요 시나리오(클러스터)를 도출했는데, 그중 가장 심각한 것은 APT와 제로데이 공격이 여러 국가를 동시에 타격하는 유형이었다.
4. 이상 탐지로 경고 시점 포착
CNN과 스펙트럼 변환 기법을 활용해 2024년 7월 19일 등 이례적인 공격 급증일을 6번 포착했다. 실제 공격이 급증했던 날을 정확히 잡아냈다는 점에서, 이 시스템의 실효성이 입증됐다.
 |
| 전반적인 데이터 수집, 준비/특성 추출, 저장, 분석, 그리고 시각화의 워크플로 다이어그램. |
단순한 분류기를 넘어서: 실전형 AI 보안 도우미
이 시스템은 단순히 기사 분류를 넘어서, 보안팀에게 실질적 인사이트를 제공한다. 어떤 산업이 가장 위협받는지, 어떤 공격이 언제 급증하는지, 어떤 조합이 심각한 영향을 미치는지—all 자동화된 시각화로 한눈에 보여준다.
GPT가 단순히 “말 잘하는 AI”에서 벗어나, 위협을 감지하고, 예측하고, 경고하는 보안 조수로 진화한 것이다.
미래는? 더 많은 언론, 더 똑똑한 AI
물론 한계도 있다. 지금은 15개 산업군과 15개 공격 유형으로 범주가 정해져 있지만, 앞으로는 더 유연하게 ‘새로운 위협’을 실시간으로 파악하는 쪽으로 진화할 예정이다. 언론 외에도 SNS나 다크웹까지 데이터 출처를 넓힌다면, 보안 예지력은 더욱 강력해질 것이다.
키워드:
#GPT보안 #사이버위협감지 #지식그래프 #이상탐지 #APT공격
출처 논문:
Sufi, F. *A GPT-Based Approach for Cyber Threat Assessment*. AI 2025, 6, 99.