케임브릿지 대학교 연구진, 네트워크 전반에 걸쳐 적응하는 AI 웜 구축

토론토 대학교, 벡터 연구소, 케임브릿지 대학교 연구진이 고정된 취약점 목록 없이도 스스로 타깃을 분석하고 공격 전략을 수립하는 **자율형 AI 기반 웜(Worm)**의 개념 증명(PoC)에 성공했습니다.

이 웜은 감염된 기기에서 직접 구동되는 **오픈웨이트 소형 언어모델(LLM)**을 활용합니다. 새로운 제로데이 취약점을 찾을 필요 없이, 기존의 알려진 취약점이나 설정 오류를 실전에서 지능적으로 활용하는 것이 특징입니다.

주요 특징 및 성능:

• 자율적 추론 및 대응: 런타임에 보안 권고문을 읽어 최신 취약점에 대응하는 익스플로잇을 제작하며, 실패 시 스스로 소스 코드를 수정(예: IP 차단 목록 제거, VM 탐지 로직 수정)하여 공격을 재시도합니다.
• 자원 하이재킹: 감염된 기기 중 GPU가 탑재된 장치의 연산 자원을 탈취하여 LLM을 로컬에서 실행하며, 저사양 IoT 기기는 네트워크 상류의 GPU 노드로 쿼리를 라우팅하여 처리합니다.
• 실험 결과: 33개의 호스트로 구성된 테스트 환경에서 약 62%의 감염 및 전파율을 기록했습니다.

연구진은 이 기술의 위험성을 인지하여 구체적인 운영 세부 사항은 논문에서 제외했으며, 방어책으로 AI 기반 자동화 모의 침투 도구 활용과 제로 트러스트(Zero-trust) 및 마이크로 세그멘테이션(Micro-segmentation) 기반의 네트워크 분할을 강조했습니다.