N-day 취약점 공격에 미치는 LLM의 영향 측정

기존 사이버 보안 위협의 상당 부분은 이미 공개되었으나 패치가 적용되지 않은 N-day 취약점에서 발생한다. 공격자들은 패치 전후의 코드를 비교하는 patch diffing을 통해 취약점을 찾아내며, 과거에는 이 과정에 숙련된 전문가의 시간이 많이 소요되었다.

최근 연구에 따르면 LLM은 이러한 취약점 분석 및 공격 코드 개발의 병목 현상을 제거하고 있다. Anthropic의 최신 모델인 Claude Mythos Preview는 다음과 같은 성과를 보였다.

• Firefox 보안 패치 18개를 대상으로 8개의 실행 가능한 코드 실행(code-execution) 익스플로잇을 자율적으로 생성
• Windows 커널 패치 21개를 대상으로 저권한 사용자를 SYSTEM 권한으로 상승시키는 8개의 익스플로잇 체인 생성

이러한 결과는 보안 모델의 안전장치를 해제할 경우 일반 모델도 익스플로잇을 생성할 수 있음을 시사한다. 따라서 기업과 개발자는 패치 적용 속도를 높여 patch gap(패치 출시와 적용 사이의 공백)을 최소화해야 한다.