Cloudflare, AI 기반 WAF 테스트로 SSRF 및 CMDi 우회 취약점 발견

Cloudflare가 프런티어 AI 모델을 적응형 공격자로 활용하여 **Web Application Firewall(WAF)**의 동적 보안 테스트를 진행했다. 이 프로젝트는 LLM이 인코딩, 요청 구조, 전달 방식을 변형하고 실시간 응답을 바탕으로 공격 페이로드를 반복 개선하는 커스텀 하네스를 사용했다. 정적 분석과 달리 기계 속도로 인간과 유사한 적응을 모방했으며, Cross-Site Scripting(XSS), Command Injection(CMDi), Server-Side Request Forgery(SSRF), Path Traversal/LFI, Log Injection 등 6가지 공격 범주에 초점을 맞췄다.

테스트 프레임워크는 라이브 WAF 구성에서 45개 시나리오를 실행해 1,107건의 변형 시도를 생성했다. LLM은 HTTP 응답만 관찰할 수 있었고 내부 WAF 규칙이나 ID에는 접근할 수 없었다. 오탐지 및 비악성 요청을 걸러내는 엄격한 트리아지 과정을 거쳐 49건의 유효한 발견 사항이 남았다. 특히 이 중 48건이 CMDi와 SSRF 범주에 집중되어, 적응형 AI가 기존 보호 장치를 우회하는 데 있어 다른 벡터보다 이 영역에서 더 효과적임을 드러냈다.

이러한 발견 사항은 Cloudflare의 Managed Rules 업데이트에 직접 반영됐다. 엔지니어들은 비표준 호스트 표현 등 우회 기술을 분석해 새로운 탐지 로직을 개발했다. 7월 21일 배포된 Managed Rules에는 다음이 포함됐다:

• SSRF - Obfuscated Host: 후행 점(trailing dots) 등 비표준 호스트 인코딩을 사용해 내부 주소를 숨기는 요청을 타겟팅하는 신규 규칙
• SSRF - Restricted Protocol: 제한된 프로토콜 사용 시도를 탐지하는 신규 규칙
• SSRF - Cloud: 클라우드 메타데이터 서비스 커버리지를 개선하기 위해 업데이트된 규칙

이번 테스트는 LLM이 다양한 공격 벡터를 생성하는 데 효과적이지만, 인간 검증이 여전히 필수적임을 시사했다. AI가 생성한 많은 시도는 무해하거나 대상에 도달하지 못해 다단계 트리아지 과정이 필요했다. Cloudflare는 WAF가 방어의 한 계층일 뿐임을 강조하며, 고객에게 Managed Rules 활성화, Attack Signature Detection 고려, 그리고 애플리케이션 패치 적용을 권장했다. WAF 우회는 여전히 취약한 애플리케이션이 있어야 성공할 수 있기 때문이다.