[GeekNews 요약] 토론토 대학교 연구진, LLM 기반 자율 AI 웜 개발 및 시연
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설명
토론토 대학교, 벡터 연구소, 케임브리지 대학교 연구진이 LLM을 활용하여 스스로 네트워크를 탐색하고 공격 전략을 수립하는 AI 웜의 개념 증명(PoC)을 성공적으로 구축했습니다. 이 웜은 고정된 공격 목록에 의존하지 않고, 각 대상 시스템을 분석하여 실시간으로 공격 방법을 생성하며, 이는 기존 사이버 보안 패러다임에 새로운 도전 과제를 제시합니다.
이번 연구는 2026년 6월 3일 Help Net Security에 공개되었으며, AI 기반 사이버 공격의 현실화 가능성을 보여주며 보안 업계의 긴급한 대응을 촉구하고 있습니다.
이 웜은 공개되었으나 아직 패치되지 않은 취약점, 잘못된 설정, 반복적인 약점 등을 표적으로 삼아 작동하며, 제로데이 공격 능력이 없더라도 알려진 취약점을 다양한 환경에 적용할 수 있는 AI 모델의 능력을 입증했습니다.
### 배경 설명
최근 몇 년간 인공지능(AI), 특히 대규모 언어 모델(LLM)의 발전은 다양한 산업 분야에 혁신을 가져왔습니다. 사이버 보안 분야에서도 AI는 위협 탐지, 취약점 분석, 자동화된 방어 시스템 구축 등에 활용될 가능성이 높게 점쳐져 왔습니다. 그러나 이번 연구는 AI가 공격적인 목적으로도 활용될 수 있으며, 기존의 방어 체계를 우회할 수 있는 새로운 유형의 위협을 만들어낼 수 있음을 명확히 보여줍니다.
과거의 웜은 미리 정의된 취약점 목록이나 고정된 공격 패턴에 의존했습니다. 하지만 이 연구에서 개발된 AI 웜은 '추론' 능력을 갖추고 있어, 각기 다른 환경의 시스템을 만나면 해당 시스템의 특성을 분석하고 최적의 공격 경로를 실시간으로 생성합니다. 이는 마치 인간 해커가 시스템을 분석하고 전략을 세우는 과정과 유사합니다. 특히, LLM을 감염된 기기 내에서 직접 실행하고, 필요시 GPU 자원을 활용하는 방식은 기존의 클라우드 기반 AI 플랫폼에 의존하는 방식과는 차별화됩니다.
이러한 접근 방식은 '오픈 웨이트(open-weight)' 모델의 잠재적 위험성을 부각합니다. 공격자가 로컬 실행 환경을 완전히 제어할 수 있다면, 상용 AI 플랫폼에 내장된 안전 장치나 제어 기능이 무력화될 수 있습니다. 이는 AI 모델의 접근성이 높아짐에 따라 사이버 보안 위협의 진입 장벽이 낮아질 수 있음을 시사합니다.
### 1. AI 기반 자율 웜의 작동 방식
연구진이 개발한 AI 웜은 고정된 공격 목록을 사용하지 않습니다. 대신, 각 대상 시스템을 만나면 해당 시스템의 취약점, 잘못된 설정, 반복적인 약점 등을 분석합니다. 이 과정에서 웜은 이미 감염된 기기에 설치된 소규모 LLM을 활용하여 실시간으로 공격 전략을 수립하고 실행합니다. 웜은 공개되었으나 패치되지 않은 취약점을 주로 표적으로 삼으며, 새로운 제로데이 취약점을 발견할 필요 없이 알려진 취약점을 다양한 환경에 적용하는 능력을 보여줍니다.
실험은 33개의 호스트(Linux 서버, Windows 머신, IoT 장치 포함)로 구성된 격리된 테스트 네트워크에서 7일간 진행되었습니다. 총 15회의 독립적인 실행 결과, 웜은 평균적으로 31.3개의 취약점을 정확히 식별하고, 23.1개의 호스트를 권한 상승 수준까지 공격했으며, 20.4개의 호스트로 전파되었습니다. 또한, 웜은 런타임 시 공개된 보안 권고 사항을 읽고 이를 바탕으로 작동하는 익스플로잇을 생성하여, 모델 학습 시점 이후에 공개된 취약점(Copy Fail, Dirty Frag, Marimo RCE 등)까지도 성공적으로 악용하는 능력을 보였습니다.
### 2. 자가 복구 및 적응 능력
이 AI 웜의 가장 주목할 만한 특징 중 하나는 자가 복구 및 적응 능력입니다. 웜은 예상치 못한 실패를 진단하고 해결책을 찾는 일반적인 추론 능력을 갖추고 있습니다. 예를 들어, 웜은 자신의 소스 코드에 하드코딩된 IP 차단 목록을 발견하고 이를 스스로 수정했습니다. 또한, VM 감지 체크 버그로 인해 복제본이 충돌하는 경우, 부모 웜은 대상 기기에서 해당 소스 파일을 찾아 실패하는 검사를 제거하고 재시도를 성공시켰습니다.
이러한 능력은 웜이 단순한 자동화된 스크립트를 넘어, 환경 변화에 능동적으로 대처하고 스스로를 개선할 수 있음을 보여줍니다. 이는 기존의 보안 솔루션으로는 탐지 및 대응이 더욱 어려워질 수 있음을 의미합니다.
### 3. LLM 실행 및 자원 활용
이 프로토타입 웜은 상용 AI 플랫폼에 의존하지 않습니다. 대신, 감염된 GPU 장착 기기를 탈취하여 LLM을 로컬에서 실행합니다. GPU 자원이 부족한 IoT 센서와 같은 저사양 장치는 추론 쿼리를 감염된 GPU 노드로 전달합니다. 이는 공격자가 AI 모델을 실행하기 위해 고가의 인프라를 구축할 필요 없이, 기존의 감염된 시스템 자원을 활용할 수 있음을 보여줍니다.
연구진은 프로토타입의 성공률이 44%였으며, 실패의 대부분은 잘못된 페이로드 때문이었다고 밝혔습니다. 특히 웹 애플리케이션 구조, Windows 명령 환경, 정밀한 문자열 조작이 필요한 페이로드 구문 등에서 어려움을 겪었으나, 이는 현재 세대 단일 GPU 모델의 코드 생성 능력 한계이며, 언어 모델의 발전으로 개선될 것으로 예상됩니다. 이러한 개별적인 취약점에도 불구하고, 웜의 '스웜(swarm)' 아키텍처는 병렬적이고 독립적인 추론을 통해 전체적인 결과를 달성했습니다.
### 가치와 인사이트
이번 연구는 AI, 특히 LLM이 단순한 분석 도구를 넘어 능동적이고 자율적인 공격 주체로 발전할 수 있다는 현실적인 위협을 제시합니다. 이는 사이버 보안 업계에 다음과 같은 중요한 시사점을 던집니다. 첫째, 기존의 시그니처 기반 탐지 방식만으로는 이러한 적응적이고 추론 가능한 위협에 대응하기 어렵습니다. 둘째, 오픈 웨이트 LLM의 확산과 로컬 실행 가능성은 공격의 진입 장벽을 낮추고 위협의 확산을 가속화할 수 있습니다. 셋째, AI 웜은 알려진 취약점뿐만 아니라, 런타임 시점에 공개되는 정보를 활용하여 새로운 취약점에도 대응할 수 있어 방어자의 대응 시간을 더욱 압박할 것입니다.
실무적으로는 조직들이 AI 기반 공격에 대한 대비책을 시급히 마련해야 함을 의미합니다. 이는 단순히 기술적인 방어벽 강화뿐만 아니라, 제로 트러스트 아키텍처, 마이크로 세분화, 지속적인 자동화된 침투 테스트 및 퍼징 도구 도입 등 보다 근본적인 보안 전략의 재검토를 요구합니다. 또한, AI 모델 자체의 안전성 확보 및 악용 방지를 위한 연구와 정책 마련이 병행되어야 합니다.
### 기술·메타
* **연구 기관:** University of Toronto, Vector Institute, University of Cambridge
* **발표일:** 2026년 6월 3일 (Help Net Security 기사 기준)
* **프로토타입:** 개념 증명 (Proof-of-Concept)
* **핵심 기술:** 대규모 언어 모델 (LLM), 오픈 웨이트 모델
* **테스트 환경:** 33개 호스트 (Linux 서버, Windows 머신, IoT 장치 포함)
* **연구진 접근:** 연구 결과는 보안 및 과학 당국에 공개되었으며, 프로토타입 접근은 연구자에게 제한적으로 허용될 수 있음.
### 향후 전망
AI 기반 웜의 등장은 사이버 보안의 미래를 근본적으로 변화시킬 잠재력을 지니고 있습니다. 향후에는 이러한 자율적인 AI 공격 주체들이 더욱 정교해지고, 탐지를 회피하는 능력이 향상될 것으로 예상됩니다. 규제 측면에서는 AI의 이중 용도(dual-use) 특성에 대한 논의가 활발해질 것이며, AI 개발 및 배포에 대한 윤리적, 법적 가이드라인 마련이 시급해질 것입니다.
경쟁 구도 또한 변화할 수 있습니다. AI 기반 공격 도구를 개발하는 공격 그룹과 이를 방어하기 위한 AI 기반 보안 솔루션을 개발하는 기업 간의 경쟁이 심화될 것입니다. 또한, 국가 차원에서의 AI 기반 사이버 공격 능력 확보 경쟁도 예상됩니다.
로드맵 측면에서 볼 때, LLM의 코드 생성 및 구조화된 출력 능력이 향상됨에 따라 AI 웜의 공격 성공률과 정교함은 더욱 높아질 것입니다. 이는 기존의 보안 시스템이 AI 웜의 행동 패턴을 학습하고 이에 대응하는 데 상당한 시간과 노력이 필요함을 의미합니다. 리스크는 AI 웜이 대규모 시스템을 마비시키거나 민감한 정보를 탈취하는 등 심각한 피해를 야기할 수 있다는 점이며, 기회는 이러한 위협에 대한 경각심을 높여 전반적인 사이버 보안 수준을 향상시키는 계기가 될 수 있다는 점입니다. 궁극적으로는 AI 기술의 발전과 함께 사이버 보안의 패러다임 전환이 불가피할 것입니다.
📝 원문 및 참고
- 원문: [링크 열기](https://www.helpnetsecurity.com/2026/06/03/autonomous-ai-worm-prototype/)
- GeekNews 토픽: [보기](https://news.hada.io/topic?id=30204)
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출처: GeekNews ([원문 링크](https://www.helpnetsecurity.com/2026/06/03/autonomous-ai-worm-prototype/))
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