생성형 인공지능을 활용한 네트워크 위협 분석 = Network Threat Analysis Using Generative Artificial Intelligence

국문 초록 (Abstract)

본 논문은 빠르게 변화하는 사이버 위협 환경에서 기존 네트워크 침입 탐지 시스템 (NIDS)이 직면한 구조적 한계, 즉 제로데이(Zero-Day) 공격에 대한 취약성, 높은 오탐률, 그리고 데이터 희소성 문제를 극복하기 위한 유연하고 혁신적인 대안을 제시한다. 기존의 시그니처 기반 및 머신러닝(ML) 기반 이상 행위 탐지 기법은 신종 위협의 변형 패턴이나 데이터 부족으로 인해 탐지 모델의 일반화 능력이 저하되는 실무적 한계를 가진다.
이에 본 연구는 벡터 데이터베이스(Vector Database)와 대규모 언어 모델 기반 생성형 인공지능(LLM)을 결합한 적응형 하이브리드 위협 분석 프레임워크를 제안한다. 제안된 방법론은 네트워크 트래픽 데이터를 고차원 임베딩(Embedding)으로 변환하여 벡터 데이터 베이스에 저장하고, 이를 통해 실시간 유사도 검색 기반의 신속하고 유연한 위협 분류를 수행한다. 특히, LLM은 레이블이 없는 비정상 트래픽에 대한 심층 행위 분석을 수행하여, 단순 패턴 매칭의 한계를 넘어 복잡하고 미묘한(subtle) 위협 행위의 맥락을 유연하게 해석하고 설명하는 핵심 역할을 담당한다. 이 하이브리드 결합 기법은 기존 학습 데이터에 존재하지 않는 신종 및 변형된 공격 유형에 대한 뛰어난 적응력과 탐지 성능을 제공하며, 실험 결과 기존 최신 ML 기반 NIDS 대비 탐지 정확도 및 오탐률 측면에서 뚜렷한 성능 향상을 입증하였다. 이는 실질적인 사이버 보안 운용 환경에서 탐지 시스템의 효용성을 극적으로 개선하는 학술적 및 실무적 기여를 제공한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This paper presents a flexible and innovative alternative to overcome the structural limitations of existing Network Intrusion Detection Systems (NIDS) in a rapidly evolving cyber threat landscape: vulnerability to zero-day attacks, high false positive rates, and data scarcity. Existing signature-based and machine learning (ML)-based anomaly detection techniques suffer from practical limitations, such as reduced generalization capabilities due to variations in new threat patterns and data insufficiency.
In response, this study proposes an adaptive hybrid threat analysis framework that combines a vector database and large-scale language model-based generative artificial intelligence (LLM). The proposed methodology transforms network traffic data into high-dimensional embeddings and stores them in a vector database, enabling rapid and flexible threat classification based on real-time similarity search. Specifically, LLM performs in-depth behavioral analysis of unlabeled anomalous traffic, transcending the limitations of simple pattern matching to flexibly interpret and explain the context of complex and subtle threat behavior. This hybrid combination technique offers outstanding adaptability and detection performance for new and modified attack types do not present in existing training data. Experimental results demonstrate significant performance improvements in detection accuracy and false positive rates compared to existing state-of-the-art ML-based NIDS. This provides academic and practical contributions that dramatically improve the effectiveness of detection systems in real-world cybersecurity operational environments.

목차 (Table of Contents)

• I. 서론 1
• 1.1 연구의 배경 및 문제 제기 1
• 1.2 기존 네트워크 침입 탐지 시스템(NIDS)의 한계 분석 1
• 1.3 논문의 주요 기여 2
• 1.4 논문의 구성 2
• Ⅱ. 관련 연구(Related Work) 3
• 2.1 네트워크 침입 탐지 시스템(NIDS) 연구 동향 3
• 2.1.1 시그니처 기반 탐지 연구 3
• 2.1.2 ML, DL 기반 이상 탐지 연구 3
• 2.1.3 기존 연구의 한계 4
• 2.2 벡터 데이터베이스(Vector Database) 기반 탐지 기술 연구 4
• 2.2.1 벡터 임베딩 및 유사도 검색 원리 4
• 2.2.2 보안 분야 적용 사례 4
• 2.3 생성형 AI 및 대규모 언어 모델(LLM) 활용 연구 5
• 2.3.1 합성 공격 데이터 생성 기술 5
• 2.3.2 LLM 기반 보안 운영 자동화 및 지능형 분석 5
• 2.4 본 연구의 차별성 6
• Ⅲ. 제안 방법론 (Proposed Methodology) 7
• 3.1 적응형 하이브리드 위협 분석 7
• 3.1.1 벡터 기반 실시간 탐지 프로세스 8
• 3.1.1.1 학습 및 벡터 데이터베이스 구축 8
• 3.1.1.2 실시간 트래픽 벡터화 및 유사도 검색 8
• 3.1.1.3 위협 판단 및 분류 9
• 3.2 LLM 기반 위협 맥락 분석 및 설명력 확보 LLM 기반 위협 맥락 분석 및 설명력 확보 10
• 3.2.1 RAG 기반 맥락 정보 검색 및 증강 10
• 3.2.2 LLM을 활용한 추론 및 설명 생성 10
• 3.3 지능형 피드백 루프 11
• 3.3.1 보안 관제팀의 피드백 수집 및 검증 11
• 3.3.2 동적 벡터 데이터베이스 업데이트 11
• 3.3.3 LLM 프롬프트 및 임베딩 모델 최적화 11
• 3.4 제안 플랫폼 구성도 12
• 3.5 주요 생성형 모델 아키텍처 12
• 3.5.1생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GANs) 13
• 3.5.2대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs) 13
• 3.5.3변분자동 인코더(Variational Autoencoders, VAEs) 13
• 3.5.4확산 모델(Diffusion Models) 14
• Ⅳ. 실험 및 결과(Experimentation and Results) 15
• 4.1 모의 시험 방안 15
• 4.1.1 모의 실험 환경구성 방안 15
• 4.1.2 하드웨어 환경 18
• 4.2 생성형 인공지능 학습 과정 18
• 4.3 모의 실험 결과 및 분석 21
• 4.3.1 탐지 정확도 및 오차율 분석(Accuracy & FPR) 22
• 4.3.2 신종/변종 공격에 대한 일반화 능력 분석(Recall & F1-Score) 23
• 4.3.3 실시간 탐지 지연 시간 분석(Latency) 23
• 4.3.4 실험결과 23
• Ⅴ. 결론 25
• 참고문헌 27
• 외국어초록(Abstract) 29