[국내보안뉴스] 생성형 AI가 만든 악성코드도 추적… 샌즈랩, ‘VB 2026’서 AI 변종 분석 연구 성과 공개
· 2026-10-15 22:00
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국내 사이버 보안 기업 샌즈랩이 스페인 세비야에서 열린 국제 보안 컨퍼런스 ‘바이러스블러틴 2026(VB 2026)’에서 생성형 AI 기반 변종 악성코드 분석 연구 성과를 공개했습니다. 이번 연구의 핵심은 생성형 AI로 자동 변형된 악성코드 내부에서 특정 AI 모델별 고유한 코드 작성 흔적을 발견하고, 이를 토대로 변종 악성코드의 근원을 정밀 추적할 수 있는 기술적 근거를 마련했다는 점입니다.
최근 공격자들이 생성형 AI를 활용해 대량의 변종 악성코드를 손쉽게 생성함에 따라 기존의 패턴 기반 보안 솔루션이 무력화되는 위협이 전 세계적으로 확대되고 있습니다. 샌즈랩의 이번 연구는 AI를 악용하는 신종 사이버 공격 생태계 전반에 대응할 수 있는 고도화된 위협 인텔리전스(CTI) 기반을 제시했다는 점에서 글로벌 보안 업계의 큰 주목을 받았습니다.
기업 보안 담당자들은 향후 AI가 자동 생성하는 위협에 대비해 기존 시그니처 중심의 탐지 체계를 AI 기반 행동 분석 및 프로파일링 솔루션으로 고도화해야 합니다. 또한, 글로벌 위협 인텔리전스 공유 네트워크를 적극 활용해 신종 AI 변종 악성코드의 프로파일링 정보를 조기에 확보하고 예방 중심의 보안 프레임워크를 구축하는 것이 중요합니다.
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생성형 AI로 악성코드를 난독화하고 난립시키는 시대라 정적 분석 알고리즘의 고도화가 절실한 시점입니다.
LLM이 생성한 코드 역시 특정 모델 고유의 보일러플레이트나 구문 스타일 패턴(Fingerprint)을 남긴다는 점을 역이용한 분석 접근법이 매우 인상적이네요.
앞으로 SecOps 파이프라인이나 CI/CD 보안 검사 로직을 설계할 때, 이러한 AI 모델별 코드 생성 특성을 추적하는 패치 및 가시성 확보 체계를 적극 검토해야겠습니다.
생성형 AI를 활용한 악성코드 개발이 대세가 되면서, LLM 고유의 코드 작성 패턴이 새로운 추적 인자가 되는 흐름은 매우 흥미롭습니다. 하지만 레드팀 관점에서 보면, 공격자들 역시 이러한 AI 모델별 지문(Fingerprint)을 지우거나 난독화하여 분석을 교란하는 후처리 기법을 신속히 도입할 것입니다. 결국 탐지를 회피하기 위해 프롬프트를 다변화하고 로컬 커스텀 모델을 활용해 흔적을 무력화하는 한 단계 진화된 공격 체인이 등장할 것으로 보입니다.
생성형 AI가 악성코드 변종 생성을 가속화하며 기존 탐지 체계를 우회하는 리스크가 현실화되고 있습니다. 이러한 최신 연구 성과를 바탕으로 우리 조직 또한 AI 기반 사이버 위협 인텔리전스(CTI)를 SOC 운영 정책에 적극 연계해야 합니다. 공격자의 AI 활용 속도에 맞추어 보안 거버넌스를 재정비하고 선제적 대응 체계를 고도화하겠습니다.