사이버 네트워크 작전 환경은 점차 복잡성과 위협의 다양성이 증가함에 따라, 기존의 전문가 기반 수작업 중심 위협 분석 및 대응 방식만으로는 업무 수행의 비효율성이 존재한다. 본 연구는 대규모 언어모델인 LLM(Large Language Model)을 기반으로 한 지능형 보안 에이전트(Intelligent Security Agent)의 네트워크 작전 적용 방법론을 제안한다. 지능형 보안 에이전트는 사이버 자산 대상의 취약점 분석 결과에 기반하여 위협 모델링을 수행하며, 입력된 자산 정보를 바탕으로 모의침투(Penetration Testing)를 위한 공격 트리(Attack Tree)와 전술, 기술, 절차를 의미하는 TTP(Tactics, Techniques, and Procedures)를 생성한다. 이를 기반으로 TARA(Threat Analysis and Risk Assessment) 기반 위험도 평가를 통해 사이버 네트워크 작전에 활용할 수 있는 최적의 위협 시나리오를 제시하여, 실무자가 신속하게 의사결정을 수행할 수 있도록 지원한다. 본 연구에서는 에이전트 기반 사이버 네트워크 환경 분석을 통해 제안하는 LLM 기반 보안 에이전트의 구조적 적용 가능성을 검토하였으며, 이를 통해 사이버 네트워크 작전에서의 효율적 위협 분석 및 위험 평가와 대응 전략 지원이 가능함을 보인다. 본 연구는 LLM을 활용한 사이버 자산 대상 보안 운용 체계의 새로운 접근 방식을 제시하며, 향후 실증적 검증 및 다양한 작전 환경에서 모듈화된 에이전트 확장을 통해 보안 자동화 수준을 고도화하고자 한다.
Kim et al. (Sat,) studied this question.