메타의 CyberSecEval 3에서 제시하는 무기화된 LLMs에 대응하기 위한 5가지 주요 전략

메타의 CyberSecEval 3: 대형 언어 모델을 위한 사이버 보안 강화

무기화된 대형 언어 모델(LLM)이 위험한 도구로 진화함에 따라, 메타는 AI 모델의 사이버 보안 위험 및 역량을 평가하는 새로운 기준인 CyberSecEval 3을 도입했습니다. 메타 연구팀은 “CyberSecEval 3는 제3자와 애플리케이션 개발자 및 최종 사용자에 대한 위험이라는 두 가지 주요 범주를 포함해 총 여덟 가지의 위험을 평가합니다. 이번 버전은 자동화된 소셜 엔지니어링, 수동 사이버 작전의 스케일링, 자율 공격 작전 등 공격 보안 능력에 초점을 맞춘 새로운 영역을 추가하여 이전 작업을 확장했습니다.”라고 설명합니다.

취약점 탐지: CyberSecEval 3의 역할

메타의 CyberSecEval 3 팀은 Llama 3을 핵심 사이버 보안 위험에 대해 테스트하여 자동화된 피싱 및 공격 전술과 관련된 취약점을 드러냈습니다. 이들은 CodeShield 및 LlamaGuard 3과 같은 모든 자동화 구성 요소와 보호 조치를 공개하여 투명성과 커뮤니티 피드백을 강조합니다. 무기화된 LLM의 위협에 대응하는 시급한 필요성이 강조되며, 악의적인 LLM 전술의 급격한 발전 속도는 많은 기업과 보안 리더가 효과적으로 대응하는 데 어려움을 겪고 있음을 보여줍니다. 메타의 종합 보고서는 이러한 증가하는 위협에 대한 선제적 조치의 필요성을 잘 설명합니다.

중요한 발견 중 하나는 Llama 3이 “중간 정도의 설득력 있는 다단계 스피어 피싱 공격”을 생성할 수 있다는 것으로, 이는 더 큰 규모와 영향력을 암시합니다. 강력한 Llama 3 모델은 오류 위험을 줄이기 위해 공격 작전에서 상당한 인간 감독이 필요합니다. 이 보고서는 자원이 부족한 소규모 조직이 Llama 3의 자동화된 피싱 능력에 특히 취약할 수 있음을 경고합니다.

무기화된 LLM 대응 전략

무기화된 LLM이 초래하는 위험에 대응하기 위해 조직은 CyberSecEval 3 프레임워크를 바탕으로 다음과 같은 전략을 구현할 수 있습니다:

1. LlamaGuard 3 및 PromptGuard 배치: 이러한 도구를 사용하여 AI 관련 위험을 최소화합니다. 메타의 연구 결과에 따르면 LLM, 특히 Llama 3는 악의적인 코드나 스피어 피싱 콘텐츠를 의도치 않게 생성할 수 있습니다. 보안 팀은 이러한 모델의 오용을 방지하기 위해 LlamaGuard 3 및 PromptGuard에 신속하게 익숙해져야 합니다.

2. 인간 감독 강화: 연구 결과는 LLM이 여전히 상당한 인간의 지도가 필요하다고 보여줍니다. 해킹 시뮬레이션에서 인간 개입 없이 성능이 크게 향상되지 않았다는 결과가 나왔습니다. 특히 침투 테스트와 같은 고위험 환경에서는 AI 출력을 면밀히 모니터링하는 것이 중요합니다.

3. 피싱 방어 강화: Llama 3의 설득력 있는 스피어 피싱 캠페인을 자동화하는 능력을 고려할 때, 조직은 방어를 강화해야 합니다. AI 탐지 도구는 고급 모델이 생성한 피싱 시도를 효과적으로 식별하고 무력화할 수 있으며, 성공적인 공격의 가능성을 줄이는 데 도움이 됩니다.

4. 지속적인 보안 교육에 투자: 무기화된 LLM의 급속한 발전에 따라 보안 팀의 지속적인 교육이 필수적입니다. 방어 및 레드 팀 활동 모두에 대해 LLM에 대한 지식을 습득한 팀이 AI 기반 위협에 대한 회복력을 유지하는 데 중요합니다.

5. 다층적 보안 접근법 채택: 메타의 연구에 따르면 AI 기반 인사이트와 전통적인 보안 조치를 결합하면 다양한 위협에 대한 방어를 강화할 수 있습니다. 불안전한 코드 배포를 방지하기 위해 정적 및 동적 코드 분석과 AI 인사이트를 통합하는 것이 필수적입니다.

결론

메타의 CyberSecEval 3 프레임워크는 LLM의 무기화에 대한 이해를 심화하고 보안 리더를 위한 실행 가능한 전략을 제공합니다. LLM을 활용하는 조직은 이러한 프레임워크를 보다 폭넓은 사이버 보안 전략에 통합하여 위험을 효과적으로 완화하고 AI 기반 공격으로부터 시스템을 보호해야 합니다. 고급 가드레일, 인간 감독, 피싱 방어, 지속적인 교육 및 다층적 보안 조치에 중점을 두어 조직은 evolving 환경에서 더 나은 보호를 받을 수 있습니다.