AI 악성코드 발견 및 보안 위협 분석

AI-Generated Malware Found in the Wild

 

• 사건 개요
  • HP가 AI-생성 드로퍼를 이용한 악성 이메일 캠페인을 차단
  • 이 드로퍼는 표준 악성코드 페이로드를 전달하며, AsyncRAT이라는 정보 탈취 악성코드를 포함
  • 이 사건은 생성형 AI가 실제 악성코드 작성에 사용된 중요한 사례로, 향후 AI 기반 악성코드의 등장 가능성을 높임
• 공격 방법 분석
  • 공격자는 AES 암호화 키를 JavaScript 내에 포함한 HTML 스머글링 기술을 사용하여 탐지를 회피
  • 암호화된 HTML 첨부 파일을 통해 공격을 수행, 첨부 파일은 웹사이트처럼 보이지만 내부에 VBScript와 AsyncRAT이 포함
  • VBScript는 드로퍼 역할을 하며 레지스트리 변경, JavaScript 파일 생성 및 PowerShell 스크립트를 통해 AsyncRAT을 실행
• AI 사용 분석
  • VBScript가 주석으로 상세히 설명된 코드로, 일반적인 악성코드와 달리 구조가 깔끔하게 정리됨
  • 프랑스어로 작성된 코드로, 이는 일반적으로 악성코드 작성자들이 사용하는 언어가 아님
  • HP 연구팀은 이러한 점을 토대로 이 악성코드가 생성형 AI에 의해 작성된 것으로 추정
• 악성코드 생성의 특이점
  • 주석이 포함된 코드로, 일반적으로 악성코드는 난독화되어 분석을 어렵게 만듦
  • 공격자가 AI를 사용했기 때문에 주석을 제거하지 않았을 가능성 존재
  • AI를 사용한 악성코드 생성이 초보 공격자들에게 진입 장벽을 낮추어 주었을 가능성 제기
• 보안적 시사점
  • 초보 공격자도 AI를 통해 악성코드를 쉽게 생성할 수 있는 시대가 도래
  • 향후 AI를 활용한 악성코드 페이로드 개발이 더 고도화될 가능성이 있음
  • 생성형 AI가 악성코드 생성에 사용된 첫 명확한 사례로, 이 기술이 향후 악성코드 발전에 미치는 영향이 커질 것으로 예상
  • 악성코드 탐지 및 방어 기술에 있어 AI 사용 여부를 판단하는 방법이 새롭게 필요
• 향후 전망
  • AI 기반 악성코드는 지금보다 훨씬 고도화될 것으로 예상되며, 몇 년 내에 AI가 더 복잡하고 치명적인 악성코드를 생성할 수 있을 것
  • AI 악성코드의 등장으로 인해 보안 전문가들은 새로운 방식의 대응 전략을 마련해야 할 필요성이 높아짐