정보보안 업무에 LLM 한스푼

LLM 기술을 활용한 정보보안 업무 적용 전략

대형언어모델(LLM, Large Language Model)은 단순한 챗봇을 넘어, 보안 자동화, 로그 분석, 위협 탐지, 정책 수립 지원 등 실무 보안 영역에 깊이 활용될 수 있다.
이 글에서는 정보보안 조직 내에서 LLM을 다음 세 가지 관점으로 어떻게 활용할 수 있을지 정리한다.

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1. 기술 보안 영역

LLM은 보안 기술 분석 및 자동화에 직접 활용될 수 있는 도구적 역량을 제공한다.

{1} 활용 포인트

• 악성코드 행위 분석 요약
• 네트워크 패킷/로그 파싱 및 이상 징후 설명
• YARA, Snort, Sigma 룰 자동 생성 및 튜닝
• 리버스 엔지니어링 설명 보조
• SAST 결과 요약 및 false positive 분류 지원

{2} 적용 예시

• sandbox에서 추출한 C2 연결 로그를 LLM이 요약 및 위험도를 분류
• 공격자 명령어 내역을 LLM으로 해석하여 전파 범위 도출
• 로그 기반 IOC를 LLM이 정규표현식으로 변환하여 룰 생성 자동화

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2. 운영 및 관제 영역

보안관제센터(SOC)에서는 LLM을 분석 자동화, 의사결정 지원, 초기 triage 속도 향상에 활용할 수 있다.

{1} 활용 포인트

• 실시간 이벤트 요약 및 위험도 자동 판단
• 보안 알림 분류 및 우선순위 조정
• 티켓 내용 생성 및 대응 스크립트 제안
• L1 분석가의 초기 triage 업무 보조

{2} 적용 예시

• EDR 경보 발생 시, LLM이 알림 내용을 분석하고 의심 파일 해시를 기반으로 대응 조치 제안
• “이 경고는 과거에 어떤 사건과 유사한가?”라는 질문에 대응하여 유사 로그 추출 및 비교
• 알림 티켓 제목, 요약, 재현 방법을 자동 생성하여 보고서 품질 향상

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3. 정책 및 기획 영역

보안 정책, 컴플라이언스, 대응 시나리오 설계 등 문서 중심의 보안업무에서도 LLM의 활용도가 높아지고 있다.

{1} 활용 포인트

• 개인정보보호법, ISO 27001 등 법·제도 기반 정책 문서 생성
• 대응 시나리오/워크플로우 초안 자동 생성
• 정책 리뷰 및 다국어 보안 문서 요약/번역
• 기술 위협 트렌드 수집 및 위험 분석 리포트 요약

{2} 적용 예시

• “우리 조직에 필요한 정보보호 관리체계 정책 초안을 작성해줘” → 초안 자동 작성
• CVE 데이터 기반으로 “향후 보안 운영 정책에 반영해야 할 항목을 정리해줘” 요청
• ChatGPT API를 활용한 사내 보안 Q&A 챗봇 구축