LLM 기반 침입 탐지 및 설명 가능한 AI

네트워크 이상 탐지를 위한 머신러닝(ML) 기법은 위협 탐지 및 대응 시간을 크게 단축하며 효과적인 사전 예방 전략으로 부상하고 있습니다. 그러나 ML 모델 훈련 및 유지보수의 어려움과 잦은 오탐은 이러한 기술의 수용성과 신뢰도를 저해합니다. 이에 대응하여 설명 가능한 인공지능(XAI) 기술이 도입되었으나, 여전히 현장 실무자들의 수용도가 낮고 분석가 및 모델 관리자의 의사결정 요구를 충족시키지 못하는 한계가 있습니다. 본 연구에서는 대규모 언어 모델(LLM)이 이러한 문제를 해결할 독특한 접근 방식을 제공한다는 점에 주목합니다. KDD99 데이터셋으로 훈련된 랜덤 포레스트 분류기를 구현하는 특수 침입 탐지 대시보드인 HuntGPT를 개발했습니다. 이 도구는 SHAP 및 Lime과 같은 XAI 프레임워크를 통합하여 모델의 사용자 친화성과 직관성을 향상시켰습니다. HuntGPT는 GPT-3.5 Turbo 대화형 에이전트와 결합하여 탐지된 위협을 쉽게 설명 가능한 형식으로 제공하며, 사용자 이해를 강조하고 원활한 상호작용 경험을 제공합니다. 시스템의 포괄적인 아키텍처와 다양한 구성 요소를 조사하고, CISM 실습 시험을 사용하여 프로토타입의 기술적 정확성을 평가했습니다. 그 결과, LLM 기술을 기반으로 XAI와 통합된 대화형 에이전트가 특히 침입 탐지 시스템 영역에서 설명 가능하고 실행 가능한 AI 솔루션을 생성하는 강력한 메커니즘이 될 수 있음을 확인했습니다. 이는 사이버 보안 운영팀의 신뢰도와 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.