연구진이 악성코드 샌드박스 분석 결과를 실행 가능한 위협 인텔리전스로 전환하는 파이프라인 'CG-CTI'를 제안했다. 샌드박스(CAPEv2)의 행위 증거를 STIX 2.1 형식으로 변환해 다른 핵심 기반시설 센서 데이터와 지식 그래프로 연계하고, 출처·교차 검증·관측 지속성에 따른 신뢰도 상태를 모든 정보 객체에 명시적으로 부여한다. 신뢰도가 높은 정보만 자동 대응이 가능하도록 게이팅하고, 낮은 신뢰도 정보는 분석가 검토로 넘기거나 맥락 정보로만 활용한다. 근거 기반 언어모델 단계는 각 서술에 근거 객체를 명시하거나 '근거 없음'으로 표시해 분석가 검토 전에 허위 참조를 제거하며, 루마니아 국가 사이버보안국이 참여한 CYBERGUARD 프로젝트에서 실제 샌드박스와 라벨링된 악성코드 데이터로 검증했다.
- •샌드박스 분석을 실행 가능한 위협 인텔리전스로 전환하는 파이프라인 'CG-CTI' 제안
- •CAPEv2 행위 증거를 STIX 2.1로 변환해 지식 그래프로 다른 센서와 연계
- •출처·교차검증·지속성 기반 신뢰도 상태를 모든 정보 객체에 부여, 고신뢰 정보만 자동 대응 허용
- •근거 기반 언어모델이 각 서술에 근거 명시하거나 '근거 없음' 표시해 허위 참조 제거
- •루마니아 국가 사이버보안국 참여 CYBERGUARD 프로젝트서 실제 데이터로 검증
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From Sandbox to Enforcement: Confidence-Qualified Threat Intelligence for Critical Infrastructure
- 1.악성코드 샌드박스(CAPEv2) 출력을 STIX 2.1로 변환해 지식그래프로 연계하는 운영 파이프라인 CG-CTI 제시
- 2.출처·교차검증·관측지속성 기반 신뢰도 상태를 모든 정보객체에 부여, 검증된 정보만 자동대응 자격 부여
- 3.근거기반 LLM이 신뢰도 등급별 증거를 서술하며 근거 없는 진술은 걸러내 조작된 참조 제거
- 4.루마니아 국가 사이버보안국 포함 CYBERGUARD 컨소시엄 내에서 구현, 실제 악성코드 데이터로 검증
왜 중요한가?
보안관제센터(SOC)가 샌드박스의 방대한 미분류 증거를 신뢰도로 등급화해 자동대응과 분석가 검토를 구분함으로써, 핵심 인프라 방어에서 섣부른 자동조치 위험을 줄이고 실질적인 위협인텔리전스 활용도를 높인다.
언급 프로젝트
국내 주요 기반 시설은 고도화되는 사이버 위협에 끊임없이 노출되어 있으며, 위협 데이터의 양에 비해 실질적인 대응으로 이어지는 정보는 부족한 실정입니다. 이 연구는 샌드박스 등에서 수집된 방대한 위협 데이터를 '신뢰도' 기반으로 분류하여 실행 가능한 위협 인텔리전스로 전환하는 방안을 제시합니다. 이는 국내 국가 사이버 안보 기관 및 주요 기반 시설 운영자들이 지능형 지속 위협(APT)에 효과적으로 대응하고 보안 역량을 강화하는 데 결정적인 도움이 될 것입니다.
본문 미리보기
arXiv:2610.07310v1 Announce Type: new Abstract: Security operations centres and national incident-response teams defending critical infrastructure collect abundant threat data yet struggle to turn it into actionable intelligence. A malware sandbox produces detailed behavioural evidence, but as a large, unranked report whose confidence is unstated. We present CG-CTI, an operational pipeline that converts live sandbox output (CAPEv2) into STIX 2.1, correlates it in a knowledge graph with other cr
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