[논문 리뷰] Impacts and Risk of Generative AI Technology on Cyber Defense

Subash Neupane, Ivan Fernandez외 2명|arXiv (Cornell University)|2023. 06. 22.

Advanced Malware Detection Techniques인용 수 13

한 줄 요약

본 논문은 공격용 GenAI가 Cyber Kill Chain의 각 단계에 미치는 영향을 분석하고 탐지, 기만, 그리고 적대적 학습을 활용한 공격 인식형/적응 방어를 제안한다.

ABSTRACT

Generative Artificial Intelligence (GenAI) has emerged as a powerful technology capable of autonomously producing highly realistic content in various domains, such as text, images, audio, and videos. With its potential for positive applications in creative arts, content generation, virtual assistants, and data synthesis, GenAI has garnered significant attention and adoption. However, the increasing adoption of GenAI raises concerns about its potential misuse for crafting convincing phishing emails, generating disinformation through deepfake videos, and spreading misinformation via authentic-looking social media posts, posing a new set of challenges and risks in the realm of cybersecurity. To combat the threats posed by GenAI, we propose leveraging the Cyber Kill Chain (CKC) to understand the lifecycle of cyberattacks, as a foundational model for cyber defense. This paper aims to provide a comprehensive analysis of the risk areas introduced by the offensive use of GenAI techniques in each phase of the CKC framework. We also analyze the strategies employed by threat actors and examine their utilization throughout different phases of the CKC, highlighting the implications for cyber defense. Additionally, we propose GenAI-enabled defense strategies that are both attack-aware and adaptive. These strategies encompass various techniques such as detection, deception, and adversarial training, among others, aiming to effectively mitigate the risks posed by GenAI-induced cyber threats.

연구 동기 및 목표

• 공격용 GenAI가 Cyber Kill Chain(CKC)의 각 단계에 미치는 영향을 식별한다.
• 사이버 공격에서 GenAI를 활용하는 위협 행위자의 전략을 탐색한다.
• 킬 체인 전체에 걸친 GenAI로 인한 위협을 완화하기 위한 방어 전략의 분류를 제안한다.
• 새롭게 부상하는 GenAI 기반 사이버 위협과 방어를 이해하기 위한 기초를 제공한다.

제안 방법

• Cyber Kill Chain를 기본 모델로 적용하여 GenAI 기반 공격 위험을 CKC의 각 단계에 매핑한다.
• 공격용 GenAI 기술(우회/회피, 자동화/적응, 다형성, 기만, 잘못된 정보)을 조사하고 CKC 매핑을 제시한다.
• GenAI로 인한 위협에 대응하기 위한 방어 전략의 분류를 개발한다(탐지, 기만, 적대적 학습 등).
• 기존 문헌과 위협 행위자 행태를 종합하여 방어 인식 전략을 개괄한다.
• emerging technologies를 활용한 과제와 개선점을 제시한다.

Figure 1 : Adapted from the work of Goodfellow et al. [ 15 ] , a taxonomy of GenAI based on the tractability of their density distributions. The left branch represents GenAI, which utilizes explicit density estimation techniques as its foundation, whereas the right branch represents GenAI, which lev

실험 결과

연구 질문

• RQ1 GenAI 기반 공격을 CKC의 각 단계에 어떻게 매핑할 수 있는가?
• RQ2 위협 행위자들은 CKC 단계 전반에서 어떤 공격용 GenAI 기술을 사용하는가?
• RQ3 공격 인식적이고 적응적인 방식으로 GenAI 기반 사이버 위협을 완화할 수 있는 방어 전략은 무엇인가?
• RQ4 GenAI 중심의 사이버 방어에서의 주요 과제와 개선 영역은 무엇인가?

주요 결과

• GenAI 기반 공격은 CKC의 모든 단계에 영향을 줄 수 있어 단계별로 포괄적이고 상황에 맞춘 방어가 필요하다.
• 위협 행위자들은 회피, 자동화/적응, 다형성, 기만, 잘못된 정보 등의 전략을 활용해 공격 효과를 향상시킨다.
• CKC 단계 전반에서 GenAI로 유발된 위협을 탐지, 억제, 완화하기 위한 방어 전략의 분류를 제시한다.
• 이 연구는 새로운 GenAI 주도 위협을 이해하고 적대적 GenAI 사용에 대한 방어 설계를 안내하는 기초를 마련한다.

Figure 2 : Adapted from Lockheed Martin [ 10 ] , Cyber Kill Chain (CKC) stages illustrate the sequential progression of a cyberattack from reconnaissance to action on objectives. Each stage represents a crucial step in the threat actors’ strategies and methodologies, providing insights for defensive