모질라, 앤스로픽 AI로 파이어폭스 버그 271개 수정
모질라는 이번 주 출시된 파이어폭스 150 버전에 앤스로픽의 신규 AI 모델 'Mythos Preview'를 활용해 발견한 271개의 보안 취약점 수정 사항을 포함했다. 공격자보다 방어자가 먼저 AI를 활용해 숨겨진 취약점을 선제적으로 찾아내는 이번 사례는, 고도화된 AI가 사이버 보안의 패러다임을 완전히 바꾸는 전환점이 될 것임을 시사한다.
새로운 AI 모델이 사이버 보안에 미칠 영향에 대한 격렬한 논쟁이 진행되는 가운데, 모질라는 화요일에 이번 주 출시되는 파이어폭스 150 브라우저에 앤스로픽의 'Mythos Preview' 초기 버전에 접근해 식별한 271개의 취약점 보호 기능이 포함되었다고 밝혔다. 파이어폭스 팀은 새로운 AI 도구가 쏟아내는 엄청난 양의 버그에 적응하기 위해 자원과 규율이 필요했다고 말했다. 하지만 이러한 막대한 노력은 공격자들에게 곧 이러한 기술이 inevitably 넘어갈 것을 고려할 때 모질라 사용자의 보안을 위해 필수적이라고 덧붙였다.
최근 몇 주 동안 앤스로픽과 OpenAI는 방어자, 그리고 더 중요하게는 공격자가 소프트웨어 시스템의 취약점과 잘못된 구성을 찾는 방식에 있어 전환점이 될 수 있는 고도화된 사이버 보안 기능을 갖춘 새로운 AI 모델을 발표했다. 이를 염두에 두고 두 회사는 지금까지 새로운 모델의 제한적인 비공개 출시만 진행했으며, 기술 발전을 평가하고 전략을 세우기 위한 업계 워킹 그룹을 결성했다. 하지만 실제로 사이버 보안 전문가들 사이에서는 이러한 새로운 기능이 얼마나 큰 파급력을 미칠 것인지에 대해 다양한 의견이 존재한다.
적어도 단기적으로 볼 때 모질라의 경험은 Mythos Preview와 같은 AI 도구가 취약점 헌터들에게 지대한 영향을 미칠 수 있음을 보여준다. 파이어폭스의 최고 기술 책임자(CTO)인 보비 홀리(Bobby Holley)는 "우리의 믿음은 이 도구들이 상황을 극적으로 변화시켰다는 것입니다. 왜냐하면 이제는 취약점을 유발하는 버그의 전체 영역을 아우를 수 있는 자동화 기술을 갖게 되었기 때문입니다."라고 말했다. 그는 수년 동안 파이어폭스와 다른 조직들이 소프트웨어 퍼징(Fuzzing)과 같은 자동화된 취약점 탐지 기술과 내부 및 외부 연구원들의 수동 분석을 결합하여 결함을 찾고 수정해 왔다고 말했다. 그리고 공격자들 역시 이와 동일한 도구와 방법을 사용할 수 있었다.
홀리는 "인간 분석으로는 발견할 수 있었지만 자동화된 분석으로는 발견할 수 없었던 버그 카테고리가 존재했습니다. 따라서 위협 행위자가 수백만 달러를 들여 버그를 찾으려 한다면 그것은 항상 가능했고, 우리는 그 비용을 최대한 높게 끌어올리려고 노력했습니다."라고 말했다. 그는 이제 신흥 AI 기능이 모든 소프트웨어가 거쳐야만 하는 일종의 강도 높은 훈련 과정(bootcamp)을 만들어낼 것이며, 코드 내에 잠재된 취약점을 찾아 수정하게 될 것이라고 덧붙였다. 앤스로픽 및 OpenAI와 같은 기업들은 이러한 기능이 더 널리 보급되기 전에 가능한 한 많은 주요 기업들이 이 대대적인 정비 과정을 거치도록 만들려는 노력을 기울이는 것으로 보인다.
"모든 소프트웨어는 이러한 전환을 거쳐야만 합니다. 왜냐하면 모든 소프트웨어는 표면 아래에 이제는 발견 가능해진 수많은 버그를 숨기고 있기 때문입니다."라고 파이어폭스의 홀리는 말했다. "이것은 어렵고 조율된 집중력과 극복할 수 있는 끈기가 필요한 과도기적 순간입니다. 하지만 모델이 더욱 진보되더라도 저는 이것이 유한한 시기라고 생각합니다. 더 진보된 모델이 여기저기서 몇 가지를 더 발견할 수도 있겠지만, 적어도 파이어폭스 측에서는 이미 앞서가고 있기 때문에 우리는 가장 어려운 고비를 넘겼다고 생각합니다."
홀리는 파이어폭스 팀이 앤스로픽과의 직접적인 협력의 일환으로 Mythos Preview에 접근할 수 있었으며, 모질라는 'Project Glasswing'이라 불리는 앤스로픽의 더 큰 컨소시엄에 공식적으로 속해있지 않다고 밝혔다. 파이어폭스는 오픈 소스 소프트웨어이다. 전 세계적으로 널리 사용되고 의존됨에도 불구하고 종종 소규모 자원봉사자 그룹이나 단 한 명의 개발자에 의해 유지 보수되는 오픈 소스 프로젝트의 특성을 고려할 때, 이러한 소프트웨어 분야는 새로운 AI 버그 탐지 기능의 영향을 특히 크게 받을 수 있다. 또한 이러한 영향은 더 이상 유지 보수가 이루어지지 않는 소프트웨어, 즉 '방치된 소프트웨어(Abandonware)'에 더욱 치명적일 수 있다.
고도화된 AI 취약점 탐지 시대에 소프트웨어를 보호하기 위해 무엇이 필요한지에 대한 현실과 이 문제의 시급성에 대한 인식을 높이는 것은 자원과 도구 측면에서 매우 중요하다.