Cyber-Zero: Training Cybersecurity Agents without Runtime

 

개발자라면 누구나 한 번쯤은 상상해 봤을 겁니다.
"런타임 환경 없이도 사이버 보안 에이전트를 훈련할 수 있다면 얼마나 좋을까?"

 

Cyber-Zero는 바로 그 상상을 연구 수준에서 현실로 끌어내린 프로젝트입니다. 기존의 실행 가능한 런타임 환경들이 대부분 제한된 실행 컨텍스트에 초점을 맞춘 것과는 달리, Cyber-Zero는 런타임 없이도 고품질의 에이전트 경로를 생성하는 것을 지향합니다.

 

이 논문이 흥미로운 이유는 단순히 "일반적인 진보" 수준을 넘어서, 퍼소나 기반 LLM 시뮬레이션 안에서 사용자의 실제 환경 없이도 현실적인 상호작용 시퀀스를 생성할 수 있도록 설계되었다는 점입니다. 예를 들어, CTF 쓰기 자료를 활용하여 런타임 동작을 역설계하고, 이를 통해 현실적인 상호작용 시퀀스를 생성하는 것이죠. 이제 진짜로 '런타임 없는 훈련'가 나타난 거죠.

 

✅ 어떻게 작동하나요? – Cyber-Zero의 핵심 아이디어

 

Cyber-Zero가 도입한 가장 눈에 띄는 개념은 바로 "런타임 없는 경로 합성"입니다. 이는 퍼소나 기반 LLM 시뮬레이션을 통해 실제 환경 없이도 에이전트가 학습할 수 있는 경로를 생성하는 방식입니다.

 

이러한 특징은 실제로 공개된 CTF 쓰기 자료를 활용하여 구현되며, 이를 통해 비용 효율적이고 접근 가능한 사이버 보안 에이전트 개발을 가능하게 하는 게 Cyber-Zero의 강점입니다.

 

이 모델은 총 세 단계의 과정을 거쳐 만들어졌습니다:

• 데이터 수집 – 공개된 CTF 쓰기 자료를 수집하여 학습 데이터로 사용합니다.
• 퍼소나 시뮬레이션 – LLM을 사용하여 퍼소나 기반의 시뮬레이션을 통해 경로를 생성합니다.
• 모델 훈련 – 생성된 경로를 사용하여 LLM 기반의 사이버 보안 에이전트를 훈련합니다.

 

✅ 주요 기술적 특징과 혁신점

 

Cyber-Zero의 핵심 기술적 특징은 크게 세 가지 측면에서 살펴볼 수 있습니다.

 

1. 퍼소나 기반 시뮬레이션
이는 LLM을 활용하여 현실적인 상호작용 시퀀스를 생성하는 방식입니다. 기존의 실제 환경에서의 학습과 달리, 시뮬레이션을 통해 비용과 시간 측면에서 큰 이점을 달성했습니다. 특히, 다양한 시나리오에서의 성능 향상을 보였습니다.

 

2. 런타임 없는 경로 합성
이 특징의 핵심은 실제 환경 없이도 경로를 생성할 수 있는 메커니즘에 있습니다. 이를 위해 CTF 쓰기 자료를 활용하여 경로를 생성하며, 이는 비용 효율성과 접근성을 크게 향상시켰습니다. 실제 적용 사례를 통해 그 효과를 입증했습니다.

 

3. 비용 효율적 에이전트 훈련
마지막으로 주목할 만한 점은 비용 효율적인 훈련 방식입니다. 실제 환경을 구축하지 않고도 에이전트를 훈련할 수 있어, 특히 제한된 자원 환경에서 큰 장점을 제공합니다.

 

✅ 실험 결과와 성능 분석

 

Cyber-Zero의 성능은 다음과 같은 실험을 통해 검증되었습니다.

 

1. InterCode-CTF에 대한 성능
InterCode-CTF 환경에서 진행된 평가에서 13.1%의 성능 향상을 달성했습니다. 이는 기존 모델과 비교했을 때 상당한 개선을 보여줍니다. 특히, 복잡한 문제 해결에서의 성능이 인상적입니다.

 

2. NYU CTF Bench에서의 결과
NYU CTF Bench 환경에서는 기존 접근 방식들보다 뛰어난 성능을 기록했습니다. 특히, 문제 해결 속도와 정확도 측면에서 강점을 보였습니다.

 

3. Cybench에서의 평가
실제 Cybench 환경에서 진행된 테스트에서는 다양한 시나리오에서의 성능을 확인할 수 있었습니다. 실용적 관점에서의 장점과 함께, 현실적인 제한사항도 명확히 드러났습니다.

 

이러한 실험 결과들은 Cyber-Zero가 사이버 보안 에이전트 훈련의 주요 과제를 효과적으로 해결할 수 있음을 보여줍니다. 특히, 향후 다양한 응용 분야에 중요한 시사점을 제공합니다.

 

✅ 성능은 어떨까요?

 

Cyber-Zero는 InterCode-CTF와 NYU CTF Bench라는 첨단 벤치마크에서 각각 13.1%, 뛰어난 성능이라는 점수를 기록했습니다. 이는 DeepSeek-V3-0324와 Claude-3.5-Sonnet 수준의 성능입니다.

실제로 다양한 사이버 보안 시나리오에서 꽤 자연스러운 반응을 보입니다.
물론 아직 "제한된 실행 컨텍스트" 영역에서 약간의 미흡함이 존재하긴 하지만, 현재 수준만으로도 다양한 서비스에 활용 가능성이 큽니다.

 

✅ 어디에 쓸 수 있을까요?

 

Cyber-Zero는 단지 새로운 모델이 아니라, "런타임 없는 훈련"이라는 흥미로운 방향성을 제시합니다.
앞으로는 더 많은 사이버 보안 에이전트 개발, 예를 들면 자동화된 위협 탐지, 보안 취약점 분석까지 인식하게 될 가능성이 큽니다.

• 사이버 보안 교육: 현실적인 시뮬레이션을 통해 학습할 수 있는 환경 제공
• 자동화된 위협 탐지: 다양한 위협 시나리오에서의 자동화된 탐지 시스템 개발
• 보안 취약점 분석: 다양한 취약점 시나리오에서의 분석 및 대응 시스템 구축

이러한 미래가 Cyber-Zero로 인해 조금 더 가까워졌습니다.

 

✅ 개발자가 지금 할 수 있는 일은?

 

Cyber-Zero에 입문하려면, 기본적인 LLM 이해와 CTF 자료 활용에 대한 이해가 필요합니다.
다행히도 GitHub에 예제 코드가 잘 정리되어 있어, 이를 통해 학습할 수 있습니다.

실무에 적용하고 싶다면?
필요한 데이터/리소스를 확보하고, 다양한 테스트 영역을 테스트하면서 모델을 적용하는 것이 핵심입니다. 또한, 추가적인 데이터 수집과 분석 작업도 병행되어야 합니다.

 

✅ 마치며

 

Cyber-Zero는 단순한 기술적 진보를 넘어, 사이버 보안 에이전트 훈련의 패러다임 전환을 향한 중요한 이정표입니다. 이 기술이 제시하는 가능성은 사이버 보안 산업의 미래를 재정의할 잠재력을 가지고 있습니다.

 

우리는 지금 기술 발전의 중요한 변곡점에 서 있으며, Cyber-Zero는 그 여정의 핵심 동력이 될 것입니다. 당신이 이 혁신적인 기술을 활용하여 미래를 선도하는 개발자가 되어보는 건 어떨까요?

 

⨠ 논문 원문 보러가기

 

✅ 같이 보면 좋은 참고 자료들

 

Transportation Cyber Incident Awareness through Generative AI-Based Incident Analysis and Retrieval-Augmented Question-Answering Systems
- 논문 설명: 기술 발전은 운송을 포함한 다양한 산업에 혁신을 가져왔습니다.
- 저자: Ostonya Thomas, Muhaimin Bin Munir, Jean-Michel Tine, Mizanur Rahman, Yuchen Cai, Khandakar Ashrafi Akbar, Md Nahiyan Uddin, Latifur Khan, Trayce Hockstad, Mashrur Chowdhury
- 발행일: 2025-08-04
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A Comprehensive Analysis of Evolving Permission Usage in Android Apps: Trends, Threats, and Ecosystem Insights
- 논문 설명: 안드로이드 앱 권한의 적절한 사용은 이러한 앱의 성공과 보안에 매우 중요합니다.
- 저자: Ali Alkinoon, Trung Cuong Dang, Ahod Alghuried, Abdulaziz Alghamdi, Soohyeon Choi, Manar Mohaisen, An Wang, Saeed Salem, David Mohaisen
- 발행일: 2025-08-04
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GPU in the Blind Spot: Overlooked Security Risks in Transportation
- 논문 설명: 그래픽 처리 장치(GPU)는 비디오 기반 및 인공지능(AI) 기반 응용 프로그램을 가능하게 하기 위해 지능형 교통 시스템(ITS)의 필수적인 부분이 되고 있습니다.
- 저자: Sefatun-Noor Puspa, Mashrur Chowdhury
- 발행일: 2025-08-04
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