AI 기반 리버스 엔지니어링: r2ai 활용한 효율적 악성코드 분석 실무 지침
r2ai(radare2 + AI)가 무엇인지, 어떤 배경으로 만들어졌으며, 실제 리버스 엔지니어링과 악성코드 분석에 어떻게 활용될 수 있는지, r2ai로 실제 악성코드(ELF 바이너리) 분석 시 어떤 과정을 거칠 수 있는지, 기본적인 개념입니다.1. r2ai(LLM + radare2) 개요1.1 r2ai란?r2ai는 radare2와 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)을 결합하여, 리버스 엔지니어링 과정을 조금 더 편리하게 자동화·보조해주는 오픈소스 도구입니다.radare2는 다양한 플랫폼과 아키텍처를 지원하는 오픈소스 리버스 엔지니어링 프레임워크로, 바이너리 분석, 디버깅, 패치, 디어셈블 등의 기능을 제공해왔습니다. r2ai는 이러한 radare2의 기능 위에 “자동 분석..
2025. 4. 6.
API Gateway로 MCP와 연계한 양방향 생성형 AI 프롬프트 (AI Agent) 활용
Agentic AI(에이전틱 AI), Generative AI(생성형 AI), Model Context Protocol(MCP)는 모두 최신 AI 기술과 관련된 개념이지만, 각각의 목적과 특성이 다릅니다. 각 개념에 대한 기본 정의와 특성, 차이점, 활용 사례 등을 통해서 비교해 봅니다.1. Agentic AI (에이전틱 AI)기본 정의와 배경정보Agentic AI란 목표를 달성하기 위해 자율적으로 계획을 세우고 능동적으로 행동하는 인공지능 시스템을 의미합니다.기존 AI는 입력된 데이터를 기반으로 정적인 결과를 도출하는 반면, Agentic AI는 목표 설정, 상황 인지, 의사 결정, 계획 실행, 결과 평가까지 스스로 수행 가능한 자율성이 강조된 형태입니다.주요 특성자율성 (Autonomy): 독립적으로..
2025. 3. 24.
