스마트 시티를 상상해 보세요. 교통, 조명, 에너지를 관리하기 위해 수천 개의 작고 배터리로 구동되는 장치들(스마트 센서와 같은)이 서로 통신하고 있습니다. 이제 이 도시를 통해 디지털 바이러스가 퍼져나가며, 이 유익한 장치들을 혼란스러운 폭도로 바꾸려 한다고 상상해 보세요.

이 논문은 그 혼돈을 시뮬레이션하는 새로운 방법을 제안합니다. 단순히 바이러스가 감기처럼 퍼지는 것을 관찰하는 대신, 저자들은 공격자(바이러스)와 방어자(보안 팀) 사이의 가상 전쟁 게임을 구축했습니다.

다음은 그들의 아이디어, 그들이 수행한 "게임", 그리고 그들이 발견한 내용을 쉬운 비유를 사용하여 정리한 것입니다.

1. 과거의 방식 vs. 새로운 방식

• 과거의 방식 (정적 모델): 바람이 절대 변하지 않고 소방관들이 항상 같은 자리에 서 있다고 가정하며 숲에서 불이 어떻게 번지는지 예측하려는 것과 같습니다. 전통적인 컴퓨터 모델은 보안 방어책을 "정적"인 것으로 취급합니다. 즉, 공격자가 더 똑똑해지더라도 방어책은 변하지 않습니다.
• 새로운 방식 (GTI-mSEMP): 저자들은 "현실은 정적이지 않다"라고 말합니다. 공격자가 전술을 바꾸면, 방어자도 즉시 전술을 바꿔야 합니다. 그들은 GTI-mSEMP라는 프레임워크를 만들었습니다. 이것은 매번 공격자가 말을 움직일 때마다 방어자가 현재 위협이 가장 강력한 곳을 기준으로 다음 수를 즉시 재계산하는 실시간 체스 경기와 같습니다.

2. 장치의 네 가지 "상태"

논문은 네트워크 내의 모든 장치를 다음과 같이 사람이 병에 걸리는 과정과 유사한 네 단계로 추적합니다:

1. 감수성 있음 (Susceptible, S): 아직 타격을 입지는 않았지만 취약한 상태인 건강한 장치.
2. 노출됨 (Exposed, E): 바이러스에 "접촉"되었으나 아직 완전히 악해지지는 않은 상태. 이는 마치 독감에 걸렸지만 아직 기침은 하지 않는 상태와 같은 "잠복기"입니다.
3. 감염됨 (Infected, I): 이제 완전히 침해된 장치. 이 장치는 주변 이웃들에게 바이러스를 적극적으로 퍼뜨립니다.
4. 회복됨 (Recovered, R): 보안 팀이 장치를 패치하여 다시 안전해진 상태(당분간은).

3. 게임: 공격자 vs. 방어자

이 논문의 핵심은 공격자와 방어자가 자신들의 "에너지 포인트"(자원)를 어떻게 사용하는가입니다.

• 공격자의 전략: 그들은 자원의 행렬(그리드)을 가지고 있습니다. 그들은 "게이트웨이"(주요 고속도로), "라우터"(지역 도로), 또는 "센서"(개별 가구) 중 어디를 공격할지 선택할 수 있습니다. 또한 그들은 무기를 선택합니다: 브루트 포스 공격(비밀번호가 맞을 때까지 모든 경우의 수를 시도함) 또는 제로 데이 익스플로잇(소프트웨어의 알려지지 않은 비밀 구멍을 이용함).
• 방어자의 전략: 방어자 또한 자원의 그리드를 가지고 있습니다. 그들은 게이트웨이를 보호하는 데 얼마만큼의 "보안 예산"을 쓸지, 아니면 센서를 보호하는 데 쓸지, 그리고 브루트 포스 공격을 막는 데 얼마만큼을 쓸지, 아니면 제로 데이 공격을 막는 데 쓸지를 결정해야 합니다.

반전: 이 논문은 "게임 이론" 요소를 도입합니다. 장치가 감염될 확률은 고정된 숫자가 아닙니다. 그것은 지역적인 전투에서 누가 이기고 있느냐에 따라 변합니다.

• 만약 공격자가 특정 구역에 많은 에너지를 쏟으면, 감염률이 상승합니다.
• 만약 방어자가 그곳에 많은 에너지를 쏟으면, 감염률은 하락하고 회복률은 상승합니다.

4. 세 가지 시나리오 ("만약 ~라면")

저자들은 서로 다른 조건 하에서 어떤 일이 발생하는지 보기 위해 세 가지 다른 시뮬레이션을 실행했습니다.

• 시나리오 A: 균형 잡힌 대결

  • 비유: 공격자와 방어자 모두 동등한 자원을 가지고 있으며 이를 도시 전체에 고르게 분산시킵니다.
  • 결과: 바이러스가 퍼지기는 하지만, 방어자가 전체적으로 가장 많은 장치를 구해냅니다. 공정한 싸움이며, 여기서 네트워크가 가장 잘 생존합니다.

• 시나리오 B: 회피형 익스플로잇 급증 (함정)

  • 비유: 방어자는 반응적입니다. 그들은 바이러스가 "센서"(네트워크의 가장자리)를 치는 것을 보고, 모든 보안 요원을 센서로 급히 투입합니다.
  • 결과: 공격자는 이를 보고 아무도 지켜보지 않는 "게이트웨이"(주요 고속도로)로 몰래 우회합니다. 방어자가 모든 경비원을 엉뚱한 곳으로 옮겼기 때문에, 바이러스는 더 빠르고 길게 퍼집니다. 논문에서는 이를 방어자가 허를 찔리는 "회피적" 공격이라고 부릅니다.

• 시나리오 C: 공격적 격리 (요새)

  • 비유: 방어자는 "게이트웨이"(가장 중요한 부분) 주변에 난공불락의 벽을 쌓기로 결정하고, 나머지 도시의 보호는 소홀히 합니다.
  • 결과: 게이트웨이는 안전하지만, 바이러스가 나머지 도시(센서와 라우터)를 매우 빠르게 집어삼킵니다. 방 defense가 한 곳에 너무 집중되었기 때문에, 균형 잡힌 시나리오보다 네트워크가 더 빨리 붕괴됩니다.

5. 거대한 발견

가장 중요한 발견은 적응성에 관한 것입니다.

• 방어자가 더 강할 때: 방어자의 도구가 공격자의 도구보다 약간 더 뛰어나다면(즉, 바이러스가 퍼지는 속도보다 더 빠르게 패치할 수 있다면), 네트워크는 안정화됩니다. "전염병 곡선"이 완만해지고 시스템은 회복됩니다.
• 공격자가 더 강할 때: 저자들은 공격자의 도구가 초강력해진(방어자보다 5배 더 효과적인) 시뮬레이션을 실행했습니다. 이 경우 바이러스가 폭발했습니다. 감염된 장치의 수가 급증했고, 건강한 장치들은 순식간에 사라졌습니다.

요약

이 논문은 사이버 보안을 정적인 벽처럼 취급해서는 안 된다고 주장합니다. 당신은 그것을 동적인 게임처럼 취급해야 합니다.

• 만약 당신이 보안 요원을 한 곳에 몰아넣는다면, 적은 그 주변을 돌아갈 것입니다.
• 만약 당신이 요원들을 고르게 분산시킨다면, 아마 더 잘 살아남을 수 있을 것입니다.
• 가장 중요한 것은, 방어자는 끊임없이 바이러스가 지금 바로 어디에 있는지 주시하고 그곳으로 자원을 이동시켜야 한다는 것입니다. 그렇게 한다면 바이러스를 막을 수 있습니다. 만약 너무 느리거나 경직되어 있다면, 네트워크는 붕로할 것입니다.

저자들은 이러한 "만약 ~라면" 식의 게임을 실행하기 위해 MATLAB 프로그램을 사용했으며, 스마트하고 움직이는 방어가 살아남을 수 있는 유일한 방법임을 증证明했습니다.