LLM과 Ghidra를 활용한 멀웨어 분석 (Part 1)

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핵심 요약

멀웨어 분석의 높은 진입장벽과 수동 작업의 번거로움을 해결하기 위해 LLM 에이전트를 활용한 자동화 분석 기법을 제안한다. Ghidra의 내부 데이터를 MCP(Model Context Protocol)를 통해 로컬 LLM인 Qwen 2.5에 노출시켜, 분석가가 수동으로 수행하던 정적 분석 과정을 자연어 대화형으로 대체한다. 실제 ValleyRAT 샘플을 분석한 결과, C2 서버 주소(38.148.242.188), 레지스트리 지속성 확보, 안티 디버깅 기법 등을 단 몇 분 만에 정확히 식별해냈다. 이는 숙련된 분석가의 수 시간을 단 몇 센트의 비용과 수분 내의 시간으로 단축할 수 있음을 시사한다.

배경

Ghidra 기본 사용법, MCP(Model Context Protocol) 개념, 로컬 LLM 구동 환경 (llama.cpp 등)

대상 독자

보안 분석가, 리버스 엔지니어, LLM 에이전트 개발자

의미 / 영향

리버스 엔지니어링의 진입 장벽을 낮추고 보안 관제 자동화의 가능성을 보여준다. 특히 로컬 LLM을 활용함으로써 민감한 바이너리 샘플을 외부 클라우드에 노출하지 않고도 고도화된 분석이 가능해진다.

섹션별 상세

멀웨어 분석은 정적 분석과 동적 분석으로 나뉘며, 특히 정적 분석에서 문자열, 임포트 테이블, 코드 구조 파악에 많은 시간이 소요된다. Ghidra는 강력한 오픈소스 디컴파일러지만 복잡한 스크립팅이나 수동 확인이 필수적이라는 한계가 있다. LLM을 활용하면 이러한 비정형 데이터를 빠르게 요약하고 코드의 핵심 의도를 즉각적으로 파악할 수 있다.

Ghidra의 CodeBrowser 인터페이스 화면 — Screenshot바이너리의 어셈블리 코드와 디컴파일된 C 코드를 동시에 보여주며, 분석 대상인 entry 함수의 구조를 시각화한다. 이는 LLM이 분석해야 할 원시 데이터의 형태를 나타낸다.

MCP(Model Context Protocol)를 통해 Ghidra와 LLM을 연결함으로써 모델이 직접 바이너리 내부를 탐색할 수 있는 환경을 구축했다. ghidra-mcp와 같은 플러그인을 사용하여 179개 이상의 도구를 LLM 에이전트에 제공함으로써 함수 목록 조회, 디컴파일, 문자열 검색 등을 자동화했다. 이를 통해 분석가는 복잡한 Ghidra API 대신 자연어로 분석을 지시하고 결과를 받아볼 수 있다.

llama.cpp 웹 인터페이스의 MCP 설정 화면 — ScreenshotGhidra와 통신하기 위해 설정된 ghidra-mcp 및 ghidrassistmcp 도구들의 연결 상태를 보여준다. LLM이 Ghidra의 기능을 API처럼 호출할 수 있는 기반 환경을 증명한다.

실제 ValleyRAT 샘플(SHA256: 82135c...)을 대상으로 로컬 LLM(Qwen 2.5 27B)을 사용해 분석을 수행한 결과 높은 정확도를 확인했다. LLM은 'qidong' 레지스트리 키를 통한 지속성 확보, 특정 IP에서의 2단계 페이로드 다운로드, IsDebuggerPresent를 이용한 안티 디버깅 등 핵심 특징을 정확히 짚어냈다. VirusTotal의 상용 AI 요약과 거의 일치하는 결과를 로컬 환경에서 도출하는 데 성공했다.

text

Summary: This appears to be a MALICIOUS executable (likely a trojan/downloader)
Key Technical Details:
File Size: 142KB (142,180 bytes)
Architecture: 32-bit Windows executable (x86)
🚨 Malicious Indicators Found:
Persistence Mechanism:
String: "Software\\Microsoft\\Windows\\CurrentVersion\\Run" - Registry key for auto-start on Windows boot
Network C2 Communication:
String: "http://38.148.242.188/output_86.bin" - Downloads a second-stage payload from a remote server
Anti-Analysis Techniques:
IsDebuggerPresent - Detects if running under a debugger
Mutex for Single Instance:
String: "MyUniqueMutexName" with CreateMutexA - Ensures only one instance runs

LLM 에이전트가 Ghidra를 통해 바이너리를 분석한 후 도출한 핵심 악성 지표 요약 결과

LLM이 생성한 악성 문자열 분석 결과 테이블 — Infographic바이너리 내의 문자열을 C2 인프라, 지속성 메커니즘, 안티 분석 기법으로 분류하여 정리한 결과이다. 수동 분석 없이도 핵심 위협 정보를 체계적으로 추출할 수 있음을 보여준다.

실무 Takeaway

Ghidra와 MCP를 결합하면 멀웨어의 정적 분석 과정을 대화형 인터페이스로 전환하여 분석 시간을 획기적으로 단축할 수 있다.
로컬 LLM(Qwen 2.5 등)만으로도 상용 서비스인 VirusTotal AI와 대등한 수준의 멀웨어 행위 분석 및 IOC 추출이 가능하다.
멀웨어 분석 시 LLM 에이전트의 루프 횟수를 충분히 확보하면 복잡한 함수 호출 흐름도 자동으로 추적할 수 있다.

언급된 리소스

GitHubGhidraMCP

문서MalwareBazaar