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Dev.toSecurity
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LLM 기반 피싱 공격 대응을 위한 Out-of-band 인증 체계 구축
How AI Phishing Emails Are Built (And the One Pattern That Always Gives Them Away)
AI 요약
Context
LLM 도입으로 인한 문법적 결함 제거와 OSINT 기반 타겟팅 고도화로 기존의 텍스트 패턴 분석 기반 탐지 체계 무력화. Lookalike domain과 SSL 인증서 오용을 통한 시각적 기만 전략으로 인해 단순 발신자 확인 방식의 한계 도달.
Technical Solution
- SPF, DKIM, DMARC 프로토콜 기반의 Infrastructure Layer 검증을 통한 도메인 위조 원천 차단
- Jaro-Winkler Similarity 알고리즘을 활용한 Lookalike Domain 탐지 로직 구현으로 도메인 유사도 0.85 이상 시 가중치 부여
- 단순 키워드 매칭을 넘어 송금 요청, 비밀 유지 지시 등 비정상 Request Pattern에 기반한 리스크 스코어링 모델 설계
- 정적 탐지 결과에 따른 자동 차단 대신 Out-of-band Verification 프로세스를 강제하여 False Positive 비용 최소화
- 인증 실패 및 고위험 패턴 발견 시 기존 기록된 연락처를 통한 별도 채널 확인 절차를 아키텍처에 통합
실천 포인트
- 이메일 헤더의 SPF/DKIM/DMARC 패스 여부를 하드 시그널로 처리하는 파싱 로직 구현 - 금융 거래 및 권한 변경 요청 시 이메일 외부의 별도 인증 채널(전화, 사내 메신저) 강제화 - 도메인 유사도 분석 라이브러리를 도입하여 정교하게 위조된 Lookalike Domain 탐지 체계 구축 - 리스크 스코어링 기반의 단계적 대응 체계(알림 -> 추가 인증 -> 차단) 설계