Gemma 4 31B 기반 256K Context 활용 IoT 포렌식 시뮬레이터 구축

Context

고가의 포렌식 장비 접근이 제한된 환경에서 실제 침해 사고 시나리오 기반의 훈련 도구 필요성 증대. 특히 다수의 로그, 네트워크 캡처, 펌웨어 덤프 등 대규모 데이터를 동시에 처리해야 하는 IoT 포렌식 특성상 기존 모델의 짧은 Context Window로 인한 정보 손실 및 추론 단절 문제 존재.

Technical Solution

• Gemma 4 31B Dense 모델의 256K Context Window를 활용하여 다중 아티팩트를 단일 프롬프트 내에서 통합 추론하는 구조 설계
• 전체 시나리오(6단계 단계별 선택지, 결과, 최종 리포트)를 단일 API 호출로 생성하는 Front-load Generation 전략 채택
• 런타임 시 API 호출을 완전히 제거한 Zero-cost Runtime 아키텍처 구현을 통한 24/7 무료 배포 환경 확보
• 모델의 Thinking Mode와 강제 출력 포맷팅을 통해 JSON 파싱 실패율을 50%에서 0%에 가깝게 낮춘 결정적(Deterministic) 상태 관리 체계 구축
• 단순 패턴 매칭을 넘어 물리적 현상(수압 저하)과 디지털 행위(데이터 유출) 간의 인과관계를 분석하는 Adversarial Reasoning 로직 적용