AI를 보안 분석에 붙여 본 기록

모델을 하나 붙일 때마다 그 점수가 말해 주지 않는 칸이 하나씩 늘었다

전체 5편 · 2026년 8월 3일 ~ 2026년 8월 7일

  1. 1편. 이상 탐지 모델을 골라도 임계값에서 다시 갈린다
  2. 2편. 탐지를 피해 본 다음에야 그 탐지기가 무엇을 보고 있었는지 알았다
  3. 3편. 세션을 하나씩 보던 탐지기를 65개 전체로 넓혔더니 다른 답이 나왔다
  4. 4편. LLM에 판정을 맡기지 않고 설명만 맡기면 검증이 어디로 옮겨가나
  5. 5편. 영상과 메일로 매체를 바꿔도 점수 한 칸에서 같은 문제가 나온다
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파이썬으로 만드는 보안 자동화

규칙은 그대로 두고 그 바깥을 바꿨더니 결과가 움직였다

전체 8편 · 2026년 7월 9일 ~ 2026년 7월 31일

  1. 1편. connect_ex가 0이 아니라고 그 포트가 닫힌 것은 아니다
  2. 2편. 인증 없이 스캔한 200은 대부분 로그인 페이지였다
  3. 3편. 페이로드 하나가 통과했다고 대상이 안전한 것은 아니다
  4. 4편. 탐지율을 바꾼 것은 규칙이 아니라 입력이었다
  5. 5편. 요청 한 줄에서 평범하던 열거가 세션 특징표에서는 2등이 됐다
  6. 6편. 로그 파일이 한 번 갈리자 실시간 탐지가 거기서 멈췄다
  7. 7편. 첫 게이트는 통과했지만 스캐너는 당시 저장소의 8%만 봤다
  8. 8편. 탐지 출력 넷을 잇는 데 든 것은 새 알고리즘이 아니라 어댑터 네 개였다
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AWS 실습 계정에서 흔적을 남기고 되짚기

내가 바꾼 설정을 내가 로그에서 찾아보고, 마지막에는 도구가 나를 잡는다

전체 4편 · 2026년 7월 21일 ~ 2026년 7월 22일

  1. 1편. 버킷이 공개인지는 버킷 정책만 봐서는 알 수 없다
  2. 2편. 최소 권한을 정책 길이가 아니라 거부 테스트로 확인했다
  3. 3편. 내가 바꾼 권한을 CloudTrail에서 다시 찾아봤다
  4. 4편. GuardDuty를 켜자마자 내가 잡혔다
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