LLM 기반 IDS 경보 로그의 정오탐 자동 판단 API 시스템
2025.03 - 2025.06팀 T.ACE (3인) · 담당: Suricata IDS 구성·로그 수집, 데이터 라벨링·KB 구축
Suricata IDS의 오탐(False Positive)으로 인한 경보 피로도 문제를 해결하기 위해, LLM이 공격 의도를 기반으로 경보를 자동 분류하고 자연어로 판단 근거를 설명하는 API 시스템을 구현.
- 정찰·웹 공격·악성코드 시나리오를 직접 실행하여 Suricata 로그 314건 수집 (정탐 130 / 오탐 184)
- 공격 의도 기반 수작업 라벨링과 대표 시나리오 KB 27개 선별을 통해 Few-shot 학습 데이터셋 구축
- RAG 기반 Few-shot 적용 시 단일 프롬프트 대비 정오탐 판단 성능과 설명 가능성이 향상됨을 정량 비교 검증
한국융합보안학회 2025 하계학술대회 (2025.06.27) · 장려상 수상
공저자 (제1저자 유한영) · 게재 논문 「LLM 기반 IDS 경보 로그의 정오탐 자동 판단 시스템 개발 연구」
SuricataLily-Cybersecurity-7BRAGFew-shotAPI