LLM 기반 해킹 공격 및 방어 시뮬레이션 플랫폼

'Generative Agents' 프로젝트를 포크하여, LLM 에이전트 간의 자율적인 사이버 공격 및 방어 시나리오를 통해 웹 서버의 취약점을 탐지하고 패치 제안을 생성하는 시뮬레이션 환경을 구축하였습니다. 시뮬레이션 전 과정에서 생성되는 모든 데이터를 수집하여 통계 요약 및 상세 로그를 제공하며, Ollama 연동형 Docker 컨테이너화를 통해 로컬 GPU 자원을 활용한 독립적이고 이식성 높은 시뮬레이션 인프라를 구현하였습니다.

Forked from GitHub GitHub(Docker Image)

Frontend Backend Container

Django Bootstrap Bash Docker Ollama Phaser Tiled Github Actions

2인 팀 프로젝트

역할과 기여 비율을 자세히 확인해 보세요.

AGI를 목표로 한 프로젝트 방향에 맞추어, AI 에이전트들이 실제 해킹 공격 및 방어 상황을 연출할 수 있도록 커스텀 맵을 제작하였습니다.

기존 프로젝트는 단순 시뮬레이션 재생 기능과 방향키 조작만 지원하였으며, 시뮬레이션 재생, 스텝 이동, 속도 조절 등을 위해서는 URL을 직접 입력해야 하는 불편함이 있었습니다. 접근성 및 사용성을 개선하기 위해 대시보드를 만들고, 시뮬레이션 재생 시에는 마우스 이벤트와 주변 컨트롤러를 통해 디테일한 조작이 가능하도록 구현하였습니다.

대시보드에는 진행된 시뮬레이션 목록과 함께 탐지된 취약점과 생성된 패치 제안, URL 및 공격 유형별로 요약된 통계 정보가 제공됩니다. 또한 시뮬레이션별 모달을 통해 시뮬레이션 결과에 대한 상세 정보와 시뮬레이션 재생 페이지로 이동할 수 있도록 구현하였습니다. 재생 페이지에서는 재생 중인 화면에 대응하는 데이터를 실시간으로 표시합니다.

전용 도커 이미지를 통해 서버를 쉽게 구성할 수 있으며, 프론트엔드, 백엔드, API 조회 등 주요 서비스를 손쉽게 실행할 수 있습니다.

AI 에이전트들은 지정된 웹 서버에 대해서만 공격 및 방어 시나리오를 수행하도록 설계되어 있으며, 공격 대상 서버를 내부 네트워크로 제한하여 보안성을 강화하였습니다.

LLM 기반 해킹 공격 및 방어 시뮬레이션 플랫폼