LLM을 이용한 난독화 코드 복호화: 사례 분석과 장점 심층 고찰

1. 서론

현대 소프트웨어 개발 환경에서는 코드의 보호와 지식 재산권 유지를 위해 난독화 기법이 널리 활용되고 있다. 난독화 기술은 코드를 분석하기 어렵게 만들지만, 동시에 보안 위협—특히 악성 스크립트나 취약점 분석의 대상—에도 활용된다. 본 글에서는 lddgo.net 난독화 솔루션을 적용한 사례를 중심으로, LLM(Large Language Model)이 이 난독화된 코드를 어떻게 분석하고 복호화할 수 있는지, 그리고 그 과정에서 도출되는 다양한 장점을 논문 어투에 버금가는 심층 분석과 함께 살펴본다.

2. 사례 소개: 난독화 전후 코드 비교

2.1 원본 코드

우선, 난독화 이전의 원본 코드는 매우 단순하며, 아래와 같다.


function sayHello(){
    console.log("Hello World!");
}
sayHello();

2.2 난독화된 코드 (lddgo.net 적용)

lddgo.net 솔루션을 통해 난독화된 결과는 다음과 같이 함수명, 변수명, 문자열 등이 일관성이 없도록 변형되고, 내부에서 배열 회전 및 인덱스 보정 기법이 사용된다.


(function(_0x1c480d,_0x3626cb){
  var _0x84b569=_0x4fcc,
      _0xb48842=_0x1c480d();
  while(!![]){
    try{
      var _0x34113c = /* 복잡한 수치 연산 */;
      if(_0x34113c === _0x3626cb) break;
      else _0xb48842.push(_0xb48842.shift());
    }catch(_0x408128){
      _0xb48842.push(_0xb48842.shift());
    }
  }
}(_0x41a0, 0xd7daf));

function sayHello(){
  var _0x217cbe = _0x4fcc;
  console.log(_0x217cbe(0x11c));
}
sayHello();

function _0x4fcc(a, b){ /* 인덱스 보정 함수 */ }
function _0x41a0(){ return ['111NvQwtm', 'Hello World!', ...]; }

이 코드에서는 문자열이 배열에 숨겨진 후, shift와 push를 통한 배열 회전 기법, 그리고 인덱스 보정 연산 등을 통해 원본 코드의 단순한 기능을 은폐한다.

3. LLM 기반 난독화 코드 분석 과정

LLM은 다음의 과정을 통해 난독화된 코드를 분석하고 복호화 하였다.

3.1 문자열 테이블 및 인덱스 보정 메커니즘 이해

문자열 배열 인식:

함수 _0x41a0()가 난독화된 문자열 집합을 반환한다는 점을 확인하고, 각 원소가 실제 코드에서 사용되는 텍스트임을 파악한다.

인덱스 보정 함수:

함수 _0x4fcc(a, b)는 입력된 16진수 값(예: 0x11c)에서 특정 상수(예: 0x11a)를 빼서 배열의 올바른 인덱스를 산출한다. 이는 난독화 도구가 흔히 사용하는 패턴으로, LLM은 이를 신속하게 추론한다.

3.2 배열 회전 로직 분석

동적 배열 재정렬:

익명 즉시 실행 함수(IIFE) 내부에서는 while(!![]) 루프를 통해 배열의 순서를 지속적으로 변경하며, 특정 조건(예: _0xd7daf 값)에 도달할 때까지 반복한다. LLM은 이 로직이 최종적으로 올바른 문자열 위치를 보장하는 기법임을 해석할 수 있다.

3.3 함수 호출 및 데이터 플로우 추적

함수 간 호출 구조 확인:

최종적으로 sayHello() 함수에서 _0x4fcc(0x11c)를 호출함으로써, 배열 내의 "Hello World!" 문자열을 얻고, 이를 console.log로 출력함을 파악한다.

동적 연산 결과 예측:

코드의 각 실행 단계에서 배열이 어떻게 회전하며, 인덱스 보정이 어떻게 적용되는지를 추적하는 과정을 통해, 난독화 전후의 데이터 플로우를 재구성한다.

4. LLM 활용의 주요 장점 및 시사점

4.1 정적 분석 도구 보완

복잡한 구조 인식:

전통적인 정적 분석 도구는 난독화 기법이 추가된 경우 코드 흐름을 명확히 파악하는 데 한계가 있다. 반면 LLM은 코드 및 자연어 기반 학습을 통해 난독화 패턴을 인식하고, 단계별 추론을 수행할 수 있다.

4.2 시간 및 비용 효율성

신속한 코드 해석:

사람이 수동으로 난독화 코드를 해석하는 데 수 시간 혹은 수 일이 소요될 수 있으나, LLM은 몇 초 이내에 핵심 로직과 출력 문자열을 복원할 수 있다.

자동화 파이프라인 통합 가능:

LLM을 보안 분석 또는 유지보수 자동화 도구의 일환으로 활용할 경우, 비용과 시간이 크게 절감될 것으로 기대된다.

4.3 보안 분석의 고도화

악성 코드 탐지:

난독화 기법이 악의적인 목적으로 사용될 경우, LLM을 통해 코드의 실제 의도를 빠르게 파악하고, 잠재적인 위협을 조기에 식별할 수 있다.

자동 리포팅 및 문서화:

분석 결과를 자연어로 즉시 생성하여 보안 리포트 및 경고 시스템에 활용할 수 있음은, 보안 업무의 신뢰성과 효율성을 동시에 향상시킨다.

4.4 교육적 활용 및 학습 지원

리버스 엔지니어링 학습 자료 제공:

난독화와 복호화의 과정을 단계별로 설명함으로써, 보안 전문가 양성이나 리버스 엔지니어링 교육 도구로서 LLM의 활용 가능성이 높아진다.

실시간 피드백:

학습자가 난독화 코드를 입력하면, LLM이 실시간으로 분석 과정을 설명해 주어, 이해도를 향상시킬 수 있다.

5. 향후 전망 및 연구 과제

이 사례는 난독화된 코드를 분석하는 데 있어 LLM의 잠재력을 명확히 보여준다. 앞으로 다음과 같은 연구 및 실무 적용 분야가 기대된다.

자동화된 난독화 복원 도구 개발:

LLM을 기반으로 한 자동 복원 도구가 등장하면, 복잡한 코드 해석 작업이 완전히 자동화될 수 있다.

실시간 위협 탐지 시스템과의 통합:

보안 관제 시스템에 LLM 분석 기능을 추가하여, 실시간으로 악성 스크립트를 탐지하고 대응하는 시스템 개발이 가능할 것이다.

다양한 난독화 기법에 대한 종합 분석:

여러 난독화 솔루션(obfuscator.io, javascript-obfuscator 등)과의 비교 연구를 통해, LLM이 각 난독화 기법에 대해 얼마나 정확하게 동작하는지 평가하는 연구가 필요하다.

6. 결론

본 글에서는 lddgo.net 난독화 솔루션을 적용한 사례를 통해, LLM이 난독화된 JavaScript 코드를 분석하고 복호화하는 과정을 상세히 설명하였다. LLM은 문자열 배열, 인덱스 보정, 동적 배열 회전 등의 난해한 로직을 단계별 추론을 통해 명확하게 해석할 수 있음이 확인되었다. 이러한 능력은 정적 분석 도구가 가지지 못한 강력한 보완 수단으로 작용하며, 보안 분석, 유지보수, 교육 등 다양한 분야에서 혁신적인 활용 가능성을 시사한다.

“LLM을 통한 코드 복호화는 단순한 코드 예측을 넘어서, 난독화된 환경에서도 코드의 본질적 의미를 파악할 수 있는 중요한 도구로 자리매김할 것이다.”

앞으로 LLM 기반 보안 분석 시스템의 발전과 함께, 더 복잡하고 다양한 난독화 기법에 대한 대응력 또한 높아질 것으로 전망된다.