In Parts 1 and 2, we explored the concept of LLM and RAG-based cyber threat prediction and examined methods for enhancing LLM prediction accuracy by integrating XAI. Building upon those discussions, this article introduces the comprehensive LLM pipeline that leverages XAI-integrated RAG to forecast potential future cyber threats. In particular, we illustrate the integration framework of T9 Detect, which moves beyond single-log-centric defense to organically understand data flows, and T9 Predict, which reliably forecasts subsequent attack sequences based on those insights, thereby presenting a technical vision for a proactive security response architecture.
[태그:] 사이버위협예측
앞선 1탄과 2탄에서는 LLM 및 RAG 기반 사이버 위협 예측의 개념을 살펴보고, XAI를 결합하여 LLM의 예측 정확도를 높이는 방법에 대해 알아보았습니다. 본 글에서는 이러한 내용을 바탕으로, XAI가 결합된 RAG를 활용하여 향후 출현 가능한 사이버 위협을 예측하는 LLM의 전체 파이프라인을 소개합니다. 특히 단일 로그 중심의 방어를 넘어 데이터 흐름을 유기적으로 이해하는 T9 Detect와, 이를 기반으로 차단계 공격 흐름을 신뢰성 있게 전망하는 T9 Predict의 결합 구조를 설명하며 능동형 보안 대응 체계의 기술적 비전을 제시합니다.
In the previous post (Part 1), we introduced the concept and necessity of cyber threat prediction by combining LLM and RAG. Building on this foundation, this article takes a step further by presenting a method for integrating XAI-derived attack detection evidence with RAG to enable more precise cyber threat analysis and prediction. In particular, we explain how XAI results can be effectively utilized through semantic token reconstruction, and how this approach allows the LLM to interpret attack flows and predict subsequent attack stages.
앞선 1탄에서는 LLM과 RAG를 결합한 사이버 위협 예측의 개념과 필요성에 대해 살펴보았습니다. 본 글에서는 이러한 개념을 기반으로 한 단계 더 나아가, XAI를 통해 도출된 공격 탐지 근거 정보를 RAG와 결합하여 보다 정교한 사이버 위협 분석 및 예측을 수행하는 방법을 소개합니다. 특히 의미 단위 기반 토큰 재구성을 통해 XAI 결과를 효과적으로 활용하고, 이를 기반으로 LLM이 공격 흐름을 해석하고 향후 공격 단계를 예측할 수 있도록 하는 접근 방식을 설명합니다.
Recent cyber attacks have evolved beyond single techniques, adopting multi-stage, high-speed, and tactical approaches that clearly expose the limitations of existing defense systems. This article examines why traditional, simple pattern-based threat prediction is insufficient in this changed environment and introduces a proactive cyber threat prediction approach combining LLM and RAG as a solution to overcome these limitations. This article serves as the first part for conceptual understanding. In the upcoming series, we will provide a step-by-step explanation covering the actual architecture design and implementation process.
최근 사이버 공격은 단일 기법에 머무르지 않고 다단계·고속·전술적 방식으로 진화하며 기존 대응 체계의 한계를 분명히 드러내고 있습니다. 본 글에서는 이러한 변화된 환경 속에서 기존의 단순 패턴 기반 위협 예측이 왜 충분하지 않은지 살펴보고, 이를 극복하기 위한 방안으로 LLM과 RAG를 결합한 선제적 사이버 위협 예측 접근법을 소개하고자 합니다. 이번 글은 개념 이해를 위한 첫 번째 편으로, 이어지는 연재에서는 실제 아키텍처 설계와 구현 과정까지 단계적으로 설명해 드릴 예정입니다.