AI 모델의 학습 데이터 유출이나 AI 서비스에 대한 DDoS 공격 등, AI 보안 위협의 상당 부분은 결국 네트워크를 통해 이루어집니다. 따라서 네트워크 레벨에서의 강력한 가시성과 제어 능력은 AI 보안의 초석이 됩니다. 고성능 패킷 파서는 이러한 가시성을 확보하는 핵심 도구이며, 개발 복잡성과 잠재적 취약점을 최소화하는 것이 중요합니다.
문제 정의: 끊임없이 증폭하는 네트워크 위협 속 실시간 가시성 확보의 어려움
현대의 기업 네트워크는 상상을 초월하는 속도와 규모로 트래픽이 오가는 전쟁터와 같습니다. 5G, IoT, 그리고 클라우드 네이티브 환경의 확장은 네트워크 트래픽의 양을 기하급수적으로 증가시켰습니다. 이러한 환경에서 분산 서비스 거부(DDoS) 공격, 지능형 지속 위협(APT), 명령 및 제어(C2) 통신, 그리고 내부자 데이터 유출과 같은 악성 활동은 더욱 정교하게 숨어들어 실시간 탐지 및 분석을 어렵게 만듭니다.
기존의 방화벽(Firewall), 침입 방지 시스템(IPS), 침입 탐지 시스템(IDS)과 같은 시그니처 기반의 보안 솔루션은 잘 알려진 위협에는 효과적일 수 있습니다. 하지만 제로데이 공격이나 변형된 위협에는 속수무책인 경우가 많습니다. 또한, 대용량 트래픽 처리 시 발생하는 성능 병목 현상은 보안 시스템 자체의 안정성과 효율성을 저해하며, 커스터마이징의 어려움은 특정 환경에 최적화된 위협 탐지 로직을 구현하는 데 큰 장애물로 작용합니다. 이러한 문제를 방치할 경우, 탐지 지연으로 인한 피해 규모는 걷잡을 수 없이 커지고, 이는 기업의 규제 준수 실패와 비즈니스 연속성 저해로 이어질 수 있습니다.
예를 들어, 클라우드 환경에서 운영되는 중요한 워크로드에서 평소와 다른 외부 IP 주소로의 비정기적인 아웃바운드 연결 시도가 발생했다고 가정해 봅시다. 이는 C2 서버와의 통신일 가능성이 높습니다. 이러한 비정상 트래픽을 실시간으로 식별하고 차단하지 못한다면, 악성 행위자는 시스템을 장악하고 데이터를 유출하거나 추가적인 공격을 감행할 시간을 벌게 됩니다. 이처럼 미세하고도 치명적인 위협의 징후를 놓치지 않는 것이 오늘날의 네트워크 보안 핵심 과제입니다.
영향 분석: 네트워크 위협이 조직에 미치는 광범위한 파급 효과
네트워크 트래픽에 대한 실시간 가시성 및 분석 능력 부재는 조직 전체에 걸쳐 광범위하고 심각한 영향을 미칩니다. 기술적인 측면에서 보면, 대규모 DDoS 공격은 네트워크 인프라를 마비시키고 핵심 시스템의 성능을 저하시켜 서비스 중단을 초래할 수 있습니다. 데이터 유출 사고는 기업의 핵심 지적 재산을 손상시키고 경쟁력을 저하시키는 치명적인 결과를 낳습니다. 이러한 위협은 단순히 '장애' 수준을 넘어, 기업의 생존을 위협하는 존재로 진화하고 있습니다.
비즈니스적인 관점에서 데이터 유출 및 서비스 중단은 막대한 재정적 손실을 의미합니다. IBM Cost of a Data Breach Report 2023에 따르면, 데이터 유출 사고 발생 시 전 세계 평균 복구 비용은 약 445만 달러에 달합니다. 이는 단순한 직접 비용을 넘어, 장기적인 브랜드 이미지 실추와 고객 신뢰도 하락으로 이어져 회복하기 어려운 타격을 줄 수 있습니다. 또한, 개인정보보호법, GDPR, ISMS-P와 같은 국내외 규제 준수에 실패할 경우, 막대한 과태료 부과 및 법적 소송의 위험에 직면하게 됩니다.
다양한 이해관계자별로도 그 영향은 명확합니다. 보안 팀은 급증하는 경보와 미탐(False Negative)으로 인해 과부하에 시달리며, 탐지 지연은 초기 대응 골든타임을 놓치게 만듭니다. 운영 팀은 원인 불명의 시스템 성능 문제와 네트워크 장애로 인한 트러블슈팅의 어려움을 겪고, 이는 결국 경영진에게 막대한 재정적 손실과 규제 리스크로 보고됩니다. 특히 클라우드 환경에서는 FRIIM CNAPP이나 FRIIM CSPM과 같은 솔루션으로 인프라 보안을 강화하더라도, 실제 클라우드 워크로드 사이를 오가는 네트워크 트래픽에 대한 심층 분석이 뒷받침되지 않으면, 내부망에서의Lateral Movement나 C2 통신과 같은 위협에 대한 사각지대가 발생할 수 있습니다.
원인 분석: 기존 접근법의 한계와 새로운 요구사항
이러한 네트워크 위협 탐지 및 분석의 어려움에는 여러 근본적인 원인이 존재합니다. 첫째, 네트워크 트래픽 볼륨의 기하급수적인 증가입니다. 5G 통신과 IoT 기기의 확산, 그리고 클라우드 환경에서의 마이크로서비스 아키텍처 도입은 네트워크를 통해 흐르는 데이터의 양을 폭발적으로 늘렸습니다. 기존의 패킷 파싱 및 분석 엔진은 이러한 대규모 트래픽을 실시간으로 처리하는 데 한계를 보이며 병목 현상을 일으키곤 합니다.
둘째, 프로토콜의 다양성과 암호화의 심화입니다. HTTP/3, QUIC, TLS 1.3과 같이 새로운 프로토콜이 등장하고 대부분의 통신이 암호화되면서 심층 패킷 검사(DPI)의 난이도가 극도로 상승했습니다. 암호화된 트래래픽 내부의 악성 페이로드를 탐지하는 것은 훨씬 복잡한 과정을 요구하며, 이는 분석 시스템의 부하를 가중시킵니다.
셋째, 레거시 언어 기반 솔루션의 한계입니다. 많은 고성능 네트워크 도구들이 C나 C++로 구현되어 있습니다. 이들 언어는 뛰어난 성능을 제공하지만, 메모리 안전성 문제와 높은 개발 복잡성으로 인해 서비스 거부(DoS) 취약점이나 원격 코드 실행(RCE) 취약점과 같은 심각한 보안 결함이 발생할 가능성이 높습니다. 복잡한 패킷 구조를 파싱하는 과정에서 잘못된 메모리 접근이나 버퍼 오버플로우는 심각한 보안 사고로 이어질 수 있습니다.
기존 접근법 또한 이러한 문제 해결에 충분하지 못합니다. 상용 네트워크 보안 솔루션은 높은 비용과 제한적인 커스터마이징 옵션으로 인해 특정 조직의 고유한 요구사항을 충족시키기 어렵습니다. Python이나 Go와 같은 스크립트 언어는 개발 편의성이 높지만, 대용량 트래픽을 처리하는 환경에서는 성능 병목이 발생할 수 있습니다. 또한, eBPF와 같은 커널 레벨 기술은 강력한 기능을 제공하지만, 구현 및 디버깅 난이도가 매우 높아 일반적인 보안 도구 개발에 적용하기에는 진입 장벽이 높습니다.
해결 접근법: Rust 기반 고성능 패킷 파서로 네트워크 보안의 혁신을 이끌다
이러한 복합적인 문제에 대한 해답으로 저는 Rust 언어를 제안합니다. Rust는 C/C++와 비견될 만한 성능을 제공하면서도, 메모리 안전성과 현대적인 동시성(Concurrency) 모델을 강력하게 지원하여 네트워크 보안 도구 개발의 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다. 여기 몇 가지 핵심적인 해결 접근법을 소개합니다.
고성능과 메모리 안전성을 동시에: Rust 도입
Rust는 컴파일 시점에 대부분의 메모리 관련 오류(예: 널 포인터 역참조, 데이터 레이스)를 방지하여 런타임 시 안정성을 극대화합니다. 이는 네트워크 패킷 파서와 같이 민감하고 고성능이 요구되는 애플리케이션에서 치명적인 취약점을 사전에 차단하는 데 매우 중요합니다. 게다가 C/C++ 수준의 성능을 제공하므로, 대용량 트래픽을 실시간으로 처리할 수 있는 강력한 기반을 마련할 수 있습니다. 가파른 학습 곡선이라는 단점도 있지만, 장기적인 관점에서 보면 안정적인 보안 시스템 구축에 필수적인 투자입니다.
제로 카피(Zero-Copy) 패킷 처리로 오버헤드 최소화
패킷 파싱에서 성능을 저해하는 주된 요인 중 하나는 불필요한 데이터 복사입니다. 제로 카피 접근법은 패킷 데이터를 메모리에서 여러 번 복사하는 오버헤드를 최소화하여 CPU 캐시 효율성을 증대시키고 처리량을 극대화합니다. Rust에서는 `pcap` 바인딩을 통해 네트워크 인터페이스에서 직접 패킷을 캡처하고, `etherparse`나 `smoltcp`와 같은 크레이트를 사용하여 패킷 데이터를 복사 없이 슬라이스(slice) 형태로 파싱함으로써 이를 구현할 수 있습니다.
비동기(Asynchronous) I/O 및 멀티스레딩 활용으로 처리량 극대화
네트워크 트래픽은 본질적으로 비동기적이며 병렬 처리의 이점을 크게 얻을 수 있습니다. `Tokio` 또는 `async-std`와 같은 Rust의 강력한 비동기 런타임은 논블로킹(Non-blocking) I/O를 통해 I/O 대기 시간 동안 다른 패킷을 처리할 수 있게 합니다. 또한, Rust의 안전한 동시성 모델은 데이터 레이스 없이 여러 CPU 코어를 활용하여 패킷을 병렬로 처리할 수 있는 멀티스레드 환경을 쉽게 구축하도록 돕습니다. 이를 통해 대규모 트래픽 속에서도 높은 처리량을 유지하며 악성 트래픽을 놓치지 않고 탐지할 수 있습니다.
이렇게 Rust 기반으로 개발된 고성능 패킷 파서에서 탐지된 위협 이벤트는 SeekersLab의 통합 보안 솔루션과 연계하여 더욱 강력한 방어 체계를 구축할 수 있습니다. 예를 들어, 탐지된 이벤트는 Seekurity SIEM으로 전송되어 다른 보안 로그 및 이벤트와 통합 분석되며, Seekurity SOAR를 통해 사전 정의된 자동화된 대응 플레이북을 트리거하여 위협을 즉시 완화할 수 있습니다.
구현 가이드: Rust 기반 패킷 파서 실전 개발
이제 Rust를 활용하여 고성능 패킷 파서를 구현하는 구체적인 단계를 살펴보겠습니다. 목표는 네트워크 인터페이스에서 패킷을 캡처하고, 이를 파싱하여 보안 이벤트를 생성하는 것입니다.
개발 환경 설정
먼저 Rust를 설치하고 프로젝트를 초기화해야 합니다. Rust는 공식 웹사이트를 통해 `rustup`을 사용하여 쉽게 설치할 수 있습니다. 프로젝트는 `cargo new` 명령으로 생성합니다.
curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh
cargo new high-performance-packet-parser
cd high-performance-packet-parser
다음으로, 패킷 캡처를 위한 `pcap` 바인딩과 패킷 파싱을 위한 `etherparse`, 비동기 런타임 `tokio`, 그리고 로그 및 이벤트 관리를 위한 `chrono`, `serde` 크레이트를 `Cargo.toml` 파일에 추가합니다.
# Cargo.toml
[package]
name = "high-performance-packet-parser"
version = "0.1.0"
edition = "2021"
[dependencies]
pcap = "0.10" # 패킷 캡처 라이브러리
etherparse = "0.13" # 이더넷, IP, TCP/UDP 헤더 파싱 라이브러리
tokio = { version = "1", features = ["full"] } # 비동기 런타임
chrono = "0.4" # 시간 관리
serde = { version = "1.0", features = ["derive"] } # JSON 직렬화/역직렬화
serde_json = "1.0" # JSON 처리
패킷 캡처 및 파싱 기본 구조
Rust의 `pcap` 크레이트는 시스템의 `libpcap` 라이브러리와 연동하여 네트워크 인터페이스로부터 패킷을 캡처합니다. `etherparse`는 캡처된 원시 바이트 스트림에서 이더넷, IP(IPv4/IPv6), TCP, UDP 등 다양한 프로토콜 헤더를 효율적으로 파싱할 수 있게 해줍니다. 특히 `etherparse`는 제로 카피 파싱을 지원하여 메모리 복사 오버헤드를 줄이는 데 유리합니다.
다음은 네트워크 인터페이스에서 패킷을 캡처하고 기본적인 IP, TCP/UDP 정보를 추출하여 보안 이벤트 객체를 생성하는 간단한 Rust 코드 예시입니다.
// src/main.rs
use pcap::{Capture, Device};
use etherparse::{PacketHeaders, InternetSlice, TransportSlice};
use tokio::task;
use chrono::Utc;
use serde::{Serialize, Deserialize};
#[derive(Debug, Serialize, Deserialize)]
struct SecurityEvent {
timestamp: String,
source_ip: String,
destination_ip: String,
source_port: Option<u16>,
destination_port: Option<u16>,
protocol: String,
payload_length: usize,
alert_type: Option<String>,
message: String,
}
async fn process_packet(packet_data: Vec<u8>) {
let now = Utc::now();
let mut event = SecurityEvent {
timestamp: now.to_rfc3339(),
source_ip: "unknown".to_string(),
destination_ip: "unknown".to_string(),
source_port: None,
destination_port: None,
protocol: "unknown".to_string(),
payload_length: packet_data.len(),
alert_type: None,
message: "Packet observed".to_string(),
};
match PacketHeaders::from_slice(&packet_data) {
Ok(headers) => {
if let Some(ip_header) = headers.ip {
match ip_header {
InternetSlice::Ipv4(ipv4_header, _) => {
event.source_ip = ipv4_header.source_addr().to_string();
event.destination_ip = ipv4_header.destination_addr().to_string();
event.protocol = format!("IPv4-{}", ipv4_header.protocol());
},
InternetSlice::Ipv6(ipv6_header, _) => {
event.source_ip = ipv6_header.source_addr().to_string();
event.destination_ip = ipv6_header.destination_addr().to_string();
event.protocol = format!("IPv6-{}", ipv6_header.next_header());
},
}
}
if let Some(transport_header) = headers.transport {
match transport_header {
TransportSlice::Tcp(tcp_header) => {
event.source_port = Some(tcp_header.source_port());
event.destination_port = Some(tcp_header.destination_port());
event.protocol = "TCP".to_string();
// 예시: 비정상적인 TCP 플래그 조합 탐지 로직 추가 가능
if tcp_header.syn() && tcp_header.ack() && !tcp_header.rst() && event.source_port == Some(0) {
// 이 부분은 매우 단순화된 예시이며, 실제 탐지 로직은 더 복잡합니다.
// 예를 들어, SYN-ACK 스캔이나 특정 포트에서의 비정상적인 SYN/ACK 패턴을 탐지할 수 있습니다.
}
},
TransportSlice::Udp(udp_header) => {
event.source_port = Some(udp_header.source_port());
event.destination_port = Some(udp_header.destination_port());
event.protocol = "UDP".to_string();
},
_ => {}
}
}
// 간단한 C2 탐지 로직 예시: 비표준 고정 포트 HTTP/HTTPS 유사 트래픽
if let Some(dst_port) = event.destination_port {
if dst_port > 1024 && (event.protocol == "TCP" || event.protocol == "UDP") && (event.payload_length > 0) {
event.alert_type = Some("Potential C2 Traffic".to_string());
event.message = format!("Non-standard high port communication detected: {}:{} -> {}:{}",
event.source_ip, event.source_port.unwrap_or(0), event.destination_ip, dst_port);
}
}
// JSON 형식으로 이벤트 출력 (실제로는 Seekurity SIEM으로 전송)
let event_json = serde_json::to_string(&event).unwrap_or_else(|_| "{}".to_string());
println!("{}", event_json);
// 실제 환경에서는 Kafka, Syslog 또는 Seekurity SIEM API를 통해 전송합니다.
}
Err(e) => {
eprintln!("Failed to parse packet: {}", e);
}
}
}
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
let main_device = Device::lookup().map_err(|e| format!("Device lookup failed: {}", e))?
.ok_or("No network device found")?;
println!("Capturing on device: {:?}", main_device.name);
let mut cap = Capture::from(main_device)
.open()
.map_err(|e| format!("Failed to open capture: {}", e))?
.setnonblock() // 비동기 처리를 위해 논블로킹 모드 설정
.map_err(|e| format!("Failed to set non-blocking mode: {}", e))?;
println!("Starting packet capture...");
loop {
match cap.next_packet() {
Ok(packet) => {
// packet.data는 &[u8] 슬라이스이므로, 비동기 태스크로 넘기기 위해 Vec<u8>로 복사
// 제로 카피를 위해서는 특정 상황에서 `packet.data` 슬라이스를 직접 사용하는 방법 고려
let packet_data = packet.data.to_vec();
task::spawn(async move {
process_packet(packet_data).await;
});
},
Err(pcap::Error::TimeoutExpired) => {
// 타임아웃 발생 시, 계속해서 패킷을 기다림
},
Err(e) => {
eprintln!("Error capturing packet: {}", e);
break;
}
}
}
Ok(())
}
위 코드에서 `process_packet` 함수는 캡처된 패킷 데이터를 비동기적으로 처리합니다. `PacketHeaders::from_slice`는 패킷을 효율적으로 파싱하며, 이후 IP 및 전송 계층 헤더에서 필요한 정보를 추출하여 `SecurityEvent` 구조체에 담습니다. C2 탐지 로직은 매우 단순화된 예시로, 실제 환경에서는 YARA 규칙, 통계적 분석, 머신러닝 모델 등을 활용하여 더욱 정교한 탐지가 이루어져야 합니다.
주의사항 및 모범 사례
- `pcap` 라이브러리는 낮은 수준의 인터페이스를 제공하므로, 메모리 관리와 에러 처리에 주의해야 합니다. Rust의 안전한 추상화를 적극 활용하세요.
- `packet.data.to_vec()` 호출은 패킷 데이터를 복사하므로, 극단적인 성능 최적화가 필요하다면 `Arc<[u8]>`와 같은 공유 참조 포인터를 사용하거나, `packet.data` 슬라이스 자체를 안전하게 비동기 태스크로 넘기는 방법을 고려해야 합니다.
- 실시간 대용량 트래픽 처리 시, 백프레셔(Backpressure) 관리는 필수적입니다. 패킷 캡처 속도가 처리 속도보다 빠를 경우 버퍼 오버플로우가 발생할 수 있습니다. `Channel`을 활용하여 캡처 스레드와 처리 스레드 간의 부하를 조절하는 것이 좋습니다.
- 탐지 로직은 오탐(False Positive)과 미탐(False Negative)을 최소화하도록 지속적으로 튜닝해야 합니다. MITRE ATT&CK 프레임워크를 참조하여 C2 통신 패턴, 데이터 유출 시그니처 등을 정의하는 것이 유용합니다.
검증 및 효과 측정: 실제 환경에서의 성능과 안정성 확보
Rust 기반의 고성능 패킷 파서를 성공적으로 구축했다면, 다음 단계는 실제 환경에서의 성능과 효과를 검증하는 것입니다. 철저한 검증 없이는 아무리 좋은 솔루션도 신뢰할 수 없습니다.
해결 여부 확인 방법
- 성능 테스트: `wrk`, `iperf` 등 트래픽 생성 도구를 사용하여 대량의 네트워크 트래픽을 발생시킨 후, 개발된 패킷 파서의 초당 처리 패킷 수(PPS), 평균/최대 지연 시간(Latency), CPU 및 메모리 사용량을 측정합니다. 기존 솔루션이나 다른 언어로 구현된 파서와 비교하여 성능 우위를 확인하는 것이 중요합니다.
- 정확성 테스트: 미리 알려진 악성 트래픽 샘플(PCAP 파일 형태)을 파서에 입력하여 악성 활동을 정확하게 탐지하는지 검증합니다. `Wireshark`와 같은 전문 도구와 비교 분석하여 오탐 및 미탐률을 평가하고, 탐지 규칙을 정교화합니다.
- 시스템 안정성 테스트: 장시간 운영 테스트를 통해 메모리 누수나 예기치 않은 크래시(Crash) 발생 여부를 모니터링합니다. Rust의 메모리 안전성 이점을 실제 환경에서 확인하는 과정입니다.
성과 지표 및 기대 효과
주요 성과 지표로는 초당 처리 패킷 수(PPS), 패킷 처리 평균/최대 지연 시간, CPU/메모리 사용률, 그리고 오탐(False Positive) 및 미탐(False Negative) 비율을 들 수 있습니다. 이러한 지표들을 지속적으로 모니터링하고 개선함으로써 다음과 같은 기대 효과를 얻을 수 있습니다.
- 악성 트래픽 탐지율 향상 및 지연 시간 단축: 고성능 패킷 파서를 통해 제로데이 공격이나 은밀한 C2 통신과 같은 위협을 실시간에 가깝게 탐지하여, 피해를 최소화하고 신속한 대응을 가능하게 합니다.
- 보안 운영 효율성 증대: 탐지된 위협 이벤트를 Seekurity SIEM으로 연동하여 중앙 집중식으로 관리하고, 다른 보안 이벤트와의 상관 분석을 통해 더욱 정확한 위협 상황 인지를 돕습니다. 나아가 Seekurity SOAR를 통해 탐지된 위협에 대한 자동화된 격리, 차단, 정보 수집 등의 대응 플레이북을 트리거하여 보안 운영(SecOps) 팀의 부담을 경감시킬 수 있습니다.
- 운영 비용 절감: 높은 처리 성능은 동일한 양의 트래픽을 처리하는 데 필요한 하드웨어 리소스를 줄여주어 인프라 비용을 절감합니다. 또한, 자동화된 탐지 및 대응은 수동 분석에 필요한 전문 인력의 시간을 절약하여 인력 운용의 효율성을 높입니다.
- 전반적인 네트워크 보안 강화: FRIIM CNAPP이 클라우드 워크로드의 보안 형상 관리 및 취약점 관리를 담당한다면, Rust 기반 패킷 파서는 실제 네트워크 트래픽 흐름에 대한 심층적인 가시성을 제공하여 클라우드 환경 전반의 보안을 더욱 견고하게 만듭니다.
핵심 정리: Rust로 만드는 미래의 네트워크 보안
오늘 우리는 대규모 네트워크 트래픽 속에서 악성 활동을 효과적으로 탐지하는 것이 왜 중요한지, 그리고 기존 접근법의 한계를 Rust 기반의 고성능 패킷 파서가 어떻게 극복할 수 있는지 심도 있게 살펴보았습니다. 메모리 안전성과 뛰어난 성능을 자랑하는 Rust는 네트워크 보안 도구 개발에 있어 강력한 대안이며, 비동기 I/O와 제로 카피 패킷 처리 기법을 통해 실시간 위협 탐지의 효율성을 극대화할 수 있습니다.
실무에 적용할 때에는 몇 가지 고려사항이 있습니다. 첫째, 점진적인 도입 전략을 통해 시스템의 안정성을 확보하고, 작은 범위부터 확장해 나가는 것이 중요합니다. 둘째, 탐지 규칙은 지속적으로 최적화하여 오탐을 줄이고 실제 위협을 정확하게 식별해야 합니다. 마지막으로, 이렇게 개발된 파서가 탐지한 보안 이벤트는 Seekurity SIEM으로 연동하여 중앙 집중식 위협 관리를 수행하고, Seekurity SOAR를 통해 자동화된 위협 대응 체계를 구축하는 것이 필수적입니다. 이는 보안 운영의 효율성을 극대화하고, 인력의 개입 없이도 신속하게 위협에 대처할 수 있는 기반을 마련해 줍니다.
나아가, 이 패킷 파서가 수집한 방대한 네트워크 트래픽 패턴 데이터는 KYRA AI Sandbox와 같은 AI 보안 연구 환경에서 AI 모델 학습에 활용될 수 있습니다. 이를 통해 더욱 정교하고 지능적인 이상 징후 탐지 모델을 개발하고, 알려지지 않은 새로운 위협에 대한 예측 및 방어 능력을 강화하는 데 기여할 수 있습니다. 네트워크 보안의 기초를 탄탄히 다지는 것이 곧 AI 보안의 미래를 확보하는 길임을 기억해야 합니다.
Rust와 함께라면 우리는 더욱 빠르고 안전하며 지능적인 네트워크 보안 환경을 구축할 수 있습니다. 이 글이 여러분의 네트워크 보안 도구 개발 여정에 영감을 주었기를 바랍니다. 다음번에도 더 흥미로운 AI 보안 주제로 찾아뵙겠습니다!
추가 학습 자료
- Rust 공식 문서: https://www.rust-lang.org/learn
- Tokio 비동기 런타임 문서: https://tokio.rs/docs/getting-started/
- etherparse 크레이트 문서: https://docs.rs/etherparse/latest/etherparse/
- pcap 크레이트 문서: https://docs.rs/pcap/latest/pcap/
- MITRE ATT&CK C2 Matrix: https://attack.mitre.org/matrices/enterprise/