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id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-AUTO-MAAN-001
category: Unified
confidence_score: 0.91
tags: [auto-reinforced, malware-[[Analysis|Analysis]], cybersecurity, reverse-engineering, security, forensics]
last_reinforced: 2026-04-20
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# [[Malware-Analysis|Malware-Analysis]]

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "적의 무기를 해부하다: 시스템을 파괴하거나 정보를 훔치기 위해 설계된 악성 코드(Malware)를 안전한 실험실에서 실행하거나 코드를 뜯어보고(Reverse-engineering), 그 작동 원리와 전파 경로를 파악하여 방어막을 구축하는 디지털 부검."

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
악성코드 분석(Malware-Analysis)은 소프트웨어의 악의적인 의도와 기능을 규명하는 과정입니다.

1.  **분석의 두 축**:
    *   **Static Analysis**: 파일을 실행하지 않고 코드를 읽거나 시그니처를 확인. (Reverse-engineering 기술 활용)
    *   **Dynamic Analysis**: 샌드박스 등 격리된 환경에서 실제로 실행하며 시스템에 미치는 영향을 관찰.
2.  **왜 중요한가?**:
    *   날로 교묘해지는 사이버 공격(랜섬웨어, 스파이웨어 등)의 근본 원인을 파악하고, 백신 개발 및 시스템 보안 수준을 높이는 데 필수적임. ([[Fault-Tolerance|Fault-Tolerance]]와 연결)

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 사람이 일일이 코드를 분석하는 정책이었으나, 현대 정책은 지능형 악성코드가 분석을 감지하고 멈추거나 코드를 변형하는 '안티-분석 정책'을 사용하므로 이를 무력화하는 고도의 심리전 정책이 수반됨(RL Update).
- **정책 변화(RL Update)**: AI가 악성코드를 자동 분석하고 실시간으로 변종을 탐지하는 'AI 기반 위협 탐지 정책'과, 역으로 AI를 이용해 더 정교한 악성코드를 만드는 '공격의 자동화 정책' 사이의 끝없는 군비 경쟁 시대로 진입함.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Fault-Tolerance|Fault-Tolerance]], [[Hardware|Hardware]], [[Logic|Logic]], [[Ethics & AI|Ethics & AI]], [[Information-Society|Information-Society]]
- **Modern Tech/Tools**: IDA Pro, Ghidra, OllyDbg, Cuckoo Sandbox, Wireshark.
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