대규모 언어 모델(LLM)은 원시 패킷 데이터를 직접 분석할 때, 암호화 스위트의 16진수 코드나 복잡한 인증서 체인 유효성 검사 같은 미묘한 기술적 세부 사항을 정확히 파악하기 어렵다는 한계를 보였습니다. 이는 ‘노이즈’가 많아 심층 분석에 부적합하며, 핸드셰이크 실패 시 필요한 정확한 진단이 어렵습니다.
이러한 한계를 극복하기 위해 WireMCP(Model Context Protocol) 서버가 도입되었습니다. WireMCP는 Node.js와 tshark를 활용하여 AI 에이전트에게 정해진 작업을 수행하는 ‘도구 상자’를 제공합니다. 주요 기능으로는 실시간 트래픽 캡처, .pcap 파일 분석, 고수준 통계 요약, 위협 인텔리전스 확인 등이 있습니다.
저자는 WireMCP의 내장 도구 외에 Gemini CLI를 통해 tshark 명령을 직접 오케스트레이션하는 방식에서 가장 큰 가치를 발견했습니다. 특정 프롬프트를 통해 AI를 숙련된 엔지니어처럼 작동하게 하여, ‘무응답 SSL 연결 실패’(bad_cert_chain.pcap 파일 사용) 진단을 위한 표준 운영 절차(SOP)를 적용했습니다.
진단 SOP: tshark 명령 오케스트레이션
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연결 종료 및 경고 확인:
tshark로 TLS 경고 메시지 또는 TCP 리셋 플래그를 필터링하여 서버의 명시적인 연결 종료 여부를 파악합니다. -
인증서 체인 유효성 검사: 인증서 핸드셰이크를 필터링하고
x509필드를 추출하여 체인 순서, 완전성, 유효 기간 만료 여부(특히 만료된 서버 및 루트 인증서)를 분석합니다. AI는 필요시 상세 정보를 위해-V옵션을 자율적으로 사용합니다. -
암호화 및 프로토콜 협상: Client Hello와 Server Hello를 필터링하여 SNI 일치, 암호화 스위트 협상, 프로토콜 버전 일치 여부를 확인합니다.
이러한 정밀한 tshark 명령 실행을 통해 AI는 클라이언트가 만료된 서버 및 루트 CA 인증서 때문에 서버의 인증서 체인을 거부하여 SSL 연결이 실패했음을 정확히 진단했습니다. 최종 분석 결과, 서버 인증서와 루트 CA 인증서 모두 만료된 것이 주된 원인이었습니다.