GTFOBins, 제한된 환경을 탈출하는 기술

GTFOBins는 유닉스(Unix) 시스템의 암묵적 보안(Ambient Security) 모델의 문제점을 드러낸다. 즉, 권한이 있는 사용자는 시스템의 모든 자원에 접근할 수 있다는 점을 악용한다. 이에 대한 대안으로, seL4와 같은 능력 기반 보안(Capability-based Security) 시스템은 각 프로세스에 필요한 권한만을 부여하여 공격 범위를 제한한다. 이러한 시스템은 권한 격리(Privilege Isolation)를 통해 보안성을 강화한다.

일부 의견에서는 LLM(Large Language Model)을 GTFOBins와 같은 정보를 학습시켜 보안 취약점 자동 분석(Automated Vulnerability Analysis)에 활용할 수 있다는 가능성을 제시한다. LLM은 다양한 명령어의 사용법과 취약점을 학습하여, 특정 상황에서 취약한 명령어 조합(Vulnerable Command Combination)을 찾아낼 수 있다. 하지만, LLM의 AI 환각(Hallucination) 문제로 인해 정확성 확보가 중요하다.