랜섬웨어는 현대 사이버 보안에서 가장 중요하고 신속히 증가하는 위협 중 하나로 인식되고 있다. 전통적인 보안 시스템은 랜섬웨어의 복잡성과 빠른 진화를 따라잡기 어렵다. 이에 보안 도메인 특화 LLM (Large Language Model)의 구축과 활용이 보안의 수단으로 활용될 수 있다. 이 연구는 데이터 기반 모델링 자동화, 핵심 정보 선별, 컨텍스트화를 통해 LLM을 악성코드 분석에 활용하는 과정을 다루고 있다. 이를 통해 LLM이 랜섬웨어 탐지 및 대응을 위한 정확하고 신속한 의사결정을 지원하도록 한다. 또한, 글로벌 보안 인사이트와 최신 사이버 위협 동향을 반영하여 LLM이 보다 효과적으로 위협을 분석하고 대응할 수 있도록 한다. 보안 도메인 특화 LLM은 사용자 친화적인 접근 방식을 채택하여, 비전문가도 이해할 수 있도록 한다. 이는 시각화와 간단한 설명을 통해 제공되며, 보안 전문가뿐만 아니라 비전문가가 복잡한 보안 데이터를 신속하게 이해하고 적절한 조치를 취할 수 있도록 돕는다. 결과적으로, 본 연구를 통해 랜섬웨어 탐지 및 대응의 정확성을 크게 향상시킬 수 있을 뿐만 아니라 보안 전문가가 더 직관적이고 효율적으로 위협에 대응할 수 있는 환경을 조성할 수 있다. 이는 사이버 보안의 미래를 재정의하며, 더욱 지능적으로 자동화된 보안 솔루션의 발전을 촉진할 것이다.