LLM을 활용한 반도체 특허 침해 분석: 사내 특허팀을 위한 완벽 가이드

 

Blogging_CS (전문가 기고) · 2025년 9월 26일 · 읽는 데 약 15분 소요

단순 추측을 넘어 과학적 증거로, AI와 함께 특허 침해 분석의 새로운 패러다임을 열다.

반도체 특허 소송, ‘감’이 아닌 ‘증거’로 싸워야 합니다. 복잡한 반도체 칩을 뜯어보는 리버스 엔지니어링(RE), 막대한 비용과 시간이 드는 이 과정을 LLM(대규모 언어 모델)을 활용해 어떻게 혁신할 수 있을까요? 이 가이드는 사내 특허팀이 직접 활용할 수 있는 단계별 분석 방법론과 LLM 프롬프트 전략을 제시하여, 법정에서 통하는 강력한 증거 체계를 구축하는 길을 안내합니다.

 

서론: 특허 소송에서 리버스 엔지니어링의 전략적 중요성

특허 소송은 막대한 비용과 시간이 소요되는 법적 절차입니다. 소송을 제기하기 전, 원고는 피고 제품이 자사의 특허를 침해했을 것이라는 ‘합리적인 근거’를 제시해야 할 의무가 있습니다. 이 단계에서 리버스 엔지니어링은 단순한 추측이 아닌, 과학적 분석에 기반한 구체적인 침해 가능성을 입증하는 가장 강력한 수단이 됩니다. 특히 소송 초기 단계인 디스커버리를 통해 피고의 기밀 자료에서 직접적인 증거를 확보하기 전에는 리버스 엔지니어링(RE)에 의존할 수밖에 없습니다.

RE를 통해 확보된 초기 분석 결과는 소 제기의 타당성을 확보하고, 소송 전략을 수립하며, 나아가 조기 합의를 유도하는 데 결정적인 역할을 합니다. RE 없이 진행되는 소송은 증거 불충분으로 기각될 위험이 크며, 이는 막대한 법적 비용 손실로 이어질 수 있습니다.

⚠️ 법적 고지 (Disclaimer)
본 문서는 정보 제공 및 교육 목적으로만 작성되었습니다. 여기에 포함된 내용은 법률 자문을 구성하지 않으며, 실제 법적 조치를 취하기 전에는 반드시 독립적인 법률 전문가와 상담해야 합니다.

리버스 엔지니어링 전체 워크플로우 개요

반도체 리버스 엔지니어링은 무작위적인 분해가 아닌, 고도로 통제되고 체계적인 법과학적 조사 과정입니다. 이 과정은 일반적으로 정밀도, 비용, 그리고 시료의 파괴 수준이 점차 증가하는 ‘깔때기(funnel)’ 형태의 워크플로우를 따릅니다. 각 단계는 이전 단계에서 얻은 정보를 바탕으로 다음 분석의 목표와 방법을 결정하는 유기적인 관계를 가집니다.

• 비파괴 분석 (Non-destructive Analysis): 패키징된 상태의 칩을 손상시키지 않고 내부 구조를 파악하는 초기 정찰 단계입니다.
• 시료 준비 및 가공 (Sample Preparation): 분석 대상인 다이(Die)를 노출시키고, 특정 영역의 단면을 정밀하게 가공하는 단계입니다.
• 구조 및 성분 분석 (Structural & Compositional Analysis): 현미경을 통해 미세 구조를 관찰하고 각 구성 요소의 재료를 분석하는 핵심 단계입니다.
• 특수 분석 (Specialized Analysis): 도핑 농도나 결정 구조와 같이 일반적인 현미경으로 볼 수 없는 특성을 분석합니다.

이 모든 과정의 최종 목표는, 특허 청구항과 분석 결과를 일대일로 명확하게 비교 대조하는 문서인 클레임 차트(Claim Chart)를 완성하는 것입니다. 클레임 차트는 RE 과정에서 수집된 모든 과학적 증거를 법적 주장으로 변환하는 최종 산출물입니다.

1단계: 전략적 분석 계획 수립 및 LLM 활용

분석에 앞서 법적 위험을 검토하고, 특허 청구항에 맞춰 가장 효율적인 분석 로드맵을 설계해야 합니다. LLM은 이 과정에서 훌륭한 전략가 역할을 할 수 있습니다.

🤖 LLM 활용 예시: 법적 위험성 평가

# 역할: 지식재산권 법무 전문가
# 과업: 반도체 RE 분석의 법적 위험성 평가

다음 분석 계획에 대한 법적 위험성을 평가하고 필요한 사전 조치를 제안하십시오:
- 분석 대상: [경쟁사 반도체 제품명]
- 예상 분석 방법: 디캡슐레이션, FIB-SEM, TEM, SIMS
- 관할권: 한국, 미국, 일본

# 출력 형식:
{
  "legal_risks": ["위험 요소 목록"],
  "required_actions": ["필수 사전 조치"],
  "documentation": ["필요 문서 목록"],
  "approval_timeline": "승인 소요 기간"
}
        

🤖 LLM 활용 예시: 분석 로드맵 작성

# 역할: 반도체 분석 전략 기획자
# 과업: 효율적인 RE 분석 로드맵 작성

# 특허 청구항:
[분석 대상 특허의 청구항 전문을 여기에 입력]

# 경쟁 제품 정보:
- 제품명: [제품명]
- 공개된 기술 사양: [사양]
- 예상 제조 공정: [공정 노드]

# 요구사항:
1. 청구항 각 limitation별 분석 우선순위 설정
2. 비용 효율적인 분석 순서 제안 (비파괴 → 파괴적 순서)
3. 각 단계별 예상 증거 확보 가능성 평가
4. 리스크 대비 분석 계획 수립

# 출력: JSON 형식의 상세 분석 로드맵
        

2단계: 비파괴 분석 - 칩 내부 정찰

이 초기 단계는 장치의 전체적인 구조를 이해하고, 잠재적인 제조 결함을 식별하며, 이후 진행될 파괴 분석 단계를 전략적으로 계획하는 데 매우 중요합니다. 여기서 수집된 정보는 분석 과정 전체의 위험을 관리하고 효율성을 극대화하는 기반이 됩니다.

2.1 SAM (주사 음향 현미경) 분석

• 목적: 제품의 물리적 무결성을 확인하고 내부 결함(예: 칩과 패키지 사이의 뜸 현상)을 찾아내 후속 분석의 신뢰도를 확보합니다.
• 원리: 초음파를 시료에 쏘아 내부 계면이나 결함에서 반사되는 음파를 감지하여 내부 구조를 이미지로 만듭니다. 특정 깊이의 평면 이미지를 얻는 C-Scan 방식이 주로 사용됩니다.
• 결과 해석: 이미지에서 어둡거나 불규칙한 패턴은 내부의 기포(void)나 박리(delamination) 같은 결함을 의미합니다. 이 정보는 후속 공정(예: 디캡슐레이션)에서 주의할 영역을 알려주는 중요한 단서가 됩니다.

🤖 LLM 활용 예시: SAM 이미지 분석

# 역할: SAM 이미지 분석 전문가
# 입력: [SAM C-Scan 이미지 업로드]

# 과업:
1. 이미지에서 보이는 결함 패턴을 분류하고 위치를 표시
2. 각 결함이 제조 공정 문제인지 분석 과정 손상인지 판단
3. 후속 FIB 분석 시 피해야 할 영역 제안
4. 결함 밀도가 제품 품질에 미치는 영향 평가

# 출력 형식:
{
  "defect_classification": {...},
  "analysis_safe_zones": [],
  "quality_assessment": "..."
}
        

2.2 3D X-ray CT 분석

• 목적: 칩 패키지의 3차원 아키텍처(예: 다이 적층 구조, TSV 배열)를 파악하고, 후속 정밀 분석을 위한 정확한 좌표를 설정합니다.
• 원리: 시료를 360도 회전시키며 여러 각도에서 X-ray 투과 이미지를 촬영한 후, 컴퓨터 알고리즘으로 이를 재구성하여 3차원 볼륨 데이터를 생성합니다.
• 결과 해석: 재구성된 3D 모델을 통해 특허 도면과 실제 제품의 구조적 유사성을 직접 비교할 수 있습니다. 예를 들어, 특허가 ‘8층으로 적층된 메모리 다이’를 청구한다면, CT 이미지에서 실제 8개의 다이가 쌓여있는지 확인할 수 있습니다. 이 3D 데이터는 FIB 가공을 위한 내비게이션 맵 역할을 합니다.

🤖 LLM 활용 예시: 3D 구조와 특허 도면 비교

# 역할: 3D CT 데이터 분석 전문가
# 입력: [3D 볼륨 데이터의 slice 이미지들]

# 분석 요구사항:
1. TSV(Through-Silicon Via) 구조 식별 및 개수 계산
2. 다이 적층 구조 분석 (층수, 두께, 간격)
3. 와이어 본딩/플립칩 범프 패턴 분석
4. 특허 도면과의 구조적 유사성 비교
(특히 참조 도면: [특허 도면 첨부])

# 목표 구조물:
- "8층 적층 메모리 다이"
- "수직 관통 전극 구조"
- "대칭적 본딩 패드 배치"

분석 결과를 특허 청구항과 연결하여 서술하십시오.
        

3단계: 정밀 시료 준비 - 나노미터 단위의 외과수술

칩 내부의 미세 회로를 직접 관찰하기 위해 외부 보호층을 제거하고 분석하고자 하는 특정 영역을 정밀하게 노출시키는 과정입니다. 이 단계의 모든 작업은 비가역적이므로, 증거 보존을 최우선으로 고려해야 하는 고도의 정밀 수술과 같습니다.

💡 알아두세요! 증거의 무결성 확보
모든 분석 과정은 법정 제출을 염두에 두고 진행해야 합니다. 이를 위해 최소 증거 패키지(Minimal Viable Evidence, MVE) 개념을 도입하는 것이 중요합니다. MVE에는 다음이 포함되어야 합니다:

• 원본 시료 정보: 분석 대상 칩의 원본 사진, 시리얼 넘버, 그리고 파일이라면 SHA-256 해시값.
• 작업 기록: 분석에 사용된 모든 장비의 모델명, 소프트웨어 버전, 정확한 명령어와 설정값.
• 데이터 무결성: 모든 원본 데이터(이미지, 로그, pcap 파일)의 해시값을 기록하고, 타임스탬프(UTC 기준)를 포함하여 변경되지 않았음을 증명해야 합니다.
• 분석가 선언: 모든 절차를 준수했다는 분석가의 서명 날인된 진술서(Affidavit).

이러한 철저한 기록 관리가 증거의 신뢰성과 재현성을 보장합니다.

3.1 디캡슐레이션 (Decapsulation)

• 목적: 분석을 위해 칩 다이(Die) 표면을 손상 없이 깨끗하게 노출시키는 것입니다.
• 원리: 칩을 보호하는 에폭시 몰딩 컴파운드(EMC)를 화학 약품, 레이저, 플라즈마 등을 이용해 제거합니다. 분석 대상 칩의 특성에 따라 최적의 방법을 선택해야 합니다.

🤖 LLM 활용 예시: 최적 공정 조건 도출

# 역할: 반도체 패키징 공정 전문가
# 과업: 손상 최소화 디캡슐레이션 방법 선정

# 제품 정보:
- 패키지 타입: [BGA/QFN/etc.]
- 와이어 재질: Pd-coated Cu wire (추정)
- EMC 재질: 에폭시 몰딩 컴파운드
- 분석 목표 영역: 다이 표면 금속 배선층

# 기술 문헌 검색 요청:
1. Cu 와이어에 손상 없는 화학적 디캡슐레이션 조건
2. 플라즈마 방식 vs. 화학적 방식 장단점 비교
3. 관련 공정 파라미터 (온도, 시간, 농도) 추천
4. 각 방법별 예상 손상 정도 및 분석 신뢰도 영향

최신 논문 및 기술 노트를 참조하여 답변하십시오.
        

3.2 FIB (집속이온빔) 정밀 단면 가공

• 목적: SEM 또는 TEM 분석에 적합한 깨끗하고 평탄한 단면을 확보하는 것입니다. 재료 계면, 크랙, 금속층 두께 등을 정확히 파악하기 위함입니다.
• 원리: 갈륨(Ga+) 같은 무거운 이온을 고에너지로 가속시켜 빔 형태로 시료의 특정 지점에 주사하여 원자 단위로 물질을 깎아내는(sputtering) 기술입니다.
• 결과 해석: FIB를 사용하면 특허 청구항이 ‘FinFET의 게이트와 소스/드레인 사이의 스페이서(spacer) 구조’와 같이 극히 미세한 영역을 특정하고 있을 때, 정확한 위치의 단면을 얻을 수 있습니다.

🤖 LLM 활용 예시: FIB 가공 스크립트 초안 작성

# 역할: FIB 가공 조건 최적화 전문가
# 입력: 3D CT 좌표 데이터 + 목표 트랜지스터 위치

# 과업:
다음 조건을 만족하는 FIB 가공 스크립트 초안을 작성하십시오:
- 목표 좌표: X=1250µm, Y=890μm, Z=15µm (다이 표면 기준)
- 목표 구조: FinFET 트랜지스터의 게이트 단면
- 요구 해상도: <5nm
- 가공 깊이: 약 2µm

# 스크립트 요구사항:
1. 거친 가공, 정밀 가공 단계적 접근
2. 이온빔 전압/전류 조건 최적화
3. 가공 중 실시간 SEM 이미지 피드백
4. 원자층 수준 표면 평탄도 확보

# 출력: FIB 장비용 스크립트 코드 + 주석
        

4단계: 고해상도 구조 및 성분 분석

준비된 시료의 단면을 고배율 현미경으로 관찰하여 특허 청구항에 명시된 물리적 구조와 재료 구성을 직접 확인하는 리버스 엔지니어링의 핵심 과정입니다. 여기서 얻어지는 이미지와 데이터는 클레임 차트의 가장 직접적이고 강력한 증거가 됩니다.

4.1 SEM/EDS 분석

• 목적: 나노미터 스케일의 미세 구조를 시각적으로 확인하고, 회로 선폭, 박막 두께 등 핵심 치수를 측정하며, 동시에 구성 원소를 분석하는 것입니다.
• 원리: SEM (Scanning Electron Microscope, 주사전자현미경)은 전자빔을 시료 표면에 스캔하여 2차 전자를 검출해 표면의 3차원적 형상 이미지를 얻습니다. EDS (Energy Dispersive X-ray Spectroscopy, 에너지 분산형 X선 분광법)는 전자빔에 의해 시료에서 방출되는 원소 고유의 특성 X선을 분석하여 성분과 함량을 알아냅니다.
• 결과 해석: SEM 이미지로는 FinFET의 핀 높이나 게이트 길이를 측정할 수 있습니다. EDS 결과는 특정 에너지 위치에 나타나는 피크(peak)를 통해 존재하는 원소를 식별하는 스펙트럼과, 각 원소의 분포를 색상으로 보여주는 원소 맵(elemental map)으로 제공됩니다. 예를 들어, 게이트 구조 맵에서 하프늄(Hf)과 산소(O)가 특정 층에 집중 분포한다면, 해당 층이 HfO₂임을 입증할 수 있습니다.

🤖 LLM 활용 예시: SEM/EDS 데이터 종합 분석

# 역할: SEM/EDS 데이터 종합 분석가
# 입력: [SEM 이미지 + EDS 원소 맵핑 데이터]

# 분석 과업:
1. High-K Metal Gate 구조의 각 층 식별
   - 게이트 절연막 (HfO₂) 두께 측정
   - 장벽 금속층 (TiN) 확인
   - 게이트 전극 (W) 구조 분석
2. BSE 이미지 명암 대비를 통한 재료 구분
3. EDS 정량 분석 결과 해석
4. 특허 청구항과의 일치성 평가

# 특허 청구항: "2-3nm 두께의 High-K 유전체층과 금속 게이트 전극을 포함하는 트랜지스터 구조"

측정값을 바탕으로 침해 여부를 객관적으로 평가하십시오.
        

🤖 LLM 활용 예시: 대규모 이미지 자동 분석

# 역할: 패턴 인식 및 통계 분석 전문가
# 입력: [2000장의 SEM 이미지 배치]

# 자동화 분석 요청:
1. 각 이미지에서 FinFET 패턴 자동 식별
2. 게이트 피치(Gate Pitch) 자동 측정
3. 핀 폭(Fin Width) 통계적 분포 계산
4. 이상 패턴 (defect) 자동 감지 및 분류

# 목표 정확도: >95%
# 출력: Python pandas DataFrame + 시각화 차트

분석 결과를 특허의 "규칙적인 핀 구조 배열" 청구항과 연결하여 평가하십시오.
        

4.2 TEM 분석

• 목적: 원자층 수준의 초박막 두께를 정밀하게 측정하고, 서로 다른 물질 간의 계면 구조를 분석하며, 재료의 결정 구조(결정질/비정질)를 파악하는 것입니다.
• 원리: TEM (Transmission Electron Microscope, 투과전자현미경)은 SEM과 달리, 전자빔을 100nm 이하로 매우 얇게 만든 시료에 ‘투과’시켜 이미지를 얻습니다. 투과한 전자빔이 만드는 명암은 시료의 밀도, 두께, 결정 구조에 따라 달라집니다.
• 결과 해석: TEM은 원자 기둥을 직접 관찰할 수 있는 최고의 해상도를 제공합니다. "실리콘 기판 위에 형성된 2nm 두께의 하프늄 산화물층"과 같은 특허 청구항을 반박의 여지 없이 입증하는 최종 증거가 될 수 있습니다. 또한, 원자층 증착(ALD) 공법의 특징인 매우 균일한 두께와 복잡한 굴곡을 따라 증착된 모습(conformal coverage)이 관찰된다면, 해당 공정이 사용되었음을 강력하게 뒷받침할 수 있습니다.

🤖 LLM 활용 예시: TEM 격자 이미지 분석

# 역할: TEM 격자 무늬 분석 전문가
# 입력: [HR-TEM 이미지]

# 과업:
1. 격자 무늬 (lattice fringe) 간격 측정 및 결정 구조 동정
2. 서로 다른 물질 간 계면 (interface) 특성 분석
3. ALD(Atomic Layer Deposition) 공정 흔적 확인
4. 결정성/비정질 영역 구분

# 분석 도구:
- FFT(Fast Fourier Transform) 분석
- 격자 간격 측정 알고리즘
- 계면 거칠기 정량화

# 특허 연관성:
"원자층 증착법으로 형성된 균일한 박막 계면"이라는 청구항과의 일치성을 TEM 이미지 증거로 입증하십시오.

# 출력 : 이미지 주석 + 측정 데이터 + 해석 보고서
        

5단계: 특수 분석 - 보이지 않는 특성 측정

일반적인 전자현미경으로는 관찰할 수 없는, 반도체의 핵심 전기적 특성을 결정하는 ‘보이지 않는’ 요소들을 분석합니다. 이는 소자가 ‘어떻게 작동하도록 설계되었는지’에 대한 직접적인 증거를 제공합니다.

5.1 SIMS (2차 이온 질량 분석)

• 목적: 반도체 소자의 성능을 결정하는 핵심 요소인 도펀트(dopant, 예: 붕소(B), 인(P))가 깊이에 따라 어떻게 분포하는지를 정량적으로 측정합니다.
• 원리: 고에너지 1차 이온빔으로 시료 표면을 지속적으로 깎아내면서(sputtering) 튀어나오는 2차 이온을 질량분석기로 검출하여, 깊이별 원소 농도를 ppb(10억분의 1) 수준까지 분석합니다.
• 결과 해석: 결과는 가로축이 깊이, 세로축이 농도인 그래프로 나타납니다. 이를 통해 도핑의 최대 농도, 주입 깊이, 농도 분포 형태를 정확히 파악할 수 있습니다. 예를 들어, "저농도로 도핑된 드레인(Lightly Doped Drain, LDD) 구조"를 주장하는 특허는, SIMS 프로파일에서 깊이에 따라 농도가 점진적으로 변하는 특정 형태를 확인함으로써 침해를 입증할 수 있습니다.

🤖 LLM 활용 예시: SIMS 데이터 해석

# 역할: SIMS 데이터 해석 전문가
# 입력: [SIMS 깊이 프로파일 그래프]

# 분석 요구사항:
1. p형/n형 도핑 영역 경계 정확한 위치 확인
2. LDD(Lightly Doped Drain) 구조 존재 여부 판정
3. 도펀트 농도 구배 (gradient) 계산
4. 매트릭스 효과 보정 필요성 평가

# 특허 청구항: "소스/드레인과 채널 사이에 저농도 도핑 영역을 포함하는 트랜지스터"

# 그래프 분석을 통해:
- LDD 영역의 도펀트 농도: ___ atoms/cm³
- LDD 길이: ___ nm
- 농도 구배: ___ atoms/cm³/nm

측정 불확도 및 보정 방법을 포함하여 종합 평가하십시오.
        

5.2 EBSD (전자 후방 산란 회절)

• 목적: 금속 배선이나 폴리실리콘 층과 같은 다결정 물질의 미세구조, 즉 결정립의 크기, 형태, 3차원적 방향(방위) 분포를 분석합니다.
• 원리: SEM 내에서 전자빔을 시료에 쏘았을 때, 결정격자에 의해 회절되어 후방으로 산란되는 전자들이 만드는 키쿠치 패턴(Kikuchi pattern)을 분석합니다. 이 패턴은 해당 지점의 결정 구조와 방위에 대한 고유 정보를 담고 있습니다.
• 결과 해석: 분석 결과는 각 결정립의 방위에 따라 다른 색상으로 표시되는 결정 방위 맵(Orientation Map)으로 시각화됩니다. 만약 모든 결정립이 유사한 색상으로 나타난다면, 이는 박막이 특정 방향으로 우선 배향(texture)되었음을 의미합니다. "전기적 신뢰성을 높이기 위해 (111) 방향으로 우선 배향된 구리 배선"과 같은 특허 청구항을 입증하는 데 사용될 수 있습니다.

🤖 LLM 활용 예시: EBSD 데이터 분석 스크립트 생성

# 역할: EBSD 데이터 처리 및 시각화 전문가
# 과업: 결정 방위 통계 분석 스크립트 작성

# 요구사항:
1. EBSD 원시 데이터에서 (111) 방향 결정립 추출
2. 전체 면적 대비 (111) 방향 결정립 비율 계산
3. 결정립 크기 분포 히스토그램 생성
4. 방위 맵(orientation map) 시각화

# 입력 데이터: .ang 형식 EBSD 파일
# 목표 출력:
- 통계 보고서 (PDF)
- 방위 맵 이미지 (고해상도)
- 분석 결과 CSV 파일

# 특허 연관성: "구리 배선의 (111) 우선 배향" 청구항 입증을 위한 정량적 데이터 제공

완전한 Python 스크립트를 작성하고 주요 함수에 주석을 추가하십시오.
        

6단계: LLM 활용 클레임 차트 작성 전략

리버스 엔지니어링의 모든 분석 과정은 궁극적으로 법적으로 설득력 있는 클레임 차트를 작성하기 위해 수행됩니다. 잘 만들어진 클레임 차트는 복잡한 기술 데이터를 판사나 배심원이 이해할 수 있는 명확하고 논리적인 주장으로 변환합니다.

💡 강력한 클레임 차트 작성의 핵심 전략

• 최적의 증거 선택: 각 청구항 요소를 입증하는 데 가장 직접적이고 반박하기 어려운 데이터를 사용해야 합니다. (예: 두께 주장 → TEM 이미지, 성분 주장 → EDS 데이터).
• 명확한 주석(Annotation): 분석 이미지에 화살표, 라벨, 스케일 바 등을 사용해 청구항 요소가 어느 부분에 해당하는지 명확히 표시해야 합니다.
• 객관적이고 사실적인 서술: "TEM 이미지는 2.1nm 두께의 층을 보여준다"와 같이 데이터가 보여주는 사실을 객관적으로 서술해야 합니다. "침해 사실을 입증한다"와 같은 주관적, 결론적 표현은 피해야 합니다.

🤖 LLM 활용 예시 6.1: 증거-청구항 매핑 자동화

# 역할: 특허 클레임 차트 작성 전문가
# 과업: 기술적 증거를 법률 문서 형식으로 변환

# 입력 데이터:
- 특허 청구항: "기판 상에 형성된 복수의 핀 구조를 가지며, 각 핀의 폭이 7nm 이하인 트랜지스터"
- 분석 증거:
  - SEM 측정값: 핀 폭 평균 6.2nm ± 0.3nm (n=500)
  - 통계적 분포: 99.2%가 7nm 이하
  - 이미지 증거: [SEM 이미지 A, B, C]

# 요구사항:
1. 객관적이고 사실에 기반한 서술
2. 측정 불확도 포함
3. 통계적 신뢰도 명시
4. 법률 문서 톤앤매너 준수

# 출력 형식:
"침해 제품은 특허 청구항의 '7nm 이하 핀 폭' 요소를 다음과 같이 충족한다: [증거 기반 서술]"

감정적 표현이나 추측성 문장을 배제하고 순수한 사실만을 기술하십시오.
        

🤖 LLM 활용 예시 6.2: 이미지 주석 및 설명 자동 생성

# 역할 : 기술 이미지 주석 작성 전문가
# 입력: [SEM-EDS 원소 맵핑 이미지]

# 과업:
다음 원소의 분포 영역을 식별하고 특허 구조와 연결하십시오:
- Hf (하프늄): 게이트 절연막
- Ti (티타늄): 장벽 금속층
- W (텅스텐): 게이트 전극
- O (산소): 산화물층

# 출력 요구사항:
1. 각 원소 영역에 색상 구분 주석
2. 층별 두께 측정 라인 표시
3. 특허 도면과의 구조적 대응 관계 설명
4. 법정 제출용 고품질 이미지 레이아웃

# 이미지 캡션: "EDS 원소 맵핑을 통한 High-K Metal Gate 구조 확인. 특허 청구항 (c)항의 물리적 구현 증거"
        

7단계: 전문가 검증 및 법적 효력 부여

LLM이 생성한 결과물은 반드시 전문가의 검증을 거쳐야 합니다. 또한, 분석 과정 전체의 신뢰성을 보장하기 위해 체계적인 증거 관리가 필수적입니다.

7.1 LLM 결과물 교차 검증

하나의 LLM에만 의존하지 않고, 여러 모델(예: Claude, ChatGPT, Gemini)을 활용하여 결과를 교차 검증하는 것이 중요합니다. 이를 통해 특정 모델의 편향이나 오류를 걸러낼 수 있습니다.

🤖 LLM 활용 예시: 교차 검증 요청

# 역할: 분석 결과 교차 검증자
# 과업: LLM 생성 결과물의 기술적 정확성 검증

# 검증 대상:
1. Claude가 작성한 클레임 차트 초안
2. ChatGPT가 분석한 SEM 이미지 해석
3. Gemini가 생성한 이미지 주석

# 교차 검증 방법:
- 원본 데이터와 해석 결과의 일치성 확인
- 다른 LLM을 통한 독립적 재분석
- 기술적 오류 및 논리적 비약 탐지
- 법률 용어 사용의 정확성 검토

# 출력: 검증 보고서 + 수정 권고사항
        

7.2 MVE (최소 증거 패키지) 구성

소송에서 증거의 무결성과 관리 연속성(Chain of Custody)은 매우 중요합니다. 최소 증거 패키지(Minimal Viable Evidence, MVE)는 분석의 모든 과정을 기록하고 보존하여 법적 증거 능력을 확보하기 위한 체계적인 문서 묶음입니다. LLM을 활용하여 각 프로젝트에 맞는 MVE 체크리스트를 생성하고 관리할 수 있습니다.

🤖 LLM 활용 예시: MVE 체크리스트 생성

# 역할: 포렌식 증거 관리 전문가
# 과업: MVE 구성 요소 체크리스트 생성

# 분석 프로젝트 정보:
- 프로젝트명: [프로젝트명]
- 분석 기간: [시작일] ~ [종료일]
- 주요 분석 방법: SAM, CT, FIB-SEM, TEM, SIMS, EBSD

# 요구사항:
아래 항목을 포함하는 상세 MVE 체크리스트를 생성하고, 각 항목별 필수 문서와 보관 기간을 명시하십시오.
- 원본 시료 정보 및 해시값
- 모든 분석 장비 캘리브레이션 인증서
- 원시 데이터 파일 및 백업 위치
- LLM 상호작용 로그 (프롬프트-응답 전체)
- 분석 담당자 신원 확인서
- 분석 환경 및 조건 기록 (온도, 습도 등)
- 품질 관리 표준 준수 증명서
        

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q: LLM이 분석 결과를 잘못 해석할 위험은 없나요?

A: 물론 있습니다. LLM은 ‘환각(Hallucination)’ 현상을 일으키거나 미묘한 기술적 뉘앙스를 놓칠 수 있습니다. 따라서 LLM의 답변은 항상 원본 데이터(SEM/TEM 이미지, 수치 데이터 등)와 대조하며 전문가가 직접 교차 검증해야 합니다. LLM은 최종 판단의 주체가 아닌, 분석가의 작업을 돕는 도구라는 점을 명심해야 합니다.

Q: 반도체 리버스 엔지니어링은 비용이 얼마나 드나요?

A: 분석의 깊이와 범위에 따라 비용은 수천만 원에서 수억 원에 이를 수 있습니다. 특히 TEM, SIMS와 같은 원자 단위 분석은 고가의 장비와 전문 인력이 필요해 비용이 높습니다. 따라서 소송 초기에 비파괴 분석과 SEM 분석 등으로 ‘스모킹 건(결정적 증거)’을 찾을 가능성을 타진하고, 비용 대비 효과를 고려하여 분석 계획을 세우는 것이 중요합니다.

Q: 저희 회사에는 분석 장비가 없는데, 리버스 엔지니어링을 어떻게 진행하나요?

A: 대부분의 기업은 반도체 리버스 엔지니어링 전문 분석 기관에 의뢰합니다. 중요한 것은 어떤 분석을, 어떤 순서로, 어떤 조건에서 진행할지 명확하게 요청하고 관리·감독하는 것입니다. 이 가이드에서 제시된 워크플로우와 LLM 활용법은 외부 기관과 협업할 때 기술적 요구사항을 정의하고 분석 결과를 효과적으로 검토하는 데 큰 도움이 될 수 있습니다.

Q: 분석 과정에서 칩이 손상되면 증거로서 효력을 잃지 않나요?

A: 매우 중요한 질문입니다. 이것이 바로 최소 증거 패키지(MVE)와 체계적인 문서화가 필요한 이유입니다. 분석 전 원본 시료의 상태를 사진과 영상으로 기록하고, 모든 분석 과정을 단계별로 문서화하며, 각 단계의 산출물(이미지, 데이터)에 타임스탬프와 해시값을 부여하여 증거의 관리 연속성(Chain of Custody)을 입증해야 합니다. 이렇게 하면 파괴 분석이라 할지라도 법정에서 증거 능력을 인정받을 수 있습니다.

Q: LLM 프롬프트는 어떻게 작성해야 가장 좋은 결과를 얻을 수 있나요?

A: 좋은 프롬프트는 ‘명확한 역할 부여’, ‘구체적인 맥락 제공’, ‘정형화된 출력 형식 요구’의 세 가지 요소를 갖춥니다. 예를 들어, 그냥 “이미지 분석해줘”가 아니라 “너는 재료공학 박사야. 이 SEM 이미지를 보고 FinFET의 게이트 길이를 측정해줘. 결과는 소수점 둘째 자리까지 표기하고, 측정 위치를 이미지에 표시해줘.”와 같이 구체적으로 지시하는 것이 훨씬 효과적입니다.

결론: 인간 전문가와 AI의 최상의 시너지

LLM을 활용한 반도체 리버스 엔지니어링은 단순한 업무 효율화를 넘어, 분석 품질의 비약적 향상과 법적 증거력 강화를 동시에 달성할 수 있는 혁신적인 방법론입니다. 하지만 모든 기술적 해석과 법적 판단의 최종 책임은 여전히 인간 전문가에게 있음을 명심해야 합니다.

성공적인 LLM 활용을 위한 핵심 원칙

1. 명확한 역할 분담: LLM은 데이터 처리 및 초안 작성, 인간은 검증 및 최종 판단
2. 다중 모델 활용: 각 LLM의 강점을 과업별로 전략적으로 선택
3. 철저한 검증: LLM 출력물과 원본 데이터 대조 확인 필수
4. 법적 안전장치: MVE 구성을 통한 증거 무결성 보장

결국 이 과정의 성공은 기술 전문가와 법률 전문가의 긴밀한 협력에 달려있습니다. 법률팀은 특허 청구항의 핵심 요소를 명확히 정의하여 기술팀에 전달해야 하며, 기술팀은 분석 결과를 법률적 쟁점과 연결하여 명확하고 객관적인 데이터로 제시해야 합니다. 이처럼 과학적 증거와 법적 논리가 결합될 때, 실험실 분석 데이터는 법정에서 가장 강력한 설득력을 지닌 무기가 될 수 있습니다. 궁금한 점이 있다면 언제든 댓글로 질문해주세요! 😊

사내 특허팀 필독: 소스코드 없이 SW 특허 침해 증명하기: AI를 활용한 SW 분석 실무 A to Z

 

소프트웨어 특허 침해, 어떻게 증명할 것인가? 이 가이드는 최신 리버스 엔지니어링 기법과 LLM(대규모 언어 모델)을 결합하여, 눈에 보이지 않는 코드 속에서 결정적 증거를 찾아내고, 법적 효력을 갖는 '클레임 차트'를 작성하는 전 과정을 사내 특허 전문가의 눈높이에서 안내합니다.

 

안녕하세요, 특허 담당자님! 경쟁사 소프트웨어가 우리 특허를 침해한 것 같은데, 소스코드 없이는 증명할 방법이 없어 막막했던 경험, 혹시 없으신가요? 소프트웨어 특허 침해 분석은 종종 '범죄 현장 없는 수사'에 비유되곤 합니다. 시장에 배포된 실행 파일이라는 유일한 단서만으로 기술의 비밀을 역추적해야 하니까요.

이 과정은 전통적으로 막대한 시간과 고도의 전문성을 요구했습니다. 하지만 이제 대규모 언어 모델(LLM)이 이 게임의 판도를 바꾸고 있습니다. LLM은 단순한 조수를 넘어, 방대한 문서를 구조화하는 Claude, 멀티모달 분석이 가능한 Gemini, 논리적 초안 작성에 뛰어난 ChatGPT 등 각자의 강점을 가진 전문 분석 파트너가 될 수 있습니다.

이 가이드는 변리사님이나 특허팀 담당자님께서 직접 리버스 엔지니어링을 수행하는 것이 아니라, 그 과정을 깊이 이해함으로써 외부 기술 전문가와 효과적으로 소통하고, 소송의 승패를 좌우할 증거의 질을 관리하는 역량을 갖추는 것을 목표로 합니다. 그럼, 지금부터 AI와 함께하는 특허 침해 분석의 세계로 들어가 볼까요? 😊

Notice: 안내 및 주의사항

• 본 가이드는 교육 목적으로만 제공되며 법률 자문을 대체하지 않습니다. 실제 분석에 착수하기 전, 해당 관할의 지식재산권 전문 변호사와 반드시 상담하십시오.
• 리버스 엔지니어링의 허용 범위는 국가별 법령 및 계약(EULA 등)에 따라 다릅니다. 적용 가능한 규정을 사전에 서면으로 법무팀과 확인하십시오.
• 기밀 코드·자산을 외부 LLM 서비스로 전송하지 마십시오. 불가피한 경우 온프레미스(사내 구축형) 운영, DLP(데이터 유출 방지), 접근 통제, DPA(데이터 처리 계약) 등 계약적 보호장치를 갖춘 뒤 진행하십시오.
• LLM 출력에는 오류나 환각(Hallucination)이 포함될 수 있습니다. 모델의 추론은 전문가 검증과 교차 기술 증거로 독립 확인되기 전까지 미검증 정보로 취급하십시오.

 

분석 시나리오: 가상 특허 침해 추적

이해를 돕기 위해 가상의 특허와 침해 혐의 제품을 설정해 보겠습니다.

분석 개요

• 가상 특허: US 15/987,654 "효율적인 파일 동기화를 위한 데이터 처리 및 전송 방법"
• 핵심 기술: 파일 변경을 ① 실시간으로 감지하여, 데이터를 ② 압축한 뒤, ③ AES-256으로 암호화하여 서버로 ④ 전송하는 순차적 프로세스.
• 분석 대상: 클라우드 서비스 'SyncSphere'의 윈도우 클라이언트 `SyncSphere.exe`

 

1단계: 법적 검토 및 포렌식 준비 (Legal & Forensic Pre-flight)

본격적인 기술 분석에 앞서, 모든 과정의 법적, 절차적 정당성을 확보하는 것이 무엇보다 중요합니다. 이 단계에서 확보된 증거의 신뢰성이 소송 전체의 향방을 결정하기 때문입니다.

⚖️ Legal Pre-flight: 분석 전 필수 체크리스트

• 분석 권한 (Authorization): 분석 대상 소프트웨어의 EULA(최종사용자 라이선스 계약)를 검토하여 리버스 엔지니어링 금지 조항의 유효성 및 법적 리스크를 확인합니다. (미국 DMCA, 한국 저작권법 등 관할권별 법령 확인 필수)
• 변호사-의뢰인 비밀유지 특권 (Attorney-Client Privilege): 분석이 소송을 염두에 둔 법률 자문의 일환으로 진행됨을 명확히 하여, 분석 과정에서 생성된 자료가 보호받을 수 있도록 합니다.
• 변호사 승인 (Counsel Sign-off): 특히 네트워크 트래픽 감청, 메모리 덤프와 같이 통신비밀보호법 등 법적 민감성이 높은 분석 행위는 사전에 법률 자문을 구하고 서면 승인을 받아야 합니다.
• 개인정보보호 (Data Privacy): 동적 분석 중 개인정보(PII)가 수집될 가능성을 평가하고, GDPR, PIPA 등 관련 법규 준수를 위해 이를 최소화하거나 비식별화할 방안을 마련합니다.

법적 검토가 완료되면, 포렌식의 기본 원칙인 '증거 보전 절차(Chain of Custody)'를 시작합니다. `SyncSphere.exe` 파일의 SHA-256 해시값을 계산하여 '디지털 지문'을 확보하고, 분석에 사용할 모든 도구의 버전과 OS 환경 정보를 상세히 기록해야 합니다. 이 모든 내용은 '포렌식 매니페스트(Forensic Manifest)'에 기록되어 증거의 무결성과 재현성을 보장하는 첫걸음이 됩니다.

 

2단계: 정적 분석 (Static Analysis) – 코드의 청사진 확보하기

정적 분석은 프로그램을 실행하지 않고 내부 구조를 파헤치는 과정입니다. 이를 통해 프로그램이 특허 기술을 수행할 '잠재적 능력(capability)'이 있는지 확인하고 침해 가설을 세웁니다.

초기 정찰 (Reconnaissance)

본격적인 코드 분석에 앞서, 세 가지 정찰 기법으로 분석의 방향을 설정합니다.

1. 문자열 추출 (strings): strings -a SyncSphere.exe > strings.txt 명령어로 파일 내 하드코딩된 텍스트를 모두 추출합니다. 여기서 "zlib", "AES", "OpenSSL" 같은 키워드는 압축/암호화 기능의 존재를 강력히 시사하는 첫 단서가 됩니다.
2. PE 구조 분석 (PE-bear): PE 분석 도구로 `SyncSphere.exe`를 열어 임포트 주소 테이블(IAT)을 확인합니다. IAT는 프로그램이 Windows로부터 어떤 기능을 빌려 쓰는지 보여주는 '외부 기능 의존성 목록'입니다. `kernel32.dll`의 파일 API(예: `CreateFileW`)는 파일 감지 기능(청구항 a)을, `advapi32.dll`의 암호화 API(예: `CryptEncrypt`)는 암호화 기능(청구항 c)의 잠재력을 보여줍니다.
3. 라이브러리 시그니처 스캔 (signsrch): 만약 zlib, OpenSSL 같은 라이브러리가 정적으로 링크(코드 내부에 포함)되었다면 IAT에 나타나지 않습니다. signsrch 같은 도구는 알려진 라이브러리의 고유 코드 패턴(시그니처)을 스캔하여 이를 찾아낼 수 있습니다.

📝 노트: 초기 정찰 단계에서의 LLM 활용 심화

초기 정적 분석(정찰 및 가설 수립)은 본격적인 디컴파일에 앞서 분석의 방향을 설정하기 위한 단서를 수집하는 단계입니다. 이 과정은 문자열 추출, PE 구조 분석, 라이브러리 시그니처 스캔으로 구성됩니다.

이 단계에서 LLM을 활용하면 방대한 출력 데이터를 효율적으로 정리할 수 있습니다. 예컨대 strings_output.txt는 수만~수백만 줄에 이를 수 있는데, LLM은 이를 자동 요약하여 특허 청구항 (b), (c)와 직접 관련된 키워드(압축, 암호화, 서버 통신)와 그 주변 맥락만 추출할 수 있습니다.

또한 LLM은 PE-bear/DumpPE 출력에서 가져온 임포트 API를 정규화·중복 제거하고, 이를 파일 I/O와 암호화 기능군으로 분류한 뒤, 각 항목을 청구항 요소에 매핑합니다. 예를 들어, CreateFileW, ReadFile, WriteFile 등은 (a) ‘파일 변경 감지 역량’에, CryptEncrypt나 bcrypt 계열 함수는 (c) ‘암호화 역량’에 연결할 수 있습니다. 이어서 요소별 간결한 진술문을 작성하고, “임포트가 존재하더라도 런타임 사용은 불명확하다”와 같은 불확실성 및 보강 필요 증거도 명시할 수 있습니다.

마찬가지로 LLM은 Signsrch 탐지 결과를 정규화하고 중복된 시그니처를 제거한 뒤, 각 시그니처를 추정 라이브러리·버전에 매핑합니다. 이를 통해 정적 링크 여부를 설명하고, 탐지된 결과를 청구항 (b) 압축(zlib), (c) 암호화(OpenSSL/LibreSSL/AES) 단계에 연결할 수 있습니다.

*독자의 가독성을 위해 이러한 작업에 필요한 구체적인 프롬프트 예시는 본문에서 생략하였습니다.

심층 분석 (Deep Dive with Ghidra & LLM)

정찰로 얻은 단서를 바탕으로, Ghidra나 IDA Pro 같은 디컴파일러로 코드의 실제 로직을 분석합니다. 'AES' 같은 문자열을 참조 역추적(Cross-Referencing)하여 암호화 로직이 담긴 핵심 함수(가령, `process_file_for_upload`)를 찾아내고, 디컴파일된 의사 코드(Pseudo-code)에서 `compress_data` 함수의 출력값이 `encrypt_data` 함수의 입력값으로 직접 전달되는지 확인합니다. 이 데이터 흐름이 특허의 순차적 단계를 증명하는 핵심 증거가 됩니다.

LLM 프롬프트 예시: 코드 로직 분석 및 구조화된 답변 요청

복잡한 의사 코드를 법률가가 이해할 수 있는 명료한 언어로 번역하고, 분석 보고서의 초석을 다지기 위해 LLM에 다음과 같이 체계적으로 요청할 수 있습니다.

# 역할
당신은 특허 분석을 지원하는 C++ 리버스엔지니어링 전문가입니다.

# 입력
아래는 Ghidra로 디컴파일한 `process_file_for_upload` 함수의 의사코드입니다.
[Ghidra 의사코드 삽입]

# 과업
1. 이 함수의 데이터 처리 파이프라인(단계, 순서)을 정확히 기술하십시오.
2. 압축 결과가 암호화의 직접적인 입력으로 사용되는지 확인하고, 이를 뒷받침하는 변수를 명시하십시오.
3. 이 함수가 '압축 후 암호화' 구조를 따르는지 명확히 결론 내리십시오.
4. 결과를 아래 JSON 형식으로 출력하십시오.

# 출력 형식 (JSON)
{
  "finding_text": "함수 동작에 대한 명확한 설명",
  "evidence_refs": ["증거가 되는 코드 라인 인용"],
  "confidence_score": 0.9,
  "uncertainties": ["코드만으로 확정할 수 없는 부분"]
}
        

➡️ 예상되는 LLM 결과물 (JSON):

{
  "finding_text": "이 함수는 입력 데이터를 zlib으로 압축한 뒤, 압축된 결과물을 그대로 AES 암호화 함수의 입력으로 사용하고, 최종적으로 서버로 전송합니다. 압축은 암호화보다 명백히 선행되며, 데이터 흐름이 직접적으로 연결되어 있습니다.",
  "evidence_refs": [
    "compressed_result = compress_data_with_zlib(original_data);",
    "final_payload = encrypt_data_with_aes(compressed_result->data, compressed_result->size);"
  ],
  "confidence_score": 0.9,
  "uncertainties": [
    "사용한 AES 운영 모드(CBC/GCM 등)나 키 출처는 이 코드만으로는 확인할 수 없습니다."
  ]
}
        

주의하세요! 정적 분석의 한계
정적 분석 결과는 어디까지나 동적 검증으로 입증되어야 할 '가설'입니다. 코드에 특정 기능이 존재한다고 해서, 그 기능이 실제 실행 시 특허와 동일한 방식으로 사용된다고 단정할 수 없습니다. 또한, 코드 난독화(Obfuscation)나 패킹(Packing)이 적용된 경우 정적 분석만으로는 실제 로직을 파악하기 매우 어렵습니다.

 

3단계: 동적 분석 (Dynamic Analysis) – 실제 동작 포착하기

동적 분석은 정적 분석에서 세운 가설이 '실제로 실행(action)'되는지를 객관적인 로그와 데이터를 통해 증명하는 단계입니다. 이 과정은 통제된 환경(가상 머신 또는 루팅된 물리 기기)에서 수행하는 것이 중요합니다.

1. 실시간 감지 검증 (Process Monitor): ProcMon으로 `SyncSphere.exe`의 파일 시스템 접근을 모니터링합니다. 동기화 폴더에 파일을 저장하는 순간, `SyncSphere.exe`가 즉시 관련 파일 이벤트를 발생시키는지 타임스탬프를 통해 확인합니다. 이 로그가 '실시간 감지'의 직접 증거가 됩니다.
2. 순서 및 데이터 흐름 검증 (x64dbg): 디버거(x64dbg)를 실행 중인 `SyncSphere.exe`에 연결하고, 2단계에서 찾은 압축 및 암호화 함수 주소에 브레이크포인트(breakpoint)를 설정합니다. 파일을 동기화할 때, ① 압축 함수가 먼저 멈추고, ② 암호화 함수가 나중에 멈추는지 순서를 확인합니다. 가장 결정적으로, 압축 함수가 반환하는 출력 버퍼의 메모리 주소와 크기가 암호화 함수의 입력 버퍼와 정확히 일치하는지 확인합니다. 이것이 '압축 후 암호화'를 증명하는 '결정적 증거(smoking gun)'입니다.
3. 암호화 후 전송 검증 (Wireshark & Burp Suite): Wireshark로 프로그램이 생성하는 네트워크 트래픽을 캡처합니다. 전송 데이터의 엔트로피(Entropy)를 분석했을 때, 잘 암호화된 데이터는 무작위성에 가까워 엔트로피가 이론적 최댓값(8.0)에 근접합니다. 이는 데이터가 암호화 후 전송되었음을 뒷받침하는 강력한 정황 증거입니다.

LLM 프롬프트 예시: 다중 로그 상관관계 분석

ProcMon, x64dbg, Wireshark에서 나온 각기 다른 로그들을 종합하여 하나의 일관된 사건으로 재구성하도록 LLM에 요청할 수 있습니다.

# 역할
당신은 디지털 포렌식 전문가입니다.

# 입력
[타임스탬프가 포함된 ProcMon, x64dbg, Wireshark 통합 로그 삽입]

# 과업
1. 모든 로그를 시간순으로 재구성하여 타임라인을 만드십시오.
2. "파일 저장 → 압축 함수 호출 → 암호화 함수 호출 → 네트워크 전송"의 인과 관계가 성립하는지 분석하십시오.
3. x64dbg 로그에서 압축 함수의 출력 버퍼와 암호화 함수의 입력 버퍼가 일치하는지 확인하십시오.
4. 위 분석을 종합하여, 특허 침해 가설을 뒷받침하는 최종 진술문을 작성하십시오.
        

알아두세요! 동적 분석의 현실적 장애물
상용 소프트웨어는 분석을 방해하기 위해 여러 보안 기법을 사용합니다. 먼저 SSL Pinning은 앱이 특정 서버 인증서를 내부에 고정시켜, 중간자 공격(MITM) 방식으로 패킷을 가로채려 할 때 인증서 불일치로 연결을 거부합니다. 따라서 평문 데이터를 보려면 단순 패킷 캡처만으로는 부족합니다. 이때 Frida 같은 동적 계측 도구를 활용하면 앱 내부의 함수 호출을 직접 관찰하거나 조작하여, 암호화되기 전의 데이터를 확인할 수 있습니다. 그러나 많은 상용 앱은 안티-디버깅(Anti-debugging), 안티-후킹(Anti-hooking) 기법을 추가해 이러한 도구의 접근 자체를 탐지하고 차단합니다. 예컨대 디버거가 연결되면 실행을 중단하거나 다른 경로로 분기하고, 후킹 시도를 차단하여 분석이 무력화됩니다. 따라서 SSL Pinning, MITM 회피, 안티-분석 기술을 이해하고 대응하려면 고도의 전문 지식과 합법적 절차가 필요합니다.

 

4단계: 클레임 차트 작성 – 증거를 법률 주장으로 변환

클레임 차트는 특허 소송의 성패를 좌우하는 가장 핵심적인 법률 문서입니다. 지금까지 수집한 기술적 증거들을 특허의 각 구성요소와 일대일로 명확하게 대응시키는 '증거 대조표'로, 판사나 배심원 같은 비전문가도 침해 사실을 쉽게 이해하도록 돕는 다리 역할을 합니다.

LLM 프롬프트 예시: 클레임 차트 서술문 초안 작성

분석가가 수집한 증거(facts)를 제공하면, LLM이 법률 문서에 적합한 문장(prose)을 구성하도록 할 수 있습니다.

# 페르소나 및 임무
당신은 특허 소송 기술 전문가입니다. 제공된 증거들을 사용하여 클레임 차트의 '침해 증거' 항목 초안을 객관적이고 사실에 입각하여 작성해주십시오. 각 증거는 해당 레이블(예: [증거 A])로 명확히 인용해야 합니다.

# 맥락 정보
- 특허 번호: US 15/987,654
- 청구항 1(c): ...압축된 데이터를 AES-256 암호화 알고리즘으로 암호화한 후, 원격 서버로 전송하는 단계...

# 입력 데이터 (MVE - 최소 증거 패키지)
- [증거 B (Ghidra)]: `encrypt_data(compressed_result->data, ...)`
- [증거 C (x64dbg)]: Input buffer: `0xDCBA0000`, size: 150 for `AES_256_encrypt`
- [증거 D (Wireshark)]: Payload entropy: 7.98 bits/byte

# 과업
청구항 (c)에 대해, "SyncSphere는 ... 방식으로 이 단계를 수행합니다."로 시작하는 문단을 작성하고, 제공된 증거로 주장을 뒷받침하십시오.
        

최종 클레임 차트 (예시)

특허 US 15/987,654의 청구항 1 구성요소	침해 제품 ('SyncSphere' 클라이언트 v2.5.1)의 해당 구성요소 및 증거
(a) 로컬 지정 폴더 내의 파일 생성 또는 수정을 실시간으로 감지하는 단계;	SyncSphere는 OS 수준의 파일 시스템 모니터링 기능을 통해 이 단계를 수행합니다. 사용자가 지정된 'SyncSphere' 폴더 내에서 파일을 수정하면, 해당 행위는 즉각적으로 감지되어 후속 데이터 처리 절차를 촉발합니다. [증거 A: Process Monitor 로그]는 사용자가 파일을 수정한 시점(14:01:15.123) 직후 SyncSphere.exe 프로세스가 해당 파일에 접근했음을 명백히 보여줍니다.
(b) 상기 감지된 파일을 원격 서버로 전송하기 전에 데이터 압축 알고리즘을 먼저 적용하는 단계;	SyncSphere는 zlib 기반의 압축 라이브러리를 이용하여 이 단계를 수행합니다. [증거 B: Ghidra 디컴파일 코드]는 파일 처리 함수 내에서 `compress_data_with_zlib` 함수가 데이터 처리의 첫 번째 단계로 호출됨을 보여줍니다. [증거 C: x64dbg 디버거 로그]는 이러한 코드의 실제 실행 순서를 직접적으로 증명합니다. 로그에 따르면, 암호화 함수보다 압축 함수(zlib.dll!compress)가 명백히 먼저 호출되었습니다.
(c) 상기 압축된 데이터를 AES-256 암호화 알고리즘을 적용하여 암호화한 후, 원격 서버로 전송하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.	SyncSphere는 압축 단계의 출력물을 AES-256 암호화 함수의 입력으로 직접 전달함으로써 이 단계를 수행합니다. [증거 B: Ghidra 디컴파일 코드]는 `compress_data_with_zlib` 함수의 반환값이 `encrypt_data_with_aes` 함수의 인자로 직접 전달되는 데이터 흐름을 보여줍니다. [증거 C: x64dbg 디버거 로그]는 이 데이터 흐름을 메모리 수준에서 확증합니다. 압축 함수의 출력 버퍼 주소(예: 0xDCBA0000)와 크기(예: 150 bytes)가 `libcrypto.dll!AES_256_cbc_encrypt` 함수의 입력 버퍼와 정확히 일치했습니다. 암호화된 데이터의 후속 전송은 [증거 D: Wireshark 엔트로피 분석]을 통해 뒷받침됩니다. 분석 결과, 'SyncSphere' 서버로 전송되는 데이터 패킷의 페이로드(payload)가 7.98 bits/byte의 높은 엔트로피를 보여, 이는 AES-256 암호화 데이터의 통계적 특성과 완벽하게 부합합니다.

 

5단계: 전문가 검증 및 최종 보고 – 증거에 법적 효력을 부여하다

AI가 아무리 발전해도 법적 책임을 질 수는 없습니다. 모든 분석 과정과 결과물은 최종적으로 인간 전문가의 검토와 승인을 거쳐야 합니다. LLM이 생성한 모든 산출물은 '해석을 돕는 보조 자료'일 뿐, 그 자체가 증거는 아닙니다. 이 단계는 AI가 정리한 데이터를 법적 효력을 갖는 강력한 증거로 완성하는 최종 절차입니다.

• 사실 관계 교차 검증: LLM이 생성한 모든 분석 내용(코드 해설, 로그 요약 등)이 원본 데이터와 일치하는지 철저히 검증하여 기술적 오류나 논리적 비약을 바로잡습니다.
• MVE 패키지 무결성 보증: 분석에 사용된 원본 파일의 해시값부터, 사용된 도구의 버전, 모든 로그 기록, LLM과의 상호작용 기록까지, MVE(최소 증거 패키지)에 포함된 모든 항목의 무결성을 최종적으로 확인합니다.
• 전문가 선언문 (Affidavit) 서명: 분석가로서 모든 절차를 준수했으며, 분석 결과가 자신의 전문적 소견임을 확인하는 법적 문서에 서명합니다.

💡 MVE(최소 증거 패키지)의 구성 요소
MVE(최소 증거 패키지)는 메타데이터(Identification Metadata), 정적 증거(Static Evidence), 동적 증거(Dynamic Evidence), 네트워크 증거(Network Evidence), 종합 진술(Concise Statement)으로 구성되며, 이를 상호 교환 가능한 JSON 파일과 함께 아카이브(예: 암호화된 ZIP) 형태로 보관·공유하는 것이 바람직합니다.

법정에서 증언하고 상대방의 반대 심문에 답변하는 것은 결국 인간 전문가의 몫입니다. 이러한 엄격한 절차를 통해 비로소 AI가 정리한 데이터는 법정에서 상대방의 공격을 방어할 수 있는 견고한 증거로 완성됩니다.

📋

특허 침해 분석 워크플로우 요약

🔒 1. 법적/포렌식 준비: 분석 권한을 확보하고, 원본 파일 해시값을 계산하여 MVE(최소 증거 패키지) 작성을 시작합니다.

🔎 2. 정적 분석: 실행 파일 자체를 분석해 '압축', '암호화' 관련 코드의 존재와 순서를 파악, 침해 가설을 수립합니다.

⚡ 3. 동적 분석: 프로그램을 실행하며 파일 I/O, 함수 호출 순서, 네트워크 트래픽을 관찰해 가설을 실증합니다.

✍️ 4. 클레임 차트 작성:

수집된 기술 증거(코드, 로그)를 특허의 각 청구항 요소에 1:1로 매핑합니다.

👨‍⚖️ 5. 전문가 검증: 모든 분석 결과와 LLM 산출물을 인간 전문가가 최종 검증하고, 법적 효력을 갖는 선언문에 서명합니다.

이 체계적인 접근법은 증거의 신뢰성과 법적 방어력을 극대화합니다.

마무리: 인간 전문가와 AI의 전략적 파트너십

ChatGPT, Gemini, Claude와 같은 LLM을 소프트웨어 특허 침해 분석에 활용하는 것은 단순히 시간을 절약하는 것을 넘어, 분석의 깊이와 객관성을 한 차원 높이는 전략적 선택입니다. AI는 지칠 줄 모르는 파트너로서 방대한 데이터를 처리하고 패턴을 찾아내며, 인간 전문가는 그 결과를 바탕으로 창의적인 통찰과 최종적인 법적 판단을 내립니다.

기억하십시오. 최고의 도구는 그것을 사용하는 사람의 능력을 증폭시킬 때 가장 빛납니다. 이 가이드에서 제시한 포렌식 기반의 워크플로우가 여러분의 소중한 지식재산권을 지키는 데 있어 강력하고 예리한 무기가 되기를 바랍니다. 추가로 궁금한 점이 있다면 언제든 댓글로 남겨주세요!

 

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q: 여러 LLM 모델 중 어떤 것을 사용하는 것이 가장 좋은가요?

A: '최고'의 모델은 없습니다. 각 작업에 '최적'의 모델이 있을 뿐입니다. 긴 특허 문서나 로그 파일을 요약하고 구조화할 때는 Claude, 복잡한 코드 분석과 논리적 추론에는 GPT-4o, 스크린샷과 같은 시각 자료를 함께 분석할 때는 Gemini가 유리할 수 있습니다. 각 모델의 장점을 이해하고 복합적으로 활용하는 것이 전문가의 역량입니다.

Q: '최소 증거 패키지 (MVE)'는 왜 그렇게 중요한가요?

A: MVE는 분석 결과의 '신뢰성'과 '재현성'을 보장하는 핵심입니다. 소송 과정에서 상대방은 "이 증거가 어떻게 만들어졌는가?", "결과를 신뢰할 수 있는가?"를 집요하게 공격합니다. MVE는 원본 파일부터 사용된 도구, 모든 로그, 분석가의 서명까지 전 과정을 투명하게 기록하여 이러한 공격을 방어하고, 판사가 증거를 채택할 수 있도록 만드는 법률적 안전장치입니다.

Q: LLM이 생성한 JSON이나 코드 해설을 그대로 증거로 제출하나요?

A: 아니요, 그렇지 않습니다. LLM이 생성한 결과물은 '분석 과정의 기록'으로서 MVE에 포함될 수는 있지만, 법정에 직접 제출되는 핵심 증거는 아닙니다. 핵심 증거는 원본 로그 파일, 캡처된 데이터, 그리고 이 모든 것을 종합하여 전문가가 서술하고 서명한 '클레임 차트'와 '전문가 보고서'입니다. LLM의 결과는 이 최종 보고서를 작성하기 위한 중간 산출물이자 강력한 보조 자료입니다.