제로샷 트로잔 탐지 (Zero-Shot Trojan Detection)

개요

제로샷 트로잔 탐지(Zero-Shot Trojan Detection)는 사전에 학습하지 않은 악성코드 유형 또는 보지 못한 트로잔 공격을 탐지하기 위한 인공지능 기반 사이버 보안 기법입니다. 기존의 시그니처 기반 보안 시스템은 알려진 공격에만 효과적이지만, 제로샷 탐지 모델은 이전 학습 데이터에 없는 공격도 행동 또는 구조적 특성을 기반으로 식별할 수 있어 APT, 트로잔 백도어, 변종 악성코드에 대응하는 데 유리합니다. 본 글에서는 제로샷 탐지 개념, 트로잔 위협의 특징, 탐지 방법론 및 실무 도입 전략을 소개합니다.

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1. 개념 및 정의

항목	설명
트로잔(Trojan)	정상 프로그램처럼 위장하여 시스템 내부에 침투한 후 백도어, 정보 유출 등을 수행하는 악성코드 유형
제로샷 학습(Zero-Shot Learning)	학습 데이터에 없는 클래스(공격 유형)를 유추하기 위한 인공지능 기법
제로샷 탐지	사전 정의되지 않은 공격 패턴도 AI 모델이 유사성, 행동 기반 분석을 통해 탐지하는 방식

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2. 트로잔 공격의 특징

특징	설명
정상 행위 위장	백그라운드에서 실행되며 정식 서명 또는 시스템 프로세스를 위장함
다형성 및 변종 공격	바이너리 구조, 코드 시그니처를 지속 변경해 시그니처 회피
AI 공격을 위한 트로잰 삽입	머신러닝 모델 자체에 악성 백도어가 삽입되는 경우 (AI 공급망 공격)
C2 통신 활용	명령제어(Command & Control) 서버와 암호화된 통신을 통해 지속적 제어 가능

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3. 제로샷 탐지 기법

핵심 기술 접근 방식

탐지 방식	설명
행동 기반 분석 (Behavioral Detection)	실행 파일의 시스템 호출, API 패턴, 메모리 접근 흐름 기반 분류
임베딩 기반 분류 (Embedding-based Detection)	코드, 문자열, 시스템 트레이스를 임베딩 벡터로 변환 후 유사성 분석
그래프 기반 분석 (Graph Neural Networks)	함수 호출, 파일 열기, 레지스트리 수정 등을 그래프 형태로 표현하고 위협 탐지
Zero-Shot Neural Classifier	“정상 vs 비정상” 분류 모델 + 이상 행동 벡터와 비교

적용 모델 예시

• OpenMax (Zero-shot classifier + softmax calibration)
• GNN + Meta-learning 기반 악성 API 호출 탐지 모델
• BERT 임베딩 기반의 실행 파일 메타 특성 추론

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4. 실전 탐지 시나리오 예시

시나리오 1: 백신 회피형 윈도우 트로잔

• PowerShell 실행 → 정상 DLL 로딩 → 인젝션 수행
• 탐지: 정상 DLL의 비정상적 API 호출 시퀀스 탐지

시나리오 2: 알 수 없는 백도어 변종

• 백신 미탐지 바이너리 → 평문 메모리 통신 → C2 연결
• 탐지: 실행 메타 특성 + 패킷 흐름 + 행위 벡터 조합

시나리오 3: AI 모델 트로잰 삽입 공격

• 모델이 특정 입력에서만 의도한 출력을 내도록 백도어 탑재
• 탐지: Neural Trojan trigger 탐지 및 백도어 Activation trace 기반 이상 탐색

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5. 도입 전략 및 고려사항

전략	설명
EDR/XDR에 통합	기존 탐지 흐름에 제로샷 추론 모델 탑재
악성 샘플 제로데이터셋 구축	행동 로그, API 흐름, 바이너리 정보 기반의 특징 임베딩 구성
MLOps 기반 배포 체계 구성	AI 모델 학습, 튜닝, 배포 파이프라인 자동화
SOC 팀에 이상 탐지 알림 연동	SIEM 또는 SOAR와 연계하여 대응 자동화 구현

장점

• 시그니처 미탐지 공격(제로데이, 커스텀 트로잔) 탐지 가능
• 데이터 확보가 어려운 보안 영역에서도 AI 모델 운영 가능
• 보안 분석가의 수작업을 줄이고 대응 자동화 가능

고려사항

• 제로샷 모델 정확도는 학습 임베딩 품질에 따라 좌우됨
• 일반 AI 모델보다 설명력(Explainability)이 낮을 수 있음
• 모델 우회 공격에 대한 방어 전략 병행 필요

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6. 결론

제로샷 트로잔 탐지는 지속적으로 진화하는 악성코드 위협에 효과적으로 대응할 수 있는 AI 기반 보안 전략입니다. 기존 탐지 시스템의 한계를 보완하고, 알려지지 않은 위협에 대한 탐지 커버리지를 넓힐 수 있는 차세대 보안 기술로 자리매김하고 있으며, XDR, SOAR, MLOps와의 통합을 통해 실질적인 보안 운영 효율성을 확보할 수 있습니다.