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개요AI 기반 바이너리 분석(AI-driven Binary Analysis)은 머신러닝 및 딥러닝 기술을 활용하여 실행 파일, 라이브러리, 펌웨어 등 바이너리 코드에 대한 정적·동적 분석을 자동화하고 고도화하는 보안 분석 기술입니다. 이는 기존의 수작업 중심 디스어셈블리나 시그니처 기반 분석보다 더 빠르고 정밀하며, 알려지지 않은 악성코드 탐지, 제로데이 분석, 취약점 리버스 엔지니어링 등에 효과적으로 활용됩니다. 본 글에서는 AI 기반 바이너리 분석의 개념, 기술 구성, 장점, 활용 분야를 살펴봅니다.1. 개념 및 정의바이너리 분석(Binary Analysis)은 컴파일된 이진 실행 파일을 대상으로 구조, 동작, 보안 취약점을 분석하는 기법입니다. 여기에 AI 기술을 접목하여 패턴 인식, 기능 분류, ..

개요제로 데이 취약점(Zero-Day Vulnerability)은 보안 커뮤니티나 개발자에게 아직 알려지지 않았으며, 패치도 존재하지 않는 보안 결함을 말합니다. 공격자는 이를 이용해 패치 전의 시스템을 공격할 수 있고, 탐지가 어렵고 피해가 크기 때문에 사이버 보안에서 가장 치명적인 위협 중 하나로 꼽힙니다. 이 글에서는 제로 데이 취약점의 개념, 탐지 방식, 보안 기술, 대응 전략 등을 포괄적으로 설명합니다.1. 개념 및 정의제로 데이 취약점은 소프트웨어 내 미발견·미공개된 보안 결함으로, 이를 악용한 공격이 이루어진 상태에서야 인지되는 경우가 많습니다. 이로 인해 **제로 데이 익스플로잇(Zero-Day Exploit)**은 탐지 및 대응이 어렵고, 대응 시점은 이미 공격이 발생한 이후인 경우가 많..