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개요AI 시스템이 사회 전반에 빠르게 확산됨에 따라, 인공지능이 생성하거나 의사결정에 활용하는 결과에 대한 보안, 무결성, 책임성 확보가 중요해지고 있습니다. 이에 따라 ‘AI 보안 감사(AI Security Audit)’는 인공지능 시스템의 개발, 학습, 배포, 운영 전 과정에서 보안 위협 요소를 점검하고, 위협에 대한 방어체계를 갖추었는지 확인하는 필수 절차로 부각되고 있습니다. 이 글에서는 AI 보안 감사의 개념과 함께, 실무 적용 가능한 체크리스트 항목을 단계별로 정리합니다.1. AI 보안 감사란?AI 보안 감사는 머신러닝/딥러닝 기반 시스템에서 발생 가능한 보안 위협 요소를 식별하고, 이를 예방하거나 대응할 수 있도록 체계적으로 점검·검증하는 과정입니다. 이는 일반적인 정보보안 감사보다 다음 요..

개요데이터 오염 공격(Data Poisoning Attack)은 인공지능 모델의 학습 단계에서 고의적으로 왜곡된 데이터를 주입해 모델의 예측 정확도나 의사결정을 교란시키는 공격 기법입니다. 이는 AI의 '학습 기반 의존성'을 악용한 전략으로, 보안·금융·의료 등 고신뢰 AI가 요구되는 분야에서 AI 시스템의 무결성과 안전성을 위협하는 치명적 위협으로 떠오르고 있습니다. 본 글에서는 데이터 오염 공격의 개념, 유형, 실제 사례, 탐지 및 대응 전략을 정리합니다.1. 개념 및 정의 구분 설명 데이터 오염 공격학습 데이터에 악의적 샘플을 삽입해 AI 모델의 학습 결과에 악영향을 주는 공격공격 대상지도 학습(Classification), 비지도 학습(Clustering), 강화학습 등공격 목적예측 정확도 저하..

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..

개요제로샷 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.1. 개념 및 정의 항목 설명 트로잔(Trojan)정상 프로그램처럼 위장하여 시스템 내부에 침투한 후 백도어, 정보 유출 등을 수행하는 악성코드 유형제로샷 학습(Zero-Shot Le..

개요멀티파티 컴퓨테이션(Multi-Party Computation, MPC)은 여러 당사자가 자신들의 비밀 데이터를 공유하지 않고도 협력하여 연산을 수행할 수 있도록 하는 암호학적 기술입니다. MPC는 금융, 의료, 블록체인, AI 등 다양한 분야에서 데이터 프라이버시와 보안성을 강화하는 핵심 기술로 주목받고 있습니다. 본 글에서는 MPC의 개념, 주요 원리, 활용 사례 및 보안 이점을 살펴보겠습니다.1. 개념 및 정의MPC란?멀티파티 컴퓨테이션(MPC)은 서로 신뢰하지 않는 여러 당사자가 비밀 데이터를 노출하지 않고 공동 연산을 수행하는 암호 기술입니다. 개념 설명 MPC (Multi-Party Computation)여러 참여자가 비밀 정보를 공유하지 않고 공동 연산을 수행하는 기술비밀 분할(Secr..

개요혼돈 공학(Chaos Engineering)은 시스템의 복원력(Resilience)을 평가하고 개선하기 위해 의도적으로 예측 불가능한 장애를 유발하여 시스템의 반응을 분석하는 기법입니다. 보안 영역에서도 이러한 접근법을 적용하여 보안 취약점을 사전에 식별하고, 실전 공격 시나리오를 테스트하여 보안성을 강화하는 방식을 혼돈 공학 기반 보안(Chaos Engineering Security)이라고 합니다. 본 글에서는 혼돈 공학 기반 보안의 개념, 주요 기법, 활용 사례 및 도입 시 고려해야 할 사항을 살펴보겠습니다.1. 개념 및 정의혼돈 공학 기반 보안이란?혼돈 공학 기반 보안(Chaos Engineering Security)은 실제 공격 시나리오를 모의 실험하여 보안 취약점을 식별하고 개선하는 접근 방..