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Token-Aware Masking (TAM)

개요Token-Aware Masking(TAM)은 민감 데이터를 처리하는 자연어 처리(NLP) 시스템에서 보안성과 의미 보존을 동시에 달성하기 위해 고안된 데이터 마스킹 기법입니다. 특히 LLM 기반 시스템, 챗봇, 자동화 응답 시스템 등에서 사용자 프라이버시 보호와 언어 모델의 정확한 학습 또는 응답 생성을 동시에 만족시키는 데 효과적입니다.1. 개념 및 정의TAM은 토큰 단위의 의미 파악을 기반으로, 문장의 자연스러운 구조를 해치지 않으면서 민감한 정보를 선택적으로 마스킹하는 방식입니다.Token 기반 접근: 언어 모델의 토큰화를 반영하여 민감 정보만 필터링Context Preservation: 마스킹 후에도 문맥 흐름 유지주요 적용 분야: AI 챗봇 로그, 검색 쿼리 분석, 고객 상담 자동화 등2...

개요Prompt Shielding은 AI 모델, 특히 대형 언어 모델(LLM)을 대상으로 하는 악의적인 입력(Prompt Injection)으로부터 시스템을 보호하고 의도된 행동을 유지하기 위한 방어 기술이다. 본 글에서는 Prompt Shielding의 개념, 위협 유형, 방어 전략, 구현 기술 및 활용 사례를 다뤄 AI 기반 시스템의 보안 전략 수립에 실질적인 인사이트를 제공한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Prompt Shielding은 LLM 사용 시 의도치 않은 정보 유출, 기능 변경, 악성 명령 실행 등을 방지하기 위해 입력과 프롬프트의 구조를 보호하는 보안 기술이다.목적LLM 프롬프트 무결성 유지 및 시스템 행위 안전 보장필요성Prompt Injection, Jailbreak 공격 증..

개요Risk Atlas for LLM은 대규모 언어 모델(Large Language Model)의 설계, 배포, 운영 과정에서 발생할 수 있는 리스크를 체계적으로 식별하고 평가·관리하기 위한 프레임워크입니다. 개인정보 유출, 부정확한 응답, 편향, 보안 침해 등 다양한 위험을 사전에 분류하고 대응 전략을 수립함으로써, 기업 및 기관이 안전하고 책임감 있게 LLM을 활용할 수 있도록 돕습니다.1. 개념 및 정의Risk Atlas란 LLM 관련 리스크를 카테고리화하고, 각 리스크에 대한 영향도와 발생 가능성을 시각화한 지표 체계를 의미합니다.LLM: 대량의 자연어 데이터를 기반으로 학습된 언어 생성 모델 (예: GPT, PaLM)Risk Atlas 목적: LLM 기반 서비스의 투명성, 책임성, 보안성 확보관..

개요Feature Swap은 머신러닝과 인공지능 모델에서 입력 특징(feature)의 위치나 속성을 조작함으로써 모델의 예측을 교란시키는 데이터 기반 공격 기법입니다. 주로 이미지 분류, 자연어 처리, 음성 인식 등의 고차원 입력을 사용하는 AI 시스템에 대해 적용되며, 정확한 분류나 판단을 회피하거나 오답을 유도하는 데 악용됩니다.1. 개념 및 정의Feature Swap은 모델 입력의 주요 feature 위치 또는 속성을 **의도적으로 바꿔치기(Swap)**하여 예측을 왜곡시키는 적대적 공격(adversarial attack) 방식입니다.공격 대상: Vision AI, NLP 모델, 추천 시스템 등공격 목적: 분류 오류, 모델 신뢰도 하락, 필터링 우회 등유형: 공간적 위치 스왑, 시맨틱 스왑, 다차원..

개요AI 에이전트 하이재킹(Agent Hijacking)은 인공지능 시스템, 특히 자동화된 에이전트나 자율 실행 AI가 공격자에게 통제권을 탈취당하는 사이버 공격 유형입니다. 이는 명령어 조작, 학습 데이터 오염, 통신 경로 개입 등을 통해 발생하며, 개인정보 유출, 시스템 오작동, 악성 자동화로 이어질 수 있습니다.1. 개념 및 정의AI 에이전트 하이재킹 공격은 AI가 수행하는 작업 흐름을 공격자가 탈취하거나 변조하여 악의적인 목적을 수행하도록 조작하는 공격 방식입니다.주 대상: 챗봇, RPA, 자율 에이전트, 멀티에이전트 시스템공격 목표: 정보 유출, 정책 위반, 악성 실행 유도차이점: 기존 시스템 하이재킹보다 자율성 기반 AI의 조작이 핵심2. 특징 구분 AI 에이전트 하이재킹 일반 악성코드 공..

개요MLSecOps(Machine Learning Security Operations)는 머신러닝 시스템의 개발, 배포, 운영 단계 전반에 걸쳐 보안 리스크를 식별하고, 지속적으로 대응하기 위한 보안 중심 운영 전략이다. 이는 DevSecOps의 개념을 AI/ML 시스템에 확장 적용한 형태로, 데이터 보안, 모델 공격 방어, 무결성 검증, 정책 준수 등을 아우르는 통합적인 보안 프레임워크다.1. 개념 및 정의MLSecOps는 머신러닝 모델과 데이터 파이프라인의 보안을 위해 MLOps에 보안(Security)을 통합한 운영 철학이다. 데이터 수집부터 모델 훈련, 배포, 모니터링, 폐기까지 전 과정에 보안 관점의 자동화된 검증, 정책 적용, 탐지 및 대응 체계를 구축하는 것을 목표로 한다.2. 특징 항목 ..

개요ISO/IEC 24028은 인공지능(AI) 시스템의 신뢰성(Trustworthiness)을 확보하기 위한 리스크 기반 접근과 설계 원칙을 제시하는 국제 표준 가이드라인이다. AI의 투명성, 공정성, 보안성, 안정성 등을 체계적으로 평가하고 설계 단계에서부터 이를 고려하도록 하는 것이 핵심이다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의인공지능 시스템의 신뢰성을 확보하기 위한 품질 속성 및 리스크 요소를 정의한 ISO/IEC 가이드라인제정기관ISO/IEC JTC 1/SC 42 (AI 국제 표준 기술위원회)적용 대상정부, 기업, AI 개발 조직, 평가기관 등ISO/IEC 24028은 'AI 시스템이 얼마나 안전하고 예측 가능하며 책임 있는 방식으로 동작하는가'에 대한 판단 기준을 제공한다.2. 특징특징설명기존 ..

개요LLM Gateway는 다양한 LLM(Large Language Model)을 기업 및 애플리케이션 환경에서 안전하고 효율적으로 연동·관리할 수 있게 해주는 중간 계층 소프트웨어이다. 멀티 LLM 백엔드 구성, 요청 라우팅, 로깅, 프롬프트 정책 관리, 보안 필터링 등 핵심 기능을 통합 제공하여 LLM 도입과 운영의 복잡성을 크게 줄여준다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의다양한 LLM을 통합하여 정책 기반 라우팅, 모니터링, 프롬프트 관리 등을 제공하는 게이트웨이 플랫폼목적LLM 서비스 운영 효율화, 비용 절감, 보안 제어 강화필요성모델별 API 구조/제약 다름 → 일관된 접근 필요LLM Gateway는 LLM 활용의 중추 역할을 하며, 서비스 품질과 운영 안정성을 보장한다.2. 특징특징설명기존 ..

개요Prompt Injection은 생성형 AI(GPT 등) 시스템에서 사용자의 입력이 시스템 프롬프트나 의도된 동작을 오염시켜 악의적 결과를 유도하는 보안 위협입니다. 이 글에서는 Prompt Injection의 개념, 유형, 공격 사례와 함께 이를 방지하기 위한 실질적 대응 전략들을 소개합니다.1. 개념 및 정의Prompt Injection은 LLM(Large Language Model) 기반 시스템에 있어, 사용자 입력을 악용해 의도하지 않은 행동을 유발하는 공격입니다. 일반적으로 시스템 프롬프트나 내부 명령을 우회하거나 덮어쓰는 방식으로 이루어집니다.목적: LLM의 동작을 교란하거나 보안 정보 노출 유도유형: 직접 삽입(Direct injection), 반사 삽입(Indirect injection..

개요PGD(Projected Gradient Descent)는 딥러닝 모델에 대한 적대적 공격 기법 중 가장 강력하고 일반적인 방법으로, 반복적인 그래디언트 업데이트와 투영 과정을 통해 최적의 적대적 예제를 생성합니다. 본 글에서는 PGD의 이론적 원리와 수식, 주요 특징, 구현 방법, 실제 적용 사례 및 방어 전략 등을 포괄적으로 설명합니다.1. 개념 및 정의PGD는 입력 공간에서 손실 함수를 최대화하는 방향으로 여러 번 그래디언트를 계산하고, 그 결과를 원래 입력 범위로 투영하여 적대적 예제를 생성하는 공격 방식입니다. FGSM의 확장된 반복형으로도 간주됩니다.목적: 모델의 예측 취약성을 극대화하기 위한 고강도 테스트필요성: 실제 환경에서 AI 시스템의 보안성과 견고성 검증기반 원리: 경사하강법을 반..

개요Adversarial Training은 악의적으로 조작된 입력(적대적 예제, Adversarial Example)에도 견딜 수 있도록 딥러닝 모델을 훈련시키는 보안 중심의 학습 기법입니다. 본 글에서는 Adversarial Training의 원리와 작동 방식, 적용 기술, 장단점, 실제 활용 사례를 다루며, 보안이 중요한 AI 환경에서 이 기술의 필요성과 효과성을 설명합니다.1. 개념 및 정의Adversarial Training은 학습 과정에 적대적 예제를 포함시켜 모델이 이러한 입력에도 강인한 예측 성능을 유지하도록 만드는 기술입니다. 이는 모델을 단순히 일반적인 데이터가 아니라, 공격받을 가능성이 있는 환경에서도 작동하도록 강화합니다.목적: 딥러닝 모델의 취약점을 줄이고 보안성을 높이기 위함필요성..

개요Continuous Privacy-Budget Management(연속적 프라이버시 예산 관리)는 민감한 데이터에 대한 지속적 보호를 위해 개인정보 노출 위험을 정량화하고 실시간으로 통제하는 체계입니다. 특히 Differential Privacy(차등 프라이버시) 기반 데이터 처리에서 개인 정보 보호 수준을 수치화한 '예산(ε)'의 누적 사용량을 추적하며, AI 학습, 분석 플랫폼, 연합학습 환경에서 데이터 프라이버시 보호의 핵심 메커니즘으로 작용합니다.1. 개념 및 정의Privacy Budget은 민감 데이터 처리에서 허용된 개인정보 노출 수준을 ε 값으로 설정하여 측정합니다. 이 값을 지속적으로 관리하는 체계를 Continuous Privacy-Budget Management라고 합니다.기반 기술..

개요UEBA(User and Entity Behavior Analytics)는 사용자 및 시스템(엔터티)의 정상적인 행동 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 비정상적인 행위를 탐지하는 보안 분석 기술입니다. 기존 보안 시스템이 탐지하지 못하는 내부 위협, 계정 탈취, 데이터 유출 등을 식별하는 데 효과적입니다. 머신러닝과 통계 모델을 활용해 실시간으로 위협을 식별하고 대응하는 데 핵심적인 역할을 수행합니다.1. 개념 및 정의UEBA는 사용자 및 엔터티의 행동 데이터를 수집하여 이상행동을 분석하고 위협을 탐지하는 보안 프레임워크입니다.목적: 내부자 위협, 계정 오남용, APT 공격 등 탐지기반 기술: 머신러닝, 빅데이터, 실시간 로그 분석대상: 사용자, 디바이스, 애플리케이션, 서버 등 다양한 엔터티2. 특징..

개요Model Inversion 및 Extraction Attack은 머신러닝/딥러닝 모델에 대한 보안 위협 중 하나로, 공격자가 AI 모델의 내부 정보나 학습 데이터를 추론하거나 모델 자체를 복제해내는 공격 방식입니다. 이들은 특히 클라우드 기반의 MLaaS(Model-as-a-Service) 환경에서 API를 통해 손쉽게 실행될 수 있어, 개인정보 노출, 지적재산권 침해, 모델 악용 등의 심각한 결과를 초래할 수 있습니다.1. 개념 및 정의 공격 유형 정의 목적 Model Inversion Attack모델의 출력값을 활용하여 원래의 학습 데이터를 재구성개인 이미지/정보 복원Model Extraction AttackAPI 응답을 이용해 원본 모델을 복제하거나 유사 모델 생성모델 기능 복제, 역설계2..

개요AI Red Teaming은 인공지능 시스템에 대해 공격자 관점에서 위협 모델링 및 취약점 평가를 수행하는 테스트 전략으로, 모델의 신뢰성, 안전성, 악용 가능성 등을 식별하고 개선하기 위한 사전 대응 프로세스입니다. 전통적인 사이버보안의 레드팀 개념을 인공지능 영역으로 확장한 개념으로, 특히 LLM, 이미지 생성 모델, 자율주행 AI 등 복잡한 AI 시스템에 필수적인 보안 절차로 부상하고 있습니다.1. 개념 및 정의 구분 설명 정의AI 시스템에 대한 공격 시나리오 시뮬레이션 및 취약점 탐지 테스트 수행 활동목적AI 시스템의 악용, 편향, 정보 노출 등의 리스크 조기 발견 및 완화필요성AI 기반 서비스 확대에 따른 안전·윤리·법적 리스크에 대한 선제적 대응 요구2. 특징특징설명차별점공격자 시점 분석..

개요Deepfake Detection은 AI 기술로 생성된 조작된 영상, 이미지, 음성 등을 식별하고 차단하기 위한 기술적 접근입니다. Deepfake은 딥러닝 기반 생성모델(GAN, Autoencoder 등)을 통해 사람의 얼굴, 표정, 목소리를 사실처럼 합성할 수 있으며, 이는 보안, 신뢰, 저널리즘, 법률 등 다양한 영역에서 사회적 위협으로 부상하고 있습니다. 이에 따라 이를 자동화된 방법으로 탐지하기 위한 알고리즘과 시스템 연구가 활발히 진행되고 있습니다.1. 개념 및 정의Deepfake은 ‘deep learning + fake’의 합성어로, 실제와 구분하기 어려운 합성 미디어를 생성하는 기술입니다. 이에 대응하는 Deepfake Detection은 다음을 목표로 합니다:합성 콘텐츠와 실제 콘텐츠..

개요Model Watermarking은 딥러닝 모델 내부에 보이지 않는 식별 정보를 삽입하여, 모델의 소유권을 증명하거나 무단 복제 및 배포를 방지하는 기술입니다. AI 기술이 상업적으로 확산됨에 따라, 학습 데이터, 모델 구조, 파라미터 등을 보호하기 위한 방안으로 주목받고 있으며, 법적 분쟁 시 소유권 입증 수단으로 활용됩니다. 본 글에서는 Model Watermarking의 개념, 기법, 활용 방식 및 보안적 중요성 등을 상세히 소개합니다.1. 개념 및 정의Model Watermarking은 딥러닝 모델에 고유한 패턴이나 응답을 내재화시켜, 제3자가 해당 모델을 불법 복제하거나 오용했을 경우 식별 및 추적이 가능하게 하는 기술입니다. 소프트웨어 워터마킹과 유사하지만, 학습된 함수(모델)에 대한 워터..

개요Adversarial Patch는 이미지 인식 AI 모델에 물리적 오브젝트를 삽입해 오작동을 유도하는 적대적 공격(adversarial attack) 기법 중 하나입니다. 작은 이미지 조각 또는 스티커 형태의 '패치'를 실제 환경에 배치해 AI 모델이 잘못된 분류나 인식을 하도록 유도하는 방식입니다. 본 글에서는 Adversarial Patch의 개념, 작동 방식, 연구 사례, 보안 위협 및 방어 전략을 다룹니다.1. 개념 및 정의Adversarial Patch는 입력 이미지 내 특정 위치에 인위적인 패턴(Noise)을 삽입하여, 딥러닝 모델 특히 CNN(합성곱 신경망)의 분류 결과를 교란시키는 공격 방법입니다. 기존의 픽셀 단위 조작 대신, 물리적 공간에 부착 가능하고 사람이 알아보기 어려운 시각 ..

개요Moving Target Defense(MTD)는 시스템 구성, 네트워크 경로, 실행 환경 등을 지속적으로 변경하여 공격자가 취약점을 식별하거나 악용하기 어렵게 만드는 보안 전략입니다. 기존의 정적 방어체계와 달리 MTD는 공격 면을 지속적으로 변화시켜 공격 시도를 무력화합니다. 본 글에서는 MTD의 개념, 구성 요소, 기술 메커니즘, 장점 및 도입 사례를 상세히 소개합니다.1. 개념 및 정의MTD는 '움직이는 표적 방어' 전략으로, 시스템과 네트워크를 정적인 상태로 유지하지 않고 지속적으로 변화시켜 공격자에게 혼란을 주는 보안 접근 방식입니다. 즉, 공격자가 시스템의 내부 구조나 취약점을 탐지하고 악용하는 데 필요한 시간을 늘리고, 공격 성공 가능성을 현저히 낮춥니다.2. 특징 특징 설명 기존 ..

개요연합학습(Federated Learning)은 개별 데이터 소유자가 원본 데이터를 공유하지 않고도 인공지능(AI) 모델을 공동 학습할 수 있도록 하는 분산형 머신러닝 기술입니다. 중앙 서버에 데이터를 업로드하지 않고 로컬 장치에서 모델을 학습한 후, 학습된 파라미터만을 서버로 전송하여 집계하는 방식으로, 개인정보 보호와 데이터 보안이 중요한 분야에서 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의연합학습은 2016년 Google이 모바일 단말기에서의 AI 학습 문제를 해결하기 위해 처음 제안한 개념으로, 기본 원리는 다음과 같습니다:중앙 서버가 초기 모델을 각 클라이언트(기기, 기관 등)에 배포각 클라이언트는 로컬 데이터로 모델을 학습학습된 파라미터(모델 가중치)를 중앙 서버에 전송서버는 이를 집계하여 새로운 ..

개요차분 프라이버시(Differential Privacy)는 개인 데이터를 포함한 데이터셋에 대한 분석 결과에서, 특정 개인의 포함 여부가 결과에 거의 영향을 주지 않도록 수학적으로 보장하는 프라이버시 보호 기법입니다. 구글, 애플, 마이크로소프트 등 글로벌 기업뿐만 아니라 통계청과 같은 공공기관에서도 활용되는 현대 데이터 거버넌스의 핵심 기술로 자리잡고 있습니다.1. 개념 및 정의차분 프라이버시는 2006년 Cynthia Dwork 등의 연구진이 제안한 이론으로, 다음 조건을 만족하는 시스템을 말합니다:"두 데이터셋 D와 D'가 단 하나의 레코드만 차이 날 경우, 어떤 분석 쿼리의 결과 분포가 거의 동일하다면 해당 시스템은 ε-차분 프라이버시를 만족한다."이 말은, 어떤 개인이 포함되거나 빠졌더라도 분..

개요프라이버시 보존 데이터 분석(Privacy-Preserving Data Analysis, PPDA)은 개인정보를 유출하지 않으면서 데이터 분석을 가능하게 하는 기술 집합입니다. 이는 개인정보 보호 법령(예: GDPR, 개인정보보호법 등)과 데이터 활용 수요 간의 균형을 맞추기 위한 핵심 기술로, 데이터를 안전하게 분석, 공유, 학습하기 위한 알고리즘 및 시스템 아키텍처로 구성됩니다.1. 개념 및 정의프라이버시 보존 데이터 분석은 민감한 정보(예: 의료, 금융, 위치 정보 등)를 포함한 데이터에 대해 개인 식별을 방지하거나 정보 노출을 최소화한 상태에서 분석 가능한 형태로 처리하는 기술을 의미합니다. 주요 기술적 접근 방식에는 암호학 기반 기술, 통계적 기법, 분산 처리 기술이 포함됩니다.2. 특징 특..

개요AI TRiSM(AI Trust, Risk and Security Management)은 인공지능(AI) 시스템의 신뢰성, 투명성, 보안성을 확보하기 위한 프레임워크이자 전략입니다. 이는 AI 기술의 대중화와 함께 발생하는 윤리적 문제, 의사결정 책임, 데이터 편향, 보안 위협 등의 리스크를 체계적으로 관리하고, 규제에 대응하며, 사용자와 조직의 신뢰를 확보하기 위한 기술적·운영적 접근을 포함합니다. Gartner는 2025 전략 기술 트렌드 중 하나로 AI TRiSM을 선정하며, AI의 지속가능성과 비즈니스 실효성을 위한 핵심 요소로 강조했습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의AI 시스템의 신뢰 확보를 위한 투명성, 보안, 규제 준수, 리스크 통제를 포괄하는 관리 전략구성 요소신뢰성(Trust..

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..