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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 ..

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..