[Paper] Zer0n: AI 지원 취약점 탐지 및 블록체인 기반 무결성 프레임워크

Source: arXiv - 2601.07019v1

개요

이 논문은 대형 언어 모델(LLM)의 추론 능력과 블록체인의 변조 방지 보증을 결합한 하이브리드 프레임워크인 Zer0n을 제시합니다. LLM(Gemini 2.0 Pro)이 잠재적인 소프트웨어 취약점을 식별하고 그 결과를 Avalanche C‑Chain에 앵커링함으로써, 저자들은 보안 도구가 불투명한 AI 출력에 의존할 때 발생하는 “신뢰 격차”를 해소하고자 합니다.

주요 기여

• AI 기반 취약점 탐지: 최첨단 LLM(Gemini 2.0 Pro)을 통합하여 코드 및 구성 아티팩트에서 논리 기반 취약점 가설을 생성합니다.
• 블록체인 기반 감사 추적: Avalanche C‑Chain을 사용해 AI가 생성한 결과물의 암호학적 증명(해시, Merkle 루트)을 저장함으로써 불변하고 공개 검증 가능한 증거를 제공합니다.
• 하이브리드 오프체인/온체인 아키텍처: 무거운 AI 추론은 속도 향상을 위해 오프체인에서 실행하고, 경량 무결성 증명만을 온체인에 커밋하여 완전 분산 솔루션의 지연을 회피합니다.
• 실증 평가: 500개의 실제 엔드포인트에 대한 실험에서 기존 AI 전용 스캐너 대비 약 22.9 %의 런타임 오버헤드로 약 80 %의 탐지 정확도를 달성했습니다.
• 오픈소스 프로토타입: 저자들은 최소 참고 구현을 공개하여 커뮤니티가 복제하고 확장할 수 있도록 장려합니다.

방법론

1. Data Ingestion – 대상 엔드포인트에서 소스 코드, 바이너리, 구성 파일을 수집하고, 이를 통일된 표현(예: 추상 구문 트리, 의존성 그래프)으로 전처리합니다.
2. LLM Reasoning – 전처리된 아티팩트를 Gemini 2.0 Pro에 프롬프트 템플릿을 통해 전달합니다. 프롬프트는 모델에게 “논리적 결함이나 보안에 취약한 패턴을 설명하라”고 요청합니다. 모델은 구조화된 취약점 보고서(유형, 심각도, 위치, 근거)를 반환합니다.
3. Proof Generation – 각 보고서에 대해 Zer0n은 보고서 내용의 결정적 해시를 계산하고 이를 Merkle 트리로 묶습니다. 루트 해시는 프레임워크의 개인 키로 서명됩니다.
4. On‑chain Commitment – 서명된 루트 해시는 Avalanche C‑Chain에 트랜잭션으로 제출됩니다. 트랜잭션 영수증은 AI‑생성 보고서가 해당 시점에 존재했음을 입증하는 불변의 타임스탬프 역할을 합니다.
5. Verification – 감사자나 하위 도구는 온‑체인 영수증을 가져와 저장된 보고서로부터 해시를 재계산하고, LLM 내부 가중치를 신뢰하지 않아도 무결성을 확인할 수 있습니다.

이 워크플로는 일반 하드웨어에서 완전히 실행되며, 최종 해시 커밋 단계만 블록체인 지연(≈ 2 초, Avalanche)만을 발생시킵니다.

결과 및 발견

이러한 적은 오버헤드는 주로 암호학적 해싱 및 트랜잭션 제출에서 비롯되며, LLM 추론 시간이 두 시스템 모두를 지배합니다. 저자들은 또한 변조 시뮬레이션 테스트를 수행하여 취약점 보고서의 사후 수정이 해시 불일치로 즉시 감지됨을 보여주었습니다.

Practical Implications

• Developer tooling – IDE 플러그인이 Zer0n을 내장하여 보안 발견을 자동으로 제안하고 동시에 공개 원장에 기록함으로써, 보안 팀에게 컴플라이언스 감사를 위한 부인할 수 없는 증거를 제공합니다.
• Bug‑bounty platforms – 연구원들은 AI가 생성한 취약점 주장을 온체인 증명과 함께 제출할 수 있어 “누가 먼저 발견했는가”에 대한 분쟁을 줄입니다.
• Regulated industries – 금융 및 의료 소프트웨어는 엄격한 변경 관리가 필요합니다; Zer0n의 불변 감사 추적은 GDPR, NIST 800‑53 등 많은 규제 요구사항을 충족합니다.
• Supply‑chain security – 서드파티 라이브러리를 스캔할 때, 조직은 각 스캔에 대한 블록체인 기반 기록을 보관할 수 있어 하위 소비자가 특정 시점에 해당 구성 요소가 검증되었는지 확인할 수 있습니다.
• Incident response – 사후 분석에서는 경보를 트리거한 정확한 AI 논리를 참조할 수 있으며, 변조 방지 로그가 이를 뒷받침해 근본 원인 투명성을 향상시킵니다.

제한 사항 및 향후 작업

• Model opacity remains – 출력의 무결성은 증명 가능하지만 Gemini 2.0 Pro의 내부 추론은 여전히 블랙 박스이며, 프레임워크는 모델의 텍스트 근거 외에 설명 가능성을 제공하지 않는다.
• Scalability to massive codebases – 현재 프로토타입은 엔드포인트를 순차적으로 처리한다; 클러스터 간 병렬화와 온‑체인 커밋을 배치하는 방식이 엔터프라이즈 규모 CI 파이프라인에 필요하다.
• Blockchain cost model – Avalanche의 수수료는 낮지만, 고빈도 스캔은 여전히 비 trivial한 트랜잭션 비용을 발생시킬 수 있다; 향후 작업에서는 레이어‑2 배치 또는 대체 커밋 방식(예: zk‑SNARKs)을 탐색할 수 있다.
• Adversarial attacks on the LLM – 프롬프트 인젝션이나 데이터 중독이 탐지 정확도를 저하시킬 수 있다; 프롬프트 파이프라인을 강화하고 모델 수준 방어를 도입하는 것이 연구 과제로 남는다.

저자들은 Zer0n을 다수의 LLM 제공자 지원, 보다 풍부한 증명 형식(예: 검증 가능한 계산), 기존 DevSecOps 플랫폼과의 더 긴밀한 통합을 위해 확장할 것을 제안한다.

저자

• Harshil Parmar
• Pushti Vyas
• Prayers Khristi
• Priyank Panchal

논문 정보

• arXiv ID: 2601.07019v1
• 분류: cs.CR, cs.AI, cs.SE
• 출판일: 2026년 1월 11일
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