Executive Summary

Zero Trust Architecture(ZTA)는
“아무도 믿지 말 것(Trust None), 항상 검증할 것(Always Verify)”을 전제로 한다.

하지만 2025년의 AI 공격은 다음을 가능하게 한다:

• 신원 검증 체계를 우회

• 세션을 정상 사용자처럼 재구성

• 디바이스 건강 상태를 위조

• 정책 엔진을 교란

• IAM 관계 그래프를 자동 분석해 최적 공격 경로 생성

즉, ZTA의 핵심 원리 모두가 AI 기반 공격에 의해 무력화될 수 있음이 확인되었다.

Zero Trust는 공격이 들어오지 못하는 구조가 아니라
공격이 정상 흐름처럼 위장해 들어오는 구조로 바뀐다.

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1. Zero Trust의 본질적 취약성

Zero Trust는 완벽해 보이지만 5가지 치명적 약점이 있다.

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1) Identity-Centric 구조 → 신원 기반 공격에 취약

모든 검증이 계정·세션·토큰 중심이므로
AI가 이 부분을 장악하면 Zero Trust는 무력화된다.

예:

• Token Replay

• Token Rehydration

• Device Identity Forging

• MFA Bypass via Behavioral Modeling

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2) Policy Decision Point(PDP)의 복잡성

정책이 복잡할수록 AI는 이를 학습해
우회 가능한 지점을 찾아낸다.

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3) Micro-Segmentation의 의존도

세분화된 네트워크는
“정상 트래픽처럼 보이는 악성 트래픽”에 약하다.

AI는 이 점을 악용해:

• 정상 사용자 흐름 모방

• 내부 lateral movement 은닉

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4) Device Health Attestation 위조

Zero Trust는 디바이스 건강 상태를 기반으로 접근을 허용하는데,
AI는 이를 쉽게 조작할 수 있다:

• EDR 상태 위조

• OS 패치 기록 변조

• TPM Attestation 우회

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5) Continuous Verification 비용 문제

Zero Trust는 “항상 검증”이 기본이지만
과도한 검증 부담은 결국 기업이 완화 정책을 적용하게 만든다.

AI는 이 완화 구간을 정확히 노린다.

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2. Zero Trust 붕괴 시나리오 (7-Step Attack Chain)

AI 기반 공격자가 Zero Trust 환경을 어떻게 무너뜨리는지
실제 가능한 시나리오로 정리했다.

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Step 1. Identity Graph Reconstruction

AI가 기업의 계정 구조를 학습:

• 관리자 계정

• SSO 흐름

• OAuth 권한

• IAM 관계 그래프

• API Key 연결 구조

Zero Trust는 이 정보가 유출되면 굉장히 무력화된다.

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Step 2. Device Identity Forging

AI는 디바이스 지문을 복제·위조한다.

• MAC / BIOS / TPM 값 재생성

• 브라우저 Fingerprint 재현

• VPN과 결합해 정상 사내 단말로 보이게 함

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Step 3. Token Replay & Rehydration

Zero Trust는 토큰을 신뢰 구조의 중심으로 둔다.
이 토큰이 오염되면 전체 구조가 무너진다.

AI는:

• 세션 쿠키 탈취

• Refresh Token 재생성

• JWT 서명 구조 분석

• Token Scope 우회

모든 토큰 기반 보안 원리를 깨버릴 수 있다.

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Step 4. Behavioral Identity Imitation

Zero Trust가 마지막 의존하는 것은
“사용자의 평소 행동”이다.

하지만 AI는:

• 타이핑 패턴

• 사용 시간대

• API 호출 패턴

• 파일 열람 흐름

까지 복제해 “진짜 내부자보다 더 내부자 같은 행동”을 재현한다.

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Step 5. Micro-Segmentation 우회

AI는 네트워크 분리를
“장애물이 아니라 퍼즐”로 본다.

분리 구조를 학습해
가장 바람직한 lateral movement 경로를 자동 계산한다.

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Step 6. PDP / PEP 혼란 유도

Zero Trust 정책 엔진(PDP/PEP)이 복잡할수록
“정책 충돌”이 발생한다.

AI는:

• 접근 규칙 충돌

• 예외 정책

• 허용된 경로

• 재인증 간격

이 조합을 스캔해 우회 가능한 구간을 찾아낸다.

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Step 7. Zero Trust Collapse

최종적으로 공격자는:

• 내부망 접근

• 클라우드 관리자 권한 확보

• DevOps 계정 탈취

• DB·스토리지 접근

• 설정 변경

ZTA는 “안전한 경계”가 아니라
AI가 가장 쉽게 이용할 수 있는 구조적 틀이 된다.

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3. 실제 발생 사례 (2024–2025)

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사례 A — 금융기관 Zero Trust 무력화

AI가 OAuth 토큰 만료 구조 분석 →
Refresh Token 지속 재발급 →
관리자 SSO 접근 성공.

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사례 B — 글로벌 IT기업 내부망 잠입

기기 건강 검사 값을 조작한 뒤
정상 기기로 인식되도록 위조 →
Zero Trust 정책 우회 성공.

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사례 C — CSP(클라우드 서비스 제공자) 내부 침해

Micro-segmentation 우회 경로를
AI가 자동 생성 →
스토리지·IAM·네트워크 계층 모두 침해.

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사례 D — 정부기관 감시 시스템 붕괴

PDP가 정책 충돌을 검증하지 못해
AI가 만든 “허용 경로”를 그대로 통과.

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4. 기존 Zero Trust가 실패하는 이유

1) 인간이 설계한 정책을 AI가 너무 쉽게 분석

결국 “정책이 복잡할수록 약점이 많다”.

2) 모든 검증 요소가 ‘데이터 기반’

데이터가 위조되면 ZTA는 작동하지 않는다.

3) Behavioral Identity가 더 이상 안전하지 않음

AI는 인간 행동을 복제하는 데 특화되어 있다.

4) 조직은 Zero Trust를 ‘원칙적으로’만 적용

실제 운영에서는 예외 정책이 계속 늘어난다.
AI는 이 예외를 악용한다.

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5. 대응 전략 (전문가용)

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1) Policy Graph Verification Engine

PDP 정책 그래프를 정적 분석하여
규칙 충돌·허용 경로·권한 폭주를 사전에 차단.

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2) Continuous Token Provenance Validation

토큰 출처·발급 경로·기기 바인딩을
실시간으로 검증.

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3) Device Integrity Enforcement

TPM·Secure Boot·DRTM 기반
하드웨어 신뢰 검증 강화.

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4) Behavioral Entropy Monitoring

행동 패턴의 “복잡도 변화”를 분석하여
AI 모방 공격 탐지.

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5) Micro-Segmentation 정책 자동 튜닝

정책을 수작업이 아닌
AI 기반 자동화로 최적화해야 한다.

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6) Zero Trust + Identity Threat Detection 통합

ZTA는 ID 중심 구조라
ID 기반 공격에 극도로 취약하므로
반드시 ID Threat Defense와 통합해야 함.

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결론

Zero Trust는 개념적으로 강력하지만
2025년 이후 AI 공격 환경에서는
더 이상 “절대적 안전”을 보장하지 못한다.

AI는:

• 정책

• 토큰

• 디바이스

• 사용자 행동

• 네트워크

모든 영역을 정교하게 모방하고 조작한다.

따라서 Zero Trust의 미래는
Zero Trust 2.0 = AI 기반 적응형 보안 모델로 재탄생해야 한다.

사이버헬퍼는
Next-Gen Zero Trust Reinforcement Framework를 통해
AI 시대의 Zero Trust 붕괴 위협에 대응할 것이다.