AI, 보안의 게임 체인저가 되다
인공지능(AI)은 향후 보안 분야의 판도를 완전히 바꿔놓을 전망입니다. 한편으로는 강력한 방어 도구로, 다른 한편으로는 새로운 위협의 원천으로 작용하며 AI는 보안 전문가들의 고민을 깊게 만들고 있습니다. 이 양면성을 어떻게 관리하고 활용할 것인가가 앞으로의 핵심 과제가 될 것입니다. AI가 보안에 미치는 주요 영향과 이에 능동적으로 대응하기 위한 전략 방안을 살펴봅니다.
AI가 보안 산업에 가져올 긍정적인 변화
1. 초인적인 위협 탐지 능력
한국인터넷진흥원(KISA) 조사에 의하면 사이버 침해 사고는 2020년 630건에서 2023년 1227건으로 4년 만에 약 2배 증가했습니다. 이처럼 보안 위협이 빠르게 커지는 상황 속에서 AI는 인간의 한계를 뛰어넘는 데이터 분석 능력을 활용할 수 있습니다. 24시간 쉬지 않고 방대한 양의 로그와 트래픽을 모니터링하며, 미세한 이상 징후도 놓치지 않습니다. 이는 기존의 규칙 기반 탐지 시스템으로는 불가능한 수준의 정밀도와 속도를 제공합니다.
2. 선제적 대비 효과
머신러닝 알고리즘은 과거의 공격 패턴을 학습하여 미래의 위협을 예측합니다. 이를 통해 보안팀은 공격이 실제로 발생하기 전에 취약점을 보완하고 대비책을 마련할 수 있습니다. 사후 대응에서 선제적 방어로의 패러다임 전환이 가능해지는 것입니다.
3. 자동화된 보안 위협 대응
AI 기반 보안 시스템은 위협을 탐지했을 때 즉각적인 대응 조치를 취할 수 있습니다. 의심스러운 IP를 차단하거나 감염된 시스템을 격리하는 등의 작업을 자동으로 수행하여 피해 확산을 최소화합니다. 이는 보안 인력의 부족 문제를 일부 해소하는 데도 도움이 됩니다.
AI가 초래할 수 있는 새로운 위협
1. 인공지능으로 무장한 사이버 범죄자들
불행히도 AI의 혜택은 방어자에게만 국한되지 않습니다. 사이버 범죄자들 역시 AI를 활용하여 더욱 정교하고 대규모의 공격을 감행할 수 있게 됩니다. 소프트웨어정책연구소(SPRi)의 ‘책임 있는 AI를 위한 기업의 노력과 시사점’ 리포트에 따르면, 2023년 AI로 인해 발생한 사건 수는 142건으로, 전년 대비 48% 증가했습니다. 특히 딥페이크 기술을 이용한 사회공학적 공격이나 AI로 생성된 맞춤형 피싱 메일은 향후 기존의 방어 체계를 무력화시킬 우려가 있습니다.
2. AI 시스템 자체가 표적이 되다
AI 모델과 학습 데이터 자체가 새로운 공격 대상이 될 수 있습니다. 특정 입력값인 ‘적대적 예제(Adversarial Example)’를 이용해 AI의 판단을 교묘히 속이거나, 학습 데이터를 오염시켜 AI의 성능을 저하시키는 공격이 등장할 수 있습니다. 이는 AI에 의존하는 보안 시스템 전체의 신뢰성을 위협하는 요소입니다.
3. 오판의 위험성 증가
AI의 결정을 맹신할 경우 오히려 보안상 허점이 생길 수 있습니다. AI도 결국 학습된 데이터를 기반으로 판단을 내리기 때문에, 전례 없는 새로운 유형의 공격에는 취약할 수 있습니다. 팔로알토의 ‘2024년 클라우드 네이티브 보안 현황’ 보고서에 따르면, 조직의 44%가 AI가 생성한 코드로 인해 발생할 수 있는 취약점에 대해 우려하고 있습니다. 또한 AI의 ‘블랙박스’ 특성으로 인해 인공지능 모델이 내린 판단을 설명하기 어려운 경우도 있어, 책임 소재가 불분명해질 수 있습니다.