AI가 해킹에 악용되는 시대, 보안의 무게중심은 ‘사람의 대응’에서 ‘AI의 자동화’로 옮겨가고 있습니다. 본 칼럼에서는 AI 보안 자동화의 개념과 필요성, 그리고 위협 방어 전략을 짚어봅니다.

불과 몇 년 전까지만 해도 사이버 공격은 사람이 직접 코드를 짜고 침투 경로를 찾아야 하는 ‘수작업의 영역’이었습니다. 그러나 이제 공격자는 AI를 무기로 삼고, 방어자는 AI로 맞서는 시대입니다. AI는 방대한 데이터를 실시간으로 분석해 침입 징후를 찾아내고, 공격자는 이를 역이용해 새로운 취약점을 자동 생성합니다. ‘AI 대 AI’의 대결이 시작된 지금, 보안의 중심은 사람의 대응이 아닌 자동화된 지능형 방어로 옮겨가고 있습니다. 이러한 흐름 속에서 ‘AI 보안 자동화(AI Security Automation)’는 더 이상 선택이 아닌 필수가 되고 있습니다.

공격은 이미 ‘AI화’됐다: 현실이 된 보안 패러다임 전환

최근 사이버 공격의 양상은 명확합니다. 공격자는 AI를 무기화하고, 방어자는 AI로 이를 막아야 하는 ‘AI 대 AI’의 전장이 된 것입니다.

주요 기업 다수가 해킹 피해를 입은 뒤, AI 기반 자동화 기술을 탑재한 EDR(엔드포인트 탐지·대응) 솔루션 수요가 급증했습니다. 공격의 속도와 규모는 사람이 수동으로 대응하기엔 이미 한계를 넘어섰습니다. 특히 LLM(대규모 언어모델)을 활용한 악성코드 자동 생성 도구인 FraudGPT나 WarmGPT 같은 사례는 비전문가도 고도화된 공격을 수행할 수 있는 시대가 도래했음을 보여줍니다. (출처: 보안뉴스 - 잇따른 해킹 사고 후...최고 관심 솔루션은 ‘AI 보안 자동화’)

문제는 국내 현실입니다. 시스코의 ‘AI 준비지수’ 보고서에 따르면, 국내 기업의 34%만이 AI 보안 위협을 인식하고 있으며, 단 10%만이 자사 보안체계에 AI를 통합하고 있습니다. 보안은 더 이상 단순한 기술 문제가 아니라, AI 인식 수준의 격차가 새로운 취약점이 되는 시대에 들어섰습니다. (출처: 보안뉴스 - 글로벌 AI 활용 선두주자 기업들, “보안도 경쟁력으로 전환했다”)

AI 보안이란: 공격보다 한발 앞선 ‘예측형 방어’

AI 보안은 단순히 AI를 ‘지켜내는 보안’이 아니라, 이를 활용해 보안 체계를 자동화하고 고도화하는 개념입니다. 다시 말해, AI 기술을 통해 위협을 예측·탐지·대응하는 지속 진화형 방어 프로세스를 뜻합니다.

기존 보안은 룰 기반 탐지에 의존해, 이미 알려진 위협만 막을 수 있었습니다. 하지만 AI 보안은 머신러닝과 딥러닝을 활용해 ‘정상 행위의 패턴’을 학습하고, 이 기준에서 벗어나는 모든 활동을 실시간 이상 징후로 분류합니다. 예컨대, 동일한 계정으로 다른 지역에서 갑자기 로그인하거나 서버에서 비정상적 파일 접근이 발생하면 즉시 경보를 띄우는 식입니다.

AI 및 자동화 기술을 광범위하게 활용한 기업은 그렇지 않은 기업보다 평균 108일 더 빠르게 침해를 식별하고, 유출 복구 비용을 176만 달러 절감한 것으로 나타났습니다. 이 수치는 AI 보안의 효과를 단적으로 보여줍니다. (출처: IBM 데이터 유출 비용(CODB) 보고서)

AI 보안 자동화의 3단계 위협 방어 전략

1. 실시간 이상 탐지 — "알고리즘이 눈보다 빠르다"

AI는 방대한 로그와 트래픽 데이터를 초 단위로 분석해 정상 패턴과 다른 ‘이상행위’를 탐지합니다. 머신러닝 기반 시계열 분석은 시간대별 행위의 변화를 학습하며 ‘평소와 다른 접근’이 감지되면 자동으로 차단 정책을 실행합니다. 이는 룰 기반 탐지보다 훨씬 빠르고, 미탐률도 낮습니다.

2. 대응 자동화 — “사람이 고민하기 전에 AI가 조치한다”

과거엔 공격이 발생하면 보안 담당자가 수동으로 로그를 확인하고 차단·복구 절차를 수행해야 했습니다. AI 자동화 시스템은 이 과정을 대폭 단축합니다. 공격 유형을 분류하고, 유사 패턴이 재발하면 즉시 자동 격리 및 차단합니다. 특히 LLM 기반의 보안 오케스트레이션 기능은 대응 절차를 자연어 형태로 자동 제안해 보안팀의 의사결정을 단순화합니다.

3. 예측 방어 — “공격이 오기 전에, 먼저 시뮬레이션하라”

AI 보안 자동화의 궁극적인 목적은 선제적 방어입니다. “공격자의 눈으로 먼저 살펴보는 것”이 바로 진정한 보안의 시작입니다. AI는 과거 침해 데이터를 학습해 공격 시나리오를 재현하고, 취약점을 사전에 식별합니다. 이를 통해 조직은 공격이 일어나기 전에 이미 방어 전략을 마련할 수 있습니다.

AI 보안 자동화의 경제적 효과

• 사고 대응 시간 단축: 평균 108일 이상
• 데이터 유출 비용 절감: 평균 176만 달러
• 보안 운영 인력 부담 완화: 반복 업무 자동화
• 전사 보안 인식 향상: AI가 경보·정책 실시간 제안

AI 보안은 단순히 방어 수단이 아니라, 조직의 보안 효율성을 높이는 투자로 자리잡고 있습니다. 2023년 201억 달러 규모였던 글로벌 AI 보안 시장은 2032년까지 연평균 24.2% 성장할 것으로 전망됩니다. (출처: IBM 데이터 유출 비용(CODB) 보고서)

FAQ

Q1. AI 보안 자동화는 중소기업에도 필요할까요?

네. 공격의 규모보다 중요한 건 ‘노출 여부’입니다. AI 자동화는 인력이 적은 조직일수록 더 큰 효율을 발휘합니다. 보안 운영센터(SOC) 없이도 위협 감지·대응이 가능합니다.

Q2. AI가 공격에도 쓰이는데, 오히려 위험하지 않나요?

맞습니다. 공격자도 AI를 쓰기 때문에, AI 기반 방어는 ‘선택’이 아니라 ‘균형’의 문제입니다. 공격의 자동화에 대응하려면, 방어의 자동화가 필수입니다.

Q3. AI 보안은 인력을 대체할까요?

대체가 아니라 ‘보조’입니다. AI는 데이터 분석과 판단을 맡고, 보안 전문가는 전략과 정책 수립에 집중하게 됩니다.

결론

AI는 이미 보안의 패러다임을 뒤흔들고 있습니다. 공격자는 AI로 ‘속도’를 얻었고, 방어자는 AI로 ‘정확도’를 얻습니다. 이제 보안의 차별점은 기술 그 자체가 아니라, 얼마나 빠르게 자동화 역량을 내재화하느냐에 달려 있습니다.

드림시큐리티는 이러한 변화에 대응하기 위해 ‘Magic ZTA’를 중심으로 AI 기반의 지능형 위협 탐지와 자동화된 이상행위 대응 체계를 구축하고 있습니다. Magic ZTA는 로그인 패턴, 접속 위치, API 호출 이력 등 다양한 행위 데이터를 AI가 실시간으로 분석합니다. 이를 통해 비정상 로그인, 내부자 공격, 비정상 API 호출 등 잠재 위협을 조기에 식별하고, 사용자·기기·권한 상태에 따라 접근 정책을 자동 조정함으로써 지속적인 제로트러스트 검증 환경을 구현합니다. 이처럼 AI 보안 자동화와 제로트러스트의 융합은 조직이 공격보다 한발 앞서 대응할 수 있는 ‘예측형 보안’의 초석이 되고 있습니다.

앞으로 드림시큐리티는 Magic ZTA를 비롯한 전사 솔루션 전반에 AI 이상 탐지 모델을 고도화하고, 자동화된 정책 기반 위협 대응으로 자율보안 체계를 완성해갈 예정입니다.