AI와 사이버보안의 융합

 수년 동안 인공지능(AI)과 사이버보안은 대체로 별개의 분야로 발전해 왔습니다. 사이버보안 전문가는 시스템, 네트워크 및 데이터를 보호하는 데 집중했고, AI 전문가들은 예측 정확도 향상, 자동화, 의사결정 역량 강화에 주력했습니다. 그러나 이제 이러한 구분은 더 이상 존재하지 않습니다.
오늘날 AI는 동시에 사이버 공격의 표적이자 사이버 방어를 위한 강력한 수단이 되고 있습니다.

많은 조직들이 AI를 충분히 보호하거나 그 작동 원리를 설명할 수 있는 체계를 마련하기도 전에 빠르게 도입하고 있으며, 이로 인해 기존 보안 프레임워크로는 대응할 수 없었던 새로운 형태의 위험이 발생하고 있습니다.
동시에 공격자들 역시 AI를 활용하여 취약점 탐색을 자동화하고, 공격 코드(Exploit) 개발을 가속화하며, 과거에는 인간만으로는 불가능했던 규모의 공격 활동을 수행하고 있습니다.

이러한 교차 영역은 다음 두 가지 관점으로 이해할 수 있습니다.
- AI를 위한 보안(Security for AI) – AI 시스템을 사이버 위협으로부터 보호하는 것
- 보안을 위한 AI(AI for Security) – 사이버보안 역량을 강화하기 위해 AI를 활용하는 것
미래의 디지털 회복탄력성(Digital Resilience)은 이 두 영역을 모두 효과적으로 관리하는 능력에 달려 있습니다.

AI를 위한 보안: 기존 소프트웨어는 사전에 정의된 논리에 따라 동작합니다. 반면 AI 시스템은 데이터를 학습하고 확률 기반의 의사결정을 지속적으로 수행합니다. 이러한 특성은 위협 환경 자체를 근본적으로 변화시킵니다. AI 시스템은 기존 애플리케이션에는 존재하지 않았던 새로운 유형의 위협에 직면합니다.
연구 결과에 따르면, 학습 기반 AI 모델은 보호 조치가 적용되어 있더라도 정교하게 설계된 질의를 통해 복제될 수 있는 경우가 많으며, 이는 기업 경쟁력뿐 아니라 규제 준수 측면에서도 위험을 초래할 수 있습니다.
이러한 위험은 AI가 점차 중요 인프라, 산업 시스템, 의료 환경, 그리고 다양한 연결형(Connected) 기기에 내장되고 있다는 점에서 더욱 중요해지고 있습니다.

그 결과 AI 보안(AI security)은 더 이상 학문적 연구 주제가 아니라 비즈니스 필수 요소가 되었습니다. 이제 핵심 질문은 "AI가 공격받을 수 있는가?"가 아니라, "조직이 해당 AI 시스템에 대해 충분한 보안 테스트를 수행했음을 규제 요구사항에 따라 입증할 수 있는가?"입니다.

보안을 위한 AI: AI는 새로운 위험을 만들어내는 동시에 전례 없는 수준의 방어 역량도 제공합니다. 기존의 사이버보안은 오랫동안 인간의 처리 속도에 의해 제한되어 왔습니다. 보안 분석가는 경고(Alert)를 수동으로 조사하고, 취약점 연구원은 순차적으로 분석 작업을 수행하며, 위협 탐지(Threat Hunting)는 제한된 인력 자원에 의존해 왔습니다.

AI는 이러한 상황을 변화시키고 있습니다. 즉, 인간 중심의 보안(Human-Speed Security)에서 기계 중심의 보안(Machine-Speed Security)으로 전환이 이루어지고 있는 것입니다. 일부 조직은 기존 보안팀이 처리할 수 있는 범위를 훨씬 뛰어넘는 속도로 취약점을 발견하고 있으며, 그 결과 보안의 병목 요소는 취약점 발견 자체가 아니라 검증(Verification), 공개(Disclosure), 그리고 조치(Remediation) 단계로 이동하고 있습니다.
하지만 이러한 변화는 공격자들에게도 동일한 이점을 제공합니다. 방어자가 취약점을 찾기 위해 사용하는 AI 기술은 공격자 역시 취약점 발견에 활용할 수 있습니다. 보안팀을 지원하는 생성형 AI 모델은 공격 코드 생성, 정찰(Reconnaissance) 자동화, 그리고 실시간 공격 전략 조정에도 활용될 수 있습니다. 이미 AI 기반 위협 탐지(AI-driventhreat detection) 도구는 취약점 발견과 공격 활동 확대에 사용되고 있으며, 이는 기존 방식보다 훨씬 빠른 속도로 공격 및 방어 역량을 발전시키고 있습니다. 결과적으로 양측 모두가 자동화를 통해 지속적으로 역량을 향상시키는 AI 군비 경쟁(AI Arms Race)이 형성되고 있습니다.​

규제기관들은 AI 기반 의사결정 과정에 대한 투명성을 점점 더 강하게 요구하고 있습니다. 특히 EU AI Act와 같은 규제 체계에서는 조직이 AI가 사용자에게 어떠한 영향을 미치는지 이해하고 문서화하며 정당화할 수 있어야 합니다. 따라서 설명 가능성(Explainability)은 단순한 기술적 특성이 아니라 필수적인 규제 준수 역량이 되고 있습니다. 또한 AI 시스템은 공정성, 투명성, 책임성, 의도하지 않은 부작용과 같은 요소에 대해 지속적으로 검토되어야 합니다.

인공지능의 실제 위험을 이해하기 위한 가장 유용한 자료 중 하나로 AI 사고 데이터베이스(Artificial IntelligenceIncident Database, AIID)가 있습니다. AIID는 AI 시스템이 피해를 유발했거나, 피해 발생에 기여했거나, 또는 심각한 위험 상황과 연관된 사례들을 기록하는 공개 데이터베이스입니다. 이를 통해 기업들은 실제 사고 사례를 기반으로 AI 위험을 평가하고 예방 전략을 수립할 수 있습니다.​
조직은 완벽한 표준이 마련되거나, 규제가 충분히 성숙해지거나, 다음 대형 AI 사고가 발생할 때까지 기다릴 필요가 없습니다. 지금부터 준비를 시작하는 조직은 다음과 같은 이점을 확보할 수 있습니다.
 - AI를 보다 안전하고 자신 있게 도입
 - 규제기관 및 고객에게 신뢰성 입증
 - 빠르게 변화하는 위협 환경에 효과적으로 대응
미래의 AI 규제 요구사항에 선제적으로 대비

AI와 사이버보안의 융합은 더 이상 미래의 이야기가 아닙니다. AI는 이미 새로운 공격 표면이자 강력한 방어 도구가 되었으며, 조직은 ‘AI를 보호하는 것(Security for AI)’과 ‘AI를 활용하는 것(AI for Security)’을 동시에 고려하는 통합적 접근 방식을 마련해야 합니다.
본 주제에 대한 보다 상세한 내용은 관련 전문 기사를 참고하시기 바랍니다.

AAI 보안 관련 정보 또는 지원이 필요한 경우 korea@nemko.com o으로 문의해주시기 바랍니다.