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[IT뉴스][이슈&트렌드] 뚫는 자도, 막는 자도 AI 쓰지만…흐름은 여전히 ‘공격자 절대 우위’

온카뱅크관리자

2026-04-13 15:27:45

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> ‘자동 공격’ 기능 해커에 날개…방어 속도 못 따라가 기울어진 운동장 속 해법 고심…“인재·투자 필요” 
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 제미나이가 그린 일러스트
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 “현재 보안 측면에서 인공지능(AI)은 무조건 공격자에게 유리한 측면으로 흘러가고 있다는 점은 부인할 수 없는 현실입니다.”
 해킹 대회에서 수차례 입상한 톱티어 화이트해커의 진단이다. AI 등장 이후 해커들의 공격은 더 많아지고, 날카로워졌다. 반면 AI를 방어에 적용하는 것은 상대적으로 더디게 진행되고 있다.
 생성형 AI가 사이버 보안의 지형을 송두리째 뒤흔들고 있다. 과거의 해킹은 프로그래밍 언어에 능통하고 운영체제의 취약점을 꿰뚫고 있는 소수만이 할 수 있는 행동이었다. 그러나 챗GPT와 같은 대형언어모델(LLM)이 나온 이후 ‘사이버 범죄의 대중화’ 시대가 열렸다.
 최근 보안업계 보고서에 따르면 전세계 기업으로 날아드는 피싱 이메일의 82% 이상이 AI로 생성됐다. 이들이 이메일 보안 게이트웨이와 마이크로소프트(MS)의 기본 방어망을 우회하는 비율도 전년 대비 47% 급증했다.
 또 지난해 AI를 활용한 공격은 전년보다 72% 증가했고, AI 기반 침해 피해는 전체의 16%에 달했다. 이로 인한 재정적 손실은 평균 572만달러로 13% 늘었다.
 ◇ “1초마다 무한 변이”…취약점도 자동으로 찾아줘
 AI가 해커에게 구조적으로 유리한 이유는 ‘다형성’을 통한 무한 변이와 취약점 스캐닝의 기계적 자동화 때문이다.
 기존 기업들의 방화벽이나 백신 프로그램은 기본적으로 과거에 발견된 악성코드의 형태를 데이터베이스에 등록하고, 똑같은 공격이 들어오면 차단하는 방식이다. 하지만 AI 시대의 해커들은 하나의 악성코드를 유포할 때 핵심 기능은 유지한 채 ‘겉껍질’(코드의 배열이나 변수 등)을 수백개의 형태로 바꿀 수 있다. 1초마다 지문과 얼굴을 바꾸는 범죄자를 과거의 기술로 잡기 어려워진 것은 당연하다.
 속도 면에서도 격차가 벌어지고 있다. 과거 해커들은 보안 취약점을 찾기 위해 방대한 코드를 눈으로 읽어 내려갔지만, 이제는 LLM이 타깃 기업의 가장 침투하기 쉬운 취약점을 자동으로 찾아준다. AI 에이전트를 활용해 해커가 자리를 비운 상황에서도 LLM은 쉬지 않고 취약점을 찾는다. 취약점을 공격할 수 있는 공격 코드도 자동으로 생성해준다.
 이상근 고려대 교수는 “AI는 해커들에게 지치지 않고, 실수하지 않는 자동화된 두뇌를 달아줬다”고 설명했다.
 ◇ 뚫리기 전에 먼저 뚫는다…화이트 해커의 반격
 방어 진영 역시 AI 에이전트로 맞불을 놓고 있다. 해커와 비슷한 방식으로 공격자의 허점을 선제적으로 타격해 예방 주사를 놓는 ‘모의 해킹’에 AI를 활용하고 있다.
 최고 수준의 화이트해커 그룹들은 글로벌 취약점 데이터를 학습한 ‘AI 보안 에이전트’를 실무에 투입하고 있다. 과거에는 고급 인력이 소스코드를 뜯어보고 논리적 결함을 찾는 데 수 개월이 소요됐지만, 이제는 AI 에이전트들이 인간의 직관으로 놓치기 쉬운 미세한 결함까지 찾아내고 즉각적인 패치를 권고하는 ‘선제적 방어 체계’를 구축하고 있다.
 특히 그동안 보안팀의 인력 한계로 방치됐던 사각지대까지 자동으로 통제하기 시작했다. 공격자들이 자동화로 노릴 수 있는 지점을 방어자 역시 자동으로 통제할 수 있게 됐다.
 만성적 인력난에 메인 서버를 막는 데 급급해 외곽의 공격지대를 놓쳤다면, AI는 기업 네트워크의 가장자리부터 심장부까지 현미경처럼 들여다본다.
 내부자 보안 역시 AI를 통해 통제할 수 있다. 일부 직원의 백신이 며칠째 업데이트되지 않고 있는 상태라거나, 특정 서버의 방화벽 설정이 누락된 사실 등 파편화된 설정 오류를 AI가 스스로 찾아내 사용자에게 보고한다.
 다만 창과 방패 모두 AI로 무장했지만, 공격자에게 유리한 구조는 바뀌지 않고 있다. 방어용 AI가 빠르게 취약점을 찾아내 경고하더라도 보안 패치를 적용하기까지 물리적 시간이 필요하고, 지켜야 할 영역이 꾸준히 늘어나는 방어자가 하나의 빈틈을 곧바로 노릴 수 있는 공격자의 속도를 앞지르기는 어려운 딜레마를 안고 있다.
 ◇ 보안업계부터 클라우드까지…명운 건 ‘AI 방패’ 연합
 사이버 전장이 ‘AI 대 AI’의 대리전으로 확대되면서 국내외 기업들 역시 새로운 방패를 꺼내들었다.
 MS와 구글은 LLM을 적용한 ‘AI 보안 생태계’를 구축하고 있고, 보안 기업들 역시 생성형 AI 기반 분석가와 알려지지 않은 위협을 차단할 수 있는 AI를 내놨다.
 국내 기업들도 명운을 건 ‘AI 보안 자립’에 나섰다. 네이버클라우드는 최근 전사 AI 보안 정책을 수립하고 대응 체계를 고도화할 전담 조직을 신설하며 ‘AI 보안 컨트롤타워’를 세웠다. NHN클라우드와 카카오엔터프라이즈 역시 AI 기반 보안관제 시스템 등을 적용하며 사각지대를 없애고 있다.
 국내 보안 전문 기업들 역시 확장형 위협 대응 플랫폼을 속속 출시하고 있다. 안랩은 AI 기술을 접목해 파편화된 로그를 연계 분석하고, 이글루코퍼레이션은 AI가 직접 보안 이벤트를 1차적으로 심사하고 대응하는 지능형 관제 체계를 완성했다. 학계에서도 AI에 특화된 보안 연구소 등이 문을 열기도 했다.
 ◇ 비대칭 전장의 승패 가를 마지막 퍼즐은 결국 ‘사람’
 해커와 보안기업의 무기와 방패가 모두 ‘핵무기급’ AI로 진화했지만, 전쟁의 본질은 변하지 않았다는 것이 전문가들의 공통된 설명이다.
 ‘AI 보안 비대칭성’은 사실 새로운 현상이 아니라 100번을 막아도 단 1번만 뚫리면 ‘보안 실패’가 돼버리는 방어 진영의 숙명적 한계가 AI 속도전을 만나 극대화된 것뿐이라는 지적이다.
 기울어진 운동장의 균형을 맞추는 것이 AI가 아닌 인간이 될 것이란 조언이다. AI를 완벽하게 통제할 수 있는 인재를 확보하고, 보안을 비용이 아닌 기업 생존을 위한 필수 투자로 인식하는 경영진의 결단이 어느 때보다 중요해졌다는 것이다.
 한 보안 관계자는 “AI가 하루 수만 개의 경보를 걸러주고 시스템의 취약점을 자동으로 짚어줄 수는 있지만, 발견된 수많은 위협 중 어떤 것을 먼저 차단하고 한정된 예산을 어느 자산에 최우선으로 투입할지 결정하는 전략의 판단은 오롯이 인간의 몫”이라며 “AI를 능숙하게 통제하고 맥락을 이해할 수 있는 고급 보안 인력의 양성이 병행되지 않는다면 아무리 뛰어난 AI 방패도 결국 무용지물이 될 것”이라고 강조했다.
 김남석 기자 kns@dt.co.kr
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