사이버 보안은 언제나 전략적이고, 계층적이며, 끝없이 복잡한 체스 게임과 같았습니다. 그러나 최근 몇 년간 판도가 바뀌면서 이제 방어측은 방어에서 벗어나 주도권을 잡을 수 있는 기회를 갖게 되었습니다. 인공 지능(AI)은 환경을 재편하는 도구이자, 혁신을 주도하는 강력한 힘입니다. 올바른 접근 방식을 적용하면 AI는 단순히 위협에 대응하는 것을 넘어 보안을 간소화하고, 대응 시간을 단축하며, 회복력을 한층 강화할 수 있습니다.
AI는 선제적이고 정확하며 직관적인 미래형 사이버 보안의 핵심입니다. 앞으로 막대한 도전 과제를 직면하게 되겠지만, 비즈니스와 데이터, 디지털 에코시스템을 새로운 방식으로 보호할 수 있는 잠재력 또한 그만큼 큽니다. AI를 전략적 필수 요소로 받아들인다면 진화하는 위협에 대비할 수 있으며, 그와 동시에 사이버 보안의 가능성을 새롭게 정의할 수 있습니다.
복잡성의 압제
사이버 보안 전문가에게 현재 가장 큰 도전 과제가 무엇인지 질문하면 반복해서 나오는 대답이 있습니다. 바로 복잡성입니다. 그리고 복잡성의 위험성은 부인할 수 없습니다. 복잡성은 단순히 생산성과 예산만 무너뜨리는 것이 아니라, 보안 자체를 위협합니다. 예를 들어, 일반적인 기업은 수많은 벤더가 공급하는 보안 제품을 평균 83개 사용하고 있으며, 멀티 클라우드 인프라 위에 이를 겹겹이 쌓아 관리합니다. 개별 도구는 각기 특정 문제를 해결하지만, 이들이 모이면 오히려 단편적인 방어 시스템의 비효율성을 초래합니다. 이러한 패치워크 방식에서는 공격자가 악용하기 좋은 사각지대가 발생합니다. 방어 측이 공격의 단서를 신속하게 파악하고 연결하지 못하는 환경은 공격자에게 매우 유리한 무대가 됩니다. 그들은 사일로화된 도구와 과부화된 보안 업무로 생긴 틈을 악용하며, 탐지와 대응 속도를 뛰어넘는 조직적 공격을 감행합니다. 그리고 위협이 기계적 속도로 전개되는 세상에서는 단 1초가 치명적인 차이를 만들 수 있습니다.
이 위험성을 이해하기 위해 악명 높은 Log4J 취약점을 예로 들어 보겠습니다. 이 취약점이 처음 발견되었을 때, 전 세계의 보안팀은 노출 여부를 평가하기 위해 분주하게 움직였습니다. 전통적인 대응 방식은 몇 주에 걸쳐 수동으로 조사를 진행하고, 셀 수 없이 많은 Slack 메시지를 주고 받으며 제품팀과 전화 통화를 하는 것이었습니다. 그 결과는 실망스러웠고, 대응 시간이 끝없이 지연되었으며, 악용을 방지할 기회를 놓치게 되었습니다.
이것이 바로 구식 사이버 보안 모델의 현주소입니다. 대응적이고, 단편적이며, 느립니다. 지속 가능하지도 않습니다. 복잡성이 문제라면, 그 해결책은 단순화입니다.
AI로 새롭게 규정하는 규칙
여전히 문제는 남아 있습니다. 단순화를 위해서는 어떻게 해야 할까요? AI는 사이버 보안에 대한 접근법에 변혁을 일으켰습니다. 단순히 위협을 탐지할 뿐 아니라 한 발 앞서 위협을 예측합니다. 그러나 이것은 전반전에 불과합니다. 보다 완전한 체계를 구축하기 위해서는 AI와 분석가 사이에 상호 보완적인 관계가 필요합니다.
Palo Alto Networks Copilot과 같은 AI 기반 솔루션은 방대한 데이터 세트를 실시간으로 분석하여, 인간 분석가가 감지하기 어려운 패턴을 발견함으로써 보안 운영을 혁신합니다.
Log4J의 예시를 다시 살펴보겠습니다. AI를 활용하면 영향을 받은 시스템을 신속하게 식별하고 시정 조치를 취할 수 있으므로 몇 주씩 시간을 허비할 필요가 없습니다. 이제 보안팀은 자연어를 사용하여 AI 기반 플랫폼에 질문을 던질 수 있습니다. “우리 환경에서 실행 중인 모든 Log4J 인스턴스를 보여줘.”라고 질문하면 즉각적이고, 정확하며, 실행 가능한 응답이 제공됩니다.
그러나 속도는 일부일 뿐입니다. AI의 진정한 힘은 복잡성을 간소화하는 능력에 있습니다. 분석가는 복잡한 SQL 쿼리를 작성하거나 수많은 대시보드를 뒤질 필요 없이 시스템과 대화형으로 상호 작용하며 문제를 파악할 수 있습니다. 원활한 워크플로 속에서 후속 질문과 풍부한 데이터, 작업의 자동화가 자연스럽게 이루어집니다. 이러한 혁신은 위험한 건초 더미를 풀어내어 관리 가능한 실로 바꾸는 것입니다.
또한, AI는 공격자가 취약점을 악용하기 전에 이를 식별하여 공격을 선제적으로 차단할 수 있도록 지원합니다. 어디에서든 보안 침해가 발생할 수 있는 현대 사회에서 이러한 선제적 기능은 매우 중요합니다.
우리 시대의 냉전 – 그리고 반전
AI의 부상은 새로운 군비 경쟁을 촉발시켰습니다. 이는 냉전 시대의 지정학적 긴장을 떠올리게 하지만, 전장이 디지털 공간으로 이동하면서 경계는 모호해지고 적군은 눈에 보이지 않게 되었습니다. 20세기 중반의 지정학적 군비 경쟁이 물리적 무기와 영토를 중심으로 이루어졌다면, 오늘날의 적들은 디지털 영역에서 지배권을 놓고 다투고 있습니다. 이 새로운 전장은 단 몇 초 만에 국경을 넘어 파괴적인 영향을 미칠 수 있는 공간입니다.
우주 경쟁에서 인터넷의 등장에 이르기까지, 모든 혁신의 시대마다 기술을 활용하여 새로운 가능성을 개척한 이들이 발전을 주도해 왔습니다. 오늘날의 사이버 보안도 마찬가지입니다. 미래는 단순히 반응하는 것을 넘어 미리 예측하며 대비하는 방어자의 것입니다. AI를 활용하여 한발 앞서 나가세요. 설계 단계에서부터 보안을 고려한 지능형 보안 솔루션은 공격자를 앞서가고, 혁신을 보호하며, 조직이 자신감을 갖고 성장할 수 있는 디지털 세상을 구축할 역량을 보유하고 있습니다. 반복되는 역사는 기술 발전을 수용하는 이들은 단순한 생존을 넘어 변화를 주도한다는 것을 증명합니다.
이 디지털 군비 경쟁에는 특이한 점이 있습니다. AI는 리소스와 규모에 대한 전통적 제약을 없애 버렸습니다. 이제는 공격을 위해 대규모 팀이나 수많은 시간이 필요하지 않습니다. AI를 활용하면 피싱 캠페인을 실행하고, 딥페이크를 무기화하고, 특정 환경에 최적화된 멀웨어를 제작하는 작업을 동시에 수행할 수 있습니다. 그리고 이 모든 것은 인간이 따라잡을 수 없는 속도로 이루어집니다. 이제 단 한 명의 공격자가 10년 전만 해도 상상할 수 없었던 수준의 정확성과 지속성을 갖고 수백 개의 조직을 동시에 공격할 수 있습니다.
이를 방어하기 위해서는 경각심을 가져야 합니다. 가만히 있는 것은 곧 항복하는 것입니다. 그러나 윤리적 경계를 무시하고 행동하는 공격자와 달리, 방어 측은 책임과 공정성, 투명성의 원칙을 준수하며 책임감 있는 방식으로 혁신해야 합니다. 중요한 것은 단순히 대응하는 것이 아니라, 위협이 발생함에 따라 스스로 진화하고 적응할 수 있는 시스템을 구축하는 것입니다.
정교하게 설계된 침해 사고가 연쇄적으로 발생하고, 딥페이크 통신과 AI로 생성된 허위 정보가 이를 은폐하는 상황을 떠올려 보세요. 대응이 수동적이거나 지연되어서는 안 됩니다. 즉각적이고, 통합적이며, 지능적인 대응이 필요합니다. 즉, 여러 AI 기반 도구가 조화롭게 작동하여 위협을 탐지하고 무력화하며 추가적인 확산을 방지해야 합니다.
이것이 바로 우리 시대의 긴장 요소입니다. AI는 무기가 될 수도, 방패가 될 수도 있습니다. 성공적인 방어를 위해서는 전시와 같은 사고가 필요합니다. 단순히 기술을 도입하는 것에 그치지 않고, 냉전 시대의 혁신을 가능케 했던 협력 정신을 강화해야 합니다. 산업과 정부, 조직은 단합하여 정보를 공유하고 전략을 조율함으로써 하나의 통합된 방어 전선을 구축해야 합니다. 적들은 분열된 환경에서 더욱 기승을 부리기 때문입니다.
역사를 통해 배울 수 있는 또 하나의 교훈이 있습니다. 기술적 격변의 순간은 곧 기회의 순간이라는 점입니다. 냉전에 의한 기술 발전이 현대 세계를 재편한 것처럼, AI 군비 경쟁은 사이버 보안의 혁신에 대한 기회를 제공합니다. 그러나 시간은 멈추지 않고 흘러가며, 디지털 공간의 전쟁터는 결코 기다려주지 않습니다. 방어 측은 이러한 도전에 맞서 싸우게 될까요? 아니면 혁신은 악의를 가진 자들만이 악용하는 무기로 남게 될까요?
AI 방어의 인적 요소
가장 정교한 AI 도구도 인적 요소를 완벽하게 대체할 수는 없습니다. 피싱 공격과 소셜 엔지니어링, 신원 도용은 여전히 인적 오류를 노리고 있으며, 교육과 인식의 차이를 악용하는 경우가 많습니다. 조직은 보안 운영 센터(SOC)뿐 아니라 고위 경영진을 포함한 모든 직원의 교육에 투자해야 합니다.
AI 기반 교육 플랫폼은 조직이 방어의 최전선을 구축하는 방식을 근본적으로 혁신할 수 있습니다. 이러한 도구는 조직의 특정 위협 환경에 최적화된 동적 시뮬레이션을 생성합니다. 직원들은 정적인 교육 모듈 대신 실제 공격을 모방하여 진화하는 시나리오를 통해 학습하게 됩니다. 예를 들어, 피싱 시뮬레이션은 직원의 학습 성과에 따라 복잡성을 조정하고, 지식의 격차를 파악하여 실시간으로 목표에 적합한 피드백을 제공합니다.
시뮬레이션뿐 아니라, AI를 활용하여 교육 효과를 대규모로 추적하고 분석할 수도 있습니다. 시뮬레이션된 위협에 대한 직원의 반응을 평가함으로써 시스템적 취약점을 정확히 파악하고 이를 해결하기 위한 교육 프로그램을 조정할 수 있습니다. 이러한 피드백 루프는 지속적 개선을 뒷받침하며, 사후 대응적이었던 보안 교육을 선제적 접근 방식으로 전환합니다.
중요한 것은 이것이 인간의 직관을 대체하는 것이 아니라는 점입니다. 오히려 직관을 더욱 예리하게 다듬는 것입니다. AI는 코치의 역할을 하며 직원들이 이상 상황을 인식하고 자신 있게 대응할 수 있도록 도와줍니다. 역할이나 기술 전문성과 상관없이, 맞춤형 교육 프로그램을 통해 신입 직원부터 고위 경영진에 이르기까지 모든 구성원이 진화하는 위협을 파악하고 대응할 수 있도록 합니다. 조직이 교육을 일회성 행사로 취급한다면, 이러한 태도는 리스크를 초래합니다. 교육은 지속적인 조정의 과정으로서 위협에 대응하는 속도로 발전해야 합니다.
미래를 위한 비전
AI 기반 사이버 위협과의 싸움은 우리 시대의 중요한 도전 과제입니다. 이를 위해 필요한 것은 긴급성과 협업, 그리고 혁신입니다. AI를 활용하여 AI에 대응하면 복잡한 상황을 간소화하고, 공격자보다 앞서 나가며, 안전한 디지털 미래를 구축할 수 있습니다.
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