사이버 보안의 세계는 현대의 새로운 전장이 되었습니다. 과거에는 단순한 취미 수준에서 이루어지던 해커들의 개별 공격이 이제는 국가나 조직 범죄 집단의 지원을 받는 정교한 작전으로 발전했습니다. 이제 CIO에게 있어 과제는 단순히 개별적인 사이버 위협을 방어하는 데서 끝나지 않습니다. 디지털 환경이 우선시되는 초연결 시대에 고객 데이터부터 지적 재산에 이르기까지 모든 것이 끊임없는 위험에 노출되어 있으며, 이를 보호하는 것은 그 어느 때보다 중요한 문제가 되었습니다.
그 결과, 강력한 사이버 보안 전략의 시급성은 더욱 커졌습니다. 2025년까지 사이버 범죄에 의한 글로벌 경제 피해액은 연간 10조 5천억 달러에 달할 것으로 예상되며, 랜섬웨어, 피싱, AI 기반 공격이 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 이처럼 위협의 형태가 다각화되는 상황에서 기업들은 더 이상 기존의 방어 시스템과 사후 대응 중심의 보안 관행에 의존할 수 없게 되었습니다. 기업들이 보안의 방식을 새롭게 정의하는 과정에서 Precision AI 와 플랫폼화라는 두 가지 전략은 핵심적인 역할을 하게 될 것입니다.
사이버 위협의 진화: CIO의 새로운 도전 과제
초기의 사이버 공격은 이메일 첨부 파일이나 다운로드를 통해 단순한 바이러스나 멀웨어를 전달하는 데 국한되곤 했습니다. 그러나 디지털 혁신이 가속화되고 공격 표면이 확장됨에 따라 이러한 위협의 복잡성도 증가했습니다. 맞습니다. 공격자들은 AI를 이용해 위협을 자동화하고 점점 더 빠르게 취약점을 파악하고 있습니다. 하지만 방어측도 같은 도구를 활용할 수 있습니다. 올바른 보안 전략을 도입하면 AI는 문제를 일으키는 과제에서 강력한 지원자로 변모하며, 조직의 회복력을 강화하고 새로운 위협에 대비하는 데 도움이 될 수 있습니다.
사이버 범죄에 처음 AI가 통합된 것은 2010년대 초반으로 거슬러 올라갑니다. 이때 기본적인 AI 모델이 피싱 캠페인의 자동화에 처음 사용되었습니다. 이후 이러한 공격은 더욱 정교해지면서 발전을 거듭해 왔습니다. 공격자들은 이제 AI로 생성된 딥페이크, 자동화된 자격 증명 스터핑, 심지어 AI로 설계된 멀웨어를 배포하여 기존의 방어 체계를 우회하고 있습니다. 사이버 범죄자들은 AI를 능숙하게 사용하여 대규모의 작업을 신속하게 수행하고 있으며, 때로는 기록적인 속도로 방대한 양의 데이터를 탈취합니다. 최근 사례로는 내부 시스템을 속여 중요 네트워크에 침투하기 위해 AI로 생성된 딥페이크를 배포한 Muddled Libra 그룹을 들 수 있습니다.
CIO의 입장에서 이러한 발전은 다음과 같은 새로운 문제점을 야기했습니다.
- 공격 표면 확대: 클라우드, 에지 컴퓨팅, IoT의 확산으로 조직이 보호해야 할 디지털 발자국이 기하급수적으로 증가했습니다. 새로운 디바이스나 클라우드 서비스는 AI를 사용해 취약점을 찾는 공격자의 잠재적인 표적이 됩니다.
- 인력 부족: 사이버 보안 인력 부족의 문제는 이미 잘 알려져 있습니다. 전 세계적으로 4백만 개가 넘는 사이버 보안 직무가 공석으로 남아 있으며, 갈수록 정교해지는 AI 기반 위협에 대응할 전문가 부족은 더욱 심화되고 있습니다.
- 운영 과부하: 오늘날의 보안 운영 센터(SOC)는 매일 수천 건의 알림을 처리하고 있으며, 그 중 많은 수가 오탐에 의해 발생합니다. AI는 이러한 위협의 양과 복잡성을 증가시켜 기존 시스템을 압도하고, 보안팀 내에서 알림 피로를 유발할 수 있습니다.
- 단편화된 보안 도구: 많은 조직이 서로 통합되지 않은 개별적 보안 도구에 의존하면서 사각지대가 발생하고, AI 기반 공격은 이를 몰래 악용합니다.
사이버 보안의 새로운 지평 활용
이러한 문제를 해결하기 위해 구축된 Precision AI는 현대 사이버 보안 방어의 중요한 요소로 급부상하고 있습니다. AI는 단순한 위협이 아니며, 방어를 위한 중요한 도구이기도 합니다. Precision AI는 머신 러닝과 지능형 분석을 활용하여 기존 방법보다 더 빠르고 정확하게 새로운 위협을 식별하고 차단합니다.
예를 들어, 당사의 Cortex XSIAM 플랫폼에서는 AI 기반의 위협 탐지 기능을 통해 수백만 개의 보안 이벤트를 실시간으로 처리하고, 불필요한 알림을 걸러내어 가장 위험한 실제 이상 징후에 집중할 수 있습니다. AI는 위협 헌팅에도 혁신을 일으켰으며, SOC 팀이 사후 대응에서 선제적 위협 탐지 방식으로 전환할 수 있도록 지원합니다.
Precision AI의 가장 중요한 장점 중 하나는 오탐을 크게 줄일 수 있다는 점입니다. 대부분의 SOC 팀들이 겪는 문제 중 하나는 우선순위가 낮은 수많은 알림으로, 이를 처리하는 데 리소스가 소모되며 중요한 위협을 놓칠 수 있다는 점입니다. Precision AI는 데이터로부터 학습하고 알림의 우선순위를 최적화하여 이 과정을 간소화하고, 팀이 정말로 중요한 일에 집중할 수 있도록 돕습니다.
또한, AI의 잠재적 공격 시나리오 예측 기능은 사이버 보안 전략에 강력한 예측 능력을 더해줍니다. AI 기반 공격이 확대되는 시대에서 이는 필수적인 요소입니다. AI 기반 방어 전략을 도입하면 공격에 사용되는 것과 동일한 도구로 그 공격을 방어할 수 있습니다.
사일로의 제거
서로 연결되지 않은 수많은 보안 도구는 CIO가 해결해야 할 주요 과제입니다. 보안 시스템이 사일로 형태로 운영되는 경우가 많아 다양한 방어 계층 간의 소통이 거의 이루어지지 않습니다. 이는 비효율성을 초래할 뿐 아니라, 여러 시스템 간의 공백을 악용하는 다중 공격에 대한 취약점을 노출시킵니다.
플랫폼화는 여러 보안 도구를 하나의 통합 플랫폼으로 결합함으로써 이 문제를 해결합니다. Palo Alto Networks에서는 Strata Network Security, Prisma Cloud, Cortex XDR과 같은 자체 플랫폼을 통해 클라우드, 온프레미스, 에지 환경 전반에서 보안을 통합하며 큰 성공을 거두었습니다. 플랫폼화는 완전한 가시성을 제공하고 실시간 위협 탐지 및 대응을 지원하여 공격자들이 자주 악용하는 취약점을 제거합니다.
예를 들어, AI 기반 플랫폼 접근 방식을 도입한 한 글로벌 소매업체는 인시던트 대응 시간을 60% 단축했습니다. 이를 통해 더 큰 문제로 확대되기 전에 신속하게 위협을 차단할 수 있었습니다. 마찬가지로, 한 의료기관은 오탐에 의한 알림이 35% 감소해 SOC 분석가가 중요하지 않은 알림을 처리하는 대신 중요한 문제에 집중할 수 있게 되었습니다.
범기능적 협업: 성공의 핵심
앞선 논의한 바와 같이, AI 기반 위협에 효과적으로 대응하려면 단순히 기술적 문제를 넘어서 보안, 기술, 비즈니스 팀의 범기능적 협력이 필요합니다. CIO에게 있어 이러한 그룹 간 협업을 조율하는 것은 조직을 보호하고 혁신을 뒷받침하는 보안 전략을 수립하는 데 필수적인 일입니다.
우리가 얻은 교훈이 한 가지 있다면, 광범위한 엔터프라이즈 보안 프레임워크에 AI를 통합하기 위해서는 모두의 협력이 필요하다는 점입니다. IT, 보안, 비즈니스 이해관계자가 한데 모이면 혁신과 보안의 더 나은 균형을 달성할 수 있으며, AI를 활용하여 더 강력한 방어 메커니즘과 더 우수한 비즈니스 성과를 달성할 수 있습니다.
CIO를 위한 앞으로의 방향성
사이버 보안의 미래는 AI에 의해 형성되고 있습니다. CIO가 고민해야 할 것은 AI 기반 솔루션을 도입할지 여부가 아니라, 혁신과 보안의 균형을 맞추는 방식으로 AI를 도입할 방법입니다. Precision AI와 플랫폼화는 CIO에게 점점 더 정교해지는 위협에 대응하고, 운영 효율성을 개선하며, 조직 전반의 회복력을 강화할 수 있는 강력한 도구를 제공합니다.
그러나 성공적인 결과를 위해서는 여러 부서 간 협력, 그리고 공격자와 기술 발전을 앞서가기 위한 노력이 중요합니다. AI가 계속 발전하는 만큼, 조직의 방어 전략도 함께 발전해야 합니다. 그래야만 위협에 대응하는 것을 넘어 위협을 예측할 수 있습니다.
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Meerah Rajavel은 Palo Alto Networks의 최고 정보 책임자로서 사이버 보안의 혁신과 운영 효율성에 중점을 둔 글로벌 IT 전략을 이끌고 있습니다.
