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생성형 AI 악용하는 적대적 위협, CISO는 AI 기반 방어 체계 구축해야

최근 생성형 AI 기술의 발전은 사이버 공격 환경에도 큰 변화를 가져오고 있습니다. 적대적 위협 세력은 딥페이크, 정교한 피싱 유인책, 고도화된 공격 등 새로운 유형의 위협을 생성형 AI를 통해 만들어내고 있습니다. 공격자는 프롬프트 인젝션 공격으로 대규모 언어 모델(LLM)을 속여 민감 정보를 유출하도록 시도하고, 내부 사용자는 승인되지 않은 AI 사용 또는 부주의한 활용으로 민감 데이터를 외부에 유출하는 사례가 발생하고 있습니다. CISO(최고정보보안책임자)가 AI 기반 방어 체계를 구축하지 않으면 기업 전체가 심각한 위험에 노출될 수 있습니다.

AI 보안 투자의 중요성: 데이터 유출 비용 절감

IBM의 ‘2025 데이터 유출 비용 보고서’에 따르면, 전사적 보안 체계에 AI를 광범위하게 적용한 기업은 침해 사고 복구 시간을 평균 80일 단축하여 침해 비용을 190만 달러 절감했습니다. 하지만 응답 기업의 20%는 섀도우 AI 사용과 관련된 보안 사고로 인해 침해를 경험했으며, 섀도우 AI 비중이 높은 기업은 평균 67만 달러의 추가 침해 비용이 발생했습니다. 이러한 통계는 AI 보안 투자의 중요성을 명확하게 보여줍니다.

AI 기반 보안 솔루션의 등장

현재 많은 보안 업체와 스타트업이 AI 기반 보안 솔루션을 개발하고 있습니다. 기존 업체는 AI 기능을 기존 툴셋에 내장하고 있으며, 스타트업은 취약점 분석, 이메일 보안, 엔드포인트 보안, 클라우드 데이터 보안 등 특정 분야에 특화된 자율형 에이전트를 선보이고 있습니다. IDC 애널리스트 크레이그 로빈슨은 "보안 업체가 AI와 생성형 AI를 사고 대응 워크플로우에 빠르게 통합하면서 속도, 정확성, 확장성을 강화하고 있다"고 분석했습니다.

AI 기반 보안 솔루션의 주요 적용 사례

AI 기반 보안 솔루션은 다양한 분야에 적용될 수 있습니다. 주요 적용 사례로는 위협 탐지, 경보 트라이아지, 이상 징후 탐지, 자동 보고서 생성, 타임라인 재구성, 임원 보고 요약, 자연어 기반 로그 분석 및 위협 헌팅, 악성코드 분석, 코드 해석, 적대적 행위 예측 등이 있습니다. 스플렁크가 CISO를 대상으로 실시한 조사에서도 AI와 생성형 AI 보안 활용 사례는 위협 탐지, 알림 트라이아지, 보안 데이터 쿼리, 경보 자동화 및 대응, 위협 헌팅, 조사 단계 제안, 위협 분석, 피싱 이메일 처리 등이 상위권을 차지했습니다.

CISO가 AI 기반 보안 도구 도입 시 고려해야 할 사항

AI 기반 보안 도구 도입을 고려하는 CISO는 업체와 접촉하기 전에 몇 가지 선행 조건을 점검해야 합니다.

AI 사용이 공격 표면을 어떻게 확장하는가?: 현재 및 향후 AI 도입 계획이 새롭게 만들어낼 수 있는 취약성을 명확히 파악해야 합니다.
위험 감내 수준, 성숙도, 규제 환경은 어떠한가?: 업체가 제공하는 자율형 에이전트 도구가 기업 문화에 맞지 않거나 신뢰받지 못하면 실제 도입 효과는 떨어집니다.
가장 우선순위가 높은 위험은 무엇인가?: 데이터 유출, 랜섬웨어 대응, 사고 대응 속도 향상, 데이터 프라이버시 규제 준수, 애플리케이션 개발 파이프라인 보호, 클라우드 환경 보호 등 가장 중요한 요구 사항과 업체 솔루션의 강점을 정렬해야 효과가 극대화됩니다.
플랫폼인가, 포인트 제품인가?: 기존 플랫폼 업체가 제공하는 AI 보안 기능이 충분한지, 아니면 특정 기능을 보완하는 전문 도구가 필요한지 판단해야 합니다.

AI 보안 기능에 대해 CISO가 반드시 물어야 할 질문

섀도우 AI: 업체는 섀도우 AI 탐지 기능을 제공하는가? 정책, 절차, 교육, 접근 제어, 데이터 유출 방지 기능을 통해 안전한 AI 활용을 지원하는가?
데이터 보호: 데이터는 어디에 저장되는가? LLM과 데이터 저장소는 누가 보호하는가? 업체가 자체 또는 서드파티 모델을 사용할 경우 데이터 파이프라인 보호 방식은 무엇인가? 프롬프트 인젝션 및 모델 조작 공격은 누가 책임지고 방어하는가?
평가 지표: MTTD, MTTR 개선, 오탐 감소율, SOC 애널리스트 생산성 향상, 이상 탐지 및 위협 헌팅 정확도 개선 등 정량적 지표를 확보할 수 있는가?
인력: 업체는 AI, 생성형 AI, 에이전틱 AI 교육을 제공하는가? 도구가 저부가가치 작업을 자동화해 SOC 애널리스트가 고도 분석에 집중할 수 있게 하는가?
통합: 기존 스택과 API 및 사전 통합 기능을 얼마나 제공하는가? 단일 대시보드 유지가 가능한가?
규제: 산업별 데이터 보관 및 프라이버시 규제를 어떻게 충족시키는가?
신뢰: 보안팀이 AI의 추천 및 결정을 신뢰할 수 있도록 어떤 방식을 제공하는가?
확장성: 데이터 증가와 글로벌 확장에 대비해 클라우드 기반 AI 도구가 충분히 확장되는가?
로드맵: 정기적 업데이트, 보안 패치, 기능 확장 로드맵은 명확한가?
모델 무결성: 모델 편향 제거 전략은 무엇인가? 데이터 정확성 및 무결성 보장은 어떻게 이루어지는가?
업체 신뢰도: 회사의 설립 연도와 업계 평판은 어떠한가? 재무적으로 안정적인가?
비용: 라이선스 조건은 무엇인가? 구독에 어떤 SLA와 성능 지표가 포함되는가?

맺음말

AI는 사이버 보안 환경을 혁신적으로 변화시키고 있지만, 동시에 새로운 위협을 야기하기도 합니다. CISO는 AI 기반 방어 체계를 구축하여 이러한 위협에 효과적으로 대응해야 합니다. AI 보안 솔루션 도입 시에는 위에서 제시된 질문들을 통해 신중하게 검토하고, 기업의 환경과 요구 사항에 맞는 최적의 솔루션을 선택해야 할 것입니다.