보안 책임자 73%가 주목하는 AI 기반 보안 솔루션, 빛과 그림자

보안 환경이 날로 복잡해짐에 따라, 인공지능(AI) 기반 보안 솔루션에 대한 관심이 뜨겁습니다. 최근 조사에 따르면 보안 의사결정권자의 73%가 AI를 사용하는 보안 솔루션을 고려할 의향이 있다고 밝혔습니다. 이는 전년 대비 14%나 증가한 수치로, AI가 보안 영역에서 얼마나 중요한 역할을 할 것으로 기대되는지 보여줍니다. 하지만 AI 도입에는 그림자도 존재합니다. 과도한 기대와 맹목적인 의존은 오히려 보안 취약점을 만들 수 있다는 전문가들의 경고에 귀 기울여야 합니다.

AI, 보안 운영의 게임 체인저?

보안 담당자들은 악성코드 탐지, 위협 탐지, 이상 징후 탐지 등 다양한 영역에서 AI의 가능성을 엿보고 있습니다. 특히 실시간 위험 예측과 감사 및 규정 준수 자동화는 AI가 제공할 수 있는 핵심적인 이점입니다. AI는 방대한 데이터를 빠르게 분석하여 기존에는 감지하기 어려웠던 위협을 식별하고, 보안팀의 대응 속도를 높여줍니다. 또한 반복적인 업무를 자동화하여 보안 담당자들이 더욱 중요한 업무에 집중할 수 있도록 지원합니다.

AI 투자, 어디에 집중해야 할까?

전문가들은 향후 12~18개월 동안 이상 징후 탐지 강화, 아이덴티티 및 접근 관리 고도화, 대응 자동화에 AI 투자를 집중해야 한다고 조언합니다. 이는 기업의 보안 수준을 효과적으로 향상시키면서도 투자 대비 효율을 극대화할 수 있는 영역입니다. 하지만 AI 도입 시 환각 현상, AI 과의존, 거버넌스 공백 등의 위험 요소도 함께 고려해야 합니다. 특히 학습 데이터의 품질과 정확성은 AI 성능에 직접적인 영향을 미치므로, 데이터 거버넌스 체계를 확립하는 것이 중요합니다.

가짜 AI를 구분하는 방법

일부 업체는 기존 기능에 'AI'라는 이름만 붙여 가격을 인상하는 'AI 워싱'을 시도하기도 합니다. 따라서 보안 솔루션을 선택할 때는 공급업체가 해당 역량에 얼마나 오랫동안 투자해 왔는지, 제품이 어떤 진화 과정을 거쳤는지를 면밀히 살펴봐야 합니다. 10년 이상 그래프 기반 상관 분석, 적응형 기준선 설정, 행동 분석을 구축해 온 기업과 단순히 사용자 인터페이스에 AI 채팅 기능만 추가한 기업은 근본적으로 다릅니다.

AI, 데이터 거버넌스와 만나다

AI 기반 인증 시스템의 성능은 아이덴티티 데이터 관리 수준에 달려 있으며, AI 기반 악성코드 탐지 역시 샘플 데이터 품질과 라벨 정확성에 좌우됩니다. 따라서 AI 보안 플랫폼 계약을 체결하기 전에 기업의 데이터 거버넌스 성숙도를 점검해야 합니다. 또한 개별 보안 도구 도입보다 AI 활용에 적합한 보안 데이터 플랫폼 구축에 더 집중해야 합니다. 보안 텔레메트리를 명확한 소유권과 품질 서비스 수준 계약, 표준화된 체계를 갖춘 1급 데이터 제품으로 다루는 데이터 메시 아키텍처 투자가 필요합니다.

AI 과의존, 또 다른 위협이 될 수 있다

AI 시스템 도입 과정에서 발생할 수 있는 가장 큰 위험은 AI에 대한 과도한 의존입니다. 자산 관리, 패치 적용, 아이덴티티 거버넌스, 네트워크 분리, 복구 계획 검증 같은 기본적인 보안 요소는 AI가 대체할 수 없는 영역입니다. 공격자가 AI를 빠르게 도입하는 상황에서는 이러한 기본기가 더욱 중요해집니다. 또한 학습 데이터가 부적절하게 구성된 AI 시스템은 고유한 사각지대를 그대로 물려받을 수 있습니다. 이러한 한계를 이해하지 못하면 탐지 공백이 발생할 가능성이 커집니다.

결론

AI는 보안 운영을 혁신할 잠재력을 가지고 있지만, 만능 해결책은 아닙니다. AI 도입 시에는 장밋빛 전망에만 매몰되지 않고, 현실적인 기대치를 설정하고 잠재적인 위험 요소를 꼼꼼히 점검해야 합니다. AI는 의사결정을 정교하게 하고 소음을 줄이며, 문제가 위기로 번지기 전에 대응할 시간과 명확성을 제공하는 영역에서만 투자 가치가 있다는 점을 명심해야 합니다.