The Tech Edge: AI와 사이버 보안으로 위협에 맞서다

“정보는 새로운 금이며, 새로운 통화다.” 우리는 오랫동안 이 말을 들어왔고, 또 스스로도 그렇게 믿어왔습니다. 하지만 최근 The Tech Edge에서 Logicalis Australia의 CEO Anthony Woodward와 나눈 대화는, 특히 사이버 보안 측면에서 제 생각을 완전히 바꿔 놓았습니다.

오늘날 조직이 직면한 가장 시급한 문제 중 하나는 사이버 보안이며, AI는 공격자와 방어자 모두에게 영형을 미치고 있습니다. 대표적인 사례로, 민감한 의료 정보를 보유하고 전자 처방전을 발급하는 호주 의료 기관 MediSecure에서 발생한 대규모 데이터 유출 사고를 들 수 있습니다. 이번 사고는 호주 인구의 거의 절반에 영향을 미칠 정도로 심각했으며, 피해 규모가 너무 커서 MediSecure는 결국 정부에 지원을 요청하게 되었습니다.

이 사건은 사이버 공격이 단순한 개인정보보호 침해나 재정 손실을 넘어, 더 광범위한 영향을 미칠 수 있음을 다시 한 번 각인시켰습니다. 필특히, 시간에 민감하고 필수적인 서비스를 제공하는 의료 산업이 공격 대상이 되었고, 이로 인해 운영 중단이라는 치명적인 결과가 발생할 수 있다는 점은 모든 조직에게 강력한 경고 신호입니다. “우리 조직은 괜찮을 거야”라고 생각하신다면, 그건 오산입니다. 이제는 '문제 발생 가능성'의 문제가 아니라 '문제 언제 발생'의 문제입니다.

AI가 사이버 보안 환경을 혁신하는 방법

이번 토론에서 가장 인상 깊었던 점은 AI가 사이버 보안 방어 분야에 어떻게 활용되고 있는지에 대한 이야기였습니다. 우리는 흔히 AI를 ChatGPT, Microsoft 365 Copilot과 같은 콘텐츠 생성 및 생산성 도구로 생각하지만, 실제 보안 분야에서의 AI 활용은 더 복잡합니다. Anthony는 "AI는 방대한 양의 데이터를 빠르게 처리하고 그 안에서 패턴을 찾아낼 수 있습니다. 특히 영상 데이터 분석에 매우 뛰어납니다”라고 설명했습니다.

AI는 사이버 위협을 효과적으로 탐지하고 대응할 수 있는 다음 강력한 기능을 제공합니다.

패턴 인식: AI는 대량의 데이터를 분석하여 잠재적인 취약점과 공격 경로를 실제 피해가 발생하기 전에 식별할 수 있습니다. 데이터를 대규모로 처리하면서 새로운 위협 추세를 빠르게 파악할 수 있습니다.
신속한 대응: AI는 예측 분석을 기반으로 새로운 위협에 대한 방어 전략을 능동적으로 수립할 수 있습니다. 방대한 데이터 분석이 요구되기 때문에 수동으로 실행하기 어려울 것입니다.
비디오 분석: 직원은 몇 시간을 들여 감시 영상을 확인하는 대신 AI는 이상 접근이나 잠재적 보안 위협, 예기치 못한 사건을 실시간으로 감지할 수 있습니다. 예를 들어, 7번 통로에 유출된 액체를 즉시 확인하거나 보안 구역에 대한 비정상적인 접근 패턴을 탐지할 수 있습니다.

또한, 대규모 언어 모델(LLM)도 사이버 보안 운영에서 활용할 수 있습니다. 보안 담당자가 복잡한 데이터베이스 쿼리를 작성하지 않고도, “지난 3개월 동안 특정 고객에서 어떤 보안 트렌드가 있었는가?”와 같이 자연어로 질문하면 즉각적이고 포괄적인 답변을 받을 수 있습니다. 이것이 바로 AI가 보안팀에 제공하는 진정한 가치입니다.

데이터: 금이 아닌 우라늄에 가까운 존재

Anthony가 데이터를 황금이 아닌 우라늄에 비유하며, 그는 "업무에 꼭 필요한 최소한의 데이터만 보유하고, 더 이상 필요하지 않은 정보는 가능한 한 빨리 파기해야 합니다."라고 설명했습니다. 이 비유는 오늘날 조직이 반드시 수용해야 할 데이터 관리 패러다임의 전환을 잘 보여줍니다.

데이터가 가치 있고, 저장할 가치가 있으며, 인사이트를 얻는 새로운 황금이라는 것을 인식하고 있습니다. 그러나 Anthony는 데이터는 오히려 ‘우라늄’에 더 가깝다고 말합니다. 강력하지만, 잘못 처리하면 위험하며, 반드시 필요한 양만 보관해야 한다는 것입니다.

특히 수년간 누적된 고객 데이터를 그대로 보유하고 있는 조직일수록 공격에 가장 취약합니다. 저장하는 모든 데이터는 잠재적인 공격 대상이 될 수 있으므로, 스스로에게 물어봐야 합니다. "업무에 필요한 데이터는 무엇인가? 이 데이터를 얼마나 보관해야 하는가? 이후에는 어떻게 처리할 것인가?"

이 관점은 혁신적이며 초점을 데이터 수집에서 데이터 최소화로 전환합니다.

AI의 위험 요소: 편향과 환각

하지만, AI가 완벽한 솔루션은 아닙니다. Anthony는 우리가 반드시 주의해야 할 두 가지 핵심 위험 요소를 지적합니다.

AI 모델은 학습 데이터에 존재하는 편향을 그대로 학습할 수 있습니다. 특히 보안 분야에서 실제 행동이 아닌 외모나 배경 등과 같은 무관한 요소를 근거로 잘못된 경고를 발생시킬 가능성이 있습니다.
AI는 존재하지 않는 정보를 진짜처럼 만들어내는 ‘환각(hallucination)’을 일으킬 수 있습니다. 이러한 환각 정보가 실제처럼 들리고, 심지어 그럴듯한 출처까지 덧붙여 제시되어 사실과 구별하기 어렵기 때문에 매우 위험합니다.

이 때문에 인간의 개입과 검토는 필수적입니다. AI를 보안 분석에 활용하든 콘텐츠 작성에 활용하든, 결과물을 항상 비판적으로 검토하고, 인간의 판단으로 ‘현실 검증’을 마무리하는 과정이 필요합니다.

비즈니스 리더가 주목해야 할 핵심 사항

조직의 사이버 보안 상태를 강화하기 위해 다음 세 가지 실질적인 방안을 권장합니다.

1. 데이터 최소화 전략 수립

정보 수명 주기 관리는 현대 기업의 필수 과제입니다. 조직이 보유한 모든 데이터에 대한 철저한 감사를 실행합니다. 각 데이터 세트에 대해 질문하세요. ‘이 데이터를 규제 준수나 비즈니스 운영을 위해 반드시 보관해야 하는가?’, ‘현재 비즈니스 목표에 실질적인 도움이 되는가?’, ‘유출될 경우 어떤 피해를 줄 수 있는가?’ 이 평가를 기반으로 데이터 보존 기간과 안전한 삭제 프로세스에 적용하는 정책을 수립합니다. 이러한 데이터 최소화 전략은 보안을 강화하는 동시에 GDPR(일반 데이터 보호 규정) 및 CCPA(캘리포니아 소비자 개인정보 보호법)등 많은 개인정보보호 규정에도 부합합니다.

2. AI 기반 패턴 분석 및 조기 경보 시스템 구축

네트워크 트래픽, 사용자 행동 및 기타 보안 데이터를 대규모로 분석할 수 있는 AI 보안 솔루션을 도입합니다. 이러한 시스템은 인간보다 비정상적이고 이상 패턴을 더 빠르게 식별할 수 있습니다. 특히 '설명 가능한 AI(Explainable AI)' 기술을 적용한 솔루션을 선택합니다. 이는 단순히 위협을 경고하는 것을 넘어, 어떤 이유로 해당 활동이 위험으로 판단되었는지 명확히 설명함으로써 오탐률을 줄이고 시스템 신뢰도를 높입니다.

3. 인간과 AI의 협업 체계 유지

AI의 강력한 분석 능력에도 불구하고 최종 보안 결정은 반드시 인간 전문가가 내려야 합니다. AAI가 위협을 탐지하면 보안 전문가가 이를 평가하고 대응 결정을 내리는 명확한 협업 워크플로우를 구축해야 합니다. 또한, AI의 편향이나 환각(hallucination) 가능성을 줄이기 위해 정상 데이터를 기준으로 주기적인 검증을 수행해야 하며, 보안팀이 AI 도구와 효과적으로 협력할 수 있도록 지속적인 교육도 필요합니다.

Anthony가 논의 중 언급했듯이, 호주 사이버 보안 센터(ACSC), 유럽 연합 사이버 보안 기관(ENISA), 사이버 보안 및 인프라 보안 기관(CISA) 등 기관에서 제공하는 최신 보안 추세와 위협 정보를 적극 활용하세요.

사이버 보안은 더 이상 단순한 IT 문제가 아닌 기업 생존의 핵심 요소입니다. AI를 활용하여 조직의 보안 체계를 어떻게 혁신하고 계신가요?

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