<잇(IT)터뷰 전체 영상 보기>
잇(IT)터뷰 전체 내용은 ▼아래 영상▼에서 확인해 주세요!
◼ 게스트 : 김현준 전무, 정희철 전무 / Cisco Systems Korea (wooseoch@cisco.com)
◼ 진행자 : 고우성 PD / 토크아이티 (talkit@talkit.tv, https://talkit.tv/)
<잇(IT)터뷰 – 핵심 내용 파악하기>
‘잇(IT)터뷰 – 핵심 내용 파악하기’는 영상의 핵심 내용을 정리한 글입니다.
|
AI가 사이버 공격에 활용되면서 보안의 가장 큰 변화는 공격 기법 자체보다 공격이 진행되는 속도에서 나타나고 있다.
과거에는 취약점이 공개된 뒤 공격 코드가 만들어지고 실제 공격으로 이어지기까지 일정한 시간이 있었다. 하지만 이제 AI는 취약점을 탐색하고, 여러 취약점을 조합하고, 공격 경로를 연결하는 과정을 빠르게 수행할 수 있다.
이에 따라 기업의 보안 역시 개별 취약점을 하나씩 대응하는 방식에서 벗어나, 공격 경로 전체를 이해하고 AI를 활용해 우선순위를 판단하는 방향으로 변화하고 있다.
1. AI는 취약점 발견부터 공격 실행까지의 시간을 크게 줄이고 있다
과거에는 새로운 취약점이 발견돼도 실제 공격 코드가 만들어지기까지 비교적 긴 시간이 걸렸다. 기업 입장에서는 취약점을 분석하고 패치를 적용할 수 있는 일정한 대응 시간이 있었던 셈이다.
하지만 AI가 공격 과정에 활용되면서 이 시간이 빠르게 줄어들고 있다.
AI는 하나의 취약점만 활용하는 데 그치지 않고, 각각은 큰 문제가 되지 않을 수 있는 여러 취약점을 서로 연결해 더 강력한 공격 경로를 만들 수 있다.
예를 들어 한 취약점으로 시스템에 처음 진입한 뒤 다른 취약점과 계정 정보를 연속적으로 활용해 권한을 높이고, 최종적으로 관리자 권한까지 획득하는 식이다. 이처럼 AI는 취약점 탐색과 공격 코드 생성뿐 아니라 여러 공격 단계를 하나의 체인으로 연결할 수 있다.
결과적으로 취약점이 공개된 뒤 기업이 대응할 수 있는 시간은 점점 짧아지고 있다.
따라서 앞으로의 보안 경쟁은 단순히 “공격을 막을 수 있는가”뿐 아니라 공격자가 움직이는 속도를 방어 조직이 따라갈 수 있는가의 문제가 될 가능성이 크다.
2. 개별 취약점 관리에서 ‘공격 경로 중심의 방어’로 바뀌어야 한다
기업이 관리해야 하는 취약점의 수 역시 빠르게 증가하고 있다.
매달 수천 건의 새로운 취약점이 공개되는 상황에서 모든 취약점을 동일한 중요도로 분석하고 대응하는 것은 현실적으로 어렵다. 문제는 AI 기반 공격이 하나의 취약점만 사용하는 것이 아니라 여러 취약점과 계정, 시스템을 연결해 공격 경로를 만든다는 점이다.
따라서 방어 역시 개별 취약점 하나하나를 따로 보는 방식에서 벗어나야 한다. 어떤 시스템이 외부와 연결되어 있는지, 공격자가 어느 경로를 통해 핵심 시스템까지 접근할 수 있는지, 각 구간의 취약점이 서로 어떤 영향을 미치는지를 함께 분석해야 한다.
이를 바탕으로 실제 공격 경로에서 중요한 지점에 높은 위험 점수를 부여하고, 공격자가 반드시 지나가야 하는 길목을 우선적으로 차단하는 방식이 필요하다.
즉 모든 취약점을 동일하게 처리하는 것이 아니라 실제 비즈니스와 시스템에 미칠 영향을 기준으로 우선순위를 정하는 리스크 기반 보안으로 전환해야 한다. AI가 공격 과정 전체를 연결해서 바라본다면 방어 측 역시 동일하게 전체 맥락을 이해해야 하는 것이다.
3. 에이전틱 SOC의 핵심은 자산·계정·관계에 대한 실시간 ‘맥락’이다
AI를 방어에 활용한다고 해서 단순히 보안 업무를 자동화하는 것만으로 충분하지 않다.
AI가 제대로 판단하려면 먼저 기업 내부의 자산과 계정, 시스템 간 관계를 정확하게 알고 있어야 한다.
어떤 서버가 어떤 시스템과 통신하는지, 특정 자산이 침해됐을 때 어떤 서비스까지 영향을 받는지, 누가 어떤 권한을 가지고 있는지를 AI가 이해해야 실제 공격 경로를 판단할 수 있기 때문이다.
특히 관리 대상은 더 이상 사람의 계정에만 한정되지 않는다.
클라우드와 AI 환경에서는 머신 계정, 서비스 계정, AI 에이전트 계정, API 키, MCP 커넥터 등 사람이 아닌 계정의 비중이 계속 증가하고 있다.
공격자는 처음에는 취약점을 이용해 진입하더라도 이후에는 이러한 정상적인 계정과 인증 정보를 탈취해 정상적인 업무처럼 시스템 내부를 이동할 수 있다. 따라서 AI 시대의 SOC는 단순한 자동화 SOC가 아니라 기업의 데이터와 자산, 계정 간 관계를 이해하고 스스로 위험도를 판단하는 에이전틱 SOC로 발전해야 한다.
이 과정에서 중요한 것이 자산에 대한 지속적인 가시성이다. 기존의 CMDB와 같은 자산 관리 시스템은 사람이 정보를 지속적으로 업데이트해야 한다는 한계가 있다. 하지만 클라우드와 쿠버네티스 환경에서는 서버와 컨테이너 같은 자산이 실시간으로 생성되고 사라지기 때문에 사람이 변화를 모두 따라가기 어렵다.
결국 다양한 운영 데이터를 자동으로 수집하고 분석해 새로운 자산과 관계를 지속적으로 업데이트하는 구조가 필요하다.
4. 위협 인텔리전스에서 ‘자산 기반 리스크 관리’로 확장해야 한다
전통적인 보안에서는 새로운 악성코드나 공격 기법, 위협 정보를 수집하는 위협 인텔리전스가 중요한 역할을 해왔다. 하지만 동일한 위협이라도 모든 기업과 시스템에 같은 위험을 주는 것은 아니다.
어떤 기업은 이미 해당 취약점에 대한 방어 체계를 갖추고 있을 수 있고, 다른 기업에서는 동일한 취약점이 핵심 시스템으로 연결되는 치명적인 공격 경로가 될 수도 있다. 따라서 앞으로는 외부 위협의 심각도만 보는 것이 아니라 기업이 보유한 자산의 중요도와 취약 상태, 연결 관계를 함께 분석해야 한다.
예를 들어 특정 서버에 심각한 취약점이 있더라도 외부와 완전히 분리되어 있고 중요한 데이터도 없다면 실제 위험은 상대적으로 낮을 수 있다.
반대로 중간 수준의 취약점이라도 핵심 업무 시스템과 연결되어 있고 공격자가 다른 시스템으로 이동하는 경로에 포함되어 있다면 우선적으로 대응해야 한다. 이처럼 자산의 중요도와 취약점, 공격 경로를 종합해 각 자산의 위험도를 계산하는 리스크 스코어링 체계가 중요해지고 있다.
AI는 수많은 자산과 관계 데이터를 빠르게 분석할 수 있기 때문에 이러한 리스크 기반 보안을 지원하는 핵심 도구로 활용될 수 있다.
5. AI 공격이 빨라져도 결국 기본 보안이 가장 중요하다
AI 기반 공격이 등장했다고 해서 기존 보안 원칙이 사라지는 것은 아니다. 오히려 공격 속도가 빨라질수록 기본적인 보안 체계를 얼마나 제대로 갖추고 있는지가 더욱 중요해진다.
특히 내부 시스템에 침입한 공격자가 여러 단계로 이동하는 것을 막기 위해서는 제로 트러스트와 마이크로 세그멘테이션 같은 접근 방식이 필요하다.
과거에는 외부와 내부를 나누고 경계에 방화벽을 설치하는 방식으로도 일정 수준의 보호가 가능했다. 하지만 공격자가 한 번 내부에 들어온 뒤 API 키나 서비스 계정, 내부 인증 정보를 탈취해 정상적인 사용자처럼 이동한다면 단순한 경계 보안만으로는 대응하기 어렵다.
따라서 사용자와 시스템을 기본적으로 신뢰하지 않고, 접근할 때마다 권한을 검증하며 네트워크 내부 역시 세분화해야 한다.
AI 시대의 보안은 새로운 기술만 도입한다고 해결되는 문제가 아니다.
AI로 공격 속도와 복잡성이 높아지는 만큼 자산을 정확히 파악하고, 계정과 권한을 관리하며, 공격 경로를 차단하는 기본적인 보안 원칙을 더욱 빠르고 지속적으로 실행해야 한다.
결국 중요한 것은 AI로 더 빠르게 공격하는 시대에 AI와 데이터를 활용해 더 빠르고 정확하게 기본 보안을 실행하는 것이다.
6. 3줄 요약
– AI는 취약점 탐색과 공격 코드 생성, 여러 공격 단계의 연결을 빠르게 수행하면서 기업이 대응할 수 있는 시간을 크게 줄이고 있다.
– 이에 따라 보안도 개별 취약점 관리에서 벗어나 자산·계정·시스템의 관계와 전체 공격 경로를 분석해 우선순위를 정하는 리스크 기반 방식으로 변화해야 한다.
– 에이전틱 SOC와 AI 기반 보안이 중요해지고 있지만, 결국 제로 트러스트·권한 관리·자산 가시성과 같은 기본 보안 체계를 지속적으로 운영하는 것이 핵심이다.
◼ 전체 잇(IT)터뷰 내용은 ▶영상으로 바로 가기(클릭)◀에서 확인하실 수 있습니다. |
◼ 콘텐츠 & 웨비나 문의 : marketing@talkit.tv, 02-565-0012
Copyright ⓒ 토크아이티 All rights reserved. 무단 전재 및 재배포 금지.