인공지능(AI)을 활용한 보안 전략은 기대와 우려가 공존하는 양면성을 지닙니다. AI가 진정한 사이버 안전을 가져올지, 아니면 더욱 정교한 공격에 우리를 노출시킬지 확실치 않습니다.

낙관론자들은 AI가 보안 도구를 빠르게 개선해 공격자보다 한 발 앞설 기회를 제공한다고 봅니다. 반면 비관론자들은 AI가 범죄자에게 새로운 위협을 대량으로 생산하는 무기가 될 수 있다고 경고합니다.

저는 이 두 관점의 중간 어딘가에 현실이 있다고 생각합니다. AI 보안 전략은 외부의 공격뿐 아니라 내부의 잘못된 사용도 함께 고려해야 합니다. 외부 해커는 AI의 속도와 확장성을 이용해 대규모 공격을 감행할 수 있으며, 내부에서 기술을 부적절하게 다루면 자산이 곧장 노출될 수 있습니다.

데이터 자동 수집에 AI를 도입할 때도 보안이 최우선 과제입니다. 민감 정보가 포함된 데이터는 반드시 익명 처리하고, 인가된 사용자만 접근할 수 있도록 제로 트러스트(Zero Trust)와 다중 인증(MFA) 같은 보안 수칙을 적용해야 합니다.

또한 서드파티(제삼자) AI 서비스의 보안도 확인해야 합니다. 자체 방어 체계가 아무리 견고해도, 외부 협력사의 보안 허점이 침입 경로가 될 수 있습니다. 실제로 UnitedHealth는 제휴사인 Change Healthcare를 통해 서버가 뚫려 고객 데이터가 며칠 만에 노출된 사례를 겪었습니다.

AI 모델을 항상 최신 정보로 학습시키지 않으면 잘못된 의사결정으로 이어질 수 있습니다. 따라서 데이터의 적시성(Recency)과 관련성(Relevance)을 지속적으로 검토해야 합니다.

AI 보안 플랫폼을 선택할 때는 다음 네 가지 핵심 기능을 살펴보십시오.
1. 실시간 모니터링: 내부·외부 활동, 네트워크 트래픽, 사용자 행동을 AI가 실시간으로 감시해 이상 징후를 조기에 포착합니다.

2. 신속한 대응: AI 기반 자동화 덕분에 위협 탐지 즉시 경보를 발령하고, 인시던트 대응 속도를 크게 높일 수 있습니다.

3. 자동화와 전문가 감독 병행: 반복 업무는 자동화로 오류와 시간을 줄이되, 최종 의사결정은 보안 전문가가 책임지는 구조가 필요합니다.

4. 시스템 통합과 일관성: 여러 보안·업무 시스템을 하나의 플랫폼에서 통합 관리하면 공격 표면을 최소화하고 가시성을 높일 수 있습니다.

AI 보안 확보를 위해서는 새로운 기회와 위협을 끊임없이 분석하고 빠르게 대응하는 노력이 필수입니다. 새로운 기능이 알려진 취약점을 보완할 수 있다면 즉시 투자하고, 공격 방식이 바뀌었다면 전략을 재검토하여 혁신할 방법을 모색해야 합니다.

능동적으로 AI 보안 수준을 높여야만 다가오는 도전에 대비할 수 있습니다. AI는 우리가 직면할 위협과 싸우는 최고의 도구가 될 수 있지만, 공격자 역시 같은 기술을 활용하고 있다는 사실을 잊지 말아야 합니다.