VII. 양날의 검
AI와 보안
핵심 질문
AI와 보안은 어떤 관계를 가지고 있으며 현재 상태는 어떠한 가?
보안을 강화하는 도구로서 AI는 어느 영역에서 빛을 발휘하고 있는 가?
AI 위험은 무엇이 있으며, 이에 대한 대비책은 무엇이 있는 가?
AI 위험에 대비한 국내외 정책 및 법 규제 동향은 어떠한 가?
AI와 보안 간의 관계가 어떻게 변화될 것으로 예상되는 가?
AI와 보안의 관계는 단순히 기술에 국한되지 않고, 우리 삶의 디지털 안전을 지키기 위한 중요한 전략으로 발전하고 있습니다. 2025년을 기준으로, AI와 관련된 보안 사고는 매달 약 1만 2천 건 정도 발생하고 있습니다[1]. 그러나 AI 기반 방어 시스템 덕분에 이 중 78%의 위협이 사전에 차단되고 있습니다. 기술 발전이 위험을 앞서기 위해서는 다양한 분야의 협력과 효과적인 규제가 필요합니다. AI가 파괴적인 존재가 아니라 안전을 지키는 수호자가 되려면, 우리는 AI와 보안이 어떻게 상호 작용하는지 깊이 이해하고 분석할 필요가 있습니다. 이 장에서는 AI와 보안의 관계와 상호 작용을 살피고, AI가 보안 도구로 어떤 역할을 하는지, 또는 AI가 어떤 보안 위협이 될 수 있는지를 분석합니다. 또한, 관련 법률과 규제의 흐름을 조사하고, 앞으로 AI와 보안의 관계가 어떻게 변화할 지 예상해 봅니다. 이 모든 분석을 통해 우리는 AI와 보안을 더 잘 활용할 수 있는 방향을 모색하려 합니다.
1. AI와 보안의 진화적 상호작용
인공지능(AI)과 보안의 관계는 초기 단계에서는 도구와 대상이라는 이분법적 접근으로 이해되었으나, 기술 발전과 함께 그 상호작용이 기하급수적으로 복잡해지고 있습니다. 2025년 현재, AI는 보안 생태계에서 5가지 차원의 역할을 동시에 수행하며 새로운 패러다임을 형성하고 있습니다. 세계경제포럼(WEF), S&P Global, Alan Turing Institute, NIST(국립표준기술연구소), MIT 등 주요 기관의 보고서를 종합한 결과, AI는 방어 도구이자 공격 표적, 나아가 사회적 협업의 매개체로 진화하고 있습니다[1][2][3][4].
(1) 보안 도구(솔루션)으로서의 AI: AI의 가장 전통적인 역할로, 실시간 위협 분석 시스템이 대표적 사례입니다. 2024년 IBM의 사내 실험에 따르면, 신경 미분 방정식(Neural Differential Equations)을 적용한 예측 모델은 APT(지속적 위협) 공격을 기존 시스템보다 72시간 빠르게 탐지했습니다[3]. 금융 분야에서는 Delinea社가 개발한 딥페이크 음성 탐지 시스템이 95.7%의 정확도로 사기 방지에 기여하고 있습니다[7].
(2) 보안 대상(위험)으로서의 AI: 생성형 AI의 확산으로 2024년 말 기준 모델 중독(Model Poisoning) 공격이 전년 대비 215% 증가했습니다. 공격자는 훈련 데이터의 0.001% 미만을 조작해 모델 정확도를 89%까지 하락시키는 사례가 보고되었습니다[7].
(3) 보안 관리자로서의 AI: AI가 보안 관리자(Security Manager)로서 수행하는 역할은 단순한 도구를 넘어 자율적 의사결정, 실시간 모니터링, 정책 최적화까지 확장되고 있습니다. 2025년에는 AI 에이전트가 알림 분류, 패치 관리 등의 활동을 통해 보안 팀 업무의 35%를 자동화하고 있다고 합니다[9]. 보안 관리자 AI는 계속적으로 발전할 것으로 예상되며 특히 접근 권한의 동적 조정과 같은 정책 관리, 시스템 격리 및 공격 차단과 같은 자동화 대응 영역에서 인간 운영자를 보조·대체할 것으로 예상됩니다.
위와 같은 3가지 역할 외에도 AI가 점차 확산되고 점점 더 널리 활용됨에 따라 관련 산업 간의 협업을 가능케 하는 보안 협업자 (Collaborator)의 역할[7]과 Constitutional AI와 같은 자율적 규제 알고리즘이 점차 개발됨에 따라 보안 규제자(Regulator)의 역할[10]도 수행할 것으로 예상됩니다. 이번 장에서는 보안 도구와 보안 관리자 역할을 포함한 보안 강화를 위한 AI 활용과 보안 대상(보안 위험)으로서의 AI 등 두 가지 상호관계에 초점을 맞추어 자세히 알아보겠습니다.
2. 보안 강화를 위한 AI 활용
AI는 방대한 데이터를 신속하고 정확하게 분석하는 능력과 학습 및 예측 기능을 바탕으로 사이버 보안의 다양한 영역에서 혁신적인 역할을 수행하고 있습니다. AI는 사이버 보안의 다음과 같은 영역에서 탐지, 예방, 대응 능력을 획기적으로 향상시키고 있습니다[11].
(1) 위협 탐지 및 방지: AI 시스템은 네트워크 트래픽과 사용자 행동을 지속적으로 모니터링하여 비정상적인 패턴을 식별하고 잠재적인 위협을 사전에 감지하고 예방합니다. 머신러닝 모델을 활용하여 정상적인 행동 기준선을 설정하고, 기준에서 벗어나는 이상 징후를 탐지함으로써 공격 징후를 신속하게 포착합니다. 또한, AI는 알려지지 않은 새로운 위협(zero-day attack)이나 지능형 지속 공격(APT)과 같이 기존의 보안 방식으로는 탐지하기 어려웠던 위협을 효과적으로 식별할 수 있습니다.
(2) 악성코드 및 피싱 탐지: AI는 악성코드의 특징과 패턴을 학습하여 새로운 변종 악성코드나 지능적인 피싱 공격을 탐지하는 데 뛰어난 성능을 보입니다. AI 시스템은 악성코드의 정적 특징뿐만 아니라 동적 행위를 분석하여 악성 여부를 판단하며, 자연어 처리 기술을 활용하여 피싱 이메일의 비정상적인 언어 패턴이나 링크 구조를 탐지합니다.
(3) 자동화된 사고 대응: AI는 보안 사고 발생 시 탐지, 분석, 대응 과정을 자동화하여 신속하고 효율적인 사고 처리를 지원합니다. AI 기반의 사고 대응 시스템은 위협의 종류와 심각도를 자동으로 분류하고, 사전에 정의된 대응 절차에 따라 침해된 시스템 격리, 악성 프로세스 차단 등의 조치를 자동으로 수행하여 피해 확산을 최소화합니다.
(4)취약점 분석 및 패치 관리: AI는 시스템 및 애플리케이션의 취약점을 신속하게 식별하고, 위험도에 따라 우선순위를 지정하여 효율적인 패치 관리를 지원합니다. AI 기반 취약점 분석 도구는 방대한 보안 데이터를 분석하여 알려진 취약점뿐만 아니라 잠재적인 취약점까지 예측하고, 자동으로 패치 적용을 권장하거나 수행하여 보안 수준을 향상시킵니다.
(5) 엔드포인트 보안: AI는 컴퓨터, 스마트폰 등 엔드포인트 장치에서의 비정상적인 활동을 탐지하고 잠재적인 보안 위협을 차단하여 엔드포인트 보안을 강화합니다. AI 시스템은 엔드포인트 장치의 행위를 지속적으로 분석하여 악성코드 실행, 데이터 유출 등의 의심스러운 활동을 탐지하고, 자동으로 해당 행위를 차단하거나 사용자에게 경고합니다.
(6) ID 및 접근 관리: AI는 사용자 행동 패턴과 인증 정보를 분석하여 비정상적인 접근 시도를 탐지하고, ID 및 접근 관리(IAM) 시스템의 보안을 강화합니다. AI는 정상적인 사용자의 로그인 시간, 위치, 접근 패턴 등을 학습하여 비정상적인 로그인을 탐지하고, 다중 인증 강화, 접근 권한 조정 등의 조치를 통해 무단 접근을 방지합니다.
(7) 네트워크 트래픽 분석: AI는 네트워크 트래픽의 비정상적인 패턴을 식별하여 잠재적인 보안 위협을 탐지하고 네트워크 보안을 강화합니다. AI 기반 네트워크 트래픽 분석 시스템은 정상적인 네트워크 흐름을 학습하고, 갑작스러운 트래픽 증가, 비정상적인 프로토콜 사용 등 이상 징후를 탐지하여 DDoS 공격, 데이터 유출 시도 등을 조기에 발견합니다.
(8) 사기 탐지: AI는 거래 패턴과 사용자 행동을 분석하여 금융 사기, 계정 도용 등 사기 행위를 정확하고 효율적으로 탐지합니다. AI 모델은 대량의 금융 거래 데이터를 학습하여 사기 거래의 특징을 파악하고, 실시간으로 의심스러운 거래를 탐지하여 금융 기관 및 사용자의 손실을 예방합니다.
(9) 데이터 유출 방지: AI는 민감 데이터를 모니터링하고 비인가 접근 및 유출을 방지하여 데이터 유출 방지(DLP) 기능을 강화합니다. AI 시스템은 데이터의 내용, 위치, 사용 패턴 등을 분석하여 민감 정보의 유출 가능성을 예측하고, 접근 권한 제어, 암호화 등의 조치를 통해 데이터 보안을 강화합니다.
3. AI 위험
AI 기술이 빠르게 발전하고 널리 사용되면서 여러 가지 위험이 생겼습니다. 이를 체계적으로 분류하고 관리하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. AI 위험은, 단순히 AI 시스템이나 서비스를 만들고 운영할 때 발생하는 문제뿐만 아니라, AI가 사회 전반에 부정적 영향을 미칠 때, 즉 사회적인 문제가 발생하는 경우도 포함됩니다. 여기에서는 현재 많이 사용되고 있고 논리적으로 잘 설계된 몇 가지 AI 위험 분류체계를 자세히 살펴보겠습니다.
3.1 MIT의 AI 위험 분류체계
MIT의 AI 리스크 저장소(Risk Repository)는 2024년 8월에 발표된 논문(arXiv:2408.12622)에서 처음 소개한 새로운 분류 체계입니다. 이 체계는 기존에 있던 43개의 다른 프레임워크에서 777개의 위험 요소를 뽑아내어 하나로 모아 잘 정리한 것입니다. 이 저장소는 두 가지 주요 방법으로 분류를 제공합니다[13].
(1) 인과적 분류법(Causal Taxonomy): 인과적 분류법은 AI가 어떻게 위험을 일으킬 수 있는지를 이해하기 쉽게 세 가지 중요한 기준으로 나뉩니다. 이 세 가지는 발생 주체, 의도성, 그리고 발생 시점입니다. 이 방법은 AI의 위험을 체계적으로 이해하고 분석하기 위해 고안되었습니다. AI 위험의 근본 원인을 파악하는 데 도움을 줍니다.
1) 발생 주체(Entity): 위험 발생의 책임 주체를 인간·AI·기타로 구분합니다.
인간 기원 위험(34%): 알고리즘 편향 학습(2024년 Amazon 채용 AI 성별 차별 사례)이나 악의적 데이터 조작(북한의 AI 해킹 툴 개발) 등
AI 기원 위험(51%): 자율주행차의 예측 오류(2025년 Tesla 모델 Y 충돌 사고)나 생성형 AI의 맥락 이해 실패(의료진단 AI 오진 사례) 포함
기타(15%): 외부 환경 요인(전력망 장애로 인한 AI 시스템 다운) 등
2) 의도성(Intent): 위험 발생의 의도적 여부를 판별합니다.
고의적 위험(35%): 딥페이크를 이용한 금융사기(2024년 HSBC 2,300만 달러 피해 사건), AI 기반 표적 감시 시스템 남용 등
비고의적 위험(37%): 추천 알고리즘의 의도치 않은 필터 버블 형성, 자동번역 시스템의 문화적 편향 발생 등
기타(28%): 복합적 요인으로 인한 위험(인간-AI 상호작용 오류)
3) 발생 시점(Timing): AI 개발 라이프사이클 단계별 위험을 분석합니다.
배포 전 위험(10%): 훈련 데이터 편향(의료영상 데이터의 인종별 불균형), 알고리즘 설계 결함(자율주행 경로계산 오류)
배포 후 위험(65%): 실시간 환경 적응 실패(기상변화에 따른 농업로봇 작동 중단), 사용자 악용(챗봇을 이용한 사기 음성 생성)
기타(25%): 지속적 학습 시스템의 점진적 편향 축적 등
이 인과적 분류법은 몇 가지 중요한 통계적 통찰을 제공합니다. 첫째, 전체 위험의 65%가 배포 후 발생하므로 시스템을 출시한 뒤에도 지속적인 모니터링이 매우 중요합니다. 이를 통해 사후 관리의 중요성을 알 수 있습니다. 또한, 인간 기원 위험과 AI 기원 위험의 비율은 각각 34%와 51%입니다. 이는 AI 시스템 자체가 예측하기 어려운 경우가 많다는 경고를 줍니다. AI의 예측 불가능성은 우리가 주의 깊게 고려해야 할 부분입니다. 그리고 고의적인 위험과 비고의적인 위험 비율이 각각 35%와 37%로 비슷하게 나타납니다. 이는 다양한 상황을 효과적으로 관리하기 위해 복합적인 전략이 필요하다는 것을 보여줍니다. 이런 통계들은 AI 기술과 관련된 위험을 관리하는 데 있어 중요한 정보를 제공합니다. 이러한 내용은 AI와 관련된 여러 위험 요소에 대한 이해를 돕고, 그에 따른 적절한 대응책을 마련하는 데 큰 도움이 될 것입니다.
(2) 도메인 분류법(Domain Taxonomy): 이 분류체계는 AI 기술 발전 과정에서 발생할 수 있는 복합적 위험을 7대 핵심 영역과 24개 하위 영역으로 명확히 구분하며, 각 영역별 구체적인 위험 유형을 다음과 같이 제시합니다.
1) 차별 및 유해성 (Discrimination & Toxicity): 이 영역은 알고리즘 편향으로 인한 사회적 불평등 문제를 다룹니다. 불공정 차별 및 잘못된 표현 하위 항목에서는 인종·성별 기반 채용 알고리즘 편향 사례가 대표적이며, 유해 콘텐츠 노출은 생성형 AI가 폭력적 이미지를 무분별하게 재생산하는 위험을 포함합니다. 특히 집단 간 성능 격차는 의료진단 AI의 인종별 정확도 차이와 같은 문제를 포착합니다.
2). 프라이버시 및 보안 (Privacy & Security): 생체정보 유출 위험을 다루는 민감정보 추론 항목은 얼굴인식 데이터 오남용 사례를 분석합니다. AI 시스템 취약점 공격에서는 적대적 예시(Adversarial Examples)를 이용한 자율주행차 시각인식 시스템 교란 사례가 강조되며, 이는 실제 2023년 Tesla Autopilot 해킹 사건에서 확인된 바 있습니다.
3) 허위정보 (Misinformation): 거짓정보 생성 하위 항목은 정치적 딥페이크 영상 확산 문제를 핵심 이슈로 지목합니다. 2024년 미국 대선 기간 중 유포된 AI 생성 가짜 후보 연설 영상 사태가 대표 사례입니다. 정보 생태계 오염은 SNS 알고리즘이 조작 콘텐츠를 증폭시키는 메커니즘을 분석합니다.
4) 악의적 행위자 및 오용 (Malicious Actors & Misuse): 북한의 AI 기반 표적 해킹 시도(2024년 5월 SWIFT 시스템 공격 사건)는 사이버 공격 항목의典型案例입니다. 대량살상무기 개발에서는 자율표적식 드론 군집의 윤리적 문제가 논의되며, 표적 조작은 개인화 광고 알고리즘이 소비자 선택권을 침해하는 방식을 탐구합니다.
5) 인간-컴퓨터 상호작용 (Human-Computer Interaction): 의료진의 AI 과신으로 인한 진단 오류 사례(2024년 Johns Hopkins 병원 사건)는 과도한 의존 위험을 잘 보여줍니다. 자율성 상실 항목에서는 알고리즘 추천에 기반한 취업·결혼 결정 증가 추세가 인간의 본질적 판단력 약화를 초래한다는 점을 지적합니다.
6) 사회경제적·환경적 영향 (Socioeconomic & Environmental): 노동시장 교란은 화이트칼라 직군 대체 가속화 현상을 분석하며, 2025년 현재 글로벌 15% 기업이 AI로 인한 구조조정을 진행 중입니다. 에너지 소비 측면에서는 GPT-6 모델 학습에 소요된 전력량(3,500MWh)이 중규모 도시 1개월 치 소비량과 동등하다는 데이터가 제시됩니다.
7) AI 시스템 안전성·결함·한계 (AI System Safety, Failures & Limitations): 2024년 Amazon 물류창고 자동화 시스템 오작동 사고(150만 달러 손실)는 설계 결함 항목의 주요 사례로 분석됩니다. 맥락 이해 부족에서는 기상변화에 대응하지 못한 농업로봇의 작물손실 사건이, 윤리적 한계에서는 자율주행차의 도덕적 딜레마 처리 실패 사례가 각각 기술됩니다.
이 분류체계의 혁신성은 원인 기반(Causal Taxonomy) 분석과의 연동에 있습니다. 예컨대 허위정보 확산 위험의 68%가 AI 시스템 배포 후 발생하며, 이중 42%는 악의적 행위자의 고의적 조작에 기인한다는 통계적 연계 분석이 가능합니다.
3.2 EU AI Act의 위험 기반 분류체계
EU AI Act는 현재 가장 광범위하게 채택되고 있는 법적 구속력이 있는 AI 위험 분류체계입니다.. 이 분류체계는 AI 시스템을 위험도에 따라 네 가지 주요 수준으로 구분합니다[14].
(1) 허용불가 위험(Unacceptable Risk): 이 범주에 속하는 AI 시스템은 유럽연합의 가치와 기본권에 위배되어 금지됩니다. 구체적인 예시는 다음과 같습니다. 이 카테고리의 위반에 대한 벌금은 전 세계 매출의 7% 또는 3,500만 유로에 달합니다.
사회적 행동이나 개인 특성에 기반한 사회적 점수 시스템
개인의 범죄 행위를 예측하는 예측적 경찰 활동 시스템
데이터 스크래핑을 통한 얼굴 인식 데이터베이스 구축
사람을 조작하거나 오도하는 시스템
직장과 교육 환경에서의 감정 인식 시스템
(2) 고위험(High Risk): 건강, 안전, 기본권에 중대한 영향을 미칠 수 있는 AI 시스템이 이 범주에 속합니다. 이러한 시스템은 다음과 같은 의무 요건을 준수해야 합니다. 고위험 AI 시스템의 예시로는 주요 인프라 관리, 교육 및 직업 훈련, 고용, 필수 서비스 접근 관리, 법 집행, 이민 관리, 사법 행정 등의 분야에서 사용되는 시스템이 포함됩니다.
위험 관리 시스템 구축
인간 감독 보장
시스템의 견고성, 정확성, 사이버보안 확보
데이터셋의 품질과 관련성 보장
기술 문서 작성 및 기록 유지
(3) 제한적 위험(Limited Risk): 이 범주의 AI 시스템은 투명성 의무가 있습니다. 사용자가 AI와 상호작용하고 있다는 것을 인식할 수 있도록 해야 합니다. 챗봇과 딥페이크가 이 카테고리의 대표적인 예입니다.
(4) 최소 위험(Minimal Risk): 현재 EU 단일 시장에서 사용 가능한 대부분의 AI 응용 프로그램이 포함됩니다. 스팸 필터나 AI 기반 비디오 게임 등이 이에 해당하며, 규제 대상이 아닙니다.
3.3 기타 분류 체계
2024년 SPRi (소프트웨어 정책연구소) 보고서에 따르면, 고성능 AI의 접근성 확대는 새로운 위험을 양산하고 있으며, 특히 ‘악의적 사용’, ‘오작동’, ‘사회경제적 역기능(Systemic Risk), ‘교차 위험 요인’ 등 4대 위험 유형으로 구분하고 있습니다. 이 분류체계는 정책 개발에 기초 자료로서 사용될 수는 있지만 인과적인 요소가 혼재되어 사용되고 있어 논리적으로 미흡한 점이 발견됩니다[15].
UNIDIR(유엔군축연구소)의 AI 위험 분류체계는 국제 평화와 안보 맥락에서 AI 위험을 두 개의 큰 클러스터로 구분합니다. 첫번째 그룹은AI 기술의 위험(Risks of AI Technology)으로서AI 시스템이 구축되고 배포되는 방식에 내재된 취약성 또는 인간과 AI 시스템 간의 상호작용 맥락에서 발생하는 위험을 포함합니다: 두번째 그룹은 글로벌 보안에 대한 AI의 위험(Risks of AI to Global Security)으로서 글로벌 경재 역학에 대한 오판 위험, 갈등 확대 위험, 무기 확산 위험 등 글로벌 보안에 미치는 위험을 포함합니다[16].
4. AI 위험에 대한 국내외 정책 및 대응방안
4.1 AI 위험에 대한 국내외 정책 동향
AI 시스템의 보안 위협이 증가함에 따라 국내외적으로 AI 시스템의 안전하고 신뢰할 수 있는 개발 및 활용을 위한 정책 마련이 활발하게 진행되고 있습니다.
EU는 세계 최초로 포괄적인 AI 규제 법안인 AI Act를 채택하여 AI 시스템의 위험 수준에 따라 규제를 차등 적용하고 있습니다[17]. AI Act는 허용 불가능한 위험으로 분류된 AI 시스템을 금지하고, 고위험 AI 시스템에 대해서는 엄격한 요구사항을 부과하며, 일반 목적 AI 모델에 대해서는 투명성 의무를 강조합니다. 고위험 AI 시스템은 정확성, 견고성, 사이버 보안 요건을 충족해야 하며, 위험 관리 시스템, 데이터 거버넌스, 기술 문서, 인간 감독 등의 의무를 준수해야 합니다.
미국은 AI 규제에 대해 EU와는 다른 접근 방식을 취하고 있으며, 혁신을 저해하지 않는 범위 내에서 위험 기반 접근 방식을 모색하고 있습니다. 바이든 행정부는 AI 안전 및 보안에 대한 행정 명령을 발표하여 연방 정부의 AI 사용에 대한 안전 조치를 강화하고, 주요 AI 개발 기업에 안전 테스트 결과를 보고하도록 요구했습니다[19]. 또한, NIST는 AI 위험 관리 프레임워크(AI RMF)를 개발하여 AI 시스템의 신뢰성을 향상시키기 위한 자발적인 가이드라인을 제공하고 있습니다[20]
중국은 AI 기술 발전을 국가 전략으로 추진하면서도 AI 안전 및 보안에 대한 규제를 강화하고 있습니다[18]. 중국은 AI 제품 및 서비스에 대한 라벨링 의무를 도입하여 AI 생성 콘텐츠임을 명확히 표시하도록 하고 있으며, 알고리즘 등록 및 보안 평가를 의무화하여 AI 시스템의 안전성을 확보하고자 합니다. 특히, 공공 의견에 영향을 미치거나 사회 동원 능력을 가진 AI 서비스에 대해서는 더욱 엄격한 규제를 적용하고 있습니다[21].
한국은 AI 기술 개발 및 활용을 촉진하면서도 AI로 인한 위험에 선제적으로 대응하기 위한 법적 기반 마련에 노력하고 있습니다. 2025년 1월에는 '인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 법률안'(AI 기본법)이 국회를 통과하여 2026년 1월 시행될 예정입니다[22]. AI 기본법은 고위험 AI 시스템에 대한 위험 관리, 안전성 확보, 설명 가능성 등의 의무를 부과하고, 생성형 AI에 대해서는 투명성 확보를 위한 라벨링 의무 등을 규정하고 있습니다. 또한, 정부는 AI 안전 연구소를 설립하여 AI 위험에 대한 전문적인 연구 및 대응 체계를 구축하고 있습니다[23].
기타 선진 각국 내지 글로벌 전문기관에서는 AI에 대한 윤리적 고려 사항을 강조하고 있습니다. 국내외 여러 기관 및 기업에서 AI 윤리 가이드라인을 제정하여 AI 시스템 개발 및 활용 시 발생할 수 있는 편향성, 차별, 개인 정보 침해 등의 윤리적 문제를 해결하고자 노력하고 있습니다. 또한 AI 시스템의 작동 방식과 의사 결정 과정을 투명하게 공개하고 설명 가능성을 확보하여 사용자의 신뢰를 얻고 잠재적인 악용을 방지하고자 노력하고 있습니다.
4.2. AI 보안 위험에 대한 기술적 대응 방안
(1) 적대적 훈련 (Adversarial Training): AI 모델을 적대적 공격에 더욱 강하게 만들기 위해 학습 과정에서 적대적 샘플을 포함하여 학습시키는 방법입니다. 이를 통해 모델은 악의적인 입력에 대한 민감도를 줄이고 오탐률을 낮출 수 있습니다[24].
(2) 데이터 검증 및 정제: AI 모델 학습에 사용되는 데이터를 철저히 검증하고 악성 데이터를 제거하여 데이터 중독 공격을 방지합니다[25]. 이상 탐지 기술, 통계적 분석, 데이터 클러스터링 등을 활용하여 비정상적인 데이터를 식별하고 제거합니다.
(3) 설명 가능한 AI (Explainable AI, XAI): AI 모델의 의사 결정 과정을 투명하게 만들어 공격자가 악용할 수 있는 취약점을 파악하고, 보안 전문가가 모델의 동작을 이해하고 검증할 수 있도록 지원합니다[26].
(4) 모델 워터마킹 및 핑거프린팅: AI 모델에 고유한 워터마크나 핑거프린트를 삽입하여 모델의 불법적인 복제 및 사용을 방지하고, 탈취된 모델의 출처를 추적할 수 있도록 합니다[27].
(5) 개인 정보 보호 기술 (Privacy-Preserving AI): 차분 프라이버시, 동형 암호, 안전한 다자간 연산 등의 기술을 활용하여 AI 모델 학습 및 추론 과정에서 개인 정보 노출 위험을 최소화합니다[28].
(6) 이상 행위 탐지: AI 시스템의 행위를 지속적으로 모니터링하여 비정상적인 패턴을 탐지하고 잠재적인 공격을 식별합니다. 이는 모델 탈취 시도, 백도어 활성화, 데이터 유출 징후 등을 조기에 발견하는 데 도움이 됩니다[29].
5. 결론
AI는 사이버 보안 분야에서 강력한 도구로서 위협 탐지 및 대응, 취약점 분석, 사고 대응 자동화 등 다양한 영역에서 보안 수준을 크게 향상시킬 수 있습니다. 그러나 동시에 AI 시스템 자체도 새로운 보안 위협에 직면하고 있으며, 적대적 공격, 데이터 유출, 모델 탈취, 데이터 중독 등 다양한 위험에 노출되어 있습니다. 이러한 AI 관련 보안 위협에 효과적으로 대응하기 위해서는 기술적인 해결책뿐만 아니라 법적 규제 및 윤리적 고려 사항을 종합적으로 고려한 다층적인 접근 방식이 필요합니다.
AI와 사이버 보안은 상호작용하면서 발전할 것입니다. 그러나 AI 기술이 빠르게 발전하고 있어 어떻게 두 분야가 변할지는 쉽게 예측할 수 없습니다. 예를 들어, 생성형 AI로 만든 초개인화 피싱 같은 AI 기반 공격은 더 정교해지고 빨리 번질 것입니다. 동시에 자율 보안 에이전트 사용도 늘어날 것입니다. 이런 식으로 AI를 둘러싼 공격과 방어의 경쟁이 더 치열해질 것입니다.. 따라서 전 세계적으로 규제를 표준화하려는 압력도 커질 것입니다, 또한 AI Constitution, Trust Quotient(인간-AI 상호작용 신뢰도 지수) 등 윤리적 거버넌스 체계도 개발될 것으로 예상됩니다.
결론적으로 AI와 보안은 끊임없이 서로 영향을 주며 발전하고 있습니다. 우리에게 요구되는 것은 AI 기술을 최대한 활용하여 더욱 안전한 사이버 환경을 조성하는 것입니다. 동시에 AI 시스템의 보안 취약점을 해결하고, 잘못된 사용을 막기 위한 지속적인 연구와 노력이 필요합니다. 개별 조직에서는 보안 생태계에 AI를 포함시키고, 위협 데이터를 이용해 AI 모델을 훈련하여 더 정교하게 만들어야 합니다. 국가 정책에서는 AI 보안 기준을 마련하고, 기술 발전에 맞추어 윤리적 및 사회적 영향을 고려하여 책임 있는 AI 개발과 활용을 지원해야 합니다.
참고문헌
1. S&P Global, ‘AI for Security, and Security for AI: Two Aspects of a Pivotal Intersection’, 2023.
2. WEF, ‘Artificial Intelligence and Cybersecurity: Balancing Risks and Rewards’, 2025.01
3. IBM, ‘What is AI Security?’, 2024.06, 4. https://www.ibm.com/think/topics/ai-security
4. Alan Turing Institute, ‘AI in Cybersecurity: A Socio-Technical Research Roadmap’, 2023.10
5. NIST AI 600-1, ‘AI Risk Management Framework: Generative AI Profile’, 2024.06
6. MIT Technology Review Insights, ‘The great acceleration: CIO perspectives on generative AI’, 2022.
7. Orca Security, ‘2024 State of AI Security Report’, 2024
8. Wiz, ‘NIST AI Risk Management Framework: A tl;dr’, https://www.wiz.io/academy/nist-ai-risk-management-framework
9. SC Media, ‘Cybersecurity in 2025: Agentic AI to change enterprise security and business operations in year ahead’. https://www.scworld.com/feature/ai-to-change-enterprise-security-and-business-operations-in-2025
10. Anthropic, ‘Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback’, 2023.04
11. Perception Point, ‘AI in Cybersecurity: 13 Examples and Use Cases’, https://perception-point.io/guides/ai-security/ai-in-cybersecurity-examples-use-cases/
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13. MIT AI Risk Repository, ‘What are the risks from Artificial Intelligence?’, https://airisk.mit.edu/
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