AI 기반 사이버 보안 솔루션 도입 전 필수 질문

적대적 위협 세력이 생성형 AI를 악용해 딥페이크, 정교한 피싱 유인책, 새로운 유형의 고도화된 공격을 만들어내고 있다. 공격자는 프롬프트 인젝션 공격으로 대규모 언어 모델을 속여 민감 정보를 유출하도록 시도하고, 내부 사용자는 승인되지 않은 AI 사용 또는 부주의한 활용으로 민감 데이터를 외부에 흘리고 있다.

CISO가 AI 기반 방어 체계를 구축하지 않으면 기업 전체가 위험에 노출된다.

IBM의 2025 데이터 유출 비용(Cost of a Data Breach) 보고서(포네몬 연구소 설문 조사 기반)에 따르면, 전사적 보안 체계에 AI를 광범위하게 적용한 기업은 침해 사고 복구 시간의 평균을 약 80일 단축해 침해 비용을 190만 달러 절감했다. 또한 응답 기업의 20%는 섀도 AI 사용과 관련된 보안 사고로 인해 침해를 경험했다고 답했다. 보고서에 따르면 섀도 AI 비중이 높은 기업은 평균 67만 달러의 추가 침해 비용이 발생했다.

현재 이름 있는 보안 업체는 물론 수많은 스타트업이 AI 기반 보안 솔루션을 내세우고 있다. 기존 업체는 AI 기능을 기존 툴셋에 내장하고 있으며, 스타트업은 취약점 분석, 이메일 보안, 엔드포인트 보안, 클라우드 데이터 보안 같은 특정 분야에 특화된 자율형 에이전트를 선보이고 있다.

IDC 애널리스트 크레이그 로빈슨은 “보안 업체가 AI와 생성형 AI를 사고 대응 워크플로우에 빠르게 통합하면서 속도, 정확성, 확장성을 강화하고 있다”고 분석했다. 주요 적용 사례는 위협 탐지, 경보 트라이아지, 이상 징후 탐지, 자동 보고서 생성, 타임라인 재구성, 임원 보고 요약, 자연어 기반 로그 분석 및 위협 헌팅, 악성코드 분석, 코드 해석, 적대적 행위 예측 등이다.

스플렁크가 CISO를 대상으로 실시한 조사에서도 AI·생성형 AI 보안 활용 사례는 위협 탐지, 알림 트라이아지, 보안 데이터 쿼리, 경보 자동화 및 대응, 위협 헌팅, 조사 단계 제안, 위협 분석, 피싱 이메일 처리 등이 상위권을 차지했다. 머신러닝 기반 적대적 생성 네트워크(GAN) 등 새로운 AI 방어 기술도 빠르게 부상하고 있으며, 에이전틱 AI 기반 보안 활용 사례도 곧 현실화될 전망이다.

AI 기반 보안 도구 도입을 고려하는 CISO를 위해, 업체에게 반드시 던져야 할 핵심 질문을 정리했다. 하지만 업체와 접촉하기 전에 고려해야 할 선행 조건들이 존재한다.

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업체와 논의하기 전에 CISO가 먼저 점검해야 할 사항

우리 기업에서의 AI 사용은 공격 표면을 어떻게 확장하는가? 현재 및 향후 AI 도입 계획이 새롭게 만들어낼 수 있는 취약성을 명확히 파악해야 한다.

이를 위해 기업 전반에 걸쳐 다양한 질문을 던질 필요가 있다.

– GPU 기반 서버 클러스터를 데이터센터에 구축해 AI 워크로드를 실행하는가?

– 기존 네트워크 탐지·대응 도구로 증가한 트래픽을 처리할 수 있는가?
– 개발팀이 새로운 AI 애플리케이션을 개발하고 있는가? 개발 파이프라인 보호 전략은 무엇인가?
– 공급망에 AI가 어떻게 내장되고 있는가?
– 기업이 직접 LLM을 온프레미스 또는 클라우드에 구축하는가, 혹은 서드파티 LLM을 사용하는가?
– 일상적 SaaS 생산성 도구는 이미 AI를 워크플로우에 통합하고 있다. 민감 정보가 포함될 수 있는 양방향 트래픽을 어떻게 보호할 것인가?

IBM–포네몬 보고서는 응답 기업의 13%가 AI 모델 또는 애플리케이션에 대한 공격을 경험했다고 밝혔다. 보고서는 “현재는 낮은 비율이지만 향후 12개월 내 공격이 크게 증가할 것이며, 보안 리더와 비즈니스 기업이 위험을 인지하고 AI 보안에 집중해야 한다”고 경고했다.

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우리 회사의 위험 감내 수준, 성숙도, 규제 환경은 어떤가?

업체가 제공하는 자율형 에이전트 도구가 기업 문화에 맞지 않거나 신뢰받지 못하면 실제 도입 효과는 떨어진다.

또한 규제 산업의 경우 로그나 텔레메트리 데이터를 클라우드로 전송하는 방식이 감사를 통과할 수 있는지도 점검해야 한다.

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AI 보안 솔루션을 도입하기 전에 가장 우선순위가 높은 위험을 명확히 정의해야 한다.

예:
– 데이터 유출
– 랜섬웨어 대응
– 사고 대응 속도 향상
– 데이터 프라이버시 규제 준수
– 애플리케이션 개발 파이프라인 보호
– 클라우드 환경 보호

가장 중요한 요구 사항과 업체 솔루션의 강점을 정렬해야 효과가 극대화된다.

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플랫폼인가, 포인트 제품인가? AI 보안 분야에서도 기존의 플랫폼 vs. 포인트 제품 논쟁이 그대로 적용된다. 기존 플랫폼 업체가 제공하는 AI 보안 기능이 충분한가?

충분하지 않다면 특정 기능을 보완하는 전문 도구가 필요한가?

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AI 보안 기능에 대해 CISO가 반드시 물어야 할 질문

섀도우 AI

기업 곳곳에 숨어 있는 섀도우 AI를 식별하고 차단하는 기능은 CISO에게 매우 중요하다.

또한 허가된 AI 도구가 동일한 방식으로 잘못 사용되지 않도록 보호해야 한다.

– 업체는 섀도우 AI 탐지 기능을 제공하는가?

– 정책·절차, 교육, 접근 제어, 데이터 유출 방지 기능을 통해 안전한 AI 활용을 지원하는가?

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데이터 보호

AI 보안 도구의 핵심 가치는 대규모 데이터를 실시간에 가깝게 처리하는 능력이다.

그러나 다음 요소를 반드시 확인해야 한다.

– 데이터는 온프레미스, 클라우드, 또는 하이브리드 중 어디에 저장되는가?

– LLM과 데이터 저장소는 누가 보호하는가?
– 업체가 자체 또는 서드파티 모델을 사용할 경우 데이터 파이프라인 보호 방식은 무엇인가?
– 블랙박스 LLM의 취약점이나 데이터 유출은 어떻게 탐지하는가?
– 프롬프트 인젝션 및 모델 조작 공격은 누가 책임지고 방어하는가?
– 고객 데이터가 업체 모델 학습에 사용되는가? 사용된다면 어떻게 보호되는가?

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평가 지표(Metrics)

AI에 대한 초기 기대가 낮아진 이유 중 하나는 기업이 명확한 성과 지표를 찾지 못했기 때문이다.

CISO는 다음과 같은 정량적 지표를 확보할 수 있어야 한다.

– MTTD, MTTR 개선
– 오탐 감소율
– SOC 애널리스트 생산성 향상
– 이상 탐지·위협 헌팅 정확도 개선

CISO는 다음과 같은 질문을 던져야 한다.

“이 AI 기능의 가치를 가장 잘 보여줄 수 있는 지표는 무엇이며, 이를 어떻게 수집해 효율성을 검증할 수 있는가?”

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인력(Workforce)

– 업체는 AI·생성형 AI·에이전틱 AI 교육을 제공하는가?

– 도구가 저부가가치 작업을 자동화해 SOC 애널리스트가 고도 분석에 집중할 수 있게 하는가?
– 인력 부족 문제 해결에 어떤 도움을 제공하는가?
– AI 시대에 맞는 보안 기업 구조 재정립 모범 사례를 제공하는가?
– 휴먼 인 더 루프(HITL) 방식으로 보안팀과 AI가 협업할 수 있는 가이드라인은 존재하는가?

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통합(Integration)

CISO는 이미 EDR, XDR, SIEM, SOAR, CSPM 등 너무 많은 도구를 사용 중이다.

– 기존 스택과 API 및 사전 통합 기능을 얼마나 제공하는가?

– 다른 업체와의 제휴·연동은 어떤 수준인가?
– 단일 대시보드 유지가 가능한가?
– 인수된 AI 기능이 플랫폼에 잘 통합되어 있는가?

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규제(Regulation)

– 산업별 데이터 보관·프라이버시 규제를 어떻게 충족시키는가?

– 규제 변경을 어떻게 추적하고 반영하는가?

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신뢰(Trust)

– 보안팀이 AI의 추천·결정을 신뢰할 수 있도록 어떤 방식을 제공하는가?

– 모델이 결론에 이른 과정을 추적·검증할 수 있는가?

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확장성(Scalability)

– 데이터 증가와 글로벌 확장에 대비해 클라우드 기반 AI 도구가 충분히 확장되는가?

– 고트래픽 환경에서도 지연 없이 작동하는가?
– 엔드포인트·네트워크·클라우드·SaaS 지원 범위는 충분한가?

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로드맵(Roadmap)

– 정기적 업데이트, 보안 패치, 기능 확장 로드맵은 명확한가?

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모델 무결성(Model Integrity)

– 모델 편향 제거 전략은 무엇인가?

– 데이터 정확성·무결성 보장은 어떻게 이루어지는가?
– 최신 환경 변화에 맞춰 지속적으로 모델을 업데이트하는가?

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업체 신뢰도(Vendor Credibility)

– 회사의 설립 연도와 업계 평판은 어떠한가?

– 검증 가능한 참조 고객이 있는가?
– 재무적으로 안정적인가?
– 스타트업의 경우 조달 금액, 수익 창출 여부는 어떠한가?

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비용(Cost)

– 라이선스 조건은 무엇인가?

– 구독에 어떤 SLA와 성능 지표가 포함되는가?

Neal Weinberg editor@itworld.co.kr
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