칼럼 | AI가 보안에 도움될까? 2025년 AI·사이버보안 주요 과제 7가지
칼럼 | AI가 보안에 도움될까? 2025년 AI·사이버보안 주요 과제 7가지
사이버보안과 AI 환경이 빠르게 진화하면서 관련 리스크도 증가하고 있다.
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- 크라우드스트라이크 사태 이후의 대비
- 단일 벤더 의존성 문제는 전 세계 서비스 중단 위험을 증가시킴
- 신속한 복구와 문제 해결 역량이 복잡한 백업 시스템보다 실용적일 가능성 존재
- 2025년에도 대규모 보안 사고 발생 가능성이 매우 높음
- AI 브라우저 플러그인의 위협
- 생산성 향상 도구로 사용되지만 기밀정보 노출 및 멀웨어 진입점으로 악용될 가능성
- 플러그인 사용 제한과 포괄적 벤더 위험 평가 필요
- 조직 내 브라우저 플러그인 리스크를 통제하지 못하면 심각한 결과 초래 가능
- AI 에이전트의 통제 불능 리스크
- 자율 의사결정 시스템은 잘못된 최적화 및 적대적 공격에 취약
- AI 에이전트가 시스템 과부하나 안전 위협을 초래할 수 있음
- 코드 검토, 정기적 침투 테스트 등 철저한 관리 필요
- AI 하드웨어 칩의 보안과 지정학적 리스크
- AI 칩은 첨단 알고리즘 실행에 필수적이나 지정학적 리스크와 보안 문제를 동반
- 설계 결함이나 백도어를 통한 무단 접근 가능성 존재
- AI 하드웨어 보안의 표준화가 시급히 요구됨
- 딥페이크를 넘어서는 디지털 사기
- 생성형 AI는 진짜와 가짜의 경계를 모호하게 만들어 사기와 허위정보 확산 위험 증가
- 텍스트-투-비디오 기술이 표적 사기, 평판 공격 등에 활용될 가능성
- 기밀 데이터를 보호하기 위한 철저한 검증과 관리 필요
- AI 규제 준수
- EU AI 법은 위험 수준에 따른 규제 요구사항을 부과하며 글로벌 표준화 가능성 있음
- 규제를 준수하지 않으면 시스템 실패, 평판 손상 등 심각한 결과 초래
- 한국을 포함한 여러 국가에서 AI 규제 강화 움직임 가속화
- 합성 데이터와 모델의 프라이버시 및 지적재산권 리스크
- 합성 데이터의 잘못된 구현은 민감한 정보 노출로 이어질 수 있음
- AI 시스템이 숨겨진 데이터를 추론하거나 재구성하는 능력 증가
- 데이터 보호와 프라이버시를 위한 신기술 및 표준화 필요
- 결론
- AI와 사이버보안은 빠른 발전 속에서 리스크와 기회가 공존
- 혁신적인 활용 가능성과 새로운 위협 요소를 동시에 준비해야 함
- 지속적인 학습과 적응으로 AI 기술에 앞서 나가야 함
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