생성형 AI로 인한 보안 위협: 새로운 시대의 도전과 대응

"악성코드 만들어줘"...생성형AI發 보안위협 밀려온다

"악성코드 만들어줘"...생성형AI發 보안위협 밀려온다

 

• 생성형 AI의 양날의 검
  • 유용성과 위험성
    • AI는 업무 효율성 향상 및 혁신적 기능 제공
    • 하지만 악용될 경우 사이버공격 도구로 변모
  • 주요 위협
    • 악성코드 생성, 피싱메일 작성, 딥페이크 등 사회공학적 공격 활용
    • AI 모델 자체가 공격 대상으로 부상
• 구체적인 공격 사례
  • AI 악용 사례
    • 홍콩 금융사의 AI 딥페이크 공격으로 340억 원 송금 사고 발생
    • 독일에서 AI 생성 악성스크립트를 활용한 공격 사례 확인
  • AI 기반 고도화 공격
    • 적응형 멀웨어: 백신 탐지 회피 및 새로운 시스템 침투
    • 데이터 오염 및 중독 공격: AI 학습 데이터에 악성 데이터 삽입
    • 탈옥 공격: 악의적 프롬프트로 AI 모델 안전장치 우회
• 보안 업계의 대응 전략
  • AI 기반 자립형 보안(Security for AI)
    • 기존 "AI 적용 보안"에서 AI 보안 강화 기술로 전환
    • 사이버보안 특화 소형언어모델(SLM) 개발:
      • 파수의 문서보안 SLM '엘름(ELLM)'
      • 다크웹 특화 모델 '다크버트' 및 보안 특화 모델 '사이버튠'
  • AI 기반 탐지 및 대응 서비스
    • 안랩의 확장형 탐지대응(XDR) 서비스
    • 이글루코퍼레이션의 생성형 AI 탐지 모델 '에어'
  • 제로트러스트(ZT) 보안
    • AI 공격 여부를 실시간 판단하기 어려운 상황에서 세분화된 보안 체계 필요
• 향후 전망
  • AI 악용 확대
    • 가트너 전망: 2028년까지 기업 보안 침해의 25%가 AI 에이전트 악용으로 발생
    • CIO의 40%가 AI 관리 전담 "가디언 에이전트" 도입 요구 예상
  • 공방전 심화
    • AI 기술이 고도화되면서 공격과 방어의 경계도 더욱 첨예화
    • AI를 활용한 보안 체계 강화 필수
• 결론 및 시사점
  • 생성형 AI는 보안 위협과 기회 모두를 내포
    • 기업과 기관은 AI의 취약점과 활용 가능성을 철저히 분석해야 함
  • 새로운 보안 프레임워크 필요:
    • AI 특화 보안 솔루션 및 기술 개발
    • AI를 통한 위협 탐지와 대응의 자동화 시스템 구축
  • 조기 대응 전략 마련:
    • AI 관련 보안 교육 확대
    • 기업 및 기관별 제로트러스트 기반의 대응 체계 도입으로 선제적 대응 강화