사이버 보안에서 AI의 예측은 무엇인가?

가트너에 따르면, 2029년까지 에이전트 인공지능(AI)은 일상적인 고객 서비스 문의의 80%를 자율적으로 처리하여 운영 비용을 30% 절감할 것입니다.

이전의 AI 모델이 응답 생성 또는 대화 요약에 중점을 두었던 것과 달리, 에이전트 AI는 자율적으로 작업을 수행할 수 있는 시스템으로의 전환을 나타냅니다. 이 전환은 서비스 상호 작용을 재정의할 것이며, 고객과 조직 모두 증가하는 AI 에이전트와 봇에게 의존하여 참여를 자동화할 것입니다. 이러한 추세가 가속화됨에 따라 사이버 보안에서의 AI의 미래도 유사하게 진화하여, 이러한 고급 시스템을 보호하기 위한 자율적이고 적응적인 방어 메커니즘이 필요할 것입니다.

사이버 보안에서의 AI는 왜 중요한가?

AI는 현대 사이버 보안의 초석이 되어, 진화하는 위협으로부터 디지털 인프라를 보호하는 데 점점 더 중요한 역할을 합니다. 보안에서의 AI 개념은 새로운 것이 아니지만, AI 기반 침입 탐지 시스템의 첫 등장은 1980년대에 거슬러 올라갑니다. 데이터의 기하급수적인 증가와 사이버 공격의 복잡성 증가는 전통적인 규칙 기반 시스템을 불충분하게 만들었습니다. AI의 실시간으로 방대한 데이터 세트를 처리하고 분석하며 미묘한 패턴을 식별하고 빠른 결정을 내리는 능력은, 그렇지 않으면 감지되지 않을 고급 위협에 대한 선제 방어를 가능하게 하여, 발생하기 전에 공격을 예측하고 방지하는 사이버 보안 예측 분석의 길을 열고 있습니다.

가트너의 2025년 상위 사이버 보안 트렌드 보고서는 생성 AI(GenAI)가 사이버 보안 전략을 강화하고 보다 유연하며 확장 가능한 방어 접근 방식을 채택할 수 있는 새로운 기회를 제시한다고 강조합니다.

그러나 어두운 면도 있습니다. AI는 체크 포인트 리서치의 AI 보안 보고서 2025. 에서 드러난 것처럼, 새로운 시대의 사이버 위협을 주도하고 있습니다. 이 보고서는 악의적인 행위자들이 AI를 사용하여 공격 방법을 강화할 뿐만 아니라 전례 없는 수준으로 그들을 확장하고 있는 방법을 밝힙니다. 주요 관심 분야는 자율적 딥페이크와 사칭, 탈옥된 LLM 및 새롭게 등장한 “다크 AI” 모델, 자동화된 멀웨어 생성 및 데이터 수집, GenAI 기반 잘못된 정보를 퍼뜨리는 기만적 AI 플랫폼, 규제가 없는 기업 AI 활용에서의 데이터 유출 위험 등이 포함됩니다.

공격자가 점점 더 정교한 전술을 개발함에 따라, 지능적이고 적응적이며 자동화된 보안 솔루션의 필요성이 그 어느 때보다 긴급합니다. AI는 인간의 오류를 줄이고 위협 감지 속도를 높이며 신속한 대응 조치를 허용하여 조직이 보다 효과적으로 위험을 완화할 수 있도록 합니다.

2024년 가트너 여론 조사에 따르면, 응답자의 42%가 GenAI와 관련하여 데이터 프라이버시를 주요 문제로 보고 있습니다. 그러나 많은 조직은 특히 직원들이 일반 작업에 대해 점점 더 공개 대형 언어 모델(LLM)을 활용함에 따라 프라이버시 리스크를 관리할 수 있는 명확한 전략이 부족합니다. 이러한 격차를 해결하는 것이 사이버 보안에서의 AI의 미래에 필수적입니다.

SOC Prime에서 우리는 AI SOC 생태계 를 프라이버시 우선 아키텍처로 구축하여 조직이 데이터에 대한 완전한 통제권을 가질 수 있도록 권한을 부여합니다. 우리의 사이버 보안 및 AI 솔루션은 조직이 어떤 정보를 공유할지 또는 공유할지 여부를 결정할 수 있게 해줍니다. META의 LLaMA와 OpenAI의 GPT와 같은 목적 적합 모델을 활용하여 특정 작업을 수행함으로써, 우리는 AI 상호작용이 안전하고 투명하다는 것을 보장합니다.

게다가, 지속적인 인재 부족은 사이버 보안 전문가들 사이의 깊이 있는 전문성과 전반적인 성숙도의 부족을 반영합니다. 2024년 CISO의 목소리 보고서는 거의 74%의 CISO가 인간의 오류를 업계에서 가장 긴급한 취약점으로 간주하고 있음을 밝힙니다. AI SOC 생태계는 인공지능 생성 인사이트와 인간 지능을 결합하여, 탐지 속도와 정확성을 향상시키고, 엔지니어링 팀의 효율성을 개선하며, 인간 오류와 관련된 리스크를 줄이는 등의 이 점들을 해결합니다.

네트워크 보안 및 AI

전통적인 네트워크 보안 도구, 예를 들어 방화벽 및 침입 차단 시스템은 현대 사이버 위협 환경의 속도, 볼륨 및 복잡성에 맞추기 어려워하고 있습니다. 이때 AI는 게임을 변화시킵니다. AI는 단순히 정적 규칙이나 서명 기반 탐지를 의존하는 대신, 반응적 방어에서 예측적, 적응적 보안으로의 전환을 가능하게 합니다. 방대한 양의 실시간 및 과거 네트워크 데이터를 분석함으로써, AI 기반 시스템은 악의적인 행동의 패턴을 식별하고 제로 데이 익스플로잇을 감지하며, 인간 분석가나 레거시 도구가 간과할 수 있는 이상 징후를 포착할 수 있습니다. AI는 네트워크 트래픽을 지속적으로 모니터링하고, 이상 징후를 탐지하며, 잠재적인 위협을 실시간으로 인식함으로써 네트워크 보안을 강화합니다.

다양한 데이터 세트로 훈련된 머신러닝(ML) 모델은 제로 데이 익스플로잇 및 고급 지속 위협(APT)을 포함한 알려진 공격 벡터와 알려지지 않은 공격 벡터 모두를 식별할 수 있습니다. 전통적인 접근 방식은 종종 높은 양의 오탐지를 생성하지만, AI는 지속적으로 학습하고 피드백과 맥락 신호에 기반하여 탐지 알고리즘을 세련하게 다듬음으로써 경고 피로를 크게 줄일 수 있습니다.

AI가 네트워크 보안에서의 또 다른 강점은 그 확장성입니다. 조직이 클라우드 우선 아키텍처를 채택하고 원격 작업 환경을 확장하며 복잡한 멀티 벤더 생태계를 관리함에 따라, 그들의 공격 표면은 증가합니다. AI는 온프렘, 하이브리드 및 클라우드 네트워크 전반의 이 확장된 범위를 기계 속도로 정밀하게 지속적으로 모니터링할 수 있는 역량을 제공합니다. 예를 들어, AI 기반 위협 탐지 플랫폼은 엔드포인트, VPN 연결 및 SaaS 사용 전반의 트래픽 이상 변출을 연결하여 지휘 및 제어 커뮤니케이션, 자격 남용 또는 수평 이동과 같은 정교한 공격을 실시간으로 플래깅할 수 있습니다.

또한 AI는 SIEM 및 XDR 시스템에 통합됨으로써 인간 분석가를 증강합니다. 이러한 통합은 보안 팀이 자동화된 분류, 위협 점수화 및 우선 사건 조사에서 혜택을 받을 수 있게 해줍니다. AI는 감염된 엔드포인트를 격리하거나 의심스러운 트래픽을 조절하는 등 자율 응답 메커니즘도 지원할 수 있으며, 위협을 격리하고 수정하는 데 걸리는 시간을 단축합니다.

AI는 복잡한 네트워크 전반의 위협 탐지 및 대응을 자동화하여 보안 SOC의 작업 부하를 줄이고 대응 시간을 개선합니다. 네트워크 보안 솔루션에 AI를 통합하는 것은 동적이고 빠르게 움직이는 공격에 방어하고 분산된 인프라 전반에서 공격 표면을 최소화하는 데 필수적입니다.

이러한 기능은 AI가 초기에 위협을 탐지하고 동적 디지털 환경 전반에 걸친 위협 완화를 지원하는 사이버 보안 예측 분석의 중요성을 강조합니다.

사이버 보안에서의 데이터 분석

보안 분야에서 AI의 가장 변혁적인 역할 중 하나는 데이터 분석입니다. AI 시스템은 로그, 엔드포인트, 사용자 행동 및 위협 인텔리전스 피드에서 대량의 정보를 처리하여 숨겨진 위협을 발견할 수 있습니다. 고급 분석을 통해 AI는 보안 팀이 경고를 우선적으로 처리하고, 공격 패턴을 이해하며, 자원을 보다 효과적으로 할당하도록 돕습니다.

ML 알고리즘은 역사적 사건에서 학습하고 새로운 행동에 적응하여 AI가 진화하는 위협을 앞서는 데 어떻게 개선되고 있는지를 보여주는 중요한 측면을 드러냅니다. 이러한 적응적 능력은 미래 공격을 사전에 차단하고 적극적인 보안 태세를 지원하는 데 필수적입니다. 게다가 분석 과정을 자동화함으로써, AI는 전통적으로 필요했던 시간과 노동을 줄여 전반적인 운영 효율성을 높입니다.

At SOC Prime에서는 Llama와 같은 시장 선도적인 대형 언어 모델을 활용하고, 사이버 보안 작업을 강화하기 위해 디자인된 목적 제작 AI/ML 모델을 사용합니다.

• RAG LLM 모델: SOC Prime의 독특한 500K+ 규칙 및 11K 메타데이터 레이블과 매핑된 RAG 데이터베이스로 구동되는 이 LLM 모델은 원시 CTI 데이터에서 맥락이 풍부한 탐지 규칙 생성을 가능하게 합니다.
• MITRE ATT&CK® 태깅 모델: 2018년에 SICMA 규칙에 ATT&CK 태깅의 혁신을 기반으로 하는 이 모델은 정확한 ATT&CK (하위)기술 태그를 자동화합니다. 이 모델은 전 세계에서 가장 큰 50,000개 이상의 규칙 및 쿼리 데이터 세트, 네이티브 SIEM, EDR 및 데이터 레이크 쿼리, 시그마 규칙 및 고품질 번역을 포함한 것으로 훈련되었습니다.
• 쿼리 언어 탐지 ML 모델: SOC Prime의 500K+ 다국어로 된 탐지 규칙 세트를 바탕으로 훈련된 이 모델은 44개의 SIEM, EDR 및 데이터 레이크 형식 전반에서 탐지 규칙의 언어를 자동으로 탐지합니다.

암호학과 AI

AI는 암호학 분야에서도 전통적인 방법을 강화하고 도전할 가능성을 가지고 있습니다. 한편으로는 AI가 암호 해독을 자동화하고 취약점을 식별하여 더 강력한 데이터 보호를 보장하는 암호 알고리즘을 강화할 수 있습니다. 다른 한편으로는 동일한 능력이 암호 방어를 깨기 위해 오용될 가능성도 있습니다.

신흥 연구는 AI가 양자 저항 암호 기법 개발에 기여할 수 있으며, 이는 양자 컴퓨팅이 사이버 보안 환경을 재편성하기 시작함에 따라 매우 중요할 것입니다. 따라서 AI와 암호학의 교차점은 미래의 혁신을 위한 기회와 책임을 제공합니다.

사이버 보안에서의 AI의 현재 상태

오늘날 많은 조직이 이미 AI를 보안 프레임워크에 통합하고 있습니다. Cybereason의 최근 설문 조사에 따르면 86%의 참가자가 이미 AI 도구를 사이버 보안 전략에 통합하여, 인공지능에서 사이버 보안의 중요성을 반영합니다.

예를 들어, SOC Prime의 Uncoder AI 는 보안 전문가가 탐지 엔지니어링 워크플로우를 자동화하고 향상하도록 돕는 비에이전트 AI 공동 파일럿으로 작동합니다. 대부분의 AI 기반 기능에서, Uncoder AI는 탐지 엔지니어링 및 위협 인텔리전스 처리에 맞춤화된 Llama 3.3을 사용합니다. 이 모델은 SOC Prime의 SOC 2 Type II 준수 개인 클라우드 내에서 완전히 운영되며, 데이터에 대한 완전한 통제, 엄격한 프라이버시 및 지적 재산 보호를 보장합니다.

Uncoder를 사용하면 수비수가 자동화된 IOC 기반 쿼리 생성으로 빠른 IOC 검색을 수행하거나 48개의 SIEM, EDR 및 데이터 레이크 언어로 Sigma 규칙을 심리스하게 변환하거나 11개 언어 형식에 걸쳐 즉각적인 교차 플랫폼 번역을 수행할 수 있습니다. Uncoder AI는 AI 기반 쿼리 생성, 자동화된 CTI 보강, ATT&CK 태깅 및 규칙 확인을 위한 강력한 도우미이기도 합니다.

AI의 현재 기능에는 자동화된 악성코드 분석, 피싱 탐지, 행동 모니터링 및 실시간 위협 대응이 포함됩니다. 이러한 발전에도 불구하고 구현 비용이 높고, 숙련된 인력이 필요하며, 결정권 자동화에 대한 윤리적 우려 등의 과제가 남아 있습니다. 그러나 부작용은 종종 더 큰 문제를 초래합니다. 보안 침해는 보다 심각한 재정적 및 평판상 손실로 이어질 수 있기 때문입니다.

AI의 신흥 기술과의 통합

사이버 보안에서의 AI의 미래는 다른 신흥 기술과의 통합과 밀접하게 연관되어 있습니다. 예를 들어, AI와 블록체인을 결합하면 보안 작업에서 데이터 무결성과 투명성을 개선할 수 있습니다. SOAR 플랫폼의 AI 주도 자동화는 수동 개입을 줄임으로써 사건 대응 능력을 강화합니다.

게다가 AI는 자율 방어 시스템에서 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다. 이러한 시스템은 인간의 감독 없이 위협을 식별하고 무력화할 수 있습니다. 61%의 조직이 AI 주도 자동화 채택에 관심을 표명하고 있는 만큼, 보안 환경은 점점 더 지능적이고 대응력 있는 보안 생태계로 전환되고 있음이 분명합니다.

사이버 위협이 더 정교하고 만연해짐에 따라, AI는 방어 전략의 최전선에 서게 됩니다. 네트워크 보안을 강화하고 데이터 분석을 개선하며 암호 기법을 발전시키고 차세대 기술과 통합하는 것에서, AI는 사이버 보안을 근본적으로 변화시키고 있습니다. AI에 투자를 계속하고 윤리적이고 숙련된 구현을 촉진함으로써, 조직은 사이버 범죄자보다 한 발 앞서 보다 안전한 디지털 미래를 구축할 수 있습니다.

현대의 끊임없이 확장되는 공격 표면에 맞추기 위해 세계 사이버 보안 산업은 여전히 심각한 인재 부족에 직면해 있습니다. 앞서 나가기 위해 SOC 팀은 더 스마트하고 적응력이 뛰어난 도구가 필요합니다. 이는 경험이 많은 전문가를 보조할 뿐만 아니라 1단계 및 2단계 분석가의 개발 속도를 가속화하는 도구입니다. 보안 팀이 AI를 일상 운영에 어떻게 활용할 수 있는지 알아보세요. Uncoder AI, SOC Prime 독점 웨비나에서의 탐지 엔지니어링을 위한 AI 공동 파일럿인. 규칙 논리 개발과 검증에서 최적화 및 문서화에 이르기까지, 워크플로우 속도를 가속화하고 커버리지를 개선하여 탐지 엔지니어링을 처음부터 끝까지 자동화하고 향상하는 방법에 대한 실용적 사용 사례를 통해 배워보세요. 조직이 사이버 방어를 계속 발전시키면서 Uncoder AI와 같은 솔루션은 사이버 보안에서 AI의 미래를 형성하는 데 중요한 진전을 의미합니다.