AI와 사이버보안, 2025년의 과제 - Today's Best Smart Media

사이버보안 인력 부족과 AI 기술의 교차점

최근 국제정보시스템보안자격협회(ISC2)의 발표에 따르면 사이버범죄로 인한 전 세계 경제적 비용이 급증하고 있으며, 이는 매년 수십조 원 이상으로 추산되는 막대한 손실로 이어지고 있다. 여기에 더해 현재 약 480만 명의 사이버보안 전문가가 부족하다는 통계가 나왔는데, 이런 인력 격차가 해소되지 않는 한 조직과 국가의 보안 리스크는 더욱 커질 수밖에 없다.

한편 글로벌 IT 감사 및 보안 협회인 ISACA는 지난해 말 공개한 사이버보안 현황 보고서에서 상당수 기업이 AI 솔루션 개발, 도입, 구현에 적극적으로 참여하지 않고 있다고 지적했다. 응답자의 절반 가까이가 “AI 활용 경험이 전무하거나, 도입 자체를 고려하지 않는다”고 답했으며, 이는 기업 내부 보안 담당자들의 역량 강화가 중요한 시점임에도 새로운 기술을 선제적으로 학습하고 도입하지 않고 있음을 의미한다. 이미 공격자들은 AI를 악용해 더 정교한 공격 벡터를 만들어내는 중인데, 방어 측이 AI에 무관심하거나 기술 격차를 해소하지 못한다면 그 피해는 속수무책으로 커질 가능성이 높다.

실제로 2023년부터 2024년에 이르기까지 해킹 기법은 빠르게 자동화·지능화되고 있다. 특정 조직이나 국가의 취약점을 수집한 뒤, 이를 기반으로 AI가 최적의 공격 방안을 계산하여 위협을 실행하거나, 소셜 엔지니어링 기법을 강화하는 사례가 늘어나고 있다. 공격자는 최적화 알고리즘을 통해 방대한 데이터에서 약점을 찾아낸 후, 이를 체계적·자동화 방식으로 활용한다. 반면 방어 측은 여전히 인력 부족과 보안 플랫폼 간 연동 문제, 예산 제약 등 복합적 요인에 직면하고 있어 적시 대응이 쉽지 않은 실정이다. 따라서 AI 기반 방어 체계와 인적 전문성의 조화가 필수적이라는 의견이 지배적이며, ICS2가 제시한 데이터만 보아도 이러한 격차는 쉽게 해소되지 않을 것으로 분석된다.

더욱이 AI는 단순히 기존 보안 솔루션을 자동화하는 데 그치지 않고, 무인 감시 시스템이나 자율 의사결정 알고리즘 등 더 광범위한 산업 영역에서 활용될 전망이다. 이는 잠재적 보안 격차를 더욱 확대시킬 소지가 있다. 예를 들어 공장 자동화 시스템에서 AI가 실시간으로 생산 공정을 제어할 경우, 해당 AI가 공격자에 의해 내부적으로 조작된다면 대규모 물류 혼란이나 핵심 인프라 마비가 발생할 수 있다. 이제 사이버보안 문제는 단순히 IT 부서 한 곳의 이슈가 아니라, 기업과 사회 전반의 지속 가능성을 좌우하는 핵심 요소로 부상하고 있는 것이다.

크라우드스트라이크 사태와 대규모 사고의 위험

2024년 가장 파급력이 컸던 보안 사고 중 하나로 손꼽히는 크라우드스트라이크 사태는 “기술적 오류였는가, 아니면 보안 태세의 실패였는가”라는 주제에서 여전히 분분한 논쟁을 낳고 있다. 그러나 한 가지 분명한 사실은, 기업과 국가가 특정 보안 벤더나 클라우드 서비스에 지나치게 의존하면 단일 취약점으로 인해 전 세계 서비스가 연쇄적으로 중단될 수 있다는 점이다.

이 사고를 계기로 많은 전문가들은 “이중화와 백업 시스템 구축, 빠른 대체 벤더로 전환이 만능해법인가?”라는 의문을 제기했다. 복잡한 시스템에 막대한 자원을 투자해도 결국 문제 식별과 대응이 늦어지면 실질적 효용이 떨어진다는 것이다. 특히 중소 규모 조직이나 예산이 제한된 기관에서는 “모든 것을 이중화하는 것이 현실적으로 가능한가?” 하는 실무적 고민이 깊다. 대신에 “발생 가능한 시나리오를 빠르게 포착하고 즉각적으로 대응할 수 있는 민첩성 확보가 더 중요하다”는 시각이 힘을 얻고 있다.

공격자 입장에서는 크라우드스트라이크 사태가 하나의 성공 사례로 비칠 수 있다. 대형 보안 벤더가 잠시라도 마비되면, 수많은 조직이 동일한 보안 솔루션을 사용하고 있기 때문에 도미노처럼 취약성이 확산될 수 있다는 교훈을 얻었기 때문이다. 만약 해커가 동일한 방식으로 다른 대형 벤더의 취약점을 찾아내거나, AI를 통해 자동화된 공격 시나리오를 설계해 배포한다면 2025년 이후 훨씬 긴 다운타임과 까다로운 패치가 요구될 가능성이 있다.

이미 공격 자동화 수준이 높아지고 있음을 감안하면, 문제의 심각성은 더해진다. 2023년에는 “60만 명 이상의 사용자가 잠재적 위험에 노출된” 크롬 확장 프로그램 사고가 주목받았는데, 이는 대부분 단일 취약점(예: 브라우저 플러그인)을 통해 빠르게 확산된 사례다. 크라우드스트라이크 사태 역시 이러한 트렌드와 결합되어 “한 군데가 뚫리면 연쇄적으로 무너진다”는 위협이 현실화되고 있음을 시사한다. 앞으로도 대규모 보안 사고는 재발 가능성이 높으며, 따라서 업계에서는 “발생 자체를 막는 것”과 “발생 시 즉각 대응 가능한 민첩성을 갖추는 것” 두 측면을 동시에 고려해야 하는 과제를 안게 되었다.

AI 브라우저 플러그인과 자율 에이전트의 통제 불능 리스크

AI 브라우저 플러그인은 생산성을 높이는 유용한 기능을 제공하지만, 기존 보안 통제를 우회하거나 은밀한 정보를 수집할 가능성도 내포한다. 예를 들어 간단한 맞춤법 검사나 문서 작성을 돕는 플러그인이 사용자의 클립보드나 입력 데이터를 몰래 수집하여 암호화폐 계정 정보를 훔치는 사건이 이미 보고된 바 있다. 더욱이 2024년 중반부터 본격화된 AI 플러그인 시대에는 오픈소스 기반의 플러그인 생태계가 폭발적으로 확장되면서, 검증되지 않은 코드를 통해 악성 행위가 확대될 여지가 크다는 우려가 제기되고 있다.

조직 차원에서 대응 방안을 모색하기 위해서는 브라우저 통제 정책을 강화하고, 검증된 플러그인만 허용하는 화이트리스트 제도를 시행하는 방법 등이 논의된다. 기업이 직접 브라우저를 배포하고, 기본적으로 모든 서드파티 플러그인을 차단한 뒤 내부 보안팀이 점검한 플러그인만 승인하는 방식이다. 동시에 벤더 위험 평가(Vendor Risk Assessment)를 철저히 하여 각 플러그인의 리스크를 사전에 식별하고 관리해야 한다.

한편 자율 의사결정 AI인 ‘AI 에이전트’가 2025년 이후로 급증할 것이라는 전망도 눈여겨볼 만하다. 업무 자동화를 위해 기획된 AI 봇이 강화 학습 알고리즘을 통해 점차 독립적인 의사결정과 실행 권한을 갖는 형태로 진화할 가능성이 높다. 이때 공격자가 이 시스템에 침투하여 ‘잘못된 최적화 지침’을 입력하거나 ‘피드백 루프’를 해킹한다면, AI 에이전트가 본래 의도와 전혀 다르게 위험한 결정을 내리게 될 수 있다. 예를 들어 산업용 로봇을 제어하는 AI 봇이 “출력 한도를 초과해도 생산성만 높으면 된다”는 잘못된 기준을 학습해버리면, 안전 사고나 대규모 설비 손상을 초래할 수 있다.

국제표준화기구(ISO)와 미국 국립표준기술연구소(NIST)는 이러한 상황을 대비해 AI 감사와 코드 검토, 정기적 침투 테스트 등의 가이드라인을 제시하고 있다. ISACA도 AI 감사를 위한 툴킷을 공유하며 “초기 단계일수록 엄격한 검증이 필수”라고 강조한다. 하지만 시장은 속도전 양상을 띠고 있어, 많은 기업이 충분한 감사를 거치기 전에 상용화에 뛰어드는 실정이다. 결과적으로 “AI 시스템이 통제 불능 상태에 빠지는 대형 사고가 헤드라인을 장식할 것”이라는 예측이 무리가 아니며, 이 문제는 2025년 이후 더욱 본격화될 전망이다.

AI 칩 전쟁과 딥페이크를 넘어선 디지털 사기

(1) AI 칩 전쟁의 심화

AI의 급속한 발전 이면에는 고성능 AI 칩에 대한 수요 증가가 크게 작용한다. GPU나 ASIC(Application-Specific Integrated Circuit) 같은 고급 칩은 AI 모델 학습과 추론에 핵심적인 역할을 담당하지만, 이러한 하드웨어 역시 보안 리스크에서 자유롭지 않다. 특히 반도체 설계 단계에서 발생하는 잠재적 취약점이나 펌웨어 백도어가 공격자의 주요 타깃이 될 수 있다. 2023년 하반기 연방 뉴스네트워크(FFN) 보고서에 따르면, “AI 칩의 보안 수준이 제각각이라 통일된 기준이나 인증 체계가 필요하다”는 지적이 제기되었다.

또한 지정학적 리스크 측면에서도 AI 칩은 중요한 쟁점이다. 한 국가가 반도체 제재를 통해 타 국가의 AI 기술 발전을 봉쇄하려 할 경우, 이에 대응해 상대 국가가 위조 또는 손상된 칩을 역으로 유통시킬 가능성도 거론된다. AI 칩이 제대로 된 검증 없이 들어오거나, 공급망 관리가 허술하면, 온칩 제어 기능을 악용해 시스템을 몰래 장악할 수 있다. 예컨대 일부 백도어가 칩 내부 펌웨어에 심어져 있다면, 아무리 소프트웨어 보안을 강화해도 하드웨어 단에서 쉽게 우회가 가능해진다.

현재 기업들은 GPU 공급업체인 엔비디아나 AMD 외에도 대체 칩 제조사(예: 딥시크(DeepSeek) 등)로 눈을 돌리고 있는데, 치열해지는 경쟁 속에서 더 저렴한 칩을 찾는 과정에서 보안 검증이 누락될 우려가 있다. 2025년에 이르면 이러한 AI 칩 전쟁이 더욱 격화되어, 보안성을 희생한 채 비용 절감이나 성능 극대화에만 집중하는 사례가 늘어날 가능성이 높다.

(2) 딥페이크를 넘어선 디지털 사기의 확장

이미 전 세계적으로 딥페이크 영상이 정치적 프로파간다나 경제적 사기에 활용되는 사례가 늘고 있다. 문제는 이것이 딥페이크 기술에 국한되지 않고, 텍스트-투-비디오, 음성 위조, 합성 데이터 조작 등 다양한 형태로 확산 중이라는 점이다. AI 기반 디지털 사기는 점점 더 정교해져, 일반 사용자는 물론이고 보안 전문가도 육안이나 단순 도구만으로는 진위를 판별하기가 어려워지고 있다.

예를 들어 조직 내부 결재 프로세스를 악용하기 위해, 임원의 목소리를 위조한 전화나 음성 메일을 생성하고, 해당 음성으로 “긴급 송금” 또는 “시스템 액세스 권한 부여”를 요청하는 공격 사례가 실제로 발생하고 있다. 2024년에는 이런 공격이 주로 일부 기업에 국한되어 발생했지만, AI 생성 기술이 더욱 정교해지면 2025년에는 훨씬 많은 기업이 타깃이 될 가능성이 농후하다. 또한 표적 사기, 평판 훼손, 가짜 뉴스 등 사회적 혼란을 일으키는 방향으로 기술이 악용될 우려가 있다.

이러한 디지털 사기의 확장세 속에서, 기업과 개인은 신원 인증 방식을 강화할 필요가 있다. 예컨대 사랑하는 가족이나 동료와의 대화에서 “도중에 특정 사인을 주고받는” 식의 도전-응답 인증(challenge–response authentication)을 마련해 놓음으로써, 실제 지인이 맞는지 판단하는 습관을 기를 수 있다. 또한 문서나 이메일 등에 고유 식별 정보를 삽입하는 워터마킹 기술을 활용해, 콘텐츠 위·변조 여부를 확인하는 방식도 논의되고 있다.

새롭게 부상하는 규제와 2025년 전망

(1) EU AI 법과 글로벌 규제 변화

GDPR(일반개인정보보호법)이 2018년 세계적으로 개인정보 보호 기준을 높였듯, EU AI 법 역시 전 세계 AI 산업 규제의 흐름을 바꾸는 변곡점이 될 것으로 보인다. 이미 법안 초안은 AI 시스템을 위험도에 따라 분류해, 고위험 AI에 대한 투명성·문서화·인간 감독 등 추가 의무를 부과하도록 설계되었다. 이는 유럽 시장과 거래하거나 AI 솔루션을 수출·수입하는 모든 기업이 해당 규제를 준수해야 함을 의미한다.

특히 한국 역시 ‘AI 기본법(안)’을 준비 중이며, 이 법안에서는 편향 완화, 책임성, 윤리 기준 등 다양한 측면에서 AI를 통제하고 감독할 것을 강조하고 있다. 미국도 NIST를 중심으로 AI 모델의 신뢰성과 투명성, 그리고 로보틱스 윤리 가이드라인 등을 마련하고 있어, 글로벌 기업들은 각국 규제에 대응하기 위해 더 많은 자원과 인력을 투입해야 하는 상황이다.

문제는 이런 규제가 너무 빠르게 혹은 서로 다르게 제정될 경우, 기술 개발이 위축되거나 표준화의 혼선이 벌어질 수 있다는 것이다. 예컨대 기업들이 시장에 신기술을 출시하기 전에 각종 규제 요구사항을 충족하기 위해 시제품을 여러 번 수정해야 할 수도 있다. 더불어 “AI 법에서 말하는 ‘고위험’ 기준은 어디까지인가?”처럼 아직 합의가 안 된 부분이 많아, 가이드라인을 맞추면서도 혁신 속도를 유지하는 것이 쉽지 않을 것으로 보인다.

(2) 비밀이 사라지는 시대, 합성 데이터와 개인정보

또 다른 이슈로, 합성 데이터(Synthetic Data)나 가명 처리된 데이터는 개인정보 보호 문제를 해결할 대안으로 각광받고 있다. 그러나 2025년에는 AI 분석 능력이 더욱 정교해져, 합성된 데이터의 패턴을 역추적하여 원본 정보를 재현하거나 특정 개인을 재식별할 수 있다는 우려도 크다. 의료 분야에서 가명화된 흉부 X선 사진을 다시 추적해 환자의 진짜 신체 정보를 추론하는 연구 사례가 이미 발표되었는데, 이는 한 번 데이터가 유출되면 사실상 영구적인 위험에 노출된다는 점을 방증한다.

IEEE는 “AI가 점점 더 많은 노이즈 속에서 유의미한 신호를 추출해낼 수 있다”고 경고하며, 각 국가가 데이터 거버넌스와 암호화 기술을 강화하지 않으면 시민의 사생활이 심각하게 침해될 가능성이 있다고 지적했다. 특히 다크웹에 유출된 정보와 합성 데이터 세트가 결합되면, 개개인의 재정 상태나 의료 이력 등 민감 정보가 악용될 수 있다. 따라서 정부와 기업은 AI가 가진 ‘빅데이터 재분석’ 역량을 견제할 수 있는 기술적·법적 안전장치를 마련해야 하며, 합성 데이터에서도 철저한 검증 절차를 수행해야 한다.

(3) 2025년 이후의 과제

이처럼 사이버보안과 AI가 교차하는 지점은 갈수록 복잡해지고 있다. 보안 벤더 취약점, 자율 의사결정 시스템 통제 이슈, AI 칩의 공급망 위험, 딥페이크를 넘어선 디지털 사기, 그리고 강력한 규제의 등장까지. 2025년은 이러한 문제들이 한꺼번에 표면화될 가능성이 높으며, 각 조직의 리스크 관리 전략은 더욱 세분화·고도화되어야 한다.

향후에는 기존 보안 솔루션만으로는 빠르게 진화하는 위협을 막기 어려울 것이며, AI 기반 방어 체계를 적극적으로 도입하고, 인력 양성과 규제 대응을 병행해야 한다. 또한 사물인터넷(IoT), 클라우드 네이티브 환경, 양자 컴퓨팅 등의 기술이 혼재하는 미래 IT 생태계에서, 기존 보안 패러다임만을 고수하는 것은 한계가 분명해 보인다. 결국 “혁신과 안전”이라는 두 마리 토끼를 잡기 위해서는, 각 산업 분야에서 어떤 리스크가 가장 치명적인지를 제대로 파악하고, 우선순위에 따른 방어 전략을 수립하는 접근이 필요하다.

[표] 주요 AI 기반 사이버 리스크 유형과 대응 방안

리스크 유형	설명	대응 방안
단일 벤더 취약점	특정 보안 벤더나 클라우드 서비스에 지나친 의존	복원력 관리(이중화·백업), 민첩한 대응 체계, 정기적 취약점 점검 및 다중 공급망 유지
AI 브라우저 플러그인	검증되지 않은 AI 플러그인이 민감 정보 탈취, 악성 코드 침투	브라우저 통제 정책, 화이트리스트 제도, 정기적인 벤더 위험 평가(VRA) 수행
자율 의사결정 AI(에이전트)	공격자에 의해 강화 학습 알고리즘이 오작동하여 통제 불능 상태로 전환	AI 감사(ISO·NIST 기준), 정기 침투 테스트, 코드 검토, 피드백 루프 모니터링
AI 칩 공급망	반도체 설계 결함, 백도어, 지정학적 리스크, 위조 칩 유통	하드웨어 펌웨어 검증, 공급망 점검, 인증된 칩 사용, 표준화된 보안 프로토콜 구축
디지털 사기(딥페이크 등)	음성·영상·텍스트를 위조하여 금융 사기, 평판 훼손, 허위 정보 확산	신원 인증 강화(도전-응답 인증), 워터마킹 기술, 사용자 교육, 모니터링 시스템 강화
합성 데이터 역추적	합성 데이터에서 원본 개인정보나 기업 데이터를 역으로 추론	합성 데이터 알고리즘 검증, 데이터 마스킹 고도화, 정교한 익명화 프로세스, 법적 가이드라인 준수

(위 표는 ISC2, ISACA, IEEE, NIST 등의 권고안을 기반으로 작성한 예시 자료이며, 실제 적용 시 각 조직의 환경과 리소스에 따라 대응 방안이 달라질 수 있음)

[최신 참고 자료]

ISC2 공식 리서치: https://www.isc2.org/Research
ISACA 사이버보안 현황 보고서: https://www.isaca.org/resources/news-and-trends
미국 국립표준기술연구소(NIST): https://www.nist.gov/
연방 뉴스네트워크(FFN) AI 칩 관련 보고서: https://federalnewsnetwork.com/
IEEE AI 감시 관련 논문: https://ieeexplore.ieee.org/

마무리

2025년은 AI가 사이버보안의 핵심 변수로 작용하면서, 혁신과 위협이 공존하는 시대로 진입할 가능성이 높다. AI가 가져다줄 생산성 향상이나 자동화 이점은 물론 커다란 기회이지만, 동시에 자율 의사결정 시스템이 통제 불능 상태에 빠지거나, 특정 보안 벤더의 취약점이 전 세계적으로 연쇄 피해를 야기하는 등 상상 이상의 리스크가 현실화될 수 있다. 또한 합성 데이터나 딥페이크와 같은 디지털 사기는 점차 치밀하고 교묘한 형태로 진화해, 일반 대중부터 기업 임원까지 모두가 피해 대상이 될 수 있다는 점도 유념해야 한다.

이처럼 복잡다단한 보안 리스크를 효율적으로 관리하기 위해서는, 무엇보다 실무 경험을 쌓고 최신 정보를 습득하며, 조직 전반의 보안 의식을 강화하는 종합적 노력이 필요하다. AI 법 등 새로운 규제가 본격화됨에 따라, 기업은 단순히 벌금을 피하는 차원을 넘어 AI 기술에 대한 신뢰를 높이고 사회적 책임을 다해야 한다. 한편 국가 차원에서는 국제 협력을 통해 보안 표준화와 기술 공유를 촉진하고, AI 칩 공급망이나 합성 데이터 이슈와 같은 거대 담론을 함께 논의해야 한다.

마지막으로, “새로운 위협은 언제나 예기치 않은 곳에서 나타난다”는 사이버보안 업계의 금언을 떠올려볼 필요가 있다. 보안 벤더, IT 부서, 그리고 일반 사용자 모두가 AI가 가져올 변화를 선제적으로 파악해 적응해나가는 과정이야말로, 2025년 이후의 불확실성을 최소화하는 길일 것이다.