LLM과 사이버보안 시장의 변화

최근(작성일 기준 2025년 4월) 전 세계적으로 인공지능(AI) 기술이 빠르게 발전하면서 사이버보안 분야에서도 LLM(Large Language Model)의 활용 가능성이 급부상하고 있다. LLM은 방대한 텍스트 데이터를 기반으로 학습하여 사람처럼 자연스러운 언어 분석과 생성이 가능해진 모델을 의미한다. 예컨대 GPT 계열 모델이나 BERT 계열 모델이 대표적이다. 과거에는 해커와 보안 전문가 모두 제한된 데이터 세트로 특정 규칙 기반 접근을 하거나 고정된 알고리즘을 사용해왔다. 하지만 LLM은 끊임없이 변화하는 다양한 형태의 텍스트 정보를 실시간으로 처리할 수 있어 훨씬 폭넓은 활용 범위를 갖게 되었다.

특히 사이버보안 시장은 보안 위협이 급속도로 진화함에 따라 기존 솔루션만으로는 문제를 해결하기 어려운 상황이 잦다. 미국 국토안보부(CISA)와 같은 보안 기관에서조차 “지능형 위협에 대응하기 위해서는 보다 고도화된 분석력이 요구된다”는 점을 강조하고 있다11. 이에 따라 대규모 언어 모델이 제공하는 자연어 처리 능력과 패턴 인식 기능은 새로운 돌파구로 부상한다. 데이터를 통해 스스로 개선하고 진화할 수 있는 LLM의 특성은 보안 솔루션 측면에서도 상당히 매력적이다.

최근에는 업계 트렌드도 크게 변화하였다. 예를 들면, 2024년에 발표된 가트너(Gartner) 보고서에서는 “글로벌 사이버보안 시장이 전년 대비 약 10% 이상 성장했으며, 이 가운데 AI 기반 솔루션이 차지하는 비율이 가장 높게 증가했다”라는 분석을 내놓았다22. 이처럼 AI, 특히 LLM을 활용한 보안 기술은 점차 전통적인 보안 솔루션의 한계를 뛰어넘는 대안으로 자리매김하는 추세다. 기업들은 대규모 언어 모델을 통해 보안 인프라에서 발생하는 대용량 로그와 네트워크 트래픽을 효율적으로 모니터링하고, 신속한 분석과 자동화된 대응을 가능케 함으로써 전반적인 보안 태세를 강화하고 있다.

LLM 도입의 단점도 거론된다. 불법적인 사용이나 오남용 위험이 항상 있기 때문이다. 해커가 LLM을 활용해 자동화된 해킹 스크립트를 생성하거나, 빠른 속도로 암호를 해독하려는 시도 등 잠재적으로 악용될 여지가 있는 점이 대표적이다. 그러나 LLM 자체는 윤리적·법적 문제를 일으키는 ‘악’이 아니라, 이를 어떻게 활용하는지에 따라 ‘선’이 될 수도 있고 ‘악’이 될 수도 있는 기술이다. 따라서 정부나 각 기관에서는 사용 가이드라인을 마련하고, 올바른 보안 교육을 시행하여 LLM이 사회와 기업에 기여할 수 있는 기반을 조성하는 것이 필요하다.

이처럼 객관적인 데이터와 시장 분석이 보여주듯, LLM 기술은 사이버보안을 ‘반드시 필요한 자원’으로 한 단계 발전시키고 있다. 기술은 계속 발전할 것이며, 기업과 보안 전문가들은 더욱 정교해진 위협 환경 속에서 LLM을 활용해 한층 수준 높은 방어 체계를 구축해야 할 것이다.

LLM 기반 위협 감지와 자동화된 보안 운영

최근 다크웹(Dark Web)을 중심으로 해킹 정보나 악성코드가 쉽게 공유되는 사례가 늘면서, 시시각각 변하는 보안 위협에 대응하는 일이 더욱 중요해졌다. 이러한 환경에서 LLM은 데이터 기반의 자동화된 위협 감지와 보안 운영을 혁신적으로 지원한다. 먼저, 방대한 트래픽 데이터나 로그 데이터를 24시간 실시간으로 분석해 정상적 패턴과 벗어나는 이상 징후를 조기에 발견할 수 있도록 돕는다. 예를 들어, 한 번에 수많은 의심 IP 주소가 특정 서버에 접속을 시도하거나, 비정상적으로 큰 트래픽이 짧은 시간 안에 발생하는 경우 LLM은 이를 기존의 규칙 기반 시스템보다 더 정교하게 식별하고 경보를 발령한다.

이렇게 자동화가 강화되면, 보안 운영 센터(SOC) 내 의사결정 과정도 빨라진다. 기존에는 사람이 여러 로그를 하나씩 모니터링하고, 의심 사례를 찾은 뒤에야 확인 절차를 거쳐 차단 조치를 했다. 하지만 LLM 기반 솔루션은 탐지와 분석 과정을 통합하고, 위험도가 높은 상황을 우선순위로 분류하여 관리자에게 알리는 방식으로 신속하게 대응을 가능케 한다. 이때 “자동 격리, 권한 차단, 복구 절차” 같은 후속 대응도 예측 모델에 의해 자동 실행되어 보안 사고 발생 시 골든타임을 놓치지 않을 수 있다.

또한 LLM은 여러 언어로 작성된 데이터나 암호화된 텍스트를 단시간에 분석해낼 수 있는데, 이는 글로벌 기업들이 직면하는 다국적 위협을 처리하는 데에 큰 이점이다. 실제로 2023년에 발표된 한 국제 보안 컨퍼런스 보고서에서는 “다양한 언어권의 해킹 커뮤니티를 탐지해내는 데 기존 시스템은 20~30%의 탐지 누락이 있었으나, LLM을 통합한 시스템은 누락률을 10% 이하로 줄였다”라는 결과가 발표되었다33. 이처럼 LLM은 연산 성능만 확보된다면 24시간 무중단 모니터링과 다국어 데이터 분석이 동시에 가능하므로, 오늘날처럼 국경을 초월한 사이버 공격의 시대에 매우 효율적인 수단으로 평가받는다.

결과적으로 LLM의 도입은 해커들과의 ‘속도전’에서 기업 측이 주도권을 가져오는 데 큰 역할을 한다. 동시에, 이러한 자동화된 보안 운영 시스템은 보안 인력의 업무 부담도 크게 줄여준다. 대신 보안 담당자들은 전략적 의사결정이나 고도화된 위협 분석에 집중할 수 있어, 전반적인 사이버보안 역량이 상승한다.

데이터 기반 사례와 성과

LLM을 사이버보안에 적용한 사례들은 점차 늘어나는 추세이며, 각종 기관 및 업체에서 실질적인 성과가 보고되고 있다. 아래 표는 2024~2025년 현재까지 주요 기업과 기관들이 LLM을 어떻게 활용하고 있으며, 어떤 효과를 거두고 있는지를 요약한 것이다.

기업/기관	활용 영역	주요 기능	예상 효과
글로벌 IT 기업 A	다크웹 모니터링, 자동화된 침투 테스트	실시간 다국어 데이터 분석, 공격 경로 시뮬레이션	침해사고 탐지 속도 30% 단축
금융사 B	고객 데이터 보호, 이상거래 탐지	이상금융거래 패턴 식별, 자동 보안정책 업데이트	도용 피해 감소, 보안팀 업무 효율 향상
정부기관 C	사이버 방첩, 국경 보안	다국어 소셜미디어·포럼 감시, AI 기반 위협 등급 분류	국가보안 수준 향상, 조기대응 시스템 구축
헬스케어 D	의료기록 보호, 환자정보 암호화	환자 정보 무결성 검증, 분산형 암호화 시스템과 연계	전자건강기록 보안 개선, 불법 유출 방지

이러한 데이터에서 확인되듯, 다양한 산업 영역에서 LLM을 바탕으로 한 보안 솔루션이 주목을 받고 있다. 특히 금융권은 범죄 자금 세탁이나 이상 금융거래를 잡아내는 데 LLM의 언어 분석 능력이 크게 기여한다고 밝힌다. 많은 보안 전문가들은 “기존에는 정형화된 데이터 분석에 치우쳐서 비정형 데이터 감지에 약점을 보였으나, LLM 도입 후에는 비정형 데이터를 포함한 광범위한 로그 분석이 가능해졌다”라고 평가한다44.

한편으로 다크웹 모니터링 분야에서도 큰 변화가 있었다. 글로벌 IT 기업 A의 사례에서처럼, 서로 다른 언어나 표현으로 교묘히 숨겨진 거래 내역이나 해킹 기법을 LLM이 자동으로 찾아냄으로써 불법적인 활동을 조기에 식별하는 데 성공하는 빈도가 높아지고 있다. 특히 2025년 들어 다크웹 사이트의 급격한 증가 추세와 해킹 도구 거래가 늘어나는 현실을 감안할 때, LLM을 활용한 자동화된 모니터링은 보안업계에 있어 필수적 대응책으로 평가된다.

LMM과 보안 범위 확장

최근에는 LLM을 넘어 LMM(Large Multimodal Model)의 등장으로 보안의 범위가 한층 더 확장되고 있다. 텍스트뿐 아니라 이미지, 영상, 음성 등 다양한 형태의 데이터를 이해하고 해석할 수 있는 LMM은 훨씬 입체적인 보안 접근 방식을 가능케 한다. 예를 들어, 네트워크 트래픽 분석뿐 아니라 CCTV 영상과 녹음 파일까지 함께 분석함으로써 물리적 보안 위협과 사이버 위협을 통합적으로 대응할 수 있다.

구체적으로, LMM을 적용하면 소셜 엔지니어링 공격(피싱, 스피어피싱 등)에서 자주 사용되는 특정 로고나 이미지 패턴을 학습하고, 이를 서버로 들어오는 첨부 파일이나 이메일 본문에 자동으로 대조해 사기나 피싱 시도를 조기에 차단할 수 있다. 더 나아가, 기업 내부에서 촬영되는 영상(예: 보안 구역 출입 영상)을 분석해 등록되지 않은 인물이 보안 구역에 진입할 경우 시스템이 즉각 알려주는 등 물리적 보안 영역에서도 한층 강화된 효과를 기대할 수 있다.

최근 2025년 초에 발표된 한 AI 분석 기관의 보고서에 따르면, “이미지·동영상 등 비정형 데이터의 급격한 증가와 함께 보안 침해의 양상도 복합적으로 변하고 있으나, LMM의 기술적 진보가 이 문제를 해결할 새 돌파구를 제공하고 있다”55. 이전까지는 주로 텍스트 기반 탐지에 의존해온 보안 시스템이 멀티모달 데이터를 종합적으로 처리할 수 있게 됨에 따라, 보다 포괄적인 보안 전략 수립이 가능해진 것이다.

이렇듯 LMM은 기존에 분절적으로 이뤄지던 보안 점검을 하나의 통합된 프레임으로 묶어주며, 기존에는 탐지하기 어려웠던 ‘교차 지표’를 파악할 수 있게 해준다. 한 예로, 영상과 텍스트 로그의 시점이 일치할 때 문제의 행위자가 온라인상에서 어떤 활동을 했는지 추적하여 하나의 스토리로 연결 지을 수 있다. 이는 보안팀이 ‘전체 그림’을 한 번에 확인하게 만들어주어, 침해 사고 대응 시간을 단축하는 것은 물론이고 보다 세부적인 근거 자료도 확보할 수 있도록 돕는다.

결론 및 전망

분석적으로 살펴볼 때, LLM(또는 확장된 형태인 LMM)은 사이버보안에 대단히 유용한 도구이자 미래 지향적 솔루션으로 자리 잡을 것으로 보인다. 기존 보안 시스템이 놓쳤던 비정형 데이터와 다국어 정보를 포괄적으로 수집·분석하며, 인력 자원의 한계를 보완해주기 때문이다. 또한 사이버보안 위협은 갈수록 진화하고, 해커들은 더 창의적인 방법으로 기업과 기관의 시스템에 침투하려고 한다. 이러한 악의적 시나리오를 방지하기 위해서는, 변화에 즉각적으로 대응할 수 있는 AI 기반 보안 모델이 사실상 필수 요건이 된다.

물론 LLM 자체가 완벽한 방어책을 제공하는 것은 아니다. 신뢰할 만한 데이터 확보와 모델 편향성 문제, 윤리적·법적 쟁점을 포함해 다양한 이슈가 여전히 남아 있다. 하지만 보안 전문가들이 이를 효율적으로 운용하고, 국가·기관·기업 차원에서 엄격한 보안 정책과 윤리 기준을 제시한다면, LLM은 ‘필수 악’이 아니라 ‘필수 선’으로 작용할 가능성이 높다. 오히려 LLM 기술을 지속적으로 발전시키고, 실시간 학습과 예측 분석 능력을 극대화함으로써 기업과 사회 전반의 디지털 안전망을 강화할 수 있다.

향후에는 LLM의 역량이 더욱 고도화되어 더욱 많은 분야에서 자동화된 보안 대응 시스템이 정착될 것으로 전망된다. 특히 사물인터넷(IoT), 자율주행, 스마트시티 등 대규모 연결 환경에서 발생하는 방대한 데이터 흐름을 실시간으로 관리하기 위해서는 LLM 같은 고성능 모델이 중요해질 수밖에 없다. 이처럼 LLM의 활용 여지는 무궁무진하며, 이를 통해 기업과 기관은 지속적으로 학습하고 진화해가는 보안 전략을 세워야 할 것이다.

[참고자료]
11 CISA(2023), Cybersecurity & Infrastructure Security Agency – https://www.cisa.gov/
22 Gartner(2024), Gartner Cybersecurity Trends Report
33 International Security Conference(2023), Research Paper on AI-driven Threat Detection
44 Financial Security Institute(2024), Reports on AI-based Financial Crime Prevention
55 AI Analysis Institute(2025), LMM for Multimodal Security Enhancement