인공지능(AI) 기술이 빠르게 발전하면서 사회는 전례 없는 혁신과 편의를 누리는 동시에, 사이버 공격·개인정보 유출 등 새로운 보안 위협에 직면하고 있습니다. 이러한 상황은 개인부터 기업, 그리고 국가 차원에 이르기까지 광범위한 영향을 미치고 있으며, 특히 AI를 보안 영역에 적용한 이른바 ‘AI 보안(AI Security)’ 기술에 대한 수요가 큰 폭으로 증가하고 있습니다. AI 기술을 단순히 ‘효율성을 높이는 툴’로 보던 시각에서 벗어나, 이제는 사회 전체가 신뢰할 수 있는 보안 체계를 수립하기 위한 핵심 수단으로 주목하고 있기 때문입니다. 최근 ICT 업계의 동향을 살펴보면, 엔드포인트 위협 탐지·대응(EDR) 솔루션에 대한 문의가 지난해 같은 기간 대비 30%가량 늘었다는 통계치가 발표되었습니다. 이처럼 점차 많은 기업들이 기존 보안 체계를 고도화하는 방법으로 ‘AI 포 시큐리티(AI for Security)’ 기술을 검토하는 추세입니다.

사회 전반에 걸쳐 AI가 가져올 변화가 예상보다 광범위하고 심도 깊게 이뤄지면서, AI가 생성해내는 정보를 보호하는 ‘시큐어링 포 AI(Securing for AI)’ 영역 역시 주목받고 있습니다. AI 모델 자체가 공격당하거나, 학습 데이터가 오염되는 ‘데이터 포이즈닝(Data Poisoning)’ 사태가 벌어질 경우 그 여파는 더 이상 일부 기업이나 개인에게만 국한되지 않습니다. 이는 사회기반시설부터 금융, 의료, 교육까지 전 부문에 악영향을 끼칠 수 있어, 정부와 산업계 모두 필수적으로 대비해야 할 과제로 인식되고 있습니다.

아래에서는 AI 보안 기술의 부상 배경부터 현재 산업계의 대응 전략, 그리고 장기적으로 기술 표준화를 위한 과제와 함께 데이터 기반 분석 결과를 다룰 예정입니다. 최신 통계자료와 전문 기관의 보고서를 토대로, AI 보안이 어떻게 진화하고 있고 왜 사회적으로 큰 관심을 받고 있는지 객관적으로 살펴보겠습니다.

AI 보안 기술 부상: 사회적 시각과 영향

AI의 발전 속도는 사회 전반에 빠른 변화를 불러오고 있습니다. 단순 반복 업무에서부터 인간이 감당하기 어려운 방대한 양의 데이터 분석까지, AI가 적용되는 분야가 확대되면서 우리의 일상도 이전과 전혀 다른 양상으로 전개되고 있습니다. 특히 사회·경제적 충격을 가져올 수 있는 사이버 공격 문제가 대두되면서, 보안업계는 한층 정교해진 해킹 수법에 대응하기 위해 AI를 적극 도입하고 있습니다.

일례로 최근 특허청이 발표한 통계에 따르면, 전 세계 주요 5대 특허청(IP5: 한국·미국·중국·유럽연합·일본)에 출원된 AI 보안 관련 특허는 2012년 37건에서 2021년 1,492건으로 급증했습니다(출처: 특허청). 이 수치는 10년 새 약 40배 이상 증가한 것으로, AI 기술을 이용한 각종 보안 솔루션이 얼마나 주목받고 있는지 잘 보여줍니다. 이러한 증가세는 2025년 현재까지도 지속 중이며, 국내외 보안 관련 기업과 연구기관은 AI 기술 개발에 더욱 박차를 가하고 있습니다.

사회적 관점에서 볼 때, AI 보안은 단순히 “첨단 기술을 더했다”는 수준이 아니라 일종의 필수적인 사회 인프라로 자리 잡아가고 있습니다. AI 기반 보안은 기존에 사람이나 전통적 소프트웨어가 수행하던 작업을 자동화하여 더 빠르고 정확하게 처리할 수 있습니다. 예컨대 EDR 솔루션은 단말기(엔드포인트)에서 발생하는 각종 위협을 실시간으로 모니터링하고, 악성 코드 감염이나 의심스러운 트래픽을 초기에 차단해 피해 규모를 최소화하도록 돕습니다. 이는 개인 정보뿐 아니라, 금융·의료·국방 등 국가적 중요 시스템까지 포괄적으로 보호하기 위한 핵심 수단으로 여겨집니다.

이처럼 AI 보안에 대한 사회적 관심이 높아진 배경에는 생성형 AI 모델의 등장도 한몫합니다. 자연어 처리와 음성·이미지 인식 기술이 정교해지면서, 해커들은 합성된 목소리나 글을 이용해 피해자의 개인정보나 기업 기밀 정보를 노리는 ‘스피어 피싱(Spear Phishing)’을 시도하는 사례가 늘었습니다. 이는 개인적 피해를 넘어 대규모 사회 혼란으로 이어질 수도 있기 때문에, 궁극적으로 모든 사회 구성원이 AI 보안을 주요한 공익 이슈로 바라보게 되었습니다.

AI 포 시큐리티(AI for Security) vs. 시큐어링 포 AI(Securing for AI)

AI 보안 분야에서 가장 많이 언급되는 두 가지 개념은 ‘AI 포 시큐리티(AI for Security)’와 ‘시큐어링 포 AI(Securing for AI)’입니다. 전자는 보안 시스템에 AI 알고리즘을 적용함으로써 위협을 더욱 빠르고 정확하게 탐지·대응한다는 취지이며, 후자는 오히려 AI 시스템 자체가 받는 외부 공격을 방어하기 위한 전략입니다. 이 두 개념은 상호 보완적 관계에 있으며, 사회 전체가 AI를 믿고 활용하기 위해 반드시 동시에 고려되어야 합니다.

먼저 ‘AI 포 시큐리티’ 측면에서 가장 대표적으로 거론되는 솔루션이 바로 EDR(Endpoint Detection & Response)입니다. 이는 AI 기술을 활용해 엔드포인트에서 발생하는 이상 징후를 빠르게 잡아내고, 자동화된 의사결정 시스템을 통해 즉각적인 조치를 수행하도록 설계되었습니다. 실제로 국내 사이버 보안 기업 지니언스의 발표에 따르면, 2025년 현재 EDR에 대한 문의가 지난해 같은 기간 대비 약 30%나 증가했다고 합니다. 기업들은 점점 다양해지고 정교해지는 공격 패턴에 효과적으로 맞서기 위해 이 같은 AI 기반 솔루션 도입을 서두르고 있습니다.

반면, ‘시큐어링 포 AI’는 AI 시스템 자체가 공격 대상으로 떠오르는 시대적 흐름을 반영합니다. AI 모델에 공급되는 학습 데이터에 의도적으로 오류를 심어둬, 모델이 잘못된 예측이나 결정을 내리도록 만드는 ‘데이터 포이즈닝(Data Poisoning)’ 공격은 당장 눈에 보이는 피해가 크지 않아도 매우 교묘하고 치명적입니다. 만약 중요한 의사결정에 AI 모델을 사용한다면, 데이터 포이즈닝으로 인해 잘못된 지시가 내려지거나 보안 허점을 간과하게 될 가능성이 커집니다.

최근 SK쉴더스·삼성SDS 등 국내외 대형 IT기업은 생성형 AI 시스템(예: 챗GPT 등)을 도입하려는 기업들을 대상으로 보안 컨설팅을 제공하기 시작했습니다. 생성형 AI가 고객 응대나 업무 프로세스 자동화 등 다양한 영역에서 사용되면서, 그만큼 외부 공격 시도로부터 AI 모델을 안전하게 지키는 문제가 중요해졌기 때문입니다. 글로벌 시장에서도 이러한 움직임은 점차 가속화되고 있으며, 다수의 컨설팅 업체와 보안 솔루션 기업이 이 시장에 뛰어들고 있습니다. 궁극적으로 AI 포 시큐리티와 시큐어링 포 AI 전략이 함께 작동해야만, AI 시대의 보안 리스크를 최소화할 수 있을 것입니다.

데이터 기반 보안 전략: EDR, 생성형 AI, 그리고 표준화 노력

데이터가 폭발적으로 증가하고 AI 모델이 고도화될수록, 보안 전략 역시 데이터 기반 접근 방식이 강조될 수밖에 없습니다. 현재 EDR, 생성형 AI 보안 컨설팅 등은 ‘실시간 모니터링’과 ‘자동화된 위협 분석’을 주된 특징으로 합니다. 특이점은 모두 ‘데이터’를 핵심 자산으로 바라보며, 그 데이터를 어떻게 안전하고 정확하게 수집·분석·보관하느냐가 곧 보안의 성패를 좌우한다는 점입니다.

특허청 및 한국인터넷진흥원(KISA)의 보고서에 따르면, 국내외 기업들의 AI 보안 도입 이유는 크게 세 가지로 요약됩니다. 첫째, 기존 보안 솔루션으로는 감당하기 어려운 방대한 양의 사이버 공격 시그니처(특정 패턴)와 이상 징후를 신속히 처리하기 위함입니다. 둘째, AI 알고리즘을 통해 공격 시나리오를 예측하고, 아직 발생하지 않은 공격 유형까지도 대비하고자 합니다. 셋째, 보안 인력이 부족한 상황에서 인공지능의 자동화·학습 능력을 활용하여 인적 자원의 공백을 메우려는 목적이 큽니다.

아래 표는 AI 보안 관련 특허 출원 추이(2012~2025 추정치)와 최근 EDR 도입률, 그리고 생성형 AI 보안 컨설팅 수요 증가율 등을 종합해 간단히 요약한 것입니다.

구분	2012년	2021년	2025년(추정)
AI 보안 특허 출원(전 세계 IP5)	37건	1,492건	2,000건 이상
EDR 솔루션 도입률(국내 기업)	약 5%	약 25%	40% 이상
생성형 AI 보안 컨설팅 수요 증가율	데이터 미흡	약 10%	30% 이상

(출처: 특허청, KISA, ICT업계 종합)

위 표에서 보듯이, 2025년에 이르면 AI 보안 특허 건수가 2,000건을 넘어설 것이라는 전망도 나오고 있으며, 실제로 이 수치는 매년 꾸준히 상향 조정되는 추세입니다. EDR 솔루션 역시 국내 주요 보안 기업을 중심으로 빠른 속도로 도입되고 있고, 생성형 AI 보안 컨설팅 수요 증가율도 30% 이상이 될 것으로 예측됩니다. 이는 기업과 공공기관의 보안 의식이 그만큼 높아졌다는 점을 반영하며, 동시에 AI 모델 자체를 보호하기 위한 시큐어링 포 AI 역시 필수 과제로 자리매김하고 있음을 의미합니다.

한편, AI 보안의 국제 표준화 필요성도 꾸준히 제기되고 있습니다. AI가 다양한 알고리즘과 빅데이터를 활용하는 만큼, 이를 평가하고 검증할 수 있는 기준이 마련되지 않으면, 기술 도입 효과를 판단하기 어렵고 오남용 문제도 발생하기 쉽습니다. 예컨대 AI 보안 솔루션이 실제로 어느 정도의 위협 차단율을 보장하는지, 혹은 ‘데이터 포이즈닝’ 공격에 대해 얼마나 안정적으로 대응할 수 있는지 등을 객관적으로 평가할 국제 표준이 확립되어야 ‘AI 포 시큐리티’ 제품에 대한 사회적 신뢰도 커질 것입니다.

AI 보안의 미래: 기술 발전과 사회적 과제

AI 보안은 앞으로 더욱 빠르게 발전하며, 사회적 역할도 확대될 전망입니다. 그러나 동시에 몇 가지 해결해야 할 과제도 존재합니다. 첫째, AI로 구동되는 보안 솔루션이 정말 기존 제품보다 효과적인지에 대한 객관적 검증이 필요합니다. 김승주 고려대 정보보호대학원 교수는 “AI를 활용한 보안 제품이 기존 솔루션보다 실질적으로 우수하다는 데이터는 아직 제한적”이라고 지적했습니다. 기술 홍보와 실제 성능 사이에는 간극이 있을 수 있으므로, 연구기관·정부·기업 간 협력을 통한 대규모 실증 테스트가 필수적입니다.

둘째, 데이터 윤리와 프라이버시 이슈도 중요한 과제입니다. 보안 향상을 위해서는 막대한 양의 데이터를 수집·분석해야 하나, 개인 정보 침해나 사생활 보호 문제를 어떻게 조화롭게 해결할 것인지 여전히 고민해야 합니다. 실제로 AI 모델이 학습하는 단계에서 개인 식별 정보가 포함된 방대한 자료가 오남용될 경우, 의도치 않은 개인정보 유출 사태가 벌어질 수 있습니다. 따라서 안전한 데이터 수집 및 처리 가이드라인을 확립하는 것은 AI 보안 기술을 사회적으로 수용하는 데 필수적인 전제 조건입니다.

셋째, 조직 내 AI 보안 전문 인력 부족 현상도 긴급한 문제로 부상하고 있습니다. AI 알고리즘과 보안 기술을 모두 이해하는 인력은 아직 많지 않기 때문에, 대부분의 기업이나 기관이 관련 전문가 육성에 어려움을 겪고 있습니다. 이를 해결하기 위해 정부 차원에서 산학연 협동 프로그램이나 국비 지원 교육 과정을 활성화해야 한다는 목소리가 커지고 있습니다.

마지막으로, AI 보안 시스템은 단발적인 도입이 아닌 지속적인 업데이트와 사후 관리가 필수적입니다. 해커들 역시 AI를 적극 활용하여 보안 체계를 우회하거나 공격을 고도화하고 있기 때문입니다. 보안 솔루션 제공 업체와 기업·기관이 긴밀히 협력하여 최신 위협 정보를 공유하고 AI 모델을 주기적으로 개선·검수하지 않으면, 아무리 뛰어난 초창기 성능도 결국 무용지물이 될 가능성이 큽니다.

종합해보면, AI가 다양한 산업과 사회 부문에 깊숙이 파고드는 흐름은 피할 수 없는 시대적 과제입니다. AI 보안은 그러한 환경 속에서 필연적으로 요구되는 ‘사회적 보호 시스템’으로 자리매김 중입니다. 앞으로도 관련 기술이 세분화·고도화되면서, AI 포 시큐리티와 시큐어링 포 AI 두 축이 더욱 심층적으로 발전할 것이며, 국제 표준화 및 객관적 검증 노력이 병행되어야 합니다. 이는 단순히 특정 기업이나 산업 분야의 문제가 아니라, 사회 전반의 안전과 신뢰 구축을 위한 필수 절차임을 인식할 필요가 있습니다.