인공지능(AI) 기술이 보안 분야와 결합하면서 사회 전반에 큰 영향을 미치고 있습니다. 특히 2025년 기준으로 확인되는 최신 동향을 살펴보면, 글로벌 IT 기업과 국내 보안 업체가 앞다투어 AI 보안 솔루션을 선보이고 있습니다. 이는 사이버 보안이 더 이상 특정 영역에만 국한되지 않고, 전 세계 조직과 개인 모두에게 직결되는 사회적 이슈로 자리 잡았음을 보여줍니다. 본문에서는 마이크로소프트(MS) 등 글로벌 선도 기업은 물론 안랩·샌즈랩 등 국내 업체들이 내놓은 AI 보안 솔루션 동향과 정부·업계의 대응, 그리고 이를 통해 확인되는 사회적 영향까지 분석적이고 객관적인 시각으로 살펴봅니다. 또한 가장 최신 통계 자료와 표, 그리고 구체적인 데이터들을 통해 독자들이 현황을 이해하는 데 도움이 될 수 있도록 구성했습니다.

AI가 변화시키는 보안 패러다임

인공지능이 사회 여러 영역을 변화시키고 있지만, 특히 보안 분야에서 그 파급력은 매우 두드러집니다. 과거 사이버 보안은 전통적으로 ‘사후 대처’에 무게가 실려 있었습니다. 즉, 이미 발생한 공격 패턴을 파악하고, 데이터베이스에 기록된 악성코드나 위협 정보를 통해 방어 체계를 구축하는 방식이 주를 이루었습니다. 하지만 이러한 방어 체계는 새로운 공격 기법이 발생했을 때 적시에 대응하기 어렵다는 취약점이 있었습니다. 위협 양상이 끊임없이 진화하는 현실에서, 기존 방식만으로는 실시간 대응에 한계가 있었던 것이 사실입니다.

이런 상황에서 AI는 ‘사전 예방’의 가능성을 열어줍니다. AI 알고리즘은 과거와 현재의 방대한 데이터셋을 분석함으로써 미래의 공격 패턴을 예측할 수 있으며, 비정상 행위나 이상 징후를 빠르게 식별해 낼 수 있습니다. 더욱이 AI는 학습과정을 거쳐 계속해서 성능을 개선하므로, 공격 기술이 발전해도 이에 대응해 방어 수준을 높일 수 있다는 장점이 있습니다. 예컨대 머신러닝 기반 모델은 정상적인 흐름과 비정상적인 흐름을 구별하는 ‘이상 탐지’ 기능이 탁월해, 내부 시스템에서 미묘한 데이터 이상도 빠르게 찾을 수 있습니다. 이는 공격이 발생하기 전부터 리스크를 낮출 수 있도록 해주며, 궁극적으로는 조직과 개인의 전반적인 사이버 안전성을 높이는 데 기여합니다.

또한 이러한 AI 기반 보안 솔루션은 방대한 로그 데이터를 처리하는 과정에서 인적 자원 부담을 크게 줄일 수 있습니다. 전통적인 보안 대응 체계에서는 분석가가 일일이 로그를 검수하고, 발생 가능한 위협 시나리오를 일일이 설정해야 했습니다. 그러나 AI 모델이 부분적·전반적 자동화에 기여하면서, 보안 인력은 보다 전략적이고 고차원적인 역할에 집중할 수 있게 되었습니다. 가령, AI 보안 솔루션이 의심스러운 로그나 네트워크 패턴을 추출해주면, 담당자는 그 결과를 토대로 추가 조사를 진행하거나 회사의 보안 정책을 개선하는 식으로 업무 효율을 높일 수 있습니다. 이러한 자동화 추세는 사회 전체적으로 보안 효율을 높여주고, 한정된 인적 리소스를 보다 중요한 업무 영역에 배치할 수 있도록 만들어줍니다.

이처럼 AI는 단순한 ‘기술의 진보’ 수준을 넘어, 사이버 보안의 기본 패러다임을 재정의하고 있습니다. 이는 국가 기관이나 대기업뿐 아니라 중소규모 기업, 개인 사용자에게까지 직결되는 문제이므로, 사회 전체가 관심을 가지고 적극적으로 대응해야 하는 영역으로 발전하고 있습니다. 이 과정에서 책임 있는 데이터 수집과 투명한 알고리즘의 관리가 필수적이라는 점 또한 주목할 필요가 있습니다. AI가 사람 대신 보안 의사결정을 내리는 시대에, 신뢰할 수 있는 알고리즘을 구축하는 일은 단순히 보안 업계만의 과제가 아니라 사회적 합의를 동반해야 하기 때문입니다.

글로벌·국내 AI 보안 솔루션 현황

마이크로소프트의 Copilot for Security

지난 2025년 3월 1일, 마이크로소프트(MS)는 ‘Copilot for Security’를 출시했습니다. 이 솔루션은 오픈AI의 GPT-4와 MS 자체 보안 특화 AI 모델을 결합해, 보안 담당자들에게 빠른 사고 분석과 취약점 파악 기능을 제공합니다. 예컨대 보안 전문가가 단순하게 “최근 발생한 공격 내용을 요약해줘” 같은 프롬프트를 입력하면, 사고 개요와 연관된 취약점, 그리고 추후 조치 사항까지 빠르게 도출할 수 있습니다. 이를 통해 방대한 보안 로그나 복잡한 위협 인텔리전스를 일일이 살펴볼 필요 없이, AI가 사전에 위험을 추적하고 분석 과정을 압축해주는 것입니다.
이처럼 MS가 제시하는 AI 보안은 기존 보안 담당자들의 업무량을 줄여주는 동시에, 자동 분석으로부터 얻은 인사이트를 활용해 전략적 의사결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 무엇보다 MS는 자사의 방대한 클라우드 인프라와 협업 툴, 그리고 오랫동안 축적해온 보안 데이터를 결합해 일종의 ‘플랫폼 생태계’를 구축해 나가고 있습니다. 이는 단순한 제품 판매가 아닌, 사용자와 협력사, 나아가 다른 보안 솔루션 업체들과까지 연동할 수 있는 환경을 조성해 보안 시장 전체를 견인하는 효과를 기대하게 만듭니다.
(출처: Microsoft 공식 뉴스룸)

안랩의 XDR 솔루션

국내 대표 보안 기업인 안랩 역시 AI와 머신러닝을 중심으로 자사의 보안 솔루션을 고도화하고 있습니다. 대표적인 예시가 ‘안랩 XDR’인데, 클라우드 AI 기반의 SaaS형 보안 플랫폼으로, 악성코드나 이상 행위를 탐지한 뒤 사용자의 데이터나 자산을 학습해 점진적으로 방어 수준을 높여줍니다. 안랩 XDR은 지난 수년간 축적된 위협 대응 노하우와 실전형 룰셋을 바탕으로 리스크 위험도를 평가하며, 의심스러운 이벤트나 알려지지 않은 공격 패턴도 비교적 빠르게 분류해 냅니다.
특히 XDR은 머신러닝 알고리즘을 이용해 기업 내부의 행위를 실시간 분석함으로써, 관리자들이 놓칠 수 있는 미세한 보안 취약점까지도 식별할 수 있도록 돕습니다. 또한 보안 사고가 발생했을 시에는 자동화된 알림과 간편한 대처 가이드를 제공해, 기업 내부의 보안 담당자가 즉시 대응 방안을 파악할 수 있도록 유도합니다. 이는 기업의 보안 역량을 일정 수준 이상으로 빠르게 끌어올려주기 때문에, 인력 부족이나 전문성 한계로 어려움을 겪는 중소기업에도 큰 도움을 줄 수 있다는 장점을 지닙니다.
(출처: 안랩 공식 홈페이지)

샌즈랩의 온프레미스 sLLM ‘샌디(SANDY)’

샌즈랩은 2025년 2월 자체 개발한 온프레미스 sLLM 솔루션인 ‘샌디(SANDY)’를 시장에 선보였습니다. 이 솔루션은 기업 내부 인프라에서 직접 운영할 수 있다는 점이 특징으로, 민감 데이터를 외부에 공유하지 않고도 대규모 언어 모델(LLM)의 이점을 활용할 수 있게 해줍니다. 샌디는 보고서 요약·대응 자동화를 통해 보안 담당자가 방대한 데이터를 처리하는 시간을 단축시키고, 필요한 의사결정 사항을 빠르게 제시해줍니다.
샌디의 도입은 특히 규제 산업이나 보안 규정이 까다로운 분야에서 많은 주목을 받고 있습니다. 클라우드 상에서 모델을 돌리기가 부담스러운 금융권, 공공기관 등에서는 온프레미스 기반의 LLM 솔루션이 보안 관점에서 보다 안전하게 느껴지기 때문입니다. 실제로 샌즈랩은 2025년 3월 LG유플러스, 포티투마루와 함께 LLM 기술 개발을 위한 업무 협약을 체결하여, 연구 범위를 더 넓히고 있습니다. 국내에서는 파수·한싹·시큐레터 등 다양한 업체들이 유사한 AI 보안 기술을 활용해 시장 경쟁력을 강화하고 있어, 앞으로의 산업 지형 역시 한층 더 활발해질 전망입니다.
(출처: 샌즈랩 공식 보도자료)

사이버 위협 동향과 정부·업계의 대응

2025년 최신 통계에 따르면 사이버 공격은 해마다 그 빈도와 정교함이 증가하고 있습니다. 한국인터넷진흥원(KISA)의 발표 자료를 살펴보면, 2020년 630건이던 사이버 침해 사고가 2023년에는 1227건으로 약 2배 가까이 증가했습니다. 이는 재택근무, 클라우드 서비스의 확산, 사물인터넷(IoT) 기기 증가 등 다양한 사회 변화를 반영하는 결과로 분석됩니다. 위협 행위자들 역시 각종 기술을 활용하여 전 산업계, 공공 부문, 개인 사용자까지 가리지 않고 공격을 시도하고 있다는 점이 확인됩니다.

이에 대응해 KISA는 2025년 들어 ‘2024년도 AI 보안관제 전문인력 양성’ 사업과 ‘AI 보안관제 교육 운영을 위한 사이버짐 인프라 구축’ 사업 공고를 잇달아 게시했습니다. 이는 더 많은 AI 보안 전문가를 길러내고, 체계적인 교육 기반을 마련하기 위한 시도로 볼 수 있습니다. 단순히 기계학습 모델을 개발하는 차원을 넘어, 기업 및 공공기관에서 해당 모델을 실제로 활용할 수 있는 인재가 필요하기 때문입니다. 학계와 업계 사이에서도 AI 보안 인력 부족이 심각하다는 문제 제기가 나오고 있어, 정부가 이를 체계적으로 지원하려는 움직임이 구체화된 것으로 해석됩니다.

민간 보안 업계에서도 정부 및 글로벌 기업과의 협업을 통해 시장을 선점하기 위한 전략이 눈에 띕니다. MS 등 글로벌 기업은 자사의 클라우드 인프라와 결합된 AI 보안 솔루션을 적극적으로 홍보하고 있으며, 국내 업체들 역시 독자적인 LLM 솔루션이나 XDR 플랫폼을 내세워 차별화된 경쟁 우위를 확보하려고 노력합니다. 관계자들은 “AI 보안 시장에서 게임체인저가 등장한다면, 앞으로 사이버 공격으로 인한 피해를 획기적으로 줄일 수 있을 것”이라고 전망하고 있습니다. 그러나 동시에 AI를 악용한 사이버 공격 역시 늘어날 가능성이 높아, 정부와 업계의 지속적인 공동 대응이 필수적이라는 의견도 나오고 있습니다.

국내 사이버 침해 사고 통계 (KISA 기준)

연도	침해 사고 건수
2020	630
2021	640
2022	1142
2023	1227

(출처: KISA 사이버 위협 동향 보고)

이 표에서 볼 수 있듯이 사이버 공격은 꾸준히 증가 추세에 있으며, 2025년 이후에도 공격 규모와 피해가 더 커질 것이라는 예측도 존재합니다. 특히 AI 기반 공격 시나리오가 현실화될 가능성이 대두됨에 따라, 이를 선제적으로 방어하기 위한 AI 보안 체계의 중요성이 재차 강조되고 있습니다.

사회적 영향과 미래 전망

AI 보안 솔루션의 등장은 사회적 관점에서도 여러 가지 함의를 갖습니다. 우선, 대규모 데이터 분석을 통해서만 탐지할 수 있는 복합적 위협을 조기에 발견함으로써, 국가적·산업적 피해를 상당 부분 줄일 수 있습니다. 예를 들어 국가 기간망이나 은행권, 공공서비스에 대한 디도스(DDoS) 공격이 감지됐을 때, AI 모델이 신속하게 발생 원인과 공격 경로를 파악해 방어체계를 재정비한다면, 대규모 서비스 마비 사태를 미연에 방지할 수 있을 것입니다. 이는 사회 안정과도 직결되는 문제이므로, AI를 도입한 보안 체계가 국가 차원에서 더욱 중요한 인프라로 자리 잡을 가능성이 큽니다.

둘째로, AI가 전담하는 업무가 확대됨에 따라 보안 인력 구조가 달라질 수 있습니다. 그동안 보안 담당자들은 상대적으로 반복적이거나 단순 수작업에 가까운 모니터링 업무를 수행해야 했습니다. 하지만 AI가 공격 패턴 탐지 및 분류, 보고서 작성, 취약점 도출 등 많은 영역을 자동화함으로써, 보안 담당자들은 전략 수립과 종합적인 리스크 분석, 그리고 조직 전체의 사이버 안전 문화 조성 등 더 고차원적이고 창의적인 업무에 집중할 수 있게 될 것입니다. 이러한 인력 재배치는 사회 전반의 노동 구조에도 영향을 미쳐, ‘AI 보안 전문가’라는 새로운 직무가 급부상하고, 이에 따른 교육 수요도 크게 늘어날 것으로 보입니다.

셋째로, AI 보안이 확산됨에 따라 개인정보 및 데이터 윤리 문제도 부상합니다. 대규모 데이터를 활용해 모델을 학습하기 위해서는, 사용자나 기업 내부의 민감 정보가 처리될 가능성이 높습니다. 이 과정에서 데이터 취급이 부주의하거나 보안이 취약하다면, 오히려 AI 모델 자체가 공격 대상이 될 수 있다는 우려가 제기됩니다. 따라서 AI 보안을 운용하는 기업과 기관들은 데이터 취급 방식에 대한 투명성을 제고하고, 관련 규제를 준수하도록 더욱 철저한 관리·감독 체계를 갖춰야 합니다. 이러한 노력이 이뤄지지 않으면, 사회적으로 AI 기술에 대한 신뢰도가 떨어져 역효과가 발생할 수도 있습니다.

마지막으로, AI 기반 사이버 보안 기술은 국제적인 안보 지형에도 영향을 미칠 수 있습니다. 과거에는 해킹이 소규모 개인 또는 특정 조직의 영역으로만 여겨졌지만, 현재는 국가 간 사이버 전쟁이나 경제적 스파이 활동이 현실화되면서 그 위협이 훨씬 복잡해졌습니다. AI를 효과적으로 활용하는 국가나 대기업은 상대적으로 높은 수준의 방어 능력을 갖추게 되며, 역으로 이를 공격용으로 사용하는 사례도 늘어날 수 있습니다. 따라서 국가와 업계가 긴밀하게 협업하여 기술 표준을 마련하고, 국제적인 규범 체계를 구축해야 한다는 지적이 나오고 있습니다.

데이터 기반 보안 전략의 중요성

AI 보안 솔루션은 궁극적으로 ‘데이터’가 핵심입니다. 아무리 뛰어난 알고리즘이라 하더라도, 양질의 데이터를 충분히 확보하지 못하면 모델 성능이 기대에 미치지 못할 수 있습니다. 보안 관점에서 데이터는 단순히 양뿐 아니라 질적으로도 중요한데, 예컨대 악성코드의 유형, 공격 경로, 취약점 사례, 네트워크 로그 등이 다양하고 정확해야 모델이 예리한 예측 능력을 발휘할 수 있습니다.

이런 맥락에서 최근 보안 기업들은 클라우드·온프레미스 환경 모두에서 데이터를 효율적으로 수집·정제하고, 이를 최신 AI 모델에 반영할 수 있는 기반 시설을 구축하는 데 주력하고 있습니다. 마이크로소프트가 Copilot for Security를 통해 제안하는 강점 중 하나도, 자사의 방대한 클라우드 인프라와 결합된 데이터셋 활용입니다. 안랩 XDR 역시 꾸준히 학습 가능한 구조를 통해 사고 대응 패턴을 강화하며, 샌즈랩의 샌디 같은 온프레미스 sLLM은 규제가 엄격한 분야에서도 기업 내부 데이터를 안전하게 모델에 반영할 수 있게 해줍니다.

더 나아가 데이터 기반 전략은 보안 사고 발생 후의 대응뿐만 아니라, 사고 이전 단계부터 조직의 위험 요소를 줄이는 데도 효과적입니다. 예컨대 사용자 행위를 분석해 평소와 다른 접속 지역이나 로그인 시도를 빠르게 식별하거나, 네트워크 트래픽 이상 징후를 감지해 관리자에게 알림을 준다면, 큰 사고로 번지기 전에 대응을 할 수 있는 것입니다. 이는 궁극적으로 조직 운영 비용과 사회적 비용 모두를 절감할 수 있는 길이기도 합니다.

앞으로 AI 보안 솔루션이 더욱 발전한다면, 데이터 기반 의사결정은 보안뿐 아니라 기업 전반의 경영 전략에도 직결될 것으로 전망됩니다. 이미 일부 글로벌 기업은 보안 인프라에서 얻은 AI 데이터를 고객 서비스 품질 관리나 상품 기획, 마케팅 전략 수립에도 활용하고 있습니다. 보안 데이터를 통해 얻은 고객 사용 패턴 분석과 외부 환경 변화를 접목시켜, 제품 및 서비스 경쟁력을 높이고자 하는 시도가 계속 확산되고 있습니다. 이는 기술이 단순히 보조적 수단으로 머무르지 않고, 비즈니스 혁신의 동력으로 작용하는 하나의 예시에 해당합니다.