[AIS 2026] 윤광택 본부장 'AI로 빨라진 해킹, 실제 악용되는 취약점부터 찾아 대응해야"
대본
- 지민인공지능 공격이 빨라지는 지금, 보안 담당자가 가장 먼저 봐야 할 건 무엇일까요? 이번 기사는 취약점을 점수만으로 판단하면 안 된다는 얘기를 하더라고요.
- 상현맞아요. 기사를 보면 2025년 공개된 취약점 식별번호가 약 5만 건인데, 실제 공격에 악용되는 비율은 1% 미만이라고 해요. 그래서 점수보다 실제 악용 여부를 같이 봐야 한다는 거죠.
- 지민그렇다면 점수가 높아도 실제로 쓰이지 않는 제품의 문제일 수도 있겠네요?
- 상현그렇죠. 기사는 조직에서 쓰지 않는 제품이거나, 공격에 로컬 접근 같은 별도 조건이 필요하면 점수만 높고 위험은 낮을 수 있다고 설명해요. 반대로 점수가 낮아도 지금 악용되고 있고 외부에 노출된 시스템이라면 빨리 움직여야 하고요.
- 지민그러면 담당자는 어떤 질문을 던져야 하나요?
- 상현기사 기준으로는 세 가지예요. 점수가 얼마나 높은지, 공격자가 지금 악용하고 있는지, 우리 자산이 영향을 받는지요. 위협 인텔리전스가 이 세 가지를 연결해 줘야 한다는 취지예요.
- 지민강연에서 대응 속도 얘기도 나왔죠. 머신 스피드라는 표현이 인상적이었어요.
- 상현기사에 따르면 공격자는 인공지능과 클라우드로 취약한 시스템을 찾는 시간을 줄이는 반면, 방어자는 도입이나 분석, 승인에 시간이 걸린다고 해요. 그 차이가 보안 운영의 부담을 키운다는 진단이에요.
- 지민실제 대응 사례도 있었나요?
- 상현피싱 사이트 사례가 나와요. 비슷한 도메인이 생겼다는 사실만으로는 판단이 어렵고, 로고 사용이나 로그인 화면 구성, 정보 수집 형태까지 확인해야 한대요. 인공지능이 이런 근거를 분석하고, 담당자가 승인하는 구조예요.
- 지민그러니까 인공지능이 조사하고 사람이 판단하는 방식이네요.
- 상현맞아요. 다만 기사에서는 사람 개입 없는 완전 자율화는 앞으로의 방향으로만 제시했고, 현재 제공 기능과는 구분했어요. 에이전트 플랫폼은 알파 단계라고 소개됐고요.
- 지민데이터 품질 얘기도 중요해 보였어요.
- 상현기사에서는 인공지능이 근거 없이 답하거나 질문마다 판단이 달라지면 차단 결정을 내리기 어렵다고 강조해요. 그래서 위협 정보를 검증하고 가공해서 인공지능의 판단 근거로 제공해야 한다는 거죠.
- 지민결국 자동화가 많아질수록 사람이 무엇을 근거로 조치했는지 확인하는 일이 더 중요해지는 거네요.
- 상현그렇게 정리할 수 있어요. 점수만 보지 말고, 실제 악용 여부와 우리 시스템의 노출 상태를 함께 보는 것. 이번 강연의 핵심이었던 것 같아요.
AI 진행자 상현·지민이 원문 기사를 바탕으로 나눈 대화입니다. 정확한 내용은 원문 기사를 확인하세요.