AI 공격을 무력화하는 'AI 기반 실시간 능동 방어'

상시 탐지 및 자동 대응 체계로의 전환

기존의 정기 점검 중심 운영에서 벗어나, 취약점과 비정상 행위를 실시간으로 탐지하는 AI 기반 보안 체계가 필요합니다. 위협 식별 시 네트워크 격리나 긴급 정책 차단이 즉각 수행되는 자동화 프로세스를 구축해야 합니다. 단, 자동화 조치가 실제 운영 서비스 장애로 이어지지 않도록 사전 영향 분석과 샌드박스 시뮬레이션이 병행되어야 합니다.

개발 주기(DevSecOps) 내 AI 보안 에이전트 적용

모의해킹, 웹 취약점 진단, 개발보안 가이드 점검이 개발 완료 후 일회성 사후 활동에 머물러서는 안 됩니다. 개발 및 운영의 전 과정에서 취약점을 사전에 검토(코드 리뷰)할 수 있는 특성화된 AI 에이전트를 도입하여, 코드 작성 단계부터 보안 결함을 점검하고 침해사고의 발생 가능성을 사전에 최소화해야 합니다.

소프트웨어 공급망 보호와 '제로 트러스트' 인프라 구축

소프트웨어 자재명세서(SBOM) 및 자동 분석(SCA) 도입

사내에서 활용 중인 오픈소스 소프트웨어, 프레임워크, 종속성을 전수 목록화(SBOM)하여 최신 취약점 데이터베이스와 상시 대조해야 합니다. 알려진 취약점을 포함한 컴포넌트의 사용을 빌드 단계에서 자동으로 차단하는 소프트웨어 구성 분석(SCA) 툴 적용이 요구됩니다.

'결코 신뢰하지 않는' 제로 트러스트(Zero Trust) 아키텍처 전환

경계 기반 방어선이 무너진 환경에서는 내부망에 진입했다는 이유만으로 안전하다고 신뢰할 수 없습니다. 기업의 핵심 자산과 데이터를 보호하기 위해서는 "결코 신뢰하지 않고, 항상 검증한다(Never Trust, Always Verify)"는 원칙에 입각한 체계적인 전환 로드맵이 수반되어야 합니다.

공격 표면 최소화와 C-Level 중심의 보안 거버넌스

외부 접점 자산 전수 조사 및 우선 패치 관리

홈페이지, 이메일, VPN, PC 등 인터넷 연결이 가능한 모든 외부 접점 자산의 현황을 면밀히 전수 조사해야 합니다. IT 자산 관리 솔루션 등을 활용해 자산의 수명주기, 운영 및 폐기 여부를 상시 파악하고, 최신 보안 취약점 발표 시 외부 노출 자산에 대한 보안 패치를 최우선 순위로 적용해야 합니다. 또한 기술 지원이 종료(EOS)되었거나 미사용 중인 노후 시스템은 즉각 네트워크에서 격리 조치해야 합니다.

엔드포인트 실시간 탐지(EDR) 및 인증 체계 강화

비정상적인 접속 행위와 지능형 침투를 실시간으로 탐지·대응할 수 있도록 EDR(Endpoint Detection & Response) 도입을 확대하고 로그 관리 정책을 정비해야 합니다. 아울러 불필요하거나 미사용 중인 계정의 접근 권한을 철저히 점검하고, 다중 인증(MFA)을 필수로 적용해 비인가 접근 경로를 원천 차단해야 합니다. 만약 시스템 제약으로 즉각적인 EDR 도입이 어렵다면, 침해 발생 여부를 점검하는 정기 스크립트 실행 등 실질적인 보완책을 마련해 두어야 합니다.

경영진 중심의 보안 지표 현대화 및 조직 역량 점검

보안은 전산 부서만의 과제가 아니라 비즈니스 연속성과 지속 성장을 위한 필수 경영 요소입니다. CEO 등 경영진은 전 구성원에게 AI 시대 정보보호의 중요성을 전파하고 필요한 인력과 예산을 적극 뒷받침해야 합니다. 특히 위협 탐지 시간, 평균 패치 적용 시간, 패치 준수율 등 주요 보안 지표의 목표치를 AI 공격 속도에 맞춰 상향 재설정하고, SIM3(침해사고대응팀 성숙도 측정 모델) 등을 활용해 조직의 사고 대응 역량과 보고 절차를 주기적으로 점검·개선해야 합니다.

자료 출처: 한국인터넷진흥원(KISA) 「AI 기반 사이버공격 대비 기업 대응 요령 및 CEO 행동 수칙」