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AI 기술이 비즈니스 전반에 자리 잡으면서 사이버 공격의 양상 또한 급격하게 진화하고 있습니다. 생성형 AI를 악용한 사회공학적 기법부터 AI 시스템과 공급망을 직접 노리는 침해 시도까지 위협의 경계가 크게 확장되는 추세입니다.
글로벌 IT 리서치 기관 가트너(Gartner)는 2026~2027년 주요 사이버 보안 위협 4가지로 딥페이크, AI 애플리케이션 침해, 프롬프트 인젝션, 소프트웨어 공급망 리스크를 꼽았습니다. 이번 보고서에서 주목해야 할 핵심 보안 이슈와 조직 차원의 실질적인 대비책을 정리했습니다. (🔗관련 기사 보기)
가트너가 발표한 2026~2027년 4대 주요 사이버 보안 위협의 핵심 배경은 인공지능(AI)의 급격한 확산과 고도화로 인해 기존의 단일 보안 체계가 명확한 한계에 부딪혔다는 점입니다. 가트너는 위협 환경에 수많은 노이즈가 발생하는 가운데, 공격자가 방어 조직보다 정보의 양과 공격 실행력 측면에서 상대적 우위를 점하기 쉬운 4가지 핵심 위협을 선정했습니다. 이는 기존의 보안 통제를 정교하게 우회하는 공격뿐 아니라, 기업이 업무와 개발에 도입 중인 AI 인프라 자체를 노리는 타깃형 공격이 본격화되고 있음을 의미합니다.
<AI 애플리케이션 침해 소프트웨어 공급망 공격 주요 위협 분류> (출처: Gartner)
- 딥페이크를 활용한 신원 사칭
- 기업용 AI 애플리케이션 및 에이전트 침해
- LLM 제어를 무력화하는 프롬프트 인젝션
- AI 파이프라인으로 확장된 소프트웨어 공급망 리스크
선정된 4대 위협 중 3가지가 AI와 직접 연결되어 있다는 점은 특히 주목할 부분입니다. 가트너는 공격자가 정교화된 기술로 방어 체계보다 한발 앞서고 있는 만큼, 단일 탐지 솔루션에 의존하는 방식에서 벗어나야 한다고 지적했습니다.
이에 따라 설계·개발 단계의 사전 검증(Secure SDLC, AIBOM)부터 운영 환경의 실시간 통제(AI 가드레일, 정책 기반 접근 제어), 그리고 다중 인증(MFA)을 결합한 라이프사이클 전반의 다층 방어 체계를 마련해야 한다고 조언했습니다.
1️⃣ 딥페이크 기반의 정교한 신원 사칭
생성형 AI 기술의 발전으로 실제 인물과 육안 및 청각으로 구별하기 어려운 합성 콘텐츠가 금융 사기와 기업 피싱에 광범위하게 악용되고 있습니다. 특히 경영진의 음성과 영상을 정교하게 모방해 비정상 송금을 유도하거나, 비대면 본인확인 및 원격 채용 프로세스를 우회하는 공격이 현실적인 위협으로 부상했습니다. 이러한 공격은 단순한 탐지 툴 도입만으로는 완벽히 막아내기 어렵기 때문에, 다중 요소 인증(MFA)의 전면 적용과 함께 민감한 업무에 대한 오프라인 교차 승인 절차를 결합한 다계층 방어 체계를 구축하는 것이 필수적입니다.
사내 업무 자동화를 위한 자체 AI 에이전트 구축과 서드파티 AI 서비스 연동이 활성화되면서 새로운 공격 표면이 빠르게 확장되고 있습니다. 만약 사내 데이터베이스나 주요 비즈니스 API, 관리자 계정과 직접 연결된 AI 시스템이 침해될 경우, 대규모 핵심 데이터 유출은 물론 시스템 전반의 제어권을 상실할 위험이 있습니다. 따라서 AI 파이프라인 개발 초기부터 보안 개발 생명주기(Secure SDLC)와 위협 모델링을 적용하고, 최소 권한 원칙 기반의 정책 통제(PBAC)와 런타임 상시 모니터링을 통해 자격증명 노출을 원천 차단해야 합니다.
프롬프트 인젝션은 시스템 프롬프트의 보안 제약을 우회해 AI 모델이 개발 의도와 다른 악의적인 동작을 수행하도록 조작하는 공격입니다. 공격자는 이를 통해 AI 내부의 기밀 정보를 강제로 탈취하거나, 외부 연동 권한을 악용해 시스템 데이터 무단 삭제 및 허가되지 않은 명령을 실행하도록 유도할 수 있습니다. 이는 시스템 프롬프트 작성만으로는 방어의 한계가 명확하므로, AI 입력값과 출력값을 실시간으로 검증·차단하는 런타임 가드레일(Guardrails)을 배치하고 지속적인 자동화 레드팀 테스트를 통해 잠재적 취약점을 사전 검증해야 합니다.
현대 소프트웨어와 AI 개발 환경은 오픈소스 라이브러리, 사전 학습된 모델, 공개 데이터셋 등 다양한 외부 구성요소에 크게 의존하고 있습니다. 공격자는 개별 기업을 직접 타격하기보다 널리 사용되는 오픈소스 패키지나 모델 저장소, CI/CD 배포 파이프라인을 오염시켜 이를 참조하는 사내 인프라 전체로 피해를 확산시키는 전략을 취합니다. 이에 대응하기 위해서는 기존의 소프트웨어 자재명세서(SBOM)뿐 아니라 모델 출처와 학습 데이터를 관리하는 AIBOM 체계를 정립하고, 검증된 저장소 활용 및 빌드 서명 확인 등 공급망 전반에 걸친 보안 통제를 수립해야 합니다.
가트너의 이번 분석은 AI 도입 확산이 기업 보안의 패러다임을 근본적으로 바꾸고 있음을 시사합니다. 이제는 딥페이크나 프롬프트 인젝션과 같은 신종 공격에 대응하는 단편적 방어를 넘어, 엔터프라이즈 AI 애플리케이션과 소프트웨어 공급망 전반을 아우르는 구조적 보안 체계를 준비해야하는 것이 중요합니다. 기업에서 활용하는 서비스와 주요 시스템을 정확히 파악하고, 만드는 단계부터 취약한 부분을 점검하며, AI 환경에서 나타나는 새로운 위험 요소까지 함께 관리한다면 날로 변하는 사이버 공격에도 한층 더 체계적으로 대비할 수 있습니다.
복잡해지는 AI 시대에 맞춰 더욱 고도화된 보안 인프라를 구축하고자 하신다면, 디노텍의 보안 컨설팅 및 솔루션과 함께 선제적인 대비책을 마련해 보시기 바랍니다.