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"공격도 AI, 방어도 AI"...AWS·LG CNS가 공개한 차세대 보안 전략 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)의 발전으로 사이버 공격 속도가 급격히 빨라지면서 기업 보안 전략도 AI를 활용한 자동화와 실시간 대응 중심으로 전환되고 있다. 공격자가 AI를 활용해 취약점을 빠르게 찾아내는 만큼 방어 역시 사람 중심 대응을 넘어 AI 기반 자율 보안 체계를 구축해야 한다는 것이 업계의 공통된 인식이다. 1일 아마존웹서비스(AWS)는 서울 강남구 AWS코리아 오피스에서 'AWS Security 101' 기자간담회를 열고 고성능 AI 시대 변화하는 보안 환경과 이에 대응하기 위한 AI 기반 보안 전략을 소개했다. 이날 행사에는 신은수 AWS코리아 수석 보안전문 솔루션즈 아키텍트(PSA)와 이진욱 LG CNS RED팀 팀장이 발표자로 나서 AI 기반 보안 기술과 실제 기업 적용 사례를 공유했다. 이날 신은수 AWS 코리아 수석 보안전문 솔루션즈 아키텍트는 고성능 AI가 사이버 공격의 속도와 규모, 접근성을 모두 바꾸고 있다고 진단했다. 과거에는 고위험 취약점 발견과 익스플로잇 제작이 일부 전문가 집단의 영역이었다면, 이제는 생성형 AI를 활용해 누구나 훨씬 빠르게 취약점을 찾고 공격 코드를 제작할 수 있는 환경이 됐다는 설명이다. 그는 AI 시대 보안 위협의 변화로 공격 규모 확대, 공격 속도 가속, 공격 도구 접근성 향상을 꼽았다. AI를 활용하면서 취약점 발견과 익스플로잇 제작 시간이 크게 단축됐고, 이에 따라 기업은 이전보다 훨씬 많은 취약점에 대응해야 하는 상황에 놓였다고 설명했다. 신 아키텍트는 "과거에는 어떤 취약점을 찾는 것조차도 어려웠고, 취약점을 찾아냈다고 하더라도 실제 타겟팅되어 있는 시스템에 써먹을 수 있는 익스플로잇(보안 취약점 혹은 보안 취약점을 이용한 공격)을 만드는 것이 어려웠다"며 "지금은 익스플로잇이 아주 손쉽게 이루어진다"라고 말했다. 이에 AWS는 해당 환경 변화에 대응하기 위해 AI 기반 다층 보안 체계를 운영하고 있다고 설명했다. 수학적으로 보안 정책의 안전성을 검증하는 자동 추론 기술을 주요 보안 서비스에 적용하고 있으며, 하루 수백조 건 규모의 네트워크 데이터를 분석해 이상 징후를 탐지하고 있다. 또한 취약점 발견부터 우선순위 분석, 수정 방안 검증, 실제 조치까지 보안 전 과정을 자동화하는 'AWS 컨티뉴엄'도 소개했다. 이를 통해 침투 테스트와 코드 분석, 위협 모델링 등을 AI가 지원하고, 검증된 결과를 기반으로 기업이 보다 빠르게 대응할 수 있도록 지원한다는 설명이다. 이어 발표에 나선 이진욱 LG CNS RED팀 팀장은 AWS 시큐리티 에이전트를 실제 보안 점검에 적용한 사례를 소개했다. 이 팀장은 최근 대형 보안사고 증가와 AI 전환(AX) 프로젝트 확대, AI 모델 성능 향상으로 침투 테스트 수요가 빠르게 증가하고 있다고 설명했다. 반면 보안 전문 인력은 한정돼 있어 AI 기반 자동화가 필요한 상황이라고 진단했다. LG CNS는 개발 분야에서 AI 활용 경험을 바탕으로 보안 영역에서도 AI 적용 가능성을 검토해 왔으며, 지난해부터 다양한 AI 기반 보안 솔루션을 평가한 끝에 AWS 시큐리티 에이전트를 도입했다고 설명했다. 기존에는 DAST(동적 애플리케이션 보안 테스트)나 전문가가 직접 수행하는 수동 침투 테스트를 활용했지만, DAST는 오탐이 많고 전문가 중심 테스트는 비용과 시간이 많이 소요되는 한계가 있던 것으로 평가된다. 반면 AI 기반 침투 테스트는 추론 과정과 근거를 함께 제공해 결과 검증이 쉽고, 반복적인 점검을 자동화할 수 있다는 점에서 실무 적용 가능성을 확인했다고 강조했다. 이 팀장은 "대시보드도 제공하고 어떻게 침투 테스트를 수행했는지, 어떤 방식으로 했는지에 대한 백데이터들도 상세하게 제공한다"며 "지금 나온 취약점에 대해서 어떤 취약점인지 과정을 재현할 수 있도록 상세한 프로세스를 제공"이라고 말했다. LG CNS는 실제 적용 결과도 공개했다. 동일한 시스템을 대상으로 수행한 테스트에서 AI 에이전트는 약 5시간 만에 점검을 완료했으며, 내부적으로는 약 20시간 동안 복수의 에이전트가 동시에 침투 테스트를 수행했다. 기존 전문가 중심 점검이 평균 4~5일 걸렸던 것과 비교하면 점검 속도가 크게 향상된 것이다. 또한 계정 권한 정보 등 서비스 맥락을 추가로 제공할 경우 탐지 정확도가 약 60%에서 90% 수준까지 향상됐으며, 전문가 검증을 병행할 경우 평균 점검 기간은 5일에서 3일로 줄고 비용은 약 30% 절감됐다. AI 에이전트만 활용하는 반복 점검의 경우에는 점검 기간을 1일 수준으로 단축하고 비용도 최대 80%까지 줄일 수 있을 것으로 평가했다. 특히 고성능 AI 시대에는 개발 초기부터 보안을 적용하는 '시프트 레프트' 전략과 지속적인 보안 검증, AI 에이전트 보안 강화, 조직 전체의 보안 문화 정착이 중요하다고 강조했다. 그는 앞으로는 보안 조직만이 아니라 개발 조직을 포함한 모든 구성원이 AI 기반 보안 도구를 활용하는 문화가 필요하다고 말했다. 이 팀장은 "AI가 발달하면서 해킹 공격에 대한 기술 진입장벽이 굉장히 낮아졌고, 또한 AX 활동들을 많이 하면서 외부 공개 표현도 역시 굉장히 증가하고 있는 상황"이라며 "이런 상황에서 AWS의 시큐리티 에이전트가 해결책이 될 수 있다고 판단했다"고 강조했다.2026-07-01 14:06:25
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KISA, 앤트로픽 '미토스' 쓴다…AI로 사이버 취약점 찾는다 [경제일보] 한국인터넷진흥원(KISA)이 앤트로픽의 인공지능(AI) 사이버보안 협력체 ‘프로젝트 글래스윙’에 참여한다. 전문가 수준의 취약점 탐지 능력을 갖춘 AI 모델을 활용해 국내 사이버 위협 대응 역량을 높일 수 있을지 주목된다. 3일 과학기술정보통신부에 따르면 KISA는 앤트로픽의 프로젝트 글래스윙에 합류해 ‘클로드 미토스 프리뷰’ 접근 권한을 확보했다. KISA는 국내 사이버 침해사고 대응과 정보보호 정책 지원을 맡는 핵심 기관이다. 프로젝트 글래스윙은 앤트로픽이 고성능 사이버보안 AI 모델을 검증된 기관에 제한적으로 제공해 주요 소프트웨어와 시스템의 취약점을 선제적으로 찾아내도록 하는 협력 프로그램이다. 앤트로픽은 지난 4월 약 50개 기관을 대상으로 프로젝트를 시작했고, 이번에 15개국 이상 150개 신규 기관으로 대상을 확대했다. 전체 참여 규모는 약 200곳으로 늘어나는 구조다. 핵심 모델인 클로드 미토스 프리뷰는 대규모 코드베이스와 시스템에서 보안 취약점을 찾아내는 데 특화된 AI 모델이다. 코드 분석, 바이너리 테스트, 엔드포인트 보안 점검, 침투 테스트 등에 활용될 수 있다. 앤트로픽은 초기 파트너들이 미토스를 활용해 수 주 만에 ‘높음’ 또는 ‘치명적’ 등급의 보안 결함 1만건 이상을 발견했다고 밝혔다. 이번 확대에는 전력, 수도, 의료, 통신, 하드웨어 등 핵심 인프라 분야 기관과 기업도 포함됐다. 이들 분야는 공격을 받을 경우 특정 기업 피해를 넘어 국가 안보와 사회 기반 서비스에 영향을 줄 수 있다. AI가 보안 취약점을 더 빠르게 찾아내는 시대가 열리면서 방어 기술도 같은 속도로 고도화해야 한다는 판단이 반영된 것으로 풀이된다. 국내에서는 KISA 외에 삼성전자, SK하이닉스, SK텔레콤 등 주요 기업의 참여 가능성도 거론된다. 다만 일부 기업은 아직 공식 확인이 어렵거나 확정된 바 없다는 입장을 밝힌 것으로 알려졌다. 이에 따라 실제 국내 참여 기업 명단은 앤트로픽의 개별 통보와 기업별 절차가 마무리된 뒤 더 분명해질 전망이다. 이번 KISA 참여는 AI 보안 대응이 국제 공조 단계로 들어섰다는 점에서 의미가 있다. AI가 악성코드 작성이나 취약점 공격에 악용될 수 있다는 우려가 커지는 만큼, 방어 진영도 고성능 AI를 활용해 취약점을 먼저 찾고 패치하는 체계를 갖출 필요가 커지고 있다. 다만 미토스 같은 고성능 보안 AI는 방어에 유용한 만큼 오용 가능성도 함께 안고 있다. 발견된 취약점 정보를 어떻게 관리하고, 민간 기업과 어떤 방식으로 공유하며, 실제 패치까지 얼마나 빠르게 연결하느냐가 성과를 가를 핵심 변수가 될 전망이다.2026-06-03 13:10:34
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오픈AI, '미토스' 대항마 GPT-5.5 사이버 보안 접근 확대 [경제일보] 오픈AI가 GPT-5.5의 사이버 보안 활용 범위를 검증된 방어자 중심으로 확대한다. 취약점 분석과 탐지 패치 검증 등 방어 목적의 보안 업무는 더 원활하게 지원하되 무단 침투와 실제 피해를 유발할 수 있는 요청은 계속 제한하는 방식이다. 오픈AI는 7일 ‘사이버 보안을 위한 신뢰 기반 접근(Trusted Access for Cyber·TAC)’을 GPT-5.5 기반으로 확대하고 선별된 파트너를 대상으로 GPT-5.5-Cyber 프리뷰를 시작한다고 밝혔다. 오픈AI는 TAC를 신원과 신뢰 기반 프레임워크로 설명하며 검증된 방어자가 정당한 보안 업무에서 고급 사이버 역량을 활용할 수 있도록 설계했다고 밝혔다. GPT-5.5는 오픈AI가 개발자와 보안팀의 실무 활용을 겨냥해 내놓은 범용 모델이다. 오픈AI는 GPT-5.5를 출시하며 고급 사이버 보안과 생물학 영역을 포함한 안전성 평가와 레드팀 테스트를 거쳤고 약200개 초기 접근 파트너의 실제 사용 사례 피드백도 수집했다고 설명했다. TAC가 적용된 GPT-5.5는 보안팀과 개발자가 자신이 관리하거나 점검 권한을 가진 시스템에서 방어 업무를 수행할 때 활용된다. 주요 활용 분야는 취약점 식별과 분류 악성코드 분석 바이너리 리버스 엔지니어링 탐지 엔지니어링 패치 검증 등이다. 오픈AI는 검증된 방어자에게는 일부 정상 보안 업무에서 불필요한 거절을 줄이되 자격증명 탈취 은닉 지속성 확보 악성코드 배포 제3자 시스템 공격 등 악성 행위는 계속 차단한다고 밝혔다. GPT-5.5-Cyber는 일반 공개 모델이 아니다. 오픈AI는 이 모델을 핵심 인프라 보안 등 고위험 방어 업무를 맡은 선별 파트너에게 제한적으로 제공하는 프리뷰로 운영한다. 목적은 GPT-5.5보다 모든 사이버 성능을 넓게 높이는 것이 아니라 레드팀 침투 테스트 통제된 취약점 검증처럼 위험도가 높은 방어 워크플로우에서 접근 방식과 사용자 검증 계정 단위 통제 오용 모니터링을 검증하는 데 있다. 이번 발표는 AI 보안 활용의 균형점을 찾으려는 시도다. 사이버 보안에서 AI는 취약점 발견과 대응 속도를 높일 수 있지만 같은 역량이 공격 자동화에 쓰일 위험도 있다. 오픈AI가 기본 모델 TAC 적용 모델 GPT-5.5-Cyber를 단계별로 나누는 이유도 활용 범위와 위험 수준에 따라 접근 권한을 다르게 두기 위한 것이다. 오픈AI는 보안 생태계 파트너와의 협력도 확대한다. 취약점 연구 소프트웨어 공급망 보안 탐지와 모니터링 네트워크 보안 분야 파트너들과 협력해 취약점 발견부터 패치 탐지 대응 네트워크 수준 완화까지 이어지는 방어 흐름을 지원한다는 계획이다. 앞서 오픈AI는 TAC 파일럿을 소개하며 사이버 보안 보조금 프로그램에 1000만달러 규모 API 크레딧을 투입하겠다고 밝힌 바 있다. 오픈소스 보안 지원도 병행된다. 오픈AI는 Codex for Open Source 프로그램을 통해 핵심 오픈소스 프로젝트의 선정된 유지관리자에게 Codex Security 접근 권한 등을 제공해 취약점 식별 검증 수정 과정을 지원한다는 방침이다. 오픈소스는 한 번 취약점이 발생하면 생태계 전반으로 빠르게 확산될 수 있어 초기 탐지와 패치 속도가 중요하다. 이번 접근은 기업 보안팀에는 실무 부담을 줄이는 기회가 될 수 있다. 반복적인 취약점 분류와 로그 분석 패치 검증을 AI가 보조하면 보안 인력이 고위험 사고 대응과 정책 설계에 더 많은 시간을 쓸 수 있다. 다만 AI가 생성한 분석 결과를 그대로 신뢰하기보다 사람의 검증과 감사 기록 접근권한 통제가 함께 따라야 한다. 고도화된 사이버 AI를 누구에게 어디까지 열어줄 것인지는 앞으로도 중요한 쟁점이 될 전망이다. 방어 목적을 앞세운 접근 확대가 실제 보안 수준을 높이려면 사용자 검증 오용 감시 책임 소재가 명확해야 한다. 오픈AI의 TAC와 GPT-5.5-Cyber 프리뷰는 강력한 모델을 넓게 공개하기보다 신뢰 신호를 기반으로 단계적으로 개방하는 실험으로 볼 수 있다. 고기석 오픈AI 코리아 정책 총괄은 “오픈AI는 검증된 방어자들이 보다 효과적으로 위협을 탐지·분석·대응할 수 있도록 지원하는 동시에 신뢰 기반 접근과 단계적 검증을 통해 책임 있는 활용 체계를 구축해 나갈 것”이라고 밝혔다.2026-05-08 17:25:17
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