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[IT뉴스][배종찬의 보안 빅데이터] AI 해킹을 AI 보안이 막을 수 있나
온카뱅크관리자
조회:
10
2026-05-11 15:37:33
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="2rn1AZFYww"> <p contents-hash="e0cc0c204aa71df1cea3fdd9561641f45a36fa3bcf0db43a56d43925eec40984" dmcf-pid="VmLtc53GrD" dmcf-ptype="general"><strong>고도화된 공격형 AI의 등장, 기존 방어 체계 무력화하며 보안 패러다임의 근본적인 전환 요구</strong></p> <p contents-hash="f069d3843d3279de42280c172f887e0a46f795782d9604133c42c1a4a8d1db73" dmcf-pid="fsoFk10HrE" dmcf-ptype="general">[보안뉴스= 배종찬 인사이트케이 연구소장] 현재 글로벌 보안 시장은 거대한 변곡점에 서 있다. 썸트렌드(SomeTrend)의 ‘빅데이터 연관어 분석’ 결과(2026년 4월 1~28일)가 보여주듯, 인공지능(AI)은 이제 기술적 도구를 넘어 국가적 안보와 금융 시스템의 운명을 결정짓는 핵심 변수가 되었다. </p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="ef0a1f0329c744ba4cb7e8ce46518ce3ddd6997ac202c45674a8c2d5b089b698" dmcf-pid="4Og3EtpXrk" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/11/552815-KkymUii/20260511153201030fosl.jpg" data-org-width="1000" dmcf-mid="b1tjBacnEs" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/11/552815-KkymUii/20260511153201030fosl.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> [출처: gettyimagesbank] </figcaption> </figure> <div contents-hash="67d6a4af520ce61d9997a232851cc360f922661d234712dcd389e7bdab1cd0ca" dmcf-pid="8AMYLyHlrc" dmcf-ptype="general"> <br>연관어 클러스터에서 나타나는 ‘북한’, ‘업비트’, ‘빗썸’, ‘서킷브레이커’와 같은 키워드들은 AI가 초래한 보안 위협이 더 이상 가상 세계의 이론이 아닌, 실물 경제와 국가 안전을 뒤흔드는 실체적 위협임을 시사한다. 특히 ‘미토스 AI(Mythos AI)’와 같은 고도화된 공격형 AI의 등장은 기존의 방어 체계를 무력화하며 보안 패러다임의 근본적인 전환을 요구하고 있다. </div> <p contents-hash="a38485232362a46e1ee06ddffa93a1a631cbf4db6eab7cbc3dd3dab0568d3473" dmcf-pid="6cRGoWXSEA" dmcf-ptype="general">AI 해킹은 전통적인 방식의 보안 침해와는 궤를 달리한다. 과거의 해킹이 인간 해커의 수동적인 코드 분석과 취약점 탐색에 의존했다면, AI 해킹은 머신러닝 알고리즘이 스스로 시스템의 허점을 학습하고 공격 시나리오를 최적화하는 과정을 거친다. AI 해킹의 가장 무서운 점은 ‘속도’와 ‘변칙성’이다. 빅데이터 분석에서 ‘골든타임’과 ‘아이폰’이 언급된 것은, AI가 모바일 기기의 제로데이(Zero-day) 취약점을 인간보다 수십 배 빠르게 찾아내어 보안 패치가 이뤄지기 전 공격을 성공시킬 수 있음을 의미한다. 특히 특정 개인의 언어 습관을 완벽히 모방한 딥페이크 공격을 수행함으로써 피싱 성공률을 극대화한다.</p> <p contents-hash="43e8022d6334811893c27282921371be2dc50b3c4caf3f6f45e9c915ca88da92" dmcf-pid="PkeHgYZvEj" dmcf-ptype="general">이러한 공격은 금융 시장에 즉각적인 충격을 준다. ‘서킷브레이커’와 ‘JP모건’ 키워드는 AI 해킹으로 인한 대규모 자산 탈취나 시장 조작이 발생했을 때 나타날 수 있는 경제적 혼란을 상징한다. 특히 가상자산 거래소(업비트, 빗썸)를 겨냥한 북한 등의 국가 배후 해킹 조직들이 AI를 적극 도입하면서 개인의 재산권뿐만 아니라 국가 금융 인프라의 신뢰도가 송두리째 흔들리는 결과를 초래한다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="035f99846a4d190e513201fb5e1aebeb06b87cb4fdb52f72e35b75bf2022c89e" dmcf-pid="QEdXaG5TsN" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/11/552815-KkymUii/20260511153202333ldru.jpg" data-org-width="1000" dmcf-mid="KzJtc53Grm" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/11/552815-KkymUii/20260511153202333ldru.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> ▲AI 해킹과 AI 보안에 대한 빅데이터 감성 연관어[출처: 인사이트케이] </figcaption> </figure> <div contents-hash="52f8d5d1df84b28838ec57c2d5b731367900c691a77784a702189f25bdeb89b1" dmcf-pid="xDJZNH1yDa" dmcf-ptype="general"> <br>창이 날카로워지면 방패 역시 두꺼워져야 한다. AI 보안은 공격자의 논리를 역이용하여 방어의 자동화와 고도화를 꾀하는 기술적 대응 체계다. AI 보안은 단순히 악성 코드를 차단하는 것을 넘어, 네트워크 전체의 ‘흐름’을 실시간으로 감시한다. 빅데이터 연관어에서 ‘에이전트’, ‘시스템’, ‘교육’이 강조된 이유는 AI 보안 요원(Agent)이 시스템 내 상주하며 정상적인 사용자 패턴을 학습하고, 이와 미세하게 다른 비정상 징후를 즉각 감지해내기 때문이다. 초당 수백만 건의 트래픽 데이터 속에서 공격의 실마리를 찾아내는 정교한 작업이다. </div> <p contents-hash="a8a1dfc65eed7dee2932e672870992d8a8cd3fb863aba96f632a65170380065c" dmcf-pid="yqXi0dLxDg" dmcf-ptype="general">성공적인 AI 보안 체계 구축은 기업의 ‘영업이익’과 ‘회사’ 가치 제고로 직결된다. 보안 사고로 인한 천문학적 비용 발생을 사전에 차단함으로써 경영 안정성을 확보할 수 있다. 또한, ‘콘텐츠’와 ‘크리에이터’ 연관어가 보여주듯, 지식 재산권(IP)이 핵심 자산인 현대 산업 구조에서 AI 보안은 창의적 자산이 도용되거나 변조되는 것을 막는 수호자 역할을 한다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="e21651771c3923bd32457b5621c873aee27ee88e83a90ecdda6e371f13ca46e2" dmcf-pid="WBZnpJoMro" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/11/552815-KkymUii/20260511153203884ahzp.jpg" data-org-width="347" dmcf-mid="9zHJ3enQOr" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/11/552815-KkymUii/20260511153203884ahzp.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> ▲배종찬 연구소장 [출처: 인사이트케이] </figcaption> </figure> <div contents-hash="a928d128123cf93adc7baf84b942ba0da14f5db34b91c381594331fcf6d28eac" dmcf-pid="YWwbhq9UOL" dmcf-ptype="general"> 최근 등장한 ‘미토스 AI’는 보안 전문가들 사이에서 공포의 대상이 되고 있다. 이 AI는 스스로 방어 시스템의 로직을 파악하고 이를 우회하는 ‘적대적 공격(Adversarial Attack)’ 기능을 갖추고 있다. AI 보안 시스템이 99%의 위협을 걸러내더라도, 미토스 AI와 같은 변칙적인 1%를 잡아내기 위해서는 인간 전문가의 직관과 하드웨어 기반의 물리적 보안 정책이 결합된 ‘하이브리드 보안 체계’가 필수적이다. 기술적 자만심이 가장 큰 보안 취약점이 될 수 있음을 미토스 AI 사례는 경고하고 있다. ‘미국’과 ‘시장’ 키워드에서 볼 수 있듯이, 보안은 이제 개별 기업의 문제를 넘어 글로벌 공급망과 동맹의 문제다. 공격형 AI의 개발을 규제하고 보안 위협 데이터를 국가 간 실시간으로 공유하는 지능형 보안 네트워크가 구축되어야만 AI 해킹의 파고를 넘을 수 있다. </div> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 보안뉴스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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