AI 해커의 등장, AI로 막는다!! 서비스 기획자를 위한 AI 보안 가이드를 작성해봤습니다

🤖 AI 해커 vs AI 보안: 창과 방패의 전쟁

최근 AI가 생성한 가짜뉴스와 보안 위협을 다룬 기사를 보셨나요? AI가 고도화되면서 이를 악용한 ‘AI 해커’가 새로운 위협으로 떠오르고 있습니다.

이들은 AI를 이용해 인간이 식별하기 어려운 정교한 피싱 메일을 대량 생성하고, 코드의 취약점을 순식간에 찾아내며, 보안 시스템을 우회하는 변종 악성코드를 실시간으로 만들어냅니다.

과거의 ‘룰 기반’ 보안(예: 알려진 바이러스 서명만 차단하는 백신)은 이제 한계에 부딪혔습니다. AI라는 창을 막을 수 있는 것은 결국 AI라는 방패뿐입니다. ‘AI 대 AI’의 보안 전쟁이 시작된 것이죠.

그렇다면 서비스 기획자의 관점에서, 이러한 AI 해킹을 막기 위해 어떤 기술을 이해하고 서비스를 어떻게 기획해야 이런 AI해킹의 위협에서 안전할까요?

우선, 방패가 되는 AI 기술을 이해해야 합니다. 현재 보안 업계는 ‘예측’과 ‘자동화’를 키워드로 AI(머신러닝)를 적극 활용하고 있습니다.

‘평소와 다름’을 감지하다: 이상 징후 탐지 (Anomaly Detection)
AI 보안의 핵심입니다. AI가 먼저 우리 서비스의 ‘정상 상태’를 학습합니다. 이 정상 범주에서 벗어나는 미세한 ‘이상 징후'(예: 새벽 3시 해외 IP 로그인 시도)를 즉시 포착해 차단합니다. UEBA(사용자 행위 분석)가 대표적입니다.
‘공격’을 예측하다: AI 위협 인텔리전스 (Threat Intelligence)
전 세계의 수많은 공격 데이터를 AI가 실시간 분석하여, 새로운 공격 패턴을 ‘예측’합니다. 우리 시스템에 공격이 도달하기 전에 미리 방어 규칙을 업데이트할 수 있습니다.
‘서명’이 아닌 ‘행위’를 잡다: 지능형 엔드포인트 보호 (EDR)
기존 백신은 ‘지명수배 명단’에 있는 바이러스만 잡지만, EDR은 프로그램의 ‘행위’ 자체를 AI가 감시합니다. “명단에 없지만 랜섬웨어처럼 행동하네?”라고 판단하고 즉시 차단합니다.
‘탐지’에서 ‘자동 대응’까지: 보안 자동화 (SOAR)
AI가 “해킹 의심 계정 발견!”이라고 알리는 순간, SOAR가 1초 만에 [계정 잠금 → IP 차단 → 보안팀 알림]을 자동으로 실행합니다. 사람과는 비교할 수 없는 속도입니다.

기술은 도구일 뿐, 이 도구를 서비스에 어떻게 녹여낼지 기획하는 것이 우리의 역할입니다.

“Security by Design”: 보안은 ‘추가 기능’이 아니다
서비스 기획 첫 단계부터 보안을 핵심 요구사항으로 포함해야 합니다.
- 나쁜 기획: “로그인 페이지를 만든다.”
- 좋은 기획: “로그인 시, AI(UEBA)와 연동하여 ‘의심스러운 로그인’이 감지되면, 사용자에게 추가 인증(2FA)을 강제하는 시나리오를 적용한다.”
“Frictionless Security”: ‘보이지 않는’ 강력한 보안
보안은 사용자를 불편하게 만듭니다. AI를 활용해 사용자가 보안을 느끼지 못하게 만들어야 합니다. (예: 단순 캡차 대신, 마우스 움직임 등 ‘행동 바이오메트릭스’로 봇과 사람을 구분)
“AI 모델 자체의 보안”: 우리의 AI를 지키는 일
만약 우리 서비스가 AI를 사용한다면, AI 모델 자체가 공격 대상이 됩니다. ‘데이터 오염(Data Poisoning)’ 공격이나 ‘모델 회피(Evasion)’ 공격을 방어할 수 있도록 기획해야 합니다.
“제로 트러스트 (Zero Trust)”: 아무도 믿지 마라
“내부망은 안전하다”는 가정은 버려야 합니다. “모든 접근은 잠재적 위협이다”라는 원칙 하에, ‘최소 권한의 원칙'(예: CS 담당자는 카드번호를 못 보게 마스킹)을 촘촘하게 설계해야 합니다.