AI가 IT 보안 관행에 미치는 영향에 대한 이해
AI를 IT 보안 관행에 통합하면 새로운 기회와 도전 과제가 동시에 등장합니다. 몇 가지 기술을 적용할 수는 있지만, AI가 글로벌 위협 환경에 미치는 영향과 사이버 보안과의 결합 방식을
깊이 이해하는 것이 중요합니다. 이를 위해서는 양파의 껍질을 한 겹씩 벗겨내듯, 단계적으로 통찰을 넓혀가야 합니다.
IT 보안 감사에 AI를 사용할 때의 기회와 과제
AI는 IT 보안 감사에서 양날의 검과 같습니다. 한편으로는 새로운 기술로 인해 발생하는
다양한 위협을 탐지하고 해결하는 강력한 도구를 제공하지만, 동시에 새로운 도전 과제도
수반합니다. AI는 방대한 양의 데이터를 몇 초 만에 필터링, 분류, 분석(실시간)하여
트렌드에서 정보를 추출하고 사람이 놓칠 수 있는 이상 징후를 식별하거나 불규칙성을
예측할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 잠재적인 보안 위협이 실제 사고로 발전하기 전에
선제적으로 대응할 수 있습니다.
그러나 AI가 보안 방어 능력을 향상시키는 만큼, 공격자 역시 이를 활용해 더 정교한 공격을
수행할 수 있습니다. 영국 국가 사이버 보안 센터(NCSC)는 **“AI가 단기 및 중기적으로 사이버 공격의 규모와 영향을 거의 확실하게 증가시킬 것”**이라고 경고합니다. 이러한 실질적이고 임박한 위협을 고려할 때, 내부 감사 기능은 사후 대응 중심에서 사전 예방적 접근 방식으로 전환해야 합니다. AI를 예측 분석에 적극 활용하고, 포괄적인 위험 평가를 개발 및 강화함으로써 조직의 보안 태세를 더욱 견고하게 구축해야 합니다.
최근 통계는 AI가 사이버 보안의 패러다임을 어떻게 변화시키고 있는지를 명확히 보여줍니다. Deep Instinct의 ‘보안 전문가의 목소리’ 보고서에 따르면, 보안 전문가의 75%가 지난 12개월 동안 사이버 공격이 증가했다고 응답했으며, 그중 85%는 생성형 AI가 주요 원인이라고
지목했습니다.
또한
ZipDo에 따르면, 사이버 보안 전문가의 95%가 AI를 효과적인 위협 대응을 위한 필수 요소로 인식하고 있습니다. 이는 AI가 보안 환경에서 위협이자 필수적인
방어 도구로 자리 잡고 있음을 시사합니다.
AI 기반 보안 트렌드에 대한 필수 감사 기술 및 전문 지식
AI가 보안 환경에서 가져오는 위협에 효과적으로 대응하려면, 내부 감사 부서가 AI에 대한
경험과 전문성을 강화하고, 이를 통해 AI 기반 위협의 영향을 전략적으로 평가 및 대응할 수
있어야 합니다. 주요 중점 분야는 다음과 같습니다:
- 사이버 보안에서 AI 기술과 그 응용을 이해하는 것은 매우 중요합니다!
- 데이터 분석 및 머신 러닝의 기초.
- AI를 구현할 때 필요한 윤리적 고려 사항과 거버넌스 프레임워크.
- AI 기반 시스템에 대한 위험 평가 방법론.
내부 감사 전문가는 이러한 기술을 숙달하거나, 최소한 금융 소프트웨어를 다루는 것처럼
AI에 대한 기본적인 이해를 갖춤으로써 AI 위험 평가 및 완화 과정에서 전략적 파트너 역할을 할 수 있습니다. 이를 통해 조직이 지능형 위협에 효과적으로 대응하고 회복력을 유지할 수
있도록 지원할 수 있습니다.
