Compliance9월 04, 2024

AI 시대의 내부 감사로 IT 보안 탐색하기

디지털 세상이 빠르게 변화하고 있지만, 최근 변화의 흐름은 조금 다르게 느껴집니다.
바로 인공지능(AI)의 영향 때문입니다. 이에 따라 글로벌 기업들은 AI, IT 보안, 그리고
내부 감사의 연계성과 통합에 더욱 집중하고 있습니다.

조금 다른 시각으로 생각해 볼까요? 조직의 사이버 보안을 체스 게임에 비유해 보겠습니다. 예전에는 인간 플레이어(IT 보안팀)가 모든 체스 말을 움직이며 전략을 세웠습니다.
하지만 이제 AI가 우리의 일상에 깊숙이 자리 잡으며 더욱 쉽게 접근할 수 있는 환경이
되었습니다. 그 결과, 그랜드마스터 수준의 AI 플레이어가 체스판 양쪽을 모두 차지한 상황을 상상해 볼 수 있습니다. 인간과 달리 AI는 수백만 개의 수를 단 몇 초 만에 분석하며,
인간이 미처 감지하지 못하는 위협과 기회를 더 넓고 깊은 범위에서 예측할 수 있습니다.

AI가 사이버 보안 환경을 변화시키면서, 이제 우리는 위험을 효과적으로 관리하고 새로운
기회를 활용하기 위해 내부 감사 전략을 재정비할 필요가 있습니다. 이를 위해서는 방어적
접근과 공격적 접근을 모두 고려하는 균형 잡힌 시각이 필수적입니다. 체스 게임을 떠올려
보면, 판의 구조, 전략, 그리고 플레이어의 움직임이 실시간으로 변화하고 이에 적응해야
한다는 점에서 사이버 보안 환경과 유사합니다. 내부 감사 역시 이러한 변화에 발맞춰 보다
유연하고 기민한 전략으로 대응할 수 있어야 합니다.

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:

  1. 사이버 보안에서 AI 기술과 그 응용을 이해하는 것은 매우 중요합니다!
  2. 데이터 분석 및 머신 러닝의 기초.
  3. AI를 구현할 때 필요한 윤리적 고려 사항과 거버넌스 프레임워크.
  4. 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.

강력하고 통합된 IT 보안 감사를 위한 AI 도구 활용

사이버 위협이 점점 복잡해지면서 IT 보안 감사에서 AI 도구의 활용이 더욱 중요해지고
있습니다. 고급 AI 기술마다 해결해야 할 과제가 있지만, 이를 효과적으로 적용하면
감사 절차의 효율성과 정확성을 혁신적으로 개선할 수 있는 가능성도 열립니다.

IT 보안 감사를 위한 AI의 기회와 과제

AI 도구는 IT 보안 감사 프로세스를 혁신하는 데 여러 가지 기회를 제공합니다.
이에는 다음과 같은 내용이 포함됩니다:

  1. 향상된 데이터 분석: AI는 대량의 데이터를 빠르게 처리하고 분석하여 보안 위험을
    나타낼 수 있는 다양한 패턴과 불규칙성을 감사 팀에 제공할 수 있습니다.
  2. 실시간 모니터링: AI 기반 시스템은 네트워크 트래픽과 사용자 행동을 지속적으로
    모니터링하여 의심스러운 활동에 대한 즉각적인 경고를 제공할 수 있습니다.
  3. 예측 분석: AI는 과거 데이터와 현재 추세를 분석하여 미래의 잠재적인 보안 위협을
    예측함으로써 기업이 선제적인 조치를 취할 수 있도록 지원합니다.
  4. 일상적인 작업 자동화: AI는 시간이 많이 걸리고 반복적인 작업을 자동화하여
    감사 담당자가 보다 복잡하고 전략적인 문제에 집중할 수 있게 해줍니다.

하지만 AI는 새로운 도전 과제를 가져올 수도 있기 때문에 위험이 없는 것은 아닙니다:

  1. 데이터 프라이버시 문제: AI를 사용하려면 대량의 데이터에 액세스해야 하므로
    데이터 프라이버시 및 GDPR과 같은 규정 준수에 대한 의문이 제기됩니다.
  2. 기술 격차: 조직은 전통적인 감사 절차와 혁신적인 AI 기술을 결합할 수 있는 주제별
    전문가 부족으로 인해 기술 격차에 직면하여 최신 감사 수요에 대응하는 데 어려움을
    겪고 있습니다.
  3. 통역 능력: 감사인은 AI 모델을 해석하는 데 어려움을 자주 겪으며, 이는 AI 기반 감사에서 투명성과 책임성에 대한 심각한 우려를 불러일으켜 감사 프로세스에 대한 신뢰를
    약화시킬 수 있습니다.
  4. AI 시스템의 편향성: 제대로 설계하고 모니터링하지 않으면 AI 시스템은 학습 데이터에
    존재하는 편견을 영속화하거나 증폭시킬 수 있습니다.

이러한 큰 시스템적 과제에도 불구하고 각 기업은 자체 교육 프로그램에 투자하고
강력한 거버넌스 프레임워크를 구축하며 투명한 AI 프로세스를 보장해야 할 의무가 있습니다.

내부 감사와 IT 보안을 통합하여 AI 리스크를
완화하기 위한 모범 사례

AI가 IT 보안에 점점 더 필수적인 요소가 되면서 내부 감사와 IT 보안 기능 간의 연계가
그 어느 때보다 중요해졌습니다. 다음은 효과적인 통합을 위한 몇 가지 모범 사례입니다:

  1. 위험 평가: 좋은 출발점은 내부 감사와 IT 보안이 협력하여 AI와 관련된 위험을 식별하고 평가하는 것입니다. 이를 통해 조직 내 위험 환경에 대한 포괄적인 이해를 보장할 수
    있습니다.
  2. 지속적인 모니터링 및 감사: AI 기반 기술을 통해 IT시스템을 지속적으로 모니터링하고
    내부 또는 외부 보안 침해를 나타낼 수 있는 이상 징후를 실시간으로 감지할 수 있어야
    합니다.
  3. 기술 개발: 내부 감사팀과 IT 보안팀의 AI 및 데이터 분석 기술을 향상시키기 위한
    교육 프로그램에 투자하세요.
  4. 윤리적 AI 프레임워크: AI의 윤리적 사용과 관련된 기대치와 책임(예: 편견, 투명성, 책임)을 설명하는 프레임워크를 조직에 설계합니다.
  5. 정기적인 소통: 내부 감사팀과 IT 보안팀 간에 정기적인 커뮤니케이션 채널을 구축하여 인사이트를 공유하고, 새로운 위협에 대해 논의하고, 대응 전략을 조율하세요.
  6. 거버넌스 구조: AI 관련 이니셔티브에 대한 역할, 책임, 의사 결정 프로세스를 정의하는
    명확한 거버넌스 구조를 구축하세요.
  7. 타사 위험 관리: AI 위험 평가를 타사 공급업체 및 파트너로 확장하여 전체 에코시스템이 강력한 보안 표준을 준수하도록 합니다.

내부 감사와 IT 보안의 통합을 간소화하고 AI 위험을 효과적으로 줄이기 위해 기업은
위험 평가부터 보고까지 전체 감사 프로세스를 관리할 수 있는 종합적인 플랫폼을 제공하는 팀메이트+ 감사솔루션과 같은 고급 솔루션을 활용할 수 있습니다. 팀메이트+는 단순 업무를
자동화하는 동시에 내부 감사팀과 IT 보안팀 간의 고급 위험 평가 및 협업을 지원합니다.

모범 사례를 구현함으로써 조직은 내부 감사와 IT 보안 간의 강력한 협업을 촉진하여
AI 관련 위험을 최소화하고 AI 기술의 이점을 강화할 수 있습니다. AI 통합에 대한 전략적
접근 방식을 채택하여 내부 감사 부서와 IT 보안 부서 모두 AI로 인한 복잡한 위협과
기회 환경을 효과적으로 관리할 수 있는 적절한 도구, 기술 및 프로세스를 확보하는 것이
필수적입니다.

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결론

IT 보안 및 내부 감사 프로세스에 AI를 통합하는 것은 중요한 기회와 도전 과제를 동시에
제시합니다. 앞서 체스에 비유한 것처럼, AI의 도입으로 게임의 판도가 근본적으로
바뀌었습니다. 국가 사이버 보안 센터는 2025년 이후에는 소셜 엔지니어링을 위한 딥페이크, AI 기반 멀웨어, 자동화된 해킹 등 AI로 인해 “더욱 정교한 소셜 엔지니어링 공격”과
“소셜 엔지니어링의 상당한 역량 향상”을 기대할 수 있다고 경고합니다.

AI가 보안 관행에 미치는 영향을 이해하고, 강력한 감사를 위해 AI 도구를 활용하고,
통합을 위한 모범 사례를 구현함으로써 조직은 지능적인 위협의 시대를 자신 있게
헤쳐나갈 수 있습니다. 앞으로 내부 감사의 역할은 계속 진화하여 AI 기반 리스크를
관리하고 끊임없이 진화하는 사이버 위협에 맞서 기업의 복원력을 보장하는 전략적 파트너로 거듭날 것입니다. 성공의 열쇠는 복잡하고 역동적인 디지털 체스 게임에서 앞서 나가기 위해 전략을 조정하고 기술을 향상시키며 AI의 힘을 수용하는 데 있습니다.

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Scott Madenburg Headshot
Founder at ARC∙Hybrid
Scott Madenburg is a leading market advisor and subject matter expert in audit, risk, and compliance with over 20 years of experience.
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