[제25회 심층 칼럼] 지능형 위협의 진화: 생성형 AI 기반 사이버 공격과 자율 방어 체계의 격돌

인공지능의 발전은 보안 생태계에 양날의 검이 되었습니다. 과거의 사이버 공격이 고정된 패턴이나 무차별 대입 방식에 의존했다면, 2026년의 공격은 대규모 언어 모델(LLM)을 통해 개별 타겟에 맞춤화된 심리적 기저를 파고들거나, 실시간으로 코드 구조를 변경하며 백신을 회피합니다. 이에 대응하기 위해 보안 진영 역시 인간의 개입 없이 스스로 위협을 사냥(Threat Hunting)하는 자율형 보안 에이전트 아키텍처를 도입하고 있습니다.

1. 공격의 지능화: LLM 기반 사회 공학적 공격과 다형성 멀웨어

생성형 AI는 사이버 범죄의 진입 장벽을 낮추는 동시에 그 정밀도를 비약적으로 높였습니다.

• 초정밀 피싱 (Hyper-Personalized Phishing): AI가 타겟의 SNS 활동, 이메일 어투, 관심사를 학습하여 실제 지인과 구별할 수 없는 수준의 맞춤형 메시지를 생성합니다. 이는 기존의 키워드 기반 필터링을 완벽하게 무력화합니다.
• AI 생성 다형성 코드 (Polymorphic Code): LLM이 악성 코드의 기능은 유지하면서 그 형태와 서명을 실시간으로 변조하여 시그니처 기반 탐지 시스템을 회피합니다.

2. 방어의 자율화: 자율형 위협 사냥(Autonomous Threat Hunting)

지능형 공격에 맞서기 위해 현대의 보안 시스템은 SOAR(보안 오케스트레이션, 대응 및 자동화) 단계를 넘어, 스스로 가설을 세우고 검증하는 에이전트 구조로 진화했습니다.

3. 지능형 방어 아키텍처: 그래프 신경망(GNN)을 이용한 관계 분석

2026년 보안 AI의 핵심 기술 중 하나는 그래프 신경망(GNN)입니다. 개별 파일이나 로그를 단편적으로 보지 않고, 시스템 전체의 연결 고리를 하나의 거대한 그래프로 인식합니다.

공격자가 계정을 탈취하고 내부 망에서 이동(Lateral Movement)하는 경로는 그래프 상에서 '부자연스러운 연결'로 나타납니다. GNN 기반 보안 AI는 수조 개의 연결점 중에서 아주 미세한 이상 징후를 높은 정확도로 포착해 냅니다.

4. RLHF를 활용한 보안 모델 최적화

보안 전용 LLM들은 인간 피드백 기반 강화학습(RLHF)을 통해 정교화됩니다. 실제 화이트해커들의 공격 시나리오와 대응 전략을 학습 데이터로 사용하여, 모델이 최신 제로데이(Zero-day) 취약점에 대해서도 창의적인 방어 기법을 제시할 수 있도록 훈련합니다.

결론: 지능 대 지능, 보안의 패러다임 시프트

이제 사이버 보안은 '도구의 싸움'이 아닌 '지능의 속도 싸움'이 되었습니다. 공격하는 AI와 막아내는 AI가 서로의 패를 읽으며 실시간으로 진화하는 이 격전지에서, 승패는 누가 더 강건하고 자율적인 아키텍처를 구축하느냐에 달려 있습니다.