현대 사이버 공격은 기계 속도로 진행되지만, 대부분의 조직이 수십 년간 의존해온 보안 도구들은 이러한 현실에 맞게 설계되지 않았습니다.
랜섬웨어는 몇 분 만에 배포되고, 수평 이동은 네트워크 전반에 걸쳐 탐지되지 않은 채 이루어지며, 위협 행위자들은 이제 자동화를 활용해 인간 분석가가 대응하기 전에 공격을 대규모로 확장합니다. 이러한 도구들은 위협이 더 느리고, 알려진 패턴으로 분류하기 쉬웠던 과거에 맞춰 개발되었습니다.
사이버 보안 분야의 AI의 등장은 보안 팀의 역량을 변화시켰지만, AI 기반 사이버 보안과 기존 보안 도구의 실제 차이를 이해하려면 각각이 내부적으로 어떻게 작동하는지 면밀히 살펴볼 필요가 있습니다.
기존 도구는 규칙과 알려진 시그니처에 기반해 동작하는 반면, AI 기반 도구는 학습하고, 적응하며, 수동 프로세스가 따라갈 수 없는 속도와 규모로 대응합니다.
이 글에서는 기존 보안 도구의 작동 방식, 현대 공격 패턴에 대한 한계, AI 기반 보안이 이러한 격차를 어떻게 해소하는지, 그리고 복잡성이 증가하는 환경에서 위협을 관리하는 보안 운영 팀에 이러한 변화가 실제로 어떤 의미를 가지는지 다룹니다.
기존 보안 도구는 어떻게 작동하는가?
기존 보안 도구는 위협이 어떻게 보이는지 정의하고, 시스템이 해당 정의와 일치하는 모든 것을 탐지하는 단순한 전제에 기반해 설계되었습니다.
기존 보안 도구의 주요 범주는 다음과 같습니다:
- 방화벽: 미리 정의된 규칙에 따라 네트워크 환경 내외로 들어오고 나가는 트래픽을 제어합니다.
- 시그니처 기반 안티바이러스: 정기적으로 업데이트되는 위협 데이터베이스에 저장된 알려진 악성코드 시그니처와 일치하는 패턴을 파일 및 프로세스에서 검사합니다.
- IDS/IPS: 네트워크 트래픽을 실시간으로 모니터링하여 인지된 공격 시그니처와 일치하는 의심스러운 활동을 탐지하며, IPS는 탐지된 위협을 적극적으로 차단하는 기능이 추가됩니다.
- 레거시 SIEM: 환경 전반의 로그 데이터를 집계하고, 이벤트를 상관 분석하며, 미리 정의된 규칙이나 임계값과 일치하는 활동이 발생하면 경고를 발생시킵니다.
이들 모두는 규칙 기반 또는 시그니처 매칭 논리에 따라 동작하며, 관찰된 활동을 알려진 위협 패턴 데이터베이스와 비교하여 위협을 탐지합니다.
이러한 도구들은 특정 영역에서 여전히 실질적인 가치를 제공합니다. 알려진 위협에 대해 예측 가능하고 일관된 보호를 제공하며, 오랜 경험을 가진 보안 팀이 잘 이해하고 있습니다. 또한 컴플라이언스 프레임워크와 밀접하게 연계되어 있어 조직이 감사 및 규제 요건을 충족하기 용이합니다.
복잡성이 낮거나 위협 표면이 명확하게 정의된 환경에서는 초기 설정과 운영 부담이 더 고도화된 플랫폼에 비해 상대적으로 관리하기 쉽습니다.
기존 보안 도구의 한계
기존 보안 도구는 설계된 범위 내에서는 잘 동작하지만, 현대의 공격 환경은 이미 그 범위를 훨씬 넘어섰습니다. 이러한 변화는 보안 태세에 격차를 만들며, 사이버 공격자는 이를 적극적으로 악용합니다.
기존 보안 도구의 주요 한계는 다음과 같습니다:
- 알려지지 않은 위협: 시그니처 기반 탐지는 제로데이 취약점과 새로운 악성코드를 탐지하지 못합니다. 위협이 데이터베이스에 등록되어 있지 않으면 시그니처가 없어 탐지 및 경고가 발생하지 않습니다. 새로운 기법을 개발하거나 기존 악성코드를 변형하는 공격자는 시그니처 기반 도구에만 의존하는 환경을 탐지되지 않은 채로 이동할 수 있습니다.
- 경고 피로도: 규칙 기반 시스템은 대량의 경고를 생성하며, 이 중 상당수가 오탐입니다. 보안 팀은 실제로는 무해한 활동을 조사하는 데 많은 시간을 소모하게 되어, 진짜 위협에 대한 주의가 분산되고 전체 대응 속도가 저하됩니다.
- 속도 격차: 수동 조사 및 대응 워크플로우는 현대 공격 속도를 따라갈 수 없습니다. 랜섬웨어는 실행 직후 몇 분 만에 주요 시스템을 암호화할 수 있고, 수평 이동은 분석가가 첫 번째 경고를 분류하기도 전에 네트워크 전반으로 확산될 수 있습니다. 탐지와 대응 사이의 시간 동안 가장 큰 피해가 발생합니다.
- 분리된 가시성: 대부분의 기존 도구는 서로 독립적으로 동작하여, 클라우드, 엔드포인트, 아이덴티티, 네트워크 환경 전반에 블라인드 스팟을 만듭니다. 통합된 뷰가 없으면 보안 팀은 불완전한 데이터로 작업하게 되고, 여러 환경을 이동하는 위협은 더 오랜 시간 탐지되지 않을 수 있습니다.
AI 기반 사이버 보안은 어떻게 작동하는가?
기존 도구가 알려진 위협 시그니처와 활동을 비교하는 방식과 달리, AI 기반 보안은 다르게 작동합니다. 머신러닝, 행위 분석, 자동화를 결합해 실시간으로 의심스러운 패턴을 탐지하고, 위협 및 피해 확산 전에 자동화된 대응을 트리거합니다.
AI 기반 도구는 비정상적인 활동을 알려진 위협 데이터베이스와 비교하는 대신, 환경 전반에서 정상 상태가 무엇인지 학습하고 그 기준에서 벗어난 활동을 탐지하여, 보안 운영을 반응적 탐지에서 선제적 방어로 전환합니다.
이를 가능하게 하는 핵심 역량은 다음과 같습니다:
- 행위 분석 및 이상 탐지: 시그니처에 의존하는 대신, AI 모델은 정상 활동의 기준선을 설정하고 잠재적 위협을 나타내는 편차를 탐지합니다. 이를 통해 시그니처 기반 도구가 전혀 탐지하지 못하는 새로운 악성코드, 내부자 위협, 파일리스 공격까지 포착할 수 있습니다.
- 지속적 학습: AI 모델은 환경에서 더 많은 데이터를 처리할수록 시간이 지남에 따라 개선됩니다. 수동 업데이트가 필요한 규칙 기반 시스템과 달리, AI 기반 도구는 공격 패턴과 정상 행위가 변화함에 따라 자동으로 적응합니다.
- 자동화된 분류 및 대응: 위협이 탐지되면, AI 기반 플랫폼은 분석가의 개입 없이 자동으로 우선순위를 지정하고, 조사하며, 대응을 시작할 수 있습니다. 이는 평균 대응 시간(MTTR)을 크게 단축시키며, 공격이 기계 속도로 진행될 때 가장 중요한 요소입니다.
- 다양한 소스 데이터 상관 분석: AI 기반 보안은 엔드포인트, 클라우드 환경, 아이덴티티 시스템, 네트워크 전반의 데이터를 통합된 뷰로 수집 및 상관 분석합니다. 이는 기존 보안 아키텍처의 가시성 분리 문제를 해소하고, 보안 팀이 위협의 범위와 근원을 이해하는 데 필요한 전체 맥락을 제공합니다.
AI 기반 사이버 보안 vs. 기존 보안 도구: 주요 차이점
아래 표는 AI와 기존 사이버 보안의 차이점, 그리고 레거시 접근 방식의 한계가 가장 두드러지는 지점을 보여줍니다:
| 기준 | 기존 보안 도구 | AI 기반 보안 도구 |
| 위협 탐지 방식 | 알려진 위협 데이터베이스에 대한 시그니처 및 규칙 기반 매칭 | 설정된 기준선에서 벗어난 행위를 식별하는 행위 기반 머신러닝 |
| 알려지지 않은 위협 / 제로데이 탐지 | 데이터베이스에 시그니처가 있는 위협에 한정 | 이전에 노출된 적이 없어도 비정상 행위 기반으로 새로운 위협에 효과적 |
| 대응 속도 | 수동 조사 및 대응 워크플로우로 수 시간 소요 가능 | 기계 속도로 동작하는 자동화된 분류 및 대응 |
| 오탐률 | 규칙 기반 시스템에서 대량의 경고 노이즈 발생 | 맥락 분석을 통한 실제 위협 중심의 낮은 노이즈 |
| 적응성 / 시간 경과에 따른 학습 | 최신 상태 유지를 위해 수동 규칙 및 시그니처 업데이트 필요 | 환경에서 새로운 데이터를 처리하며 지속적으로 개선 |
| 환경 간 가시성 | 네트워크, 엔드포인트, 클라우드 간 제한된 가시성의 분리된 도구 | 엔드포인트, 클라우드, 아이덴티티, 네트워크를 단일 뷰로 통합 상관 분석 |
| 분석가 업무 부담 | 대량의 경고로 인해 수동 분류 및 조사에 많은 시간 소요 | 자동화된 우선순위 지정으로 업무 부담 감소, 분석가는 실제 위협에 집중 |
SentinelOne의 AI 기반 보안 접근 방식
SentinelOne은 기존 아키텍처에 추가하는 계층이 아닌, 네이티브 역량으로 AI를 제공하는 AI 사이버 보안 기업입니다.
Singularity Platform은 엔터프라이즈 전반에서 위협을 자율적으로 탐지 및 대응하도록 설계되어, 기존 보안 도구 사용 시 발생하는 속도 및 가시성 격차를 해소합니다.
Purple AI는 플랫폼에 직접 내장된 지능형 분석가 역할을 합니다. 보안 스택 전반의 네이티브 및 서드파티 데이터를 분석하고, 자연어 질문을 위협 헌팅 쿼리로 변환하며, 조사 과정에서 증거를 자동으로 수집 및 종합하여 명확하고 설명 가능한 보고서를 생성합니다.
Purple AI를 사용하는 보안 팀은 위협을 63% 더 빠르게 식별하고, 55% 더 빠르게 조치할 수 있으며, 추가 인력 없이도 가능합니다.
Singularity Cloud Native Security는 Offensive Security Engine™과 Verified Exploit Paths™를 통해 선제적 접근 방식을 제공합니다. 위협이 경고를 발생시키기를 기다리는 대신, 클라우드 인프라에 대해 무해한 공격을 지속적으로 시뮬레이션하여 실제로 악용 가능한 취약점을 식별하고 오탐을 제거합니다. 보안 팀은 이론적 위험을 검증하는 데 시간을 소모하지 않고 즉시 조치할 수 있는 증거 기반 결과를 얻을 수 있습니다.
Singularity XDR은 엔드포인트, 클라우드 워크로드, 아이덴티티 시스템의 데이터를 단일 통합 뷰로 상관 분석하여, 분석가가 분리된 도구를 오가며 작업하지 않고도 전체 환경의 인시던트 맥락을 완벽하게 파악할 수 있도록 지원합니다.
데모 예약을 통해 SentinelOne의 AI 기반 플랫폼이 보안 운영을 어떻게 강화할 수 있는지 확인해 보십시오.
자주 묻는 질문
기존 보안 도구는 미리 정의된 규칙과 알려진 위협 시그니처에 의존하여 악성 활동을 탐지합니다. 즉, 이미 인식하도록 프로그래밍된 것만 탐지할 수 있습니다.
AI 기반 사이버 보안은 머신러닝과 행위 분석을 활용하여 정상 활동에서 벗어난 이상 징후를 기반으로 위협을 식별하며, 이전에 관찰되지 않은 위협도 탐지할 수 있습니다. 핵심 차이점은 반응적 탐지와 지속적·적응형 방어입니다.
네, 가능합니다. AI 기반 보안 도구는 알려진 시그니처와의 일치가 아니라 행위를 분석하므로, 익스플로잇에 대한 사전 지식이 없어도 제로데이 공격을 탐지할 수 있습니다. 프로세스나 사용자가 설정된 기준선에서 벗어난 행동을 하면 시스템이 이를 탐지합니다.
기존 시그니처 기반 도구는 알려진 패턴이 없으면 경고를 생성할 수 없습니다.
완전히 그렇지는 않습니다. AI 기반 도구는 기존 도구가 남긴 격차를 해소하지만, 둘 다 성숙한 보안 프로그램에서 각각의 고유한 역할을 수행합니다.
AI 기반 도구는 알려지지 않은 위협 탐지, 자동화된 대응, 대규모 환경 간 가시성을 처리합니다. 반면, 기존 도구는 알려진 위협에 대한 신뢰할 수 있는 보호, 규제 준수 지원, 네트워크 경계 제어를 제공합니다.
대부분의 조직은 두 가지를 모두 사용하며, 규칙 기반 시스템이 부족한 부분을 AI로 보완하여 범위를 확장합니다.
기존 규칙 기반 시스템은 많은 양의 경고를 생성하며, 이 중 상당수가 오탐으로 분석가가 일일이 분류해야 합니다. AI는 다음과 같은 방식으로 경고 피로도를 줄입니다:
- 여러 소스의 데이터를 상관 분석하여 의미 있는 패턴을 도출
- 노이즈와 오탐을 필터링
- 실제 위험 수준에 따라 경고 우선순위 지정
- 분류 작업을 자동화하여 분석가가 분류에 소요하는 시간을 줄이고 대응에 더 집중할 수 있도록 지원
행위 기반 AI는 사용자, 디바이스, 시스템 전반의 정상 활동 기준선을 설정한 후, 해당 기준선에서 벗어나는 이상 징후를 잠재적 위협으로 식별하는 머신러닝 모델을 의미합니다.
행위 기반 AI는 알려진 악성 시그니처를 탐지하는 대신, 사용자가 평소와 다른 범위의 파일에 접근하거나 프로세스가 예기치 않은 네트워크 호출을 수행하는 등 비정상적인 패턴을 탐지합니다. 이 방식은 내부자 위협, 새로운 악성코드, 시그니처가 남지 않는 파일리스 공격에 특히 효과적입니다.
