사이버보안 팀은 더 열심히 일하거나 인력을 추가하는 것만으로는 해결할 수 없는 역량 문제에 직면해 있습니다. 위협은 사람이 추적할 수 있는 속도보다 빠르게 증가하고, 보안 경고는 분석가가 감당할 수 없는 속도로 쏟아집니다.
좋은 소식은? 많은 사람들이 기대하는 방식과는 다르지만, AI가 도움을 줄 수 있다는 점입니다.
AI는 보안 팀의 전문성을 대체하지 않지만, 그 역량을 증폭시킵니다. 기계가 데이터 중심의 반복 작업을 처리하는 동안, 보안 팀은 실제 비즈니스 판단이 필요한 전략적 사고와 복잡한 조사에 집중할 수 있습니다.
이 글에서는 AI가 사이버보안을 강화하는 10가지 실질적인 방법을 설명합니다. AI의 역할에 대해 더 깊이 알아보고 싶다면 SentinelOne의 사이버보안 인공지능 가이드를 참고하세요.
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오늘날 사이버보안에서 AI의 활용
AI는 다양한 영역에서 작동하여 조직을 안전하게 보호하며, 오늘날의 사이버보안 솔루션을 구동합니다.
- 엔드포인트 탐지 시스템은 머신러닝을 활용해 악의적인 행위 패턴을 식별합니다.
- 클라우드 네이티브 애플리케이션 보호 플랫폼은 행동 분석을 적용해 구성 변화나 무단 접근 시도를 탐지합니다.
- 차세대 SIEM 대체 솔루션은 하이브리드 네트워크 전반의 이벤트를 실시간으로 분석합니다.
AI는 또한 자율 보안 운영 센터를 지원하여, 최소한의 인적 개입으로 위협 탐지 및 대응을 처리하고, 팀이 더 큰 과제에 집중할 수 있도록 합니다.
이러한 맥락에서 AI는 머신러닝, 딥러닝, 행동 분석을 활용해 위협을 실시간으로 탐지, 예방, 대응합니다.
예를 들어, 시스템이 평소와 다른 활동을 감지하면, 예를 들어 사용자가 이례적인 시간에 민감한 데이터에 접근하거나 예상치 못한 네트워크 트래픽이 발생할 때, AI는 이를 즉시 표시하고 조치를 취합니다. 이러한 속도와 정확성은 보안 팀이 공격자보다 앞서 나가고 조직을 더 효과적으로 보호하는 데 도움이 됩니다.
사이버보안에서 AI의 10가지 주요 이점
AI는 탐지 속도를 높이고, 대응 시간을 개선하며, 복잡한 환경을 처리함으로써 기업의 방어 방식을 변화시키고 있습니다.
2025년 다양한 산업에서 확인된 이 10가지 이점은 AI가 사이버 위협 대응에 실질적인 변화를 가져오고 있음을 보여줍니다.
1. 더 빠른 위협 탐지 및 대응
공격자가 네트워크 내에서 활동 중일 때는 매분이 중요합니다.
AI는 시스템과 네트워크를 지속적으로 스캔하여, 이상 로그인이나 비정상 파일 접근과 같은 의심스러운 활동을 몇 초 만에 탐지합니다. 이는 로그를 수동으로 처리하는 데 몇 시간이 걸릴 수 있는 기존 방식보다 훨씬 빠릅니다.
위협이 확인되면 AI는 즉시 조치합니다. 피해를 최소화하기 위해 영향을 받은 장치를 격리하고, 악성 트래픽을 차단합니다. 이러한 즉각적인 대응은 최초 침해부터 격리까지의 "체류 시간"을 수주 또는 수일에서 몇 분으로 단축합니다.
2. 오탐률 감소
기존의 규칙 기반 시스템은 매일 수천 건의 경고를 생성할 수 있으며, 오탐률이 40%를 초과하는 경우도 많습니다. 실제 위협이 이러한 노이즈에 묻혀, 진짜 공격이 눈에 띄지 않게 됩니다.
AI는 엄격한 규칙만 따르는 대신, 사용자 습관, 과거 활동, 최신 위협 데이터를 포함한 전체 맥락을 고려해 이 문제를 해결합니다.
AI가 조직의 정상 패턴을 학습할수록, 실제 위험과 오탐을 더 잘 구분할 수 있습니다. 이를 통해 보안 팀은 비즈니스에 영향을 줄 수 있는 실제 위협에 집중할 수 있습니다.
3. 이상 및 행동 기반 탐지
기존 방어는 알려진 위협 패턴에 의존하지만, 공격자는 새로운 기법이나 도용된 자격 증명을 사용해 이를 우회합니다.
AI는 사용자와 장치의 정상적인 행동 기준선을 구축한 뒤, 직원이 새벽 3시에 민감한 파일에 접근하거나, 장치가 알 수 없는 서버로 데이터를 전송하거나, 데이터 전송량이 갑자기 급증하는 등 이상 징후를 탐지합니다.
이러한 행동 기반 접근 방식은 위협이 피해를 일으키기 전에 조기에 탐지할 수 있습니다. 특히 기존 도구로는 탐지하기 어려운 내부자 위협을 식별하는 데 효과적입니다.
4. 제로데이 공격 방어
제로데이 공격은 아직 발견되지 않은 취약점을 노리기 때문에, 알려진 위협 시그니처에 의존하는 도구로는 탐지할 수 없습니다.
AI는 행동 모니터링과 휴리스틱 분석을 통해 선제적으로 방어합니다. 머신러닝 모델은 코드 실행 중의 행동을 분석하여, 알려진 공격 패턴과 일치하지 않더라도 의심스러운 활동을 탐지합니다.
예를 들어, 프로그램이 중요한 파일을 변경하려 하거나 이상한 네트워크 연결을 시도하면, AI는 이를 새로운 공격이라도 의심스러운 것으로 표시합니다. 이 방식은 위협이 공식적으로 식별되기 전에 차단할 수 있어, 기업에 중요한 우위를 제공합니다.
5. 실시간 위협 인텔리전스 상관분석
현대의 공격은 엔드포인트, 클라우드 앱, 네트워크, 이메일 시스템 등 여러 시스템을 동시에 노려 추적이 어렵습니다.
AI는 이러한 모든 소스의 데이터를 통합해, 개별적으로는 관련 없어 보이는 패턴을 식별합니다. 예를 들어, 한 장치에서의 이상 로그인과 클라우드에서의 비정상 활동을 연결해, 조직적인 공격임을 밝혀냅니다.
이러한 전체적인 시야는 조사 속도를 높입니다. 흩어진 경고를 일일이 확인하는 대신, 팀은 전체 공격 타임라인을 파악하고, 영향을 받은 모든 시스템을 식별하며, 공격자의 다음 행동을 예측할 수 있습니다.
6. 자율 보안 운영
사이버보안 전문가가 부족한 상황에서, AI는 반복적인 작업을 대신 처리해 부담을 줄여줍니다.
AI는 경고의 심각도에 따라 자동으로 분류하여, 보안 팀이 사소한 문제에 시간을 낭비하지 않도록 합니다. 위협이 확인되면, AI는 증거 수집이나 장치 격리와 같은 사전 정의된 대응 절차를 인적 승인 없이 실행할 수 있습니다.
이것은 인간의 전문성 필요성을 없애지 않습니다.
복잡한 조사, 전략 수립, 정책 결정은 여전히 인간의 판단이 필요합니다. 그러나 반복적인 작업을 자동화함으로써, AI는 소규모 팀도 더 큰 시스템을 효율적으로 관리하고, 더 빠른 대응을 유지할 수 있도록 지원합니다.
7. 지속적인 취약점 관리
기존의 취약점 스캔은 월간 또는 분기별로 이루어져, 새로운 취약점이 악용될 수 있는 공백이 발생합니다. 또한, 이러한 주기적 접근 방식은 실제로 중요한 취약점이 무엇인지에 대한 지침이 부족합니다.
AI는 장치, 클라우드 환경, 네트워크 전반을 지속적으로 스캔하여, 취약점이 나타나는 즉시 탐지합니다. 단순히 CVSS 점수로 취약점을 나열하는 대신, AI는 여러 위험 요소를 고려합니다:
- 취약점이 실제로 악용되고 있는가?
- 침해 시 영향을 받는 시스템은 무엇인가?
- 취약한 서비스가 인터넷에 노출되어 있는가?
AI는 고위험 문제를 우선순위로 안내하여, 팀이 가장 중요한 부분부터 신속하게 조치할 수 있도록 합니다. 최신 위협 데이터를 기반으로 패치 적용을 제안하거나 자동으로 적용할 수도 있어, 인력 부담 없이 시스템을 안전하게 유지할 수 있습니다.
8. 예측적 위협 모델링
AI의 가장 뛰어난 사이버보안 기능 중 하나는 네트워크 구성, 사용자 권한, 과거 공격 패턴 등 환경별 요소를 기반으로 공격이 어떻게 전개될지 예측하는 것입니다. 예를 들어, AI는 취약한 서버를 민감한 데이터 탈취의 진입점으로 표시할 수 있습니다.
이러한 인사이트를 바탕으로, 팀은 실제 공격이 발생하기 전에 방어를 강화할 수 있습니다. 예를 들어, 취약한 계정을 보호하거나 핵심 시스템을 패치할 수 있습니다. 이러한 선제적 접근 방식은 보안을 능동적으로 만들어, 조직이 가장 가능성 높고 피해가 큰 공격 시나리오에 자원을 집중할 수 있도록 합니다.
9. 복잡한 환경에서의 확장 가능한 보안
오늘날의 기업은 하이브리드, 멀티클라우드, 원격 우선 환경에서 운영됩니다.
AI는 AWS, Azure, 온프레미스 서버 등 모든 환경에서 일관된 보호를 제공하며, 동일한 논리로 활동을 분석합니다. 위협이 어디에서 발생하든, 비정상적인 클라우드 접근이나 장치 이상을 탐지할 수 있습니다.
기업이 성장하거나 변화해도, AI는 지속적인 수동 업데이트 없이 적응합니다. 새로운 패턴을 학습하고, 탐지 정확도를 높이며, 보호 수준을 유지합니다.
10. 인적 오류 및 경고 피로 감소
인적 요인은 대부분의 조직이 인식하는 것보다 더 많은 보안 실패의 원인이 됩니다:
- 경고 피로로 인해 분석가가 지속적인 알람에 무감각해져 실제 위협을 놓칠 수 있습니다.
- 수동 구성 과정에서 오류가 발생해 보안 취약점이 생깁니다.
- 중대한 사고 시 인지 과부하로 인해 명확한 판단이 필요한 순간에 잘못된 결정을 내릴 수 있습니다.
머신러닝 시스템은 인간의 인지 능력이 한계에 부딪히는 부분에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 방대한 데이터를 처리하면서도 집중력을 잃지 않고, 장시간 일관된 주의를 유지하며, 사람이 오랜 시간 화면을 보다가 놓칠 수 있는 미묘한 패턴도 식별할 수 있습니다.
이러한 인간-AI 협업은 전반적인 보안을 강화하고, 인력이 실제로 인간의 통찰력과 창의성이 필요한 업무에 집중할 수 있도록 합니다.
SentinelOne과 AI 기반 사이버보안 솔루션
팀 생산성 극대화는 어렵지 않으며, AI 모델과 서비스에 대한 위협이 증가하는 상황에서 신뢰할 수 있는 생성형 AI 보안 분석가를 확보하는 것이 중요합니다. SentinelOne은 세계에서 가장 진보된 AI 보안 분석가인 Purple AI를 통해 한발 앞서 나갈 수 있도록 지원합니다. 심층 조사를 수행하고 대응 속도를 높일 수 있습니다. 분석가의 효율성을 높이고 반복적인 수작업을 AI에 맡기고자 한다면, SentinelOne의 에이전트 기반 AI 워크플로우가 도움이 될 수 있습니다.
SentinelOne MDR 서비스의 전문성이 뒷받침되며, 위협 헌팅을 활용해 AI 기반 경고 요약을 빠르게 생성할 수 있습니다. 심층 조사를 위한 가이드형 조사 기능도 제공되어, 대응을 확장할 수 있습니다. SentinelOne은 데이터 보호를 쉽게 하고, 조직의 컴플라이언스 수준을 향상시킵니다. SOC 2, NIST, ISO 27001 등 최신 규제 기준을 준수할 수 있습니다.
SentinelOne의 에이전트리스 CNAPP는 공격 표면 최소화와 클라우드 및 사이버보안 전 영역 대응에 적합합니다. 그래프 기반 자산 인벤토리, CI/CD 파이프라인 통합, Snyk 통합, 컨테이너 및 Kubernetes 보안 상태 관리 기능을 제공합니다. 클라우드 권한의 권한을 강화하고, 시크릿 유출을 방지할 수 있습니다.
SentinelOne은 실시간 및 지속적인 위협 모니터링, 적시 경고 생성, 750종 이상의 다양한 시크릿 탐지 기능을 제공합니다. 경고 노이즈를 줄이고, 오탐을 제거하며, SentinelOne 플랫폼을 활용해 랜섬웨어, 악성코드, 피싱, 섀도우 IT, 소셜 엔지니어링 등 다양한 위협에 대응할 수 있습니다. 분리된 공격 표면도 SentinelOne이 해결할 수 있으며, 기존 공격 표면 강화에도 효과적입니다.
엔드포인트 보안을 위해서는 SentinelOne의 Singularity™ Endpoint Protection Platform이 기본을 충실히 지켜줍니다. 클라우드, 워크로드, 아이덴티티, 엔드포인트를 대상으로 하는 위협을 자율적으로 탐지 및 대응할 수 있습니다.
엔드포인트 보호를 확장하려면 SentinelOne의 Singularity™ Cloud Workload Security(CWS)와 Singularity™ XDR platform을 활용할 수 있습니다. 이들은 더 포괄적인 보호를 제공합니다. SentinelOne은 Google, Open AI, Anthropic 등 주요 LLM 제공업체뿐만 아니라 자체 호스팅 및 온프레미스 AI 모델에 대해서도 모델 독립적인 보안 커버리지를 제공합니다.
자주 묻는 질문
AI는 보안 팀이 더 빠르고, 더 스마트하게, 더 대규모로 작업할 수 있도록 지원합니다. AI는 방대한 데이터를 몇 초 만에 처리하여 위협을 탐지하며, 이는 수동 방식보다 훨씬 빠릅니다. 패턴과 행위를 분석함으로써 AI는 탐지 정확도를 높이고, 시간 낭비를 초래하는 오탐을 줄입니다. 또한 반복적인 작업을 자동화하여 팀이 다른 중요한 과제에 집중할 수 있도록 합니다.
AI는 기본적인 위협 탐지를 넘어 더 고도화된 작업까지 확장되고 있습니다. AI는 자동화된 위협 헌팅을 통해 숨겨진 위험을 찾아내고, 시스템 취약점 분석을 통해 위험을 예측하며, 다양한 보안 도구 간의 대응을 조율합니다. 새로운 활용 사례로는 개인별 학습 패턴에 맞춰 적응하는 AI 기반 보안 교육이 있습니다.
AI가 사이버보안 직업을 대체하지는 않지만, 업무 방식은 변화시킵니다. 로그 스캔이나 알림 분류와 같은 반복적인 작업을 AI가 처리함으로써, 분석가는 더 고차원적이고 전략적인 역할에 집중할 수 있습니다.
가장 즉각적인 이점은 대응 시간이 획기적으로 단축된다는 점입니다. 기존 프로세스는 위협 탐지 및 대응에 수 시간 또는 수 일이 걸릴 수 있지만, AI 시스템은 실시간으로 작동하여 종종 몇 초 만에 대응합니다.
AI의 주요 역할은 위협, 특히 제로데이 공격과 같은 알려지지 않은 위협을 탐지하고 차단하는 것입니다. 기존 도구가 알려진 위협 패턴에 의존하는 반면, AI는 머신러닝을 통해 코드나 사용자의 행위를 분석합니다. AI는 비정상적인 행동을 식별하고 기존 방어를 우회하는 공격도 탐지할 수 있습니다.
네, AI는 알려진 위협 시그니처가 아닌 행위 기반 분석을 통해 많은 제로데이 공격을 차단할 수 있습니다. 머신러닝 알고리즘은 이벤트를 개별적으로 평가하는 대신, 사용자 행위 패턴, 과거 데이터, 환경적 맥락을 함께 고려하여 더 정확하게 위협을 판단합니다.
