보안 · 2026년 10월 22일
고성능 인공지능이 주도하는 제로데이 공격 현실화에 따른 보안 전략 전환
고성능 생성형 인공지능이 미지의 소프트웨어 취약점을 자율적으로 발견하고 공격 코드를 개발하여 표적을 침해하는 사이버 공격이 현실적인 위협으로 대두되면서 기업들의 보안 대책에 근본적인 변화가 요구되고 있다. 이러한 공격 양상은 취약점 발견부터 코드 작성, 목표 달성을 위한 절차 수립 및 실행까지 인공지능이 전 과정을 담당함으로써 기존 방어 체계로는 막기 어려운 상황을 초래하고 있다.
미국 정부는 이러한 고성능 인공지능 모델이 사회 기반시설에 중대한 영향을 미칠 수 있다고 판단하여 해외 제공을 제한했으며, 개발사 역시 초기에는 제공을 중단했다. 이후 아마존 웹 서비스, 구글, 마이크로소프트, 애플, 리눅스 재단 등 수십 개 조직이 참여한 컨소시엄에 한해 제공이 재개되었으나, 여전히 특정 조직으로 제공 대상이 제한되고 있다. 경쟁사들도 유사한 성능을 갖춘 모델을 개발하여 제한적으로 공개하는 움직임을 보이고 있어, 하이엔드 모델의 등장으로 인한 공격 우려는 더욱 커지고 있다.
전문가에 따르면 과거에는 공격자가 높은 기술력과 시간을 들여 공격을 설계하고 코드를 개발하는 데 수개월이 소요되었으나, 고성능 인공지능의 등장으로 이 과정이 수시간 또는 하루 이내로 단축될 가능성이 있다. 취약점이 공개된 후 실제로 악용될 때까지 걸리는 평균 시간은 이미 수년 전에 비해 극적으로 줄어들었으며, 인공지능의 자율적 개입으로 인해 수정 패치가 제공되기 전에 공격이 시작되는 제로데이 공격의 위험이 한층 높아지고 있다. 이는 방어 측이 취약점에 대한 대책을 마련하기 전에 공격이 실행될 수 있음을 의미한다.
완전한 공격 방어가 이론적으로 불가능해진 상황에서 기업은 침입 후 피해를 최소화하고 신속하게 복구하는 데 주력해야 한다. 이를 위해 개별 취약점 대응에서 시스템 전체를 포괄적으로 감시하고 검증하는 방식으로 전환해야 하며, 탐지부터 차단, 복구, 업무 재개까지의 전 과정을 인공지능과 소프트웨어로 자동화하는 것이 중요하다. 또한 연중 무휴로 시스템 상태를 지속적으로 검증하는 자동화 침투 테스트를 도입하여 우선순위에 따라 수정 작업을 집중시키고, 패치 적용 시 업무 중단을 방지할 수 있는 이중화 기반이나 사업 연속성 계획을 마련해야 한다.
보안 전문가들은 이러한 공격과 방어의 핵심이 단순히 고성능 인공지능 모델 자체에 있는 것이 아니라, 모델의 출력을 검증하고 실행 환경에서 코드를 작동시켜 결과를 확인하는 일련의 처리를 지원하는 하네스 구조에 있다고 강조한다. 최신 모델에 적합한 하네스를 결합하면 공격 성공 능력이 크게 향상되는 반면, 방어 측에서도 이용 가능한 모델에 적절한 하네스를 조합하여 고도화된 공격에 대항할 수 있는 방어 시스템을 구축할 가능성이 열린다. 따라서 기업은 최고 성능의 모델 확보 여부뿐만 아니라 활용 가능한 모델의 능력을 끌어내어 실효성 있는 방어로 연결하는 설계 역량이 중요해졌다.