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[3줄 요약]
1. 2026년 사이버 전장, 공격자·방어자 모두 AI를 핵심 무기로 삼는 ‘AI 대 AI’ 구도로 재편
2. 맞춤형 피싱·악성코드 자동화 정밀·대량 공격 vs AI 중심 탐지·대응 방어 체계 고도화
3. AI 과신, 새로운 리스크...기술 도입 여부보다 AI를 얼마나 제대로 이해·통제·운영하느냐가 관건
[보안뉴스 여이레 기자] 인공지능(AI)을 둘러싼 사이버 전장은 2026년에도 한층 더 치열해질 전망이다. 공격자와 방어자 모두 AI를 핵심 무기로 삼으면서, 누가 더 빠르게 학습하고 적응하느냐가 보안 성패를 좌우하는 국면으로 접어들고 있다.
이미 사이버 공격 현장에선 AI를 활용한 자동화·고도화 공격이 일상화되고 있다. 이에 대응하기 위한 보안 업계의 AI 기반 방어 전략도 빠르게 진화하고 있다.
공격자들은 AI를 활용해 피싱·사회공학 공격의 정밀도를 끌어올리고 있다. 대규모 언어모델(LLM)을 활용한 피싱 메시지는 문법 오류나 어색한 표현이 거의 사라졌고, 수신자의 직무·관심사·관계망을 반영한 맞춤형 공격으로 진화했다.
실제로 다수 피싱 키트와 서비스형 피싱(PhaaS) 플랫폼은 AI를 활용해 이메일 제목과 본문을 자동 생성하고, 스핀택스(spintax) 기법으로 수천 개의 변형 메시지를 만들어 보안 필터를 회피하고 있다. 일부 공격 캠페인에선 피해자 응답에 따라 실시간으로 문구를 바꾸는 대화형 피싱도 관측됐다.
멀웨어 영역에서도 변화가 감지된다. AI는 악성코드 자체를 ‘완전히 자율적으로’ 만드는 단계에 이르진 않았지만 코드 변형, 난독화, 탐지 회피 전략을 자동으로 생성·추천하는 보조 수단으로 활용되고 있다.
보안 업계 역시 AI를 방어의 중심축으로 끌어올리고 있다. 기존 규칙 기반·서명 기반 탐지 방식만으로는 AI가 만들어내는 변종 공격의 속도를 따라가기 어렵기 때문이다.
차세대 보안 시스템은 대량의 로그와 네트워크 트래픽, 엔드포인트 행위를 실시간 분석해 ‘정상과 비정상의 미세한 차이’를 학습하는 방식으로 진화하고 있다. 특히 AI 기반 행위 분석(User & Entity Behavior Analytics)은 알려지지 않은 공격이나 내부자 위협을 조기 포착하는 데 활용되고 있다.
보안 운영(SOC) 영역에서도 AI는 핵심 도구로 자리 잡았다. AI는 경보를 자동 분류해 우선순위를 매기고, 단순 대응 업무를 자동화해 보안 인력이 고위험 사건에 집중할 수 있도록 지원한다. 일부 조직에선 AI가 초기 사고 대응 절차를 수행하고 분석 결과를 사람이 검증하는 하이브리드 운영 모델을 도입하고 있다.
다만 AI가 모든 것을 해결해 주진 않는다. 보안 업계에선 AI에 대한 과도한 의존 자체가 새로운 리스크가 될 수 있다는 경고도 나온다. 공격자가 AI 모델의 학습 데이터를 오염시키거나, 탐지 로직을 역이용하는 사례도 연구 단계에서 보고되고 있기 때문이다.
때문에 결국 2026년 사이버 보안 경쟁은 AI 대 AI의 대결이면서 동시에, AI를 통제하고 활용하는 사람의 전략 싸움이 될 가능성이 크다.
AI 도입 여부보다 AI를 얼마나 정확히 이해하고 운영하느냐가 조직의 보안 수준을 가르는 기준으로 자리잡고 있다.
[여이레 기자(gore@boannews.com)]
1. 2026년 사이버 전장, 공격자·방어자 모두 AI를 핵심 무기로 삼는 ‘AI 대 AI’ 구도로 재편
2. 맞춤형 피싱·악성코드 자동화 정밀·대량 공격 vs AI 중심 탐지·대응 방어 체계 고도화
3. AI 과신, 새로운 리스크...기술 도입 여부보다 AI를 얼마나 제대로 이해·통제·운영하느냐가 관건
[보안뉴스 여이레 기자] 인공지능(AI)을 둘러싼 사이버 전장은 2026년에도 한층 더 치열해질 전망이다. 공격자와 방어자 모두 AI를 핵심 무기로 삼으면서, 누가 더 빠르게 학습하고 적응하느냐가 보안 성패를 좌우하는 국면으로 접어들고 있다.
[자료: gettyimagesbank]
이미 사이버 공격 현장에선 AI를 활용한 자동화·고도화 공격이 일상화되고 있다. 이에 대응하기 위한 보안 업계의 AI 기반 방어 전략도 빠르게 진화하고 있다.
공격자들은 AI를 활용해 피싱·사회공학 공격의 정밀도를 끌어올리고 있다. 대규모 언어모델(LLM)을 활용한 피싱 메시지는 문법 오류나 어색한 표현이 거의 사라졌고, 수신자의 직무·관심사·관계망을 반영한 맞춤형 공격으로 진화했다.
실제로 다수 피싱 키트와 서비스형 피싱(PhaaS) 플랫폼은 AI를 활용해 이메일 제목과 본문을 자동 생성하고, 스핀택스(spintax) 기법으로 수천 개의 변형 메시지를 만들어 보안 필터를 회피하고 있다. 일부 공격 캠페인에선 피해자 응답에 따라 실시간으로 문구를 바꾸는 대화형 피싱도 관측됐다.
멀웨어 영역에서도 변화가 감지된다. AI는 악성코드 자체를 ‘완전히 자율적으로’ 만드는 단계에 이르진 않았지만 코드 변형, 난독화, 탐지 회피 전략을 자동으로 생성·추천하는 보조 수단으로 활용되고 있다.
보안 업계 역시 AI를 방어의 중심축으로 끌어올리고 있다. 기존 규칙 기반·서명 기반 탐지 방식만으로는 AI가 만들어내는 변종 공격의 속도를 따라가기 어렵기 때문이다.
차세대 보안 시스템은 대량의 로그와 네트워크 트래픽, 엔드포인트 행위를 실시간 분석해 ‘정상과 비정상의 미세한 차이’를 학습하는 방식으로 진화하고 있다. 특히 AI 기반 행위 분석(User & Entity Behavior Analytics)은 알려지지 않은 공격이나 내부자 위협을 조기 포착하는 데 활용되고 있다.
보안 운영(SOC) 영역에서도 AI는 핵심 도구로 자리 잡았다. AI는 경보를 자동 분류해 우선순위를 매기고, 단순 대응 업무를 자동화해 보안 인력이 고위험 사건에 집중할 수 있도록 지원한다. 일부 조직에선 AI가 초기 사고 대응 절차를 수행하고 분석 결과를 사람이 검증하는 하이브리드 운영 모델을 도입하고 있다.
다만 AI가 모든 것을 해결해 주진 않는다. 보안 업계에선 AI에 대한 과도한 의존 자체가 새로운 리스크가 될 수 있다는 경고도 나온다. 공격자가 AI 모델의 학습 데이터를 오염시키거나, 탐지 로직을 역이용하는 사례도 연구 단계에서 보고되고 있기 때문이다.
때문에 결국 2026년 사이버 보안 경쟁은 AI 대 AI의 대결이면서 동시에, AI를 통제하고 활용하는 사람의 전략 싸움이 될 가능성이 크다.
AI 도입 여부보다 AI를 얼마나 정확히 이해하고 운영하느냐가 조직의 보안 수준을 가르는 기준으로 자리잡고 있다.
[여이레 기자(gore@boannews.com)]
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