사이버보안과 AI 전쟁: 공격자 vs. 방어자 | 매거진에 참여하세요

새로운 전장의 시작

과거 사이버보안은 “해커 vs. 방화벽”의 단순한 구도였다. 하지만 2025년 현재는 판이 완전히 달라졌다.
이제 공격자와 방어자는 모두 AI를 무기로 삼는다.

• 공격자는 AI를 활용해 더 정밀한 피싱 메일을 만들고, 자동화된 취약점 탐색기를 돌린다.

• 방어자는 AI 기반 탐지 시스템으로 알려지지 않은 악성코드까지 식별하려 한다.

이 구도는 단순히 기술 경쟁이 아니라, AI와 AI가 맞붙는 전쟁의 양상으로 진화하고 있다.

공격자의 무기: AI가 해킹을 자동화하다

1. 지능형 피싱(Phishing-as-a-Service)

과거에는 엉성한 스팸 메일이 대부분이었다.

하지만 지금은 GPT 계열 모델을 활용한 피싱 메일이 인간이 작성한 것과 구분되지 않을 정도로 정교하다.

• - 실제 회사 로고와 문체를 모방

• - 수신자의 SNS 활동을 바탕으로 맞춤형 메시지 작성

• - 다국어 지원으로 글로벌 공격 확장

2. 자동화된 취약점 탐색

AI는 코드 리포지토리를 학습해 보안 취약점을 빠르게 찾아낸다.

공격자들은 오픈소스 LLM을 fine-tuning 해 “자동 버그헌터”로 활용하기 시작했다.

3. 심층 위협 모델링

공격자들은 네트워크 트래픽과 로그를 학습한 AI를 통해, 보안 시스템이 어떻게 탐지하는지 예측하고 우회 전략을 개발한다.

방어자의 무기: AI 보안 방패

1. 1. AI 기반 위협 탐지

대표적 사례는 Black Hat 2025에서 발표된 신형 AI 위협 탐지 솔루션이다.

기존 시그니처 기반 탐지 방식 대신, 제로데이 공격 패턴을 예측하는 방식으로 전환했다.

* 제로데이(Zero-Day) 공격이란?

• 정의: 아직 보안업체나 개발자가 알지 못하는 취약점(버그)을 해커가 먼저 찾아내어 공격하는 것.

• “제로데이”라는 말은, 취약점이 공개되거나 발견된 후 보안 패치가 나오기까지 걸린 시간이 “0일”이라는 뜻입니다.

• 즉, 대응할 시간이 전혀 없는 상태에서 공격이 발생한다는 의미.

* 제로데이 공격 패턴이란?

• 제로데이 공격은 기존 시그니처(signature) 기반 탐지로는 막기 어렵습니다.

  • 시그니처 탐지 = 이미 알려진 악성코드의 특징(코드 해시, 행위 패턴 등)을 데이터베이스화해 매칭하는 방식.

  • 하지만 제로데이는 “처음 보는 새로운 공격”이라 기존 DB에 정보가 없음.

그래서 제로데이 공격 패턴이란,

• AI나 고급 분석 툴이 “새로운 취약점 공격이 발생할 때 보이는 공통된 이상 행동”을 예측해내는 방식을 말합니다.
  

• 예:

• 갑작스러운 비정상 메모리 접근

• 예상치 못한 네트워크 트래픽 폭주

• 정상 프로그램 실행 도중 삽입되는 비정상 코드

즉, “아직 알려지지 않은 공격이라도, 공격자가 보일 수밖에 없는 특징적인 행위 패턴”을 포착하는 걸 의미합니다.

2. 디지털 트윈 기반 보안

기업들은 실제 네트워크와 동일한 가상 환경(디지털 트윈)을 만들어, 공격 시뮬레이션을 AI가 자동으로 수행하도록 한다.

이를 통해 실제 피해가 발생하기 전 공격을 미리 막는 방식이 확산되고 있다.

3. 멀티모달 보안 모니터링

텍스트·네트워크 로그·영상까지 분석해, 내부자 위협(예: 직원 데이터 유출)까지 탐지할 수 있는 AI 솔루션이 등장했다.

누가 우세할까? 현재의 균형

AI 전쟁은 지금으로선 공격자가 반 발짝 앞서 있다는 평가가 많다.

• 이유 1: 공격자는 규제와 윤리적 제약이 없다.

• 이유 2: 오픈소스 AI 모델을 활용해 저비용으로 무기화가 가능하다.

• 이유 3: 탐지 시스템은 항상 “뒤따라가는 구조”일 수밖에 없다.

하지만 방어 측도 점차 체계를 갖추고 있다. 특히 협력형 AI 보안 네트워크가 성장하면서,

한 기업이 당한 공격 패턴이 곧바로 전 세계 AI 보안망에 공유되어 빠르게 학습된다.

실제 사건 사례

• 2024년 말, 다국적 은행 피싱 공격
  AI가 은행 고객센터 상담 기록을 학습해, 실제 상담원 말투와 동일한 피싱 전화를 수천 건 시도. 피해액만 수백억 원에 달했다.

• 2025년 초, 북미 전력망 해킹 시도
  공격자들이 LLM을 활용해 전력망 제어시스템 취약점을 자동 분석. 다행히 AI 기반 탐지 솔루션이 이를 조기에 식별해 차단.

• 기업 내부자 데이터 유출
  직원이 회사 내부 데이터를 외부 클라우드로 전송하자, AI 모니터링 시스템이 비정상적 접근 패턴을 탐지해 즉시 차단.

이처럼 이미 전장은 현실에서 벌어지고 있다.

앞으로의 전망

향후 5년간 사이버보안 분야는 다음과 같은 방향으로 진화할 것이다.

2. AI vs AI의 완전 자동화 전쟁: 인간 개입 없이 공격과 방어가 초단위로 맞붙는 시대.

3. 국가 단위 보안 AI: 미국, EU, 중국 등은 국가적 규모의 AI 보안 플랫폼을 구축 중이다.

4. 윤리·규제 논의: AI를 활용한 해킹 시도의 법적 책임을 어떻게 물을 것인가가 국제 논쟁이 될 전망이다.

5. 보안 스타트업 붐: 공격 패턴 예측, 제로데이 탐지, 내부자 위협 관리 등 특정 영역에 특화된 AI 스타트업들이 성장할 것이다.