[기고] AI가 바꾼 위협 환경, 보안은 데이터에서 시작해야 한다

아이티데일리에 실린 한국오라클 김태완 상무의 기고는 AI로 변화한 위협 환경 속에서 보안의 출발점으로서 데이터를 짚는다. 한국오라클 사진 표기와 함께 소개된 이 글은 AI가 고객 경험 개선, 업무 자동화, 새로운 비즈니스 기회 창출에 기여하는 한편, AI 확산으로 사이버 보안 위협 환경도 빠르게 바뀌고 있다고 설명한다. 또한 AI와 기업 데이터의 연결 범위가 확대되고 공격자도 AI를 활용하면서 기업이 보호해야 할 대상과 대응 속도에도 변화가 나타나고 있다고 본다.

이 같은 변화는 기업 내부와 외부에서 동시에 발생한다고 본다. 내부에서는 AI 에이전트가 사용자·시스템을 대행해 방대한 데이터를 조회·분석하고 업무를 수행하면서, 민감한 데이터로 이어지는 새로운 접근 경로를 생성할 가능성이 있다고 설명한다. 아울러 AI 활용 개발 애플리케이션은 의도하지 않은 접근 경로를 형성할 가능성이 있고, 보안 취약점을 유발할 가능성도 있다고 본다.

외부에서는 공격자가 AI 기반으로 취약점을 탐색하고, 공격 코드를 작성하며, 공격 과정을 자동화하는 흐름이 나타나고 있다고 설명한다. 이로 인해 취약점 공개 후 실제 공격까지의 시간이 단축되고, 기업이 위험을 평가할 수 있는 시간과 패치를 적용할 수 있는 시간도 함께 축소되고 있다고 본다. 결국 기업은 변화한 위협 환경에 맞춰 보호 범위와 대응 속도를 함께 재조정해야 하는 상황에 놓였다고 짚는다.

기존 보안 방식만으로 변화 대응에는 한계가 있다. 전통적 보안은 운영체제·애플리케이션·네트워크 경계 보호에 초점을 맞춰왔지만, AI 에이전트 환경에서는 기업 데이터를 읽기·분석하고 업무를 지원·실행하는 만큼 데이터 자체 통제의 중요성이 커지고 있다.

애플리케이션 코드 대상 보안 정책은 우회 가능성과 오설정 가능성이 있고, 여러 시스템 전반에 보안 정책을 일관되게 적용하기도 어렵다. 이에 따라 AI 시대 보안에 필요한 역량으로는 데이터 위치 기반 접근 통제, 공격 속도 대응형 취약점 노출 축소, 사고 시 신뢰 가능한 상태로 신속 복구 등 3가지가 제시된다. 오라클은 이를 바탕으로 보안 3축으로 '소스에서의 보안(Secure at Source)', '속도에 맞춘 보안(Secure at Speed)', '복원력을 통한 보안(Secure through Resilience)'을 제시했다.

AI 에이전트가 사용자를 대신해 데이터에 접근하는 상황에서는 통제를 애플리케이션 바깥이 아니라 데이터가 있는 지점에 직접 걸어야 하며, '소스에서의 보안'은 데이터 위치에 직접 보안 정책을 적용하는 것을 뜻한다. 이때 필요한 조건은 사용자 신원·역할·권한·업무 맥락 기준의 일관된 접근 통제이며, 그 목적은 에이전트가 승인 범위 정보만 활용하도록 지원하는 데 있다. Oracle AI Database는 데이터 계층에서 해당 정책을 적용하는 기능을 지원한다.

구현 수단으로는 Deep Data Security 기능이 세분화된 권한·데이터 가시성 정책의 중앙 관리를 맡고, SQL Firewall 기능이 승인된 SQL로 실행을 제한하며, Oracle Database Vault 기능이 민감한 작업 관련 관리자 권한 사용을 통제한다. AI 에이전트·RAG 활용 확대 추세와 맞물려 데이터 위치에서의 일관된 정책 적용의 중요성은 더욱 커지고 있다.

공격자가 AI를 활용해 더 빠르게 움직이는 만큼 기업 보안도 그 속도에 맞춰 대응해야 하며, 이는 데이터 통제와 함께 대응 속도가 중요하다는 의미다. 이른바 '속도에 맞춘 보안'은 공격자의 AI 활용 가속에 맞춘 기업 보안 대응 고속화가 필요하다는 뜻이지만, 기업 환경에서는 업데이트 영향 확인을 목적으로 한 회귀 테스트 소요 시간이 존재하고 핵심 시스템 가동 시간 유지가 필요해 패치 적용 여유를 확보하기 곤란하다.

이에 따라 기업에는 패치·테스트·라이프사이클 관리·위험 평가의 자동화 확대와 통합 관리가 필요하며, 데이터베이스 및 관련 인프라 패치의 중앙 식별·배포·관리도 요구된다. 또한 업데이트의 애플리케이션 영향 사전 검증은 운영 부담 경감에 도움이 되며, 클라우드·온프레미스 분산 데이터베이스의 보안 상태 파악과 위험 우선순위 기반 대응이 중요하다는 방향이 제시된다.

모든 공격·장애의 완벽한 예방 불가를 전제로, 보안은 사고 예방에 그치지 않고 사고 후 신뢰 가능한 상태로의 신속한 복구·업무 재개까지 포함하는 '복원력을 통한 보안' 구축이 필요하다. 이를 위한 기반으로는 검증된 백업, 대기 시스템, 재해복구(DR), 고가용성 체계가 필요하며, 복구 대상은 데이터, 애플리케이션 상태, 업무 흐름이다.

AI 기반 애플리케이션·자동화된 워크플로우·AI 에이전트 의존도 증가는 의존도 상승에 따른 시스템 중단의 비즈니스 영향 확대 가능성과 맞물린다. 이에 따라 AI 확산에 따른 보안의 출발점·범위 변화가 필요하며, 보안의 범위는 예방을 넘어 복구까지 포괄해야 한다.

AI 시대 보안의 시작점은 위험이 존재하는 곳이며, 보안 출발점은 데이터 자체다. 이에 요구되는 것은 데이터 위치에서의 접근 통제, 위협 속도에 맞춘 대응, 사고 후 신속한 복구이며, 위 요소들을 하나의 보안 체계로 연결하는 것이 필요하다.

출처: 아이티데일리 (IT DAILY) · 김태완
원문: https://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=241441

참고자료

• https://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=241441