급격한 인공지능(AI) 시장 성장은 새로운 기회와 도전 과제를 동시에 가져왔다. 그 중 '보안'은 윤리와 콘텐츠 안전성, 사이버 공격 등 AI 개발 과정에서 가장 우려되는 이슈 중 하나다. 또 최근 유명인사나 인플루언서의 모습을 실제처럼 위조하는 데 악용되는 딥페이크가 가장 큰 위험 요소로 떠오르고 있기도 하다.
최신 생성형 AI 기술이 피싱과 랜섬웨어 공격에 활용되면서 해커들은 더욱 빠르고 정교한 피싱 이메일을 제작하고 있다. AI 도구를 통한 랜섬웨어 최적화가 새로운 트렌드로 자리잡아 사이버 위협을 더욱 심화하고 있다.
다행히 AI는 보안을 강화할 강력한 도구로도 사용될 수 있다. 이 기술은 보안 운영 효율성과 정확성을 크게 향상시키며, 사용자에게 위협을 탐지하고 예방할 수 있는 고도화된 대응 방안을 제공하기 때문이다.
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결국 AI 기술을 사용하는 공격자와 방어자가 끊임없이 기술 발전을 거듭하며 치열한 공방을 이어가는 재미있는 상황이 펼쳐지고 있는 것이다.
최근 AI 어시스턴트를 활용한 보안 강화 사례가 급증하고 있으며, 알리바바클라우드 보안 센터도 이에 발맞춰 중국 내 사용자 대상으로 새로운 AI 어시스턴트를 출시했다. 이 솔루션은 알리바바클라우드의 자체 거대언어모델(LLM) 큐원(Qwen) 기반으로 보안 컨설팅, 경고 분석, 사고 조사, 대응 등 다양한 보안 운영을 지원한다. 지난해 말 기준, 이 AI 어시스턴트는 이미 99%의 위험 감지 알림을 처리했으며, 중국 사용자 88%에게 서비스를 제공하며 빠르게 자리 잡고 있다.
특히 멀웨어 탐지 분야에서는 LLM의 코드 이해, 생성, 요약 기능을 활용해 악성 파일을 효과적으로 탐지하고 방어할 수 있다. 더 나아가 LLM의 강력한 추론 기능을 통해 이상 징후를 신속하게 감지하고 오탐을 줄여 탐지 정확도를 높임으로써 보안 엔지니어의 업무 효율성을 크게 향상시키고 있다. 이는 AI 어시스턴트가 단순한 자동화 도구를 넘어, 점점 더 정교한 사이버 보안 파트너로 진화하고 있음을 보여준다.
멀티·하이브리드 클라우드, 데이터 복잡성·보안 비용↑
최근 많은 기업이 멀티 클라우드와 하이브리드 클라우드 환경을 도입하면서 IT 인프라의 복잡성이 더욱 증가하고 있다. 스태티스타 조사에 따르면, 지난해 기준 전 세계 기업 73%가 하이브리드 클라우드를 사용하고 있으며, IDC는 아시아 태평양 지역 기업의 약 90%가 멀티 클라우드를 도입했다고 보고했다.
그러나 이런 트렌드는 오히려 보안 관리 비용을 증가시키는 치명적인 단점이 있다. 기업들은 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드, 온프레미스 데이터센터 등 여러 환경에 분산된 보안 제품을 관리해야 하며, 각 환경에서 발생하는 보안 사고에도 신속하게 대응해야 한다. 이러한 복잡성은 결국 IT 팀의 운영·관리 비용 증가로 이어질 수밖에 없다.
또 기업들은 동일한 클라우드 서비스 제공업체(CSP) 제품을 사용하더라도, 데이터 사일로 문제로 인해 데이터 간 원활한 상호운용이 어려운 상황에 직면하고 있다. 데이터 사일로가 발생하면 보안 기능이 개별적으로 고립돼 보안 제품 간 연계가 불가능해지고, 이로 인해 기업의 보안 체계가 더욱 약화될 가능성이 높아진다.
많은 기업들이 내부 조직 구조를 세분화하여 운영하는 것도 또 다른 보안상의 취약점을 낳고 있다. 예를 들어 IT 부서는 기업의 오피스 보안을 담당하지만 각 사업부는 자체 생산 네트워크의 보안을 관리하는 방식이다. 문제는 이런 조직적 분리로 인해 서로 다른 영역이 겹치는 교차 지점에서 보안 취약점이 발생할 가능성이 높아진다는 점이다.
보안 제품에 3D 통합 전략 적용해야
이러한 문제를 해결하기 위해 알리바바클라우드는 보안 제품에 3D 통합 전략을 적용하는 것이 효과적이라고 제안한다. 클라우드 인프라에 대한 통합 보안과 일관된 보안 기술 도메인, 원활한 오피스·생산 환경이라는 세 가지 핵심 시나리오를 포괄하는 통합적 보안 접근 방식을 채택하는 것이다.
클라우드 인프라를 위한 통합 보안은 점점 더 복잡해지는 IT 환경에서 발생하는 보안 문제를 해결하기 위해 설계됐다. 특히 퍼블릭 및 프라이빗 클라우드를 포함한 다양한 인프라의 보안을 통합적으로 관리하는 것에 중점을 둔다. 고도화된 보안 솔루션을 활용하면 기업은 중앙 집중식 단일 콘솔을 통해 리소스 위치와 관계없이 모든 리소스를 일괄적으로 관리할 수 있으며, 이를 통해 IT 인프라 전반의 보안 운영을 보다 원활하고 효율적으로 수행할 수 있다.
통합 보안 기술 도메인은 보안 제품에서 생성되는 로그 데이터를 통합해 강력한 보안 데이터 레이크를 생성한다. 이런 중앙 집중식 스토리지를 통해 첨단 위협 인텔리전스 분석과 경고를 통합해 전반적인 보안 역량을 강화하고 대응 속도를 높일 수 있다.
통합된 오피스·생산 환경은 부서 간 데이터와 프로세스를 간소화하는 것을 목표로 한다. 이를 통해 보안 운영의 효율성을 높이고, 부서 간 침입 위험을 최소화해 더욱 안전하고 유기적인 업무 환경을 조성할 수 있다.
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데이터가 어디에 저장됐든 AI와 보안의 통합은 데이터 보호에서 점점 더 중요한 요소가 되고 있다. 알리바바클라우드는 보안 분야에서 AI의 역할을 더욱 심층적이고 광범위하며 자동화된 애플리케이션 형식으로 발전시키는 데 주력하고 있다. 예를 들어, AI를 활용해 제로데이 취약점(Zero-Day Vulnerability)을 탐지하고, 에이전트 기반의 자동화 기술을 통해 더욱 효율적인 보안 대응을 구현하는 것이 대표적인 사례다.
AI 보안·규정 준수 강화를 위한 트렌드에 맞춰 클라우드 서비스 제공업체들은 인프라부터 AI 개발 플랫폼, 애플리케이션에 이르기까지 종합적인 지원을 확대하고 있다. 특히 데이터 보호, 알고리즘 규정 준수 등 AI 보안의 여러 측면에서 사용자를 지원하는 것이 가능해진 만큼 클라우드 기업들은 네트워크에 항상 연결된 데이터 보안 솔루션을 구축하도록 돕고, 보다 효율적인 콘텐츠 보안 탐지 기술을 제공하는 것을 목표로 해야 한다.
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