"AI 악용 사이버 공격 급증…평균 피해 비용 86억원"

IBM '2026 데이터 유출 비용 보고서' 발표…악성 침해사고 4건 중 1건 AI 활용

생성형 인공지능(AI)이 사이버 공격에 활용되면서 기업들의 데이터 유출 피해 규모가 커지고 있는 것으로 나타났다. AI를 악용한 침해사고는 전체 악성 공격의 4분의 1 수준까지 늘었으며 평균 피해 비용도 일반 침해사고를 크게 웃도는 것으로 분석됐다.

30일 IBM이 발표한 '2026 데이터 유출 비용 보고서'에 따르면 악의적 침해사고 4건 중 1건은 AI를 활용한 공격으로 집계됐다. 이는 지난해보다 56% 증가한 수치다.

특히 AI 기반 침해사고의 평균 피해 비용은 600만 달러(약 86억원)로 전체 평균인 499만 달러(약 71억원)보다 약 100만 달러(약 14억원) 높았다.

IBM이 발표한 2026 데이터 유출 비용 보고서 (사진=IBM)

이번 보고서는 IBM 후원 아래 포네몬연구소가 지난해 3월부터 올해 2월까지 전 세계 602개 조직이 경험한 데이터 유출 사례를 분석해 작성됐다. 후속 조사는 5월에 진행됐으며 기존 조사 대상 가운데 456개 조직이 참여했다.

보고서는 AI 기반 공격이 딥페이크를 활용한 사칭과 AI 기반 악성코드 등을 중심으로 확산되며 사이버 공격의 경제성을 빠르게 바꾸고 있다고 분석했다. 공격 비용은 낮아지고 속도는 빨라지는 반면, 침해사고 탐지와 복구 비용은 지속적으로 증가하는 추세다.

반대로 보안 운영에 AI와 자동화를 적극 활용한 기업은 침해사고 비용을 평균 약 200만 달러(약 28억원) 절감한 것으로 나타났다. 하지만 전체 기업의 4분의 1은 아직 관련 기술을 보안 운영에 도입하지 않은 것으로 조사됐다.

포네몬연구소가 추가로 실시한 조사에선 기업들의 보안 투자 기조도 변화하는 것으로 나타났다. 고도화된 차세대 AI 기반 사이버 공격 역량을 인지한 기업의 85%는 향후 보안 투자를 확대할 계획이라고 답했다. 이는 침해사고를 경험한 이후 보안 투자를 늘리겠다고 응답한 기업 비율(64%)보다 높은 수준이다.

다만 공격자들의 속도에 대응하는 영역에선 여전히 공백이 존재했다. 응답 기업의 절반 이상은 위협 탐지와 대응을 위해 AI 에이전트를 활용하고 있었지만, 취약점 관리에 AI 에이전트를 적용한 기업은 18%에 불과했다. 또 응답 기업의 75%는 차세대 AI 위협에 대응하기 위해 보안 운영 전반에서 AI 에이전트 활용 전략을 재검토하고 있다고 답했다.

AI 기반 공격이 핵심 인프라 산업에 집중되는 경향도 확인됐다. 조사 대상 AI 기반 공격의 62%는 핵심 인프라를 겨냥했으며 금융서비스와 에너지 산업이 주요 표적이었다. 평균 침해사고 비용은 금융서비스가 630만 달러(약 90억원), 에너지 산업이 520만 달러(약 74억원)로 집계됐다. IBM은 특정 산업에 대한 공격이 공급망과 필수 서비스 전반으로 확산될 가능성이 있다고 분석했다.

AI 자체를 겨냥한 보안 위협도 늘고 있었다. 응답 기업의 20% 이상은 AI 모델 또는 AI 애플리케이션을 대상으로 한 침해사고를 경험했다고 답했으며 주요 원인으로 API·애플리케이션·플러그인 보안 취약점과 AI 워크로드 관련 클라우드 설정 오류가 각각 27%를 차지했다.

랜섬웨어 공격 역시 AI를 활용해 더욱 고도화되는 것으로 조사됐다. 랜섬웨어 관련 사고 비중은 지난해 34%에서 올해 39%로 증가했으며 공격자들은 운영 차질뿐 아니라 기업 평판을 주요 압박 수단으로 활용하는 사례가 가장 많았다.

수자 비스웨산 IBM 시큐리티 소프트웨어 부문 부사장은 "AI는 사이버 공격을 더 빠르고 저렴하게 만드는 반면, 침해사고 대응 비용은 계속 증가하고 있다"며 "위협을 발견한 이후 실제 해결까지 오랜 시간이 소요될수록 그 격차는 곧바로 피해 비용 증가로 이어진다"고 말했다.

이어 "이제는 개발 프로세스에 복구와 대응 역량을 내재화하고 실행 환경에서의 신원 보안을 강화하며 공격자와 같은 속도로 위험을 해결하는 것이 중요하다"고 덧붙였다.