예측 가능한 사이버 공격의 시대는 빠르게 사라지고 있습니다. 오늘날 위협은 이동하면서 학습하고 적응하며 방어를 우회하기 위해 끊임없이 변화합니다. 미래형 스릴러의 줄거리처럼 들릴 수 있지만, 이는 매우 현실적인 이야기입니다. 스스로 진화하는 AI 사이버 위협은 실시간으로 전개되고 진화하는 정교한 공격으로, 기존의 보안 수단을 한계점까지 밀어붙이고 있습니다. 보안 팀과 의사 결정권자에게 전하는 메시지는 분명합니다. 방어를 진화시키지 않으면 공격자가 사이버 보안을 능가하는 미래를 감수해야 한다는 것입니다.
정적 위협에서 스스로 진화하는 AI까지
기존의 위협은 미리 정의된 논리를 따릅니다. 예를 들어, 멀웨어는 데이터를 암호화하고, 피싱 사기는 획일적이고 잘 위장되지 않은 메시지를 배포하며, 무차별 암호 대입 공격은 비밀번호가 알아낼 때까지 계속 공격합니다. 바이러스 백신 프로그램과 방화벽과 같은 정적 방어는 이러한 문제를 해결하기 위해 고안되었습니다.
AI의 보편화로 인해 환경이 바뀌고 있습니다. AI는 복잡한 시스템에서 효율성, 혁신, 문제 해결을 주도하지만, 사이버 범죄에서도 문제가 되고 있습니다. 악의적인 공격자는 모든 상호 작용을 통해 더욱 지능적인 위협을 생성하는 도구로 사용합니다.
스스로 진화하는 AI는 배포 과정에서 지속적으로 방법을 개선하여 놀라운 정확도로 정적 방어를 우회하는 지능으로, 위험한 발전으로 부상했습니다. AI는 지속적으로 분석, 이동 및 재정비를 거칩니다. 실패할 때마다 알고리즘에 정보를 제공하여 예상치 못한 새로운 공격 벡터를 가능하게 합니다.
자가 학습 AI 위협의 작동 방식
스스로 진화하는 AI 공격은 머신 러닝 기능과 자동화를 결합하여 지속적으로 적응하는 전략을 사용하는 위협을 생성합니다. 다음은 단계별 프로세스입니다:
- 공격 전 감시: 침입하기 전에 AI가 정찰을 수행하여 시스템 구성, 취약성, 능동적 방어에 대한 인텔리전스를 수집합니다. 그러나 스스로 진화하는 AI의 가장 큰 장점은 엄청난 양의 정보를 전례 없는 속도로 처리하여 사람보다 훨씬 짧은 시간안에 조직의 디지털 범위를 커버할 수 있다는 점입니다.
- 초기 침투: 침입 방법에는 오래된 소프트웨어를 악용하거나, 취약한 자격 증명을 사용하거나, 그럴듯한 사회 공학 전술을 활용하는 것 등이 있습니다. AI는 자동으로 최적의 침해 전략을 선택하고 종종 동시에 프로브를 실행하여 취약점을 찾습니다.
- 행동 수정: 이상 징후가 감지되면 AI 행동이 변경됩니다. 플래그가 지정된 작업은 암호화 통신 경로, 양성 프로세스의 교묘한 모방, 대체 취약점 검색 등 즉각적인 재정비를 거칩니다. 정적 방어는 이러한 지속적인 진화에는 효과가 없습니다.
- 회피 및 탐지 방지 기술: 자가 학습 AI는 탐지 시스템을 회피하기 위해 고급 방법을 사용합니다. 여기에는 활동을 숨기기 위해 합성 트래픽을 생성하고, 합법적인 프로세스에 악성 코드를 삽입하고, 정적 탐지 규칙이 트리거되지 않도록 서명을 동적으로 변경하는 것이 포함됩니다. 정상적인 사용자 행동을 모방하고 새로운 대응책에 빠르게 적응함으로써 AI는 오랫동안 레이더망에 포착되지 않을 수 있습니다.
- 침입 후 활동: AI가 데이터에 액세스하거나 시스템을 손상시킨 후에도 계속 적응합니다. 시스템의 방어력이 높아짐에 따라 미끼, 전략적 후퇴 또는 탐지를 피하기 위한 추가 적응을 사용하는 공격도 증가하고 있습니다.
그 결과는 어떻게 될까요? 독자적인 생명을 가진 것처럼 보이는 위협은 기존 보안 조치의 한계점을 넘어서는 방식으로 동적 대응을 합니다.
적응형 AI 위협이 비즈니스에 미치는 영향
스스로 진화하는 AI 사이버 공격이 기업에 어떤 피해를 주는지 보여주는 한 가지 예는 피싱으로, 전통적인 사이버 공격 메커니즘이 새로운 모습으로 변모한 것입니다. AI를 통해 스피어 피싱 캠페인은 추측에 의존하는 조잡한 산발적 공격에서 정밀한 무기로 진화했습니다. 이메일 교환, 소셜 미디어 프로필, 행동 패턴에서 채굴한 데이터는 공격자가 실제 서신과 구별할 수 없는 메시지를 만드는 데 도움이 됩니다. 모든 상호 작용을 통해 AI는 목표를 조작하기 위해 더욱 정교하게 조정되어 가장 회의적인 수신자조차도 속일 수 있습니다.
AI 기반 멀웨어는 특히 기업 네트워크 침해와 같은 대규모 침입에서 실시간 적응성과 인텔리전스를 활용하여 기존 멀웨어보다 뛰어난 성능을 발휘합니다. 예를 들어, 단일 공격 방법에 의존하는 대신 실시간 네트워크 트래픽을 능동적으로 모니터링하여 취약점을 탐지하고, 민감한 데이터나 중요 인프라와 같은 중요한 자산을 식별하며, 마주치는 환경에 따라 전술을 동적으로 조정할 수 있습니다. 여기에는 패치되지 않은 소프트웨어 취약점 악용, 탐지를 피하기 위해 합법적인 네트워크 활동 모방, 특정 시스템에 맞춘 맞춤형 페이로드 배포 등 다양한 침투 기법 간 전환이 포함될 수 있습니다. 이러한 수준의 상황 인식과 적응력으로 인해 AI 기반 멀웨어 공격은 훨씬 더 은밀하고 정밀하며 심각한 피해를 입힐 수 있습니다.
랜섬웨어는 시스템에 대한 액세스를 차단하거나 중요한 데이터를 암호화하여 몸값을 지불할 때까지 인질로 잡도록 설계된 악성 소프트웨어의 일종입니다. 기존 랜섬웨어는 종종 무차별 대입 전술을 사용하여 전체 시스템에서 파일을 무차별적으로 암호화합니다. 피해자에게는 일반적으로 액세스 권한을 되찾기 위해 암호화폐로 대가를 지불하라는 요구가 제시되기도 합니다. 랜섬웨어가 특히 치명적인 이유는 이러한 공격에 대비하지 않은 조직의 운영을 마비시키고, 중요한 서비스를 중단시키며, 취약점을 악용할 수 있기 때문입니다.
의료 시스템은 여러 가지 이유로 랜섬웨어 공격자에게 특히 매력적입니다. 병원과 클리닉은 환자 기록 및 진단 도구 관리부터 생명을 구하는 장비 작동에 이르기까지 치료를 제공하기 위해 상호 연결된 장치와 디지털 시스템에 크게 의존합니다. 이러한 의존성은 짧은 중단에도 생사를 가르는 결과를 초래할 수 있는 환경을 조성하여 의료 기관이 기능을 복구하기 위해 신속하게 몸값을 지불할 가능성이 높습니다. 또한 의료 기록, 보험 정보, 개인 식별 정보 등 환자 데이터의 매우 민감한 특성으로 인해 암시장에서 엄청난 가치를 지니고 있어 공격자의 동기를 더욱 자극합니다. 스스로 진화하는 랜섬웨어는 AI를 사용하여 네트워크 내에서 가치가 높은 대상을 식별하고, 특정 취약점에 맞게 공격을 조정하고, 탐지를 피함으로써 이러한 위험을 더욱 가중시키므로 이미 취약한 분야에 특히 위험한 위협이 됩니다.
정적 방어가 실패하는 이유와 적응형 AI 기반의 방어 사례
정적 방어가 직면하는 근본적인 문제는 예측 가능성입니다. 바이러스 백신 도구 및 침입 탐지 시스템과 같은 기존의 보안 조치는 패턴 인식 모델을 기반으로 작동합니다. 기존의 보안 시스템은 이미 알려진 공격 타입이나 기존 규범에서 벗어난 것을 찾습니다. 그러나 스스로 진화하는 AI는 이러한 규칙을 따르지 않으며, 예측할 수 없고 정적 측정이 따라잡을 수 없는 속도로 스스로 변화함으로써 패턴 인식 방어를 우회합니다.
탐지를 회피하기 위해 식별 마커를 변경하는 다형성 멀웨어도 이를 탐지하는데는 한계가 있습니다. 다형성 위협은 사전 코딩된 가변성에 의존하는 반면, AI 기반 공격은 환경의 변화를 학습하고 이에 대응합니다. 한 버전의 공격을 차단하는 데 효과가 있었던 것이 불과 몇 초 후에 배포된 두 번째 버전에서는 완전히 실패할 수 있습니다.
스스로 진화하는 AI 기반 위협에 대응하기 위해서는 그에 못지않은 지능적인 대응이 필요합니다. 정적 도구는 진화하는 공격에 대해 모니터링하고 학습하며 즉각적으로 대응하는 적응형 솔루션으로 대체되어야 합니다.
적응형 솔루션의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다:
- 행동 모니터링: 정적 규칙에 의존하지 않고 활동 패턴을 분석하여 이상 징후를 탐지하는 고급 도구입니다. 예를 들어, 비정상적인 로그인 시간이나 데이터 액세스 동작은 패턴 편차가 없더라도 실시간 알림을 트리거합니다.
- 동적 위협 무력화: AI 기반 웹 애플리케이션 및 API 보호(WAAP) 솔루션은 동적 위협 무력화에서 특히 뛰어난 성능을 발휘합니다. 이러한 시스템은 머신 러닝 모델을 적용하여 수동 개입 없이도 적응형 위협을 식별하고 차단하기 위한 즉각적으로 방어를 조정합니다.
- 선제적 식별: 최신 도구는 공격을 기다리는 대신 취약점과 의심스러운 활동을 적극적으로 검색하여 침입 성공 가능성을 줄입니다.
- 자동화 및 조정: AI 기반 보안 시스템은 조직의 에코시스템 전반에 걸쳐 원활하게 통합됩니다. 위협이 감지되면 네트워크 전체에 대응이 전파되어 자동으로 격리 및 완화를 실행합니다.
전용 블로그에서 AI 기반 사이버 보안이 AI 위협에 대한 최고의 방어 수단인 이유에 대해 자세히 알아보세요.
적응형 도구로 인간의 전문성 강화
보안 전문가는 여전히 필수 불가결한 존재입니다. 적응형 도구는 인간의 전문성을 대체하는 것이 아니라 이를 강화합니다. DevSecOps 엔지니어는 AI 기반 솔루션을 통해 복잡한 공격 패턴을 해독하고 다음 공격을 예측하며 가장 정교한 위협보다 앞서가는 전략을 수립할 수 있습니다.
경영진에게 주는 메시지는 분명합니다. 고급 보안 인프라에 대한 투자는 더 이상 나중에 처리해야 할 과제가 아니라 즉각적인 요구 사항이라는 것입니다. 조치가 지연될수록 시스템은 점점 더 효과적이고 탐지하기 어려워지며 완화하기 점점 더 어려워지는 위협에 더 취약해집니다.
Gcore로 AI 기반 사이버 위협에 대응하기
스스로 진화하는 AI 기반 사이버 위협의 특성으로 인해 조직은 보안 전략을 완전히 재평가해야 합니다. 지능형 위협은 적응력의 환경을 바꾸고, 기존의 방어 체계를 우회하며, 팀으로 하여금 전략을 재고하게 만듭니다. 하지만 사이버 공격이 점점 더 정교해짐에 따라 AI를 기반으로 한 적응형 대응책도 마찬가지로 복잡해지고 균형이 재조정될 가능성이 있습니다.
동적 방어를 도입하고자 하는 조직에게 Gcore WAAP와 같은 솔루션은 절실히 필요한 생명줄이 되었습니다. AI를 기반으로 하는 Gcore WAAP의 적응성은 위협에 따라 방어가 계속 진화한다는 것을 의미합니다. 공격자가 전술을 동적으로 변경함에 따라 WAAP는 보호 메커니즘을 변경하여 가장 정교한 공격자보다 한 발 앞서 있습니다.
