최근 지능화되는 사이버 위협에 대응하기 위해, 우리는 더욱 고도화된 정보보호 체계의 필요성을 절감하고 있다. 이제 사이버 보안의 미래는 '사건 이후의 대응'이 아니라, 사건 이전의 예측에 달려 있다.
인텔리전스 기반 방어(Intelligence-Driven Defense)의 진화와, 사고(Incident)를 사전에 예측하려는 다양한 시도 덕분에 우리는 공격자가 움직이기 전에 그들의 다음 행동을 미리 파악할 수 있는 전략적 우위를 확보할 수 있는 시대에 들어섰다. 패턴화되고, 예측 가능하며, 목적이 있는 방어 체계를 설계하고 구축해 나가는 것이 사이버 보안의 미래다.
새롭고 끊임없이 진화하는 사이버 공격은 이제 더 이상 무작위적이고 사후 대응적인 방식만으로는 충분하지 않다는 사실을 분명히 보여주고 있다. 머지않아 전통적인 방어 방식만으로는 대응이 불가능해질 것이다. 이에 따라 예측 분석(Predictive Analytics) 으로의 전환은 매우 중요한 변화를 의미한다. 이 변화 속에서 사이버 방어는 의도적이며, 지능 기반이고, 항상 공격자보다 한 발 앞선 대응 체계로 발전하고 있다.
사이버 보안 분야에서의 예측 분석이란, 머신러닝(ML), 인공지능(AI), 사용자 행위 분석, 그리고 지속적으로 개선되는 통계 알고리즘을 활용해 특정 지역, 기업, 산업을 대상으로 한 잠재적 공격의 징후와 패턴을 식별하는 기술을 말한다. 이 기술은 데이터 수집과 마이닝(Data Collection & Mining), 확률 모델 기반 예측, 머신러닝 알고리즘이라는 핵심 요소에 기반한다.
AI 없는 예측 분석은 불완전하다. 사이버 위협은 사전 예고 없이 찾아오기 때문에, 대응은 적응적(adaptive)이고, 실시간이며, 상황에 맞게 이루어져야 한다. 예측 기술 자체만으로도 위협 탐지와 대응을 혁신할 잠재력을 지니고 있지만, AI가 결합되지 않은 통계 기반 또는 규칙 기반 모델은 확장성과 깊이 면에서 한계를 가진다.
AI가 예측 분석을 완성시키는 이유는, AI가 통합될 때 비로소 다음과 같은 능력이 가능해지기 때문이다. 대규모 패턴 인식, 동적 위험 우선순위화, 지속적으로 업데이트되는 맥락적 통찰, 그리고 더 빠른 대응 속도는 오늘날의 고도화된 사이버 위협에 앞서 나가기 위해 필수적인 요소다.
오늘날 AI는 우리의 업무, 운영, 기술, 그리고 일상생활 전반에 점점 더 깊숙이 통합되고 있다. 그러나 그와 동시에, AI를 악용한 보안 위협 역시 급격히 증가하고 있다. 새로운 공격 벡터와 복잡성의 등장은 기존의 기업 공격 표면 정의로는 포괄되지 않는 새로운 공격 경로를 만들어내고 있으며, 그 결과 위협의 규모와 속도는 기존 사이버 보안 체계가 감당하기 어려운 수준으로 확장되고 있다.
“AI가 만든 위협을 AI가 막는다”는 역설이 여기에 있다. 흥미로운 점은, AI가 새로운 공격 전술을 만들어내고 있지만, 그 공격을 방어하는 가장 효과적인 수단 역시 AI라는 사실이다. 즉, AI가 만들어내는 위협의 예측적이고 정밀한 방어는 역설적으로 AI 기술을 활용함으로써 가능해지고 있다.
현재 발생하는 대부분의 실제 공격은 인간이 주도하고 AI가 이를 보조하는 형태다. 공격자는 AI를 침투 자동화, 피싱 정교화, 위협 확산 등에 활용하며 더 큰 피해를 유발하는 고도화된 침해를 만들어내고 있다. 완전히 자율적인 AI 기반 공격은 아직 미래의 가능성에 가깝지만, 그 방향성은 이미 분명해지고 있다.
AI는 새로운 위협의 문을 열고 있지만, 동시에 그 위협을 예측하고 방어할 수 있는 가장 강력한 열쇠이기도 하다. 예측 인텔리전스는 단순히 데이터를 기반으로 사건을 예상하는 것을 넘어, 위협 행위자가 공격을 시작하고 실현하기 위해 수행하는 활동의 연쇄 과정을 예측하는 단계로 진화하고 있다.
특히 AI, 맥락적 보강, 인간 분석이 결합될 때 예측 인텔리전스의 효용은 극대화된다. 이러한 전환은 전략적이고 지속적인 접근을 요구한다. 원시 데이터를 예측 인사이트로 전환하는 인간 분석가가 AI 탐지를 검증하고, 모델을 보강하며, 사전 예방적 사이버 보안을 촉진하기 위해 예측 인텔리전스 기능을 지속적으로 발전시키는 것이 핵심이다.
광범위한 위협 데이터 레이크, 심층적인 지역·산업 연구, 그리고 기술 간의 시너지가 예측의 정확도를 결정한다. 예측 분석은 단순한 기술적 도구가 아니라, 전략적 도구로서의 가치를 발휘한다. 예측 분석은 AI에 의해 발전하고, 인간의 전문 지식에 기반하며, 실제 위협 환경에 맞춰 조정돼야 한다.
AI는 새로운 공격을 만들어내는 동시에, 그 위협을 가장 효과적으로 막는 수단이기도 하다. 오늘날의 보안팀은 단순 탐지를 넘어 사전 예방으로 나아가야 하며, 이를 위해 AI와 인간 분석가의 협업, 고품질 위협 데이터, 산업·지역 맥락에 대한 이해가 결합돼야 한다.
2026년 CES에서 확인할 수 있듯, 글로벌 AI 기술 경쟁이 본격화되는 가운데, 탄탄한 제조업 기반을 보유한 우리나라에는 거대한 시장 기회가 열리고 있다. 민·관 협력을 융합해 물리적 AI(피지컬 AI) 선도 국가로 도약해야 할 시점이다. 무엇보다 과학기술 분야의 AI 융합 인재가 공생할 수 있는 환경 조성에 최선의 노력을 다해야 한다.
사이버 사건을 예측하는 일은 결코 간단하지 않다. 그러나 우리나라의 AI 산업과 협력을 통해 생태계 전반의 역량을 강화하고, 체계적인 정보보호와 튼튼한 사이버 보안을 이끌어간다면, 최고의 'AI 3대 강국 대한민국'은 결코 먼 미래가 아니라 현실이 될 수 있다.
백양순 한국ICT융합협회 회장 bys877@gmail.com