악의적인 사이버 침해사고 4건 중 1건에 인공지능(AI)이 활용된 것으로 나타났다. AI 기반 침해사고의 평균 피해 비용은 600만달러(약 88억원)로 전체 침해사고 평균인 499만달러보다 약 100만달러 많았다.
IBM은 29일(현지시간) '2026 데이터 유출 비용 보고서'를 통해 AI를 활용한 침해사고가 전년도 조사보다 56% 증가했다면서 이같이 밝혔다. 이번 보고서는 2025년 3월부터 2026년 2월까지 전 세계 602개 조직이 경험한 침해사고를 분석한 결과다.
AI 기반 공격은 주로 딥페이크를 활용한 사칭과 AI 기반 악성코드 형태로 이뤄졌다.
랜섬웨어 사고 비중은 전년도 34%에서 39%로 5% 포인트(P) 증가했다. 공격자들은 AI를 활용해 공격을 자동화하고 규모를 확대했다.
IBM은 공격에 필요한 비용은 수천달러 수준으로 낮아진 반면 침해사고를 탐지하고 복구하는 비용은 수백만달러 규모에 달한다고 분석했다.
AI 기반 공격의 62%는 핵심 인프라 분야를 겨냥했다. 금융 서비스와 에너지 산업에서 공격이 가장 많이 발생했다. 평균 침해사고 비용은 금융 서비스가 630만달러(약 91억원), 에너지 산업이 520만달러(약 72억원)로 집계됐다.
응답 기업의 20% 이상은 AI 모델이나 AI 애플리케이션을 대상으로 한 침해사고를 경험했다. 주요 원인은 응용프로그램 인터페이스(API)·애플리케이션·플러그인의 보안 취약점과 AI 워크로드 관련 클라우드 설정 오류로, 각각 27%를 차지했다.
차세대 AI 기반 사이버 공격 역량을 인지한 기업의 85%는 보안 투자 확대 계획이 있다고 답했다. 위협 탐지와 대응에 AI 에이전트를 활용하는 기업은 절반을 넘었지만 취약점 관리에 적용한 기업은 18%에 그쳤다.
응답 기업의 75%는 차세대 AI 위협에 대응하기 위해 보안 운영 전반의 AI 에이전트 활용 전략을 재검토하고 있다고 밝혔다.
IBM은 보안 운영에 AI와 자동화를 적극 활용한 기업은 침해사고 비용을 평균 약 200만달러(약 29억원) 절감했다고 강조했다.
하지만 조사 대상 기업 4곳 중 1곳은 해당 기술을 보안 운영에 도입하지 않은 것으로 조사됐다.
수자 비스웨산 IBM 시큐리티 소프트웨어 부문 부사장은 “이제 개발 프로세스에 복구와 대응 역량을 내재화하고, 실행 환경에서의 신원 보안을 강화하며, 공격자와 같은 속도로 위험을 해결하는 것이 중요하다”고 말했다.
박진형 기자 jin@etnews.com
