2025λ…„ 8μ›” 7일 λͺ©μš”일

2025λ…„ AI 기반 사이버 λ³΄μ•ˆ μ „λž΅μ˜ 변화와 κΈ°μ—…μ˜ λŒ€μ‘: μ‹ κΈ°μˆ κ³Ό 도전 과제

μ΅œμ‹  기술 동ν–₯κ³Ό 흐름: ν˜„μž¬μ˜ 사이버 λ³΄μ•ˆ ν™˜κ²½μ€ κ³Όκ±° μ–΄λŠ λ•Œλ³΄λ‹€ λ³΅μž‘ν•˜κ³ , λ‹€μ–‘ν•œ μœ„ν˜‘ μš”μ†Œκ°€ μ‘΄μž¬ν•©λ‹ˆλ‹€. 졜근의 발견 사둀λ₯Ό 톡해 λΉ„μ¦ˆλ‹ˆμŠ€ ν™˜κ²½ λ‚΄ AI의 적용이 급증함에 따라, AI와 κ΄€λ ¨ κΈ°μˆ λ“€μ„ κ³΅κ²©ν•˜λŠ” 사이버 μœ„ν˜‘λ„ λΉ„λ‘€ν•˜μ—¬ μ¦κ°€ν•˜κ³  μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 특히, λžœμ„¬μ›¨μ–΄, ν”Όμ‹± 곡격, 제둜데이 μ·¨μ•½μ μ˜ 발견 등은 기업듀이 보닀 μ²¨λ‹¨μ˜ λ³΄μ•ˆ μ†”λ£¨μ…˜μ„ λ„μž…ν•˜λ„λ‘ μœ λ„ν•˜κ³  μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

μ£Όμš” 이슈 및 λ°°κ²½ μ„€λͺ…: 졜근 λͺ‡ λ…„κ°„ κΈ‰μ¦ν•œ 사이버 곡격, 특히 λžœμ„¬μ›¨μ–΄μ™€ AI 인프라λ₯Ό 겨λƒ₯ν•œ 곡격은 κΈ°μ—…λ“€μ˜ 사이버 λ°©μ–΄ μ „λž΅μ„ μž¬κ²€ν† ν•˜κ²Œ λ§Œλ“€μ—ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 예λ₯Ό λ“€μ–΄, Microsoftκ°€ λ§‰λŒ€ν•œ λ³΄μƒκΈˆμ„ κ±Έκ³  Zero Day Quest μ΄λ‹ˆμ…”ν‹°λΈŒλ₯Ό μž¬κ°œν•œ κ²ƒμ΄λ‚˜, Comp AIκ°€ κΈ°μ—… κ·œμ • μ€€μˆ˜ μžλ™ν™”μ— AIλ₯Ό ν™œμš©ν•˜μ—¬ 투자λ₯Ό μœ μΉ˜ν•œ 사둀 등이 이λ₯Ό λ°˜μ˜ν•©λ‹ˆλ‹€.

κ΄€λ ¨ κΈ°μˆ μ΄λ‚˜ μ„œλΉ„μŠ€μ˜ ν™œμš© 사둀: κ΅­λ‚΄μ™Έ 기업듀은 AI κΈ°μˆ μ„ ν™œμš©ν•΄ λ³΄μ•ˆ 취약점을 μžλ™μœΌλ‘œ κ°μ§€ν•˜κ³  λŒ€μ‘ν•˜λŠ” μ‹œμŠ€ν…œμ„ κ΅¬μΆ•ν•˜κ³  μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 예둜, KakaoMobilityκ°€ ν•œκ΅­μΈν„°λ„·μ§„ν₯원(KISA)κ³Ό ν•¨κ»˜ λ³΄μ•ˆ 취약점 μ‹ κ³  ν¬μƒμ œλ₯Ό 곡동 μš΄μ˜ν•˜λŠ” 사둀가 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. λ˜ν•œ, Wizκ°€ μƒˆλ‘œμš΄ Exposure Management μ†”λ£¨μ…˜μ„ μΆœμ‹œν•˜μ—¬ λ‹€μ–‘ν•œ μœ„ν—˜ λ…ΈμΆœμ„ 톡합, μš°μ„ μˆœμœ„ μ§€μ • 및 쑰치λ₯Ό κ°€λŠ₯ν•˜κ²Œ ν•©λ‹ˆλ‹€.

μ•žμœΌλ‘œ μ˜ˆμƒλ˜λŠ” λ°œμ „ λ°©ν–₯κ³Ό ν™œμš© κ°€λŠ₯μ„±: AI 기반 사이버 λ³΄μ•ˆ κΈ°μˆ μ€ 계속 λ°œμ „ν•  μ „λ§μž…λ‹ˆλ‹€. 특히 제둜데이 λ³΄μ•ˆ 취약점을 μ‹λ³„ν•˜κ³  이에 λŒ€μ‘ν•˜λŠ” κΈ°μˆ μ— λ§Žμ€ νˆ¬μžκ°€ μ΄λ£¨μ–΄μ§ˆ κ²ƒμœΌλ‘œ λ³΄μž…λ‹ˆλ‹€. λ˜ν•œ, ν΄λΌμš°λ“œ ν™˜κ²½μ— λŒ€ν•œ 곡격이 증가함에 따라 ν΄λΌμš°λ“œ λ³΄μ•ˆμ— λŒ€ν•œ 기술적 κ°œμ„ λ„ μ£Όλͺ©λ°›μ„ κ²ƒμž…λ‹ˆλ‹€.

ν˜„μž¬ 이 기술 λ˜λŠ” 이슈λ₯Ό λ‹€λ£¨λŠ” μ£Όμš” κΈ°μ—…κ³Ό κΈ°κ΄€μ˜ 사둀: MicrosoftλŠ” μžμ‚¬μ˜ Zero Day Quest μ΄λ‹ˆμ…”ν‹°λΈŒλ₯Ό 톡해 λ³΄μ•ˆ 연ꡬ에 큰 보상을 μ œκ³΅ν•©λ‹ˆλ‹€. 이와 ν•¨κ»˜, AWSλŠ” μ˜€ν”ˆAI λͺ¨λΈμ„ 지원해 AI 기반 λ³΄μ•ˆμ„ κ°•ν™”ν•©λ‹ˆλ‹€. κ΅­λ‚΄μ—μ„œλŠ” KakaoMobilityκ°€ λ³΄μ•ˆ 취약점에 λŒ€ν•œ μ‹ κ³  ν¬μƒμ œλ₯Ό μš΄μ˜ν•˜λŠ” λ“± 적극적으둜 λŒ€μ‘ν•˜κ³  μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

AI κ΄€μ μ—μ„œ μΆ”μ •λ˜λŠ” 미래 전망 및 이에 λŒ€ν•œ 생각과 의견: AI와 사이버 λ³΄μ•ˆμ˜ 톡합은 λ”μš± κ°•λ ₯ν•˜κ³  μ§€λŠ₯적인 λ°©μ–΄ λ©”μ»€λ‹ˆμ¦˜μ„ λ§Œλ“€μ–΄ λ‚Ό κ²ƒμž…λ‹ˆλ‹€. ν•˜μ§€λ§Œ, AI 기술 μžμ²΄κ°€ μƒˆλ‘œμš΄ 취약점을 λ§Œλ“€μ–΄λ‚Ό 수 μžˆμœΌλ―€λ‘œ, 이에 λŒ€ν•œ 연ꡬ와 κ°œλ°œλ„ ν•¨κ»˜ μ§„ν–‰λ˜μ–΄μ•Ό ν•©λ‹ˆλ‹€. λ³΄μ•ˆμ΄ 경쟁λ ₯이 λ˜λŠ” μ‹œλŒ€μ—μ„œ, 기업듀은 AI κΈ°μˆ μ„ ν†΅ν•œ λ³΄μ•ˆ 강화에 μ§€μ†μ μœΌλ‘œ μ£Όλͺ©ν•  ν•„μš”κ°€ μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

μ œλ―Έλ‹ˆ 3.0κ³Ό AI의 μ§„ν™”λ₯Ό ν†΅ν•œ μ‚¬νšŒμ  영ν–₯

AI 기술의 λ°œμ „, 특히 졜근의 μ œλ―Έλ‹ˆ 3.0의 μΆœμ‹œλŠ” 인곡지λŠ₯ μƒνƒœκ³„μ— 큰 λ³€ν™”λ₯Ό κ°€μ Έμ™”λ‹€. μ΄λŸ¬ν•œ μ§„ν™”λŠ” λ‹¨μˆœν•œ 기술적 μ„±κ³Όλ₯Ό λ„˜μ–΄μ„œ, μ‚¬νšŒ μ „λ°˜μ— 걸쳐 Machine Learningκ³Ό AI의 ν™œμš© 방식에 큰 영ν–₯을 미치고 μžˆλ‹€. 이와 κ΄€λ ¨ν•˜μ—¬ ...