[전자신문]인공지능(AI)은 혁신의 동력이지만, 동시에 강력한 사이버 위협이다. 생성형 AI를 장착한 해킹툴은 수밀리초(ms) 단위로 취약점을 파악해 기존 방어체계를 무력화하고 있다. AI해킹 시대에 구시대적 보안 정책을 고집하는 것은 최첨단 스텔스기를 낡은 방패로 막으려고 하는 것과 같다. 이제는 보안 체계의 근본적인 구조를 바꿔야 할 때다.

 

기존 에이전트 방식이나 중앙 집중식 애플리케이션 보안 솔루션은 근본적으로 운용체계(OS) 위에서 실행되는 하나의 '프로세스'에 불과하기 때문에 구조적인 한계가 있다. AI기반 해킹툴은 수만 번 반복 학습하며 보안 패턴을 역으로 파악해 무력화하기 때문에 기존의 보안 프로그램은 AI기반 해킹툴의 우회 공격이나 권한 상승 공격을 근본적으로 차단하기 어렵다. 따라서 이를 막는 최선의 방어 전략은 학습할 수 없는 환경을 만드는 것이다. 데이터와 패턴을 기반으로 진화하는 AI기반 해킹툴의 학습 기회 자체를 박탈해야 한다.

  

'미토스(Mythos)' 같은 고성능 AI기반 해킹툴을 대비하기 위해서는 외부 경계 보안을 강화하는 수준을 넘어, 시스템 내부로 진입하는 경로 자체를 차단해야 한다. 이를 위한 다섯 가지 핵심 보안 전략을 제시한다.

 

첫째, OS 커널 레벨의 PAM 인증이다. 보안 기준점을 애플리케이션에서 OS커널 레벨로 내려야 한다. 일반 프로세스가 침범할 수 없는 커널 공간에서 인증이 이뤄지면, AI 해킹툴의 권한 탈취나 인증 우회는 원천적으로 불가능해진다.

 

둘째, OS커널 내 실시간 탐지 및 차단이다. 시스템 최하단 레벨에서 의심스러운 접근을 모니터링하고 즉각 차단해야 한다. 이는 AI기반 해커가 시스템 구조를 파악하고 패턴을 학습할 기회 자체를 박탈한다.

 

셋째, 동적 Seed키 도입이다. 고정된 비밀번호나 알고리즘은 AI의 표적이 되기 쉽다. 매번 무작위로 변하는 가변 인증 키를 적용하면, AI기반 해커가 이전 데이터를 바탕으로 다음 패턴을 학습하는 것이 완전히 불가능해진다.

 

넷째, 인증 실패 횟수의 엄격한 제한이다. AI해킹의 핵심은 무차별 대입과 반복 학습이다. 실패 횟수를 5회 이하로 제한해 계정을 즉시 차단하면, 학습에 필요한 정보가 제공되지 않아 AI의 연산 능력은 무용지물이 된다.

 

다섯째, 다계층 인증 체계 적용이다. 네트워크, OS, 데이터, 저장장치 등을 유기적으로 연결하는 구조다. 이중 하나가 침해되더라도 다음 자산을 보호하며, AI해커가 공격 경로를 최적화하지 못하도록 교란한다.

 

제시한 방어체계 하에서 '미토스'급 AI 기반 해킹툴이라도 커널 수준의 제로데이 취약점을 뚫거나, 물리적 인증 수단 탈취 외에는 대안이 없다. 결국 AI의 핵심 역량인 학습과 패턴 분석을 차단하는 것이 최선의 방어 전략이다. 이는 AI 시대의 보안 전문가와 경영진이 고수해야 할 절대 원칙이다.

  

이제 소프트웨어 업데이트하고 방화벽 교체 같은 낡은 보안 정책은 끝났다. OS 커널 레벨의 다계층 인증 체계를 구축하고, 정적 보안에서 동적 보안 체계로 근본적인 체질 개선을 서둘러야 한다. AI 기술이 격변하고 있으므로 보안 정책의 근본을 뒤바꿔야만 다가올 AI 시대의 거센 위협 속에서 소중한 정보 자산과 인프라를 지켜낼 수 있을 것이다.

  

이종일 누리아이티 대표 mc529@nurit.co.kr