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[IT뉴스][AI, 이제는 현장이다③] AI가 커질수록 공격도 빨라진다… 기업 보안이 다시 ‘기본기’로 돌아가야 하는 이유

온카뱅크관리자

2026-03-27 07:07:29

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="pB9Tnqlwn8">
          <div contents-hash="9086d37be185c37c1cdb5c0bb5e65ca612bc9bf19060f448a9bfa1b7debeded6" dmcf-pid="Ub2yLBSrM4" dmcf-ptype="general">
           <h5>AI는 익숙한 공격을 더 빨리, 더 값싸게, 더 넓게 바꾸고 있어</h5>
           <h5>자격증명 유출·취약점 악용·공급망 침해… 약한 고리가 더 빨리 드러나는 시대</h5>
           <h5>올해 기업 보안의 핵심은 새 솔루션보다 인증·권한·로그 같은 기본 통제 재정비</h5> 
          </div>
          <hr class="line_divider" contents-hash="06644b0e95794abb7a7eb5bb1e4cf8f3523f0a76bce70248e6ad07871e8d1c71" dmcf-pid="uKVWobvmLf" dmcf-ptype="line">
          <p contents-hash="b70a3d01cce44fd019aef54d07dec6178b3ab58e279cf72aac584491955b06fe" dmcf-pid="79fYgKTseV" dmcf-ptype="general">편집자 주 </p>
          <div contents-hash="b191e1936416cb33b1e9c25f53380b6bef393050e41d002c1f9f6b49b1197bd9" dmcf-pid="z24Ga9yOL2" dmcf-ptype="general">
           인공지능(AI)은 더 이상 가능성을 시험하는 기술이 아니라, 기업의 운영과 수익, 보안, 조직, 산업 구조를 실제로 바꾸기 시작한 기술이 되고 있다. 생성형 AI는 이미 업무 현장에 깊숙이 들어왔고, 에이전트형 AI는 실제 작업 흐름을 맡기 시작했으며, 피지컬 AI는 제조와 물류, 로보틱스 현장으로 빠르게 확장되고 있다. 이에 따라 기업의 관심도 AI가 실제로 얼마만큼의 성과를 만들고 어떤 위험과 변화를 함께 가져오는가로 옮겨가고 있다. 테크42는 이번 연재 ‘AI 2026, 이제는 현장이다’에서 2026년 1분기 글로벌 기업들의 움직임과 최신 리포트를 바탕으로, 올해 AI 시장의 핵심 흐름을 다각도로 짚고자 한다. 
          </div>
          <hr class="line_divider" contents-hash="9a861f62cd77e9352ab430b258c1b28fd8beefc8f246ad8a97d146429c7dd6fb" dmcf-pid="q4PZAfGhn9" dmcf-ptype="line">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="07b0a903077f8c744c83375750a50fe99bcc44cac15ec5f5a1b9488872ace411" dmcf-pid="B8Q5c4HlRK" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="AI를 말하면서 이제 보안을 따로 떼어놓기는 어렵다. AI가 기업 전반으로 퍼질수록 공격자도 같은 기술을 손에 넣고 있기 때문이다. 문제는 공격의 방향이 완전히 새로워졌다는 데 있지 않다. 오히려 익숙한 공격이 더 빨라지고, 더 값싸지고, 더 넓게 퍼질 수 있게 됐다는 점이 더 중요하다. (이미지=젠스파크로 생성)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/27/552816-OGTrtXj/20260327070332232gdai.png" data-org-width="1024" dmcf-mid="tOuJpIRfdx" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/27/552816-OGTrtXj/20260327070332232gdai.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            AI를 말하면서 이제 보안을 따로 떼어놓기는 어렵다. AI가 기업 전반으로 퍼질수록 공격자도 같은 기술을 손에 넣고 있기 때문이다. 문제는 공격의 방향이 완전히 새로워졌다는 데 있지 않다. 오히려 익숙한 공격이 더 빨라지고, 더 값싸지고, 더 넓게 퍼질 수 있게 됐다는 점이 더 중요하다. (이미지=젠스파크로 생성)
           </figcaption>
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          <p contents-hash="702a417de6f55779cff5d45c2e37c8af2a1a39b1516316f7e11e7db7e4f4eed1" dmcf-pid="b6x1k8XSnb" dmcf-ptype="general">AI를 말하면서 이제 보안을 따로 떼어놓기는 어렵다. AI가 기업 전반으로 퍼질수록 공격자도 같은 기술을 손에 넣고 있기 때문이다. 문제는 공격의 방향이 완전히 새로워졌다는 데 있지 않다. 오히려 익숙한 공격이 더 빨라지고, 더 값싸지고, 더 넓게 퍼질 수 있게 됐다는 점이 더 중요하다. </p>
          <p contents-hash="933cc8e8320ee9790045a7567f45cde4d81351d41eb056e6becc87adf1c2101e" dmcf-pid="KPMtE6ZvRB" dmcf-ptype="general">지난달 공개된 IBM의 ‘2026 엑스포스 위협 인텔리전스 지수(2026 X-Force Threat Intelligence Index)’는 이 변화를 단적으로 보여준다. 공격자들은 AI 도구를 활용해 약점을 더 빨리 찾고, 더 짧은 시간 안에 악용하고 있는 것으로 분석됐다. 보고서가 특히 강조한 것도 이 지점이다. 전혀 새로운 공격이 갑자기 폭증한 것이 아니다. 기존 공격이 훨씬 빠르게 실행되고 있다는 것이다. </p>
          <p contents-hash="58515455f0c8a2ac7f79e57cbcd5bfd88e7698f12bfeb78b146b0f09f3ab2a8e" dmcf-pid="9QRFDP5TMq" dmcf-ptype="general">숫자도 직설적이다. 지난해 관측된 공격의 40%는 취약점 악용에서 시작됐다. 공용 애플리케이션을 노린 공격은 전년 대비 44% 증가했다. 랜섬웨어와 갈취 그룹은 49% 늘었다. 공급망과 제3자 환경을 노린 대형 침해는 2020년 이후 거의 4배 수준으로 커졌다. 여기에 지난해 한 해 동안 30만 건이 넘는 챗GPT 자격증명이 인포스틸러 악성코드에 의해 노출된 것으로 파악됐다. AI를 도입하는 기업 입장에서 이 수치들이 던지는 메시지는 단순하다. 새 기술을 붙일수록 공격 표면도 넓어진다. 그리고 그 표면을 노리는 공격자의 자동화 속도도 함께 올라간다. </p>
          <p contents-hash="8b9dac62507369c38b5581ba6c3f7e348b959b27fcdf143cba98b95b5bd6e99b" dmcf-pid="2xe3wQ1yMz" dmcf-ptype="general">공격자가 AI를 쓰기 시작하면, 예전에는 손이 많이 들던 단계들이 한꺼번에 짧아진다. 정찰. 선별. 정보 정리. 취약점 탐색. 문서 요약. 이런 기초 작업들이 더 빨라진다. IBM이 “플레이북을 새로 쓰는 것이 아니라, 기존 플레이북을 AI로 더 빨리 실행하고 있다”고 짚은 이유도 여기에 있다. 방어자 입장에선 불리한 조건이다. 특히 인증 통제나 접근 제어가 약한 기업은 훨씬 짧은 시간 안에 더 쉽게 노출될 수 있다. 공격이 더 정교해지기 전에, 가장 기본적인 통제가 먼저 무너질 수 있다는 뜻이다. </p>
          <p contents-hash="7d00b1a45cc7fcf708c922e43c4878bbafd544af2372f13c34ba13da12549468" dmcf-pid="VMd0rxtWM7" dmcf-ptype="general">이 흐름은 최근 글로벌 클라우드 전략에서도 읽힌다. 마이크로소프트가 소버린 클라우드(Sovereign Cloud)를 확대하고, 완전히 분리된 환경에서도 대형 AI 모델을 구동할 수 있는 방향을 제시한 것도 같은 문제의식 위에 있다. AI 도입의 핵심 조건이 이제 성능만이 아니라 통제 가능성, 데이터 주권, 운영 연속성으로 옮겨가고 있다는 신호다. </p>
          <div contents-hash="45c2054f0e638514390c7cb8a359cdda59ea95ba431112f9652dafd8be936e29" dmcf-pid="fRJpmMFYiu" dmcf-ptype="general">
           <strong>AI를 통한 공격, 새롭진 않지만 훨씬 빨라졌다</strong> 
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="70632825a8c523d26b4bcd95014edb040152b243d0271e8f096d9190e524c0ae" dmcf-pid="4eiUsR3GeU" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="올해 사이버 공격의 변화를 볼 때는 화려한 신종 전술보다 오래된 공격 방식의 가속에 먼저 주목할 필요가 있다. (이미지=젠스파크로 생성)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/27/552816-OGTrtXj/20260327070333916jzvu.png" data-org-width="1024" dmcf-mid="FQAHN2WIJQ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/27/552816-OGTrtXj/20260327070333916jzvu.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            올해 사이버 공격의 변화를 볼 때는 화려한 신종 전술보다 오래된 공격 방식의 가속에 먼저 주목할 필요가 있다. (이미지=젠스파크로 생성)
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="ed2e14c3bbfc83f04bb41441e2ee666553fe2c19ad22fe8a23b2953b63070df3" dmcf-pid="8dnuOe0Hep" dmcf-ptype="general">올해 사이버 공격의 변화를 볼 때는 화려한 신종 전술보다 오래된 공격 방식의 가속에 먼저 주목할 필요가 있다. IBM은 공용 애플리케이션 취약점 악용이 급증한 배경으로 누락된 인증 통제와 AI 기반 취약점 발견을 지목했다. 달라진 것은 공격의 본질이라기보다 실행 속도다. </p>
          <p contents-hash="abdcac0b6c3f5a8caf60e69258d68ce626d547698929705b2255a1c23d6bbeb6" dmcf-pid="6JL7IdpXi0" dmcf-ptype="general">결국 문제는 아직도 많은 기업이 인증과 권한 관리, 설정 관리 같은 기본기를 충분히 갖추지 못했다는 데 있다. 그리고 공격자는 AI를 이용해 그 약한 고리를 더 빨리 찾고 있다. 이 대목에서는 국내 사례도 떠오른다. 쿠팡 개인정보 유출 사고에 대한 정부 조사 결과는 정교한 외부 해킹보다 인증 체계 취약점과 관리 부실에 더 무게를 실었다. </p>
          <p contents-hash="487a2ef159f662d9dfb773a3007170f6254ea5b9b340b528c5f8a88528da9e31" dmcf-pid="PiozCJUZd3" dmcf-ptype="general">조사에 따르면 전직 엔지니어는 인증 과정의 허점을 알고 재직중 탈취한 서명 키를 이용해 위조 로그인 토큰을 만들었고, 이를 통해 약 3370만 명의 고객 정보에 접근한 것으로 파악됐다. 쿠팡이 해당 접근 키를 제때 무효화하지 못한 점도 문제로 지적됐다. 새로운 공격이 아니었다. 기본 통제의 실패가 대규모 사고로 이어진 전형적인 사례였다. </p>
          <p contents-hash="e3464d019063d05415163ec344301a0562708ab274f871312d8051bba076c26a" dmcf-pid="Qngqhiu5MF" dmcf-ptype="general">자격증명 문제는 AI 시대에 더 민감해졌다. IBM이 짚은 ‘챗GPT 계정 정보 30만 건 이상 노출’은 AI 서비스도 이제 핵심 기업형 소프트웨어와 같은 위험 지대에 들어왔음을 보여준다. 문제는 단순한 계정 탈취에 그치지 않는다. 탈취된 AI 계정은 민감한 대화 기록, 프롬프트, 내부 문서 접근 경로, 업무 흐름 정보를 함께 노출할 수 있다. 공격자는 이런 계정을 발판 삼아 출력 조작, 데이터 유출, 악성 프롬프트 삽입 같은 AI 특화 공격으로도 이어갈 수 있다. AI 서비스가 생산성 도구를 넘어 운영 도구가 될수록, 계정 하나의 위험도는 훨씬 커진다. </p>
          <p contents-hash="8fed4e58c90500c22fe8e1a264846498335053d5665a22ebe46f100c4298443f" dmcf-pid="x0uOx3rNet" dmcf-ptype="general">공급망과 제3자 환경도 다르지 않다. IBM은 대형 공급망·제3자 침해가 2020년 이후 거의 4배 늘었다고 지적했다. 공격자 입장에선 여러 고객과 연결된 개발 환경, 소프트웨어 배포 파이프라인, 서비스형 소프트웨어(SaaS) 연동 지점이 훨씬 효율적인 공격 경로다. AI 코딩 도구와 자동화 도구가 소프트웨어 생성 속도를 끌어올릴수록, 검증되지 않은 코드나 취약한 연결이 실제 서비스 안으로 들어올 가능성도 함께 커진다. AI는 생산성을 높인다. 동시에 검증 부담도 키운다. </p>
          <p contents-hash="1b4646cab2352bde96ce9bbb7fe2a411efe456be10aac1cce2961f4856b3115d" dmcf-pid="yNc2yab0n1" dmcf-ptype="general">지금 기업 보안팀이 마주한 현실은 단순하다. 공격자는 AI로 더 빨라졌다. 반면 방어자는 여전히 기본 통제의 빈틈을 완전히 메우지 못한 경우가 많다. 보안 격차는 최첨단 도구의 유무보다 기초적인 통제 성숙도에서 먼저 벌어진다. 그래서 올해 보안이 먼저 답해야 할 질문은 ‘최신 AI 보안 솔루션을 무엇으로 도입할 것인가’가 아니다. ‘왜 아직도 인증과 권한 문제가 뚫리는가’가 더 앞선다. 공격이 가속되는 시대일수록 기본기는 더 중요해진다. </p>
          <div contents-hash="d04eab8c83be85635956ff788d8cee64d9ed74910bdfc3d3adb2c9c7cea0acd4" dmcf-pid="WjkVWNKpJ5" dmcf-ptype="general">
           <strong>AI 확산… 보안의 범위를 넓히고, 책임의 무게도 키운다</strong> 
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="53b2e348975ade3b5949f64e5a27f73c961a92b3ac24357e990eaf602360a08f" dmcf-pid="YAEfYj9ULZ" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="보안 문제는 규제 산업과 공공 부문, 제조업, 대형 서비스 조직에서 더 선명하게 드러난다. IBM에 따르면 5년 연속 가장 많이 공격받은 산업은 제조업이었다. 특히 지난해 전체 사고에서 제조업이 차지한 비중은 27.7%였다. (이미지=젠스파크로 생성)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/27/552816-OGTrtXj/20260327070335627sywd.png" data-org-width="1024" dmcf-mid="3iVWobvmeP" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/27/552816-OGTrtXj/20260327070335627sywd.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            보안 문제는 규제 산업과 공공 부문, 제조업, 대형 서비스 조직에서 더 선명하게 드러난다. IBM에 따르면 5년 연속 가장 많이 공격받은 산업은 제조업이었다. 특히 지난해 전체 사고에서 제조업이 차지한 비중은 27.7%였다. (이미지=젠스파크로 생성)
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="ebe4c1efdda72776d03ac7181db9e680849b188f4add42e1dbe6a31ab61160a4" dmcf-pid="GcD4GA2uMX" dmcf-ptype="general">AI를 실제 업무에 붙이는 순간 보안의 범위는 한 단계 넓어진다. 이제는 모델 서버만 지키면 되는 문제가 아니다. 어떤 데이터가 입력되는지, 어떤 시스템과 연결되는지, 누가 어떤 권한으로 AI를 쓰는지, 생성된 결과가 어떤 흐름으로 다음 시스템에 전달되는지까지 관리해야 한다. </p>
          <p contents-hash="93713a8f99eed0e5c017a0f082fb509d38855ce8fffcbec9303ea9947c4390d6" dmcf-pid="Hkw8HcV7LH" dmcf-ptype="general">마이크로소프트가 소버린 클라우드와 완전 분리형 환경을 강조한 이유도 여기에 있다. 민감한 조직일수록 중요한 질문은 ‘최신 모델을 쓸 수 있느냐’가 아니다. ‘이 모델을 어떤 경계 안에서 통제할 수 있느냐’가 더 중요하다. AI 시대의 경쟁력은 성능만으로 결정되지 않는다. 통제 가능성과 운영 안전성도 같이 봐야 한다. </p>
          <p contents-hash="8e047335b3e1e03c6556c92a919be9b059e9a203b08c683152503b0f20acf15a" dmcf-pid="XEr6XkfzJG" dmcf-ptype="general">이 문제는 규제 산업과 공공 부문, 제조업, 대형 서비스 조직에서 더 선명하게 드러난다. IBM에 따르면 5년 연속 가장 많이 공격받은 산업은 제조업이었다. 특히 지난해 전체 사고에서 제조업이 차지한 비중은 27.7%였다. 물리적 생산설비와 정보 시스템, 공급망, 현장 운영이 촘촘히 맞물린 산업일수록 한 번의 침해가 실제 생산 차질과 운영 중단으로 이어질 가능성이 크다는 뜻이다. 여기에 AI가 더 깊숙이 들어오면 보안은 더 이상 정보보호 부서만의 문제가 아니다. 생산과 운영 연속성의 문제가 된다. </p>
          <p contents-hash="8501ce17a677e2cd96b182c326b66bb5fd490ebe128b157fd4bda57951de15cc" dmcf-pid="ZDmPZE4qJY" dmcf-ptype="general">기업은 이 지점에서 새로운 딜레마와 마주한다. AI를 더 많이 붙일수록 더 높은 생산성과 더 빠른 의사결정을 기대할 수 있다. 하지만 동시에 더 많은 데이터 경로와 더 많은 계정, 더 많은 승인 체계를 관리해야 한다. 그래서 올해의 보안 전략은 과거처럼 외곽을 막는 방식만으로는 충분하지 않다. 누가 어떤 권한으로 AI를 호출하는지, 어떤 로그가 남는지, 어떤 출력이 실제 업무에 반영되는지까지 전방위적으로 들여다봐야 한다. AI는 보안의 범위를 바꾸고 있다. </p>
          <p contents-hash="09916d80abf2d9271e512f0b1cc1505a1bc4616bc76913c3824510dc87cc0f21" dmcf-pid="5wsQ5D8BMW" dmcf-ptype="general">복잡해 보이지만 결론은 오히려 단순하다. 결국 해답은 기본 통제로 다시 모인다. IBM도 자격증명 문제와 소프트웨어 구성 오류, 잘못된 접근 통제가 여전히 가장 흔한 진입점이라고 봤다. 아무리 새로운 AI 도구를 도입해도 인증·권한·구성 관리가 허술하면 공격자는 그 틈부터 노린다. 올해 기업 보안이 다시 ‘기본기’로 돌아가는 이유가 여기에 있다. </p>
          <div contents-hash="3af691db84bbc76f728a8b50bcba2e5ce920057d56a248486e08a6aefc454ef5" dmcf-pid="1rOx1w6bRy" dmcf-ptype="general">
           <strong>지금 기업이 먼저 챙겨야 할 것은 보안의 기초 체력</strong> 
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="9a9f17d36af1765e75086196c99dd181056871e1d4a4aec22b9ea5ce75f4fffb" dmcf-pid="tmIMtrPKJT" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="기업이 먼저 해야 할 일은 화려한 AI 보안 솔루션을 하나 더 얹는 것이 아니다. 다중인증(MFA), 조건부 접근, 최소권한 원칙, 외부 도구 연결 점검, 로그 보존, 소프트웨어 구성 검증, 공급망 통제 같은 기본 항목을 다시 세우는 일이 더 시급하다. (이미지=젠스파크로 생성)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/27/552816-OGTrtXj/20260327070337275bcbs.png" data-org-width="1024" dmcf-mid="04ozCJUZR6" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/27/552816-OGTrtXj/20260327070337275bcbs.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            기업이 먼저 해야 할 일은 화려한 AI 보안 솔루션을 하나 더 얹는 것이 아니다. 다중인증(MFA), 조건부 접근, 최소권한 원칙, 외부 도구 연결 점검, 로그 보존, 소프트웨어 구성 검증, 공급망 통제 같은 기본 항목을 다시 세우는 일이 더 시급하다. (이미지=젠스파크로 생성)
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="cb0681b98e48c6b36dafeba6563a06ad12a336d25353e30e7b4499130bafd480" dmcf-pid="FsCRFmQ9Lv" dmcf-ptype="general">기업들은 새로운 기술 위협이 등장할 때마다 거기에 맞는 새 방어 도구부터 찾는 경향이 있다. 하지만 AI 시대의 현실은 조금 다르다. 지금 가장 큰 위험은 여전히 오래된 문제에서 나온다. 취약한 인증. 느슨한 접근 통제. 부실한 설정 관리. 검증되지 않은 연결. AI는 이런 빈틈을 더 빨리 드러나게 만든다. </p>
          <p contents-hash="1005eee367dcac9021c71eccd9218f0cbb977a0a9871440a6410aed1f7a65d61" dmcf-pid="3Ohe3sx2eS" dmcf-ptype="general">그래서 지금 기업이 먼저 해야 할 일은 화려한 AI 보안 솔루션을 하나 더 얹는 것이 아니다. 다중인증(MFA), 조건부 접근, 최소권한 원칙, 외부 도구 연결 점검, 로그 보존, 소프트웨어 구성 검증, 공급망 통제 같은 기본 항목을 다시 세우는 일이 더 시급하다. AI 계정과 워크플로가 기업 핵심 시스템으로 들어오는 순간, 이 기본기는 곧바로 경영 리스크를 막는 보루가 된다. </p>
          <p contents-hash="6313e9dc1a58401a6bd1d449e7b86176250c6af8a3a1610cafb3c62349f7fc52" dmcf-pid="0Ild0OMVMl" dmcf-ptype="general">AI는 분명 공격과 방어 모두를 바꾸고 있다. 하지만 승부를 가르는 것은 여전히 가장 오래된 질문들이다. 누가 접근하는가. 무엇이 연결되는가. 어떤 기록이 남는가. 잘못된 설정은 얼마나 빨리 발견되는가. 결국 답은 새 기술이 아니라 기본이다. 지금 기업 보안이 다시 ‘기본기’로 돌아가야 하는 이유다. </p>
          <p contents-hash="42f86ba3e54a4b31e0524c52aaf0cc8b2f19b8485fddf5e083e991af07d11c9f" dmcf-pid="pTYgqvnQJh" dmcf-ptype="general">저작권자 © Tech42 - Tech Journalism by AI 테크42 무단전재 및 재배포 금지</p>
         </section> 
        </div>

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