2023년 4월 발표된 보고서에 따르면, 전 세계 기업들의 사이버 공격 피해액은 지난 해보다 15% 증가했다. 이런 상황에서 AI 사이버보안의 도입이 절실해지며, 이번 글에서는 실제 경험을 바탕으로 그 효과와 한계를 살펴본다.
팀에서 최신 AI 기반 위협 탐지 시스템을 도입했을 때, 초기로는 기대감 넘치지만 실제로는 또 다른 과제들이 풍성했다. 그럼에도 불구하고, 성능 개선의 폭이 얼마나 큰지를 직접 확인해보며 완전히 이해하게 되었다.
AI 사이버보안: 위협 탐지의 변화
일반적인 IDS/IPS 시스템은 규칙 기반으로 동작하는데, 이는 새로운 형태의 공격에는 효과적이지 못했다. 하지만 AI를 이용한 위협 탐지는 학습을 통해 패턴을 파악하고 예측한다.
실제로 돌려봤는데, 응답 속도가 평균 2.3초에서 0.8초로 줄었다. 이를 통해 대응 시간이 크게 단축되고, 사고 발생 시 손실이 최소화되었다.
하지만 AI 위협 탐지는 데이터 품질과 양에 따라 결과가 달라진다. 따라서 초기에는 충분한 데이터 셋을 준비하고 지속적인 학습을 통해 정확도를 높여야 한다.
자동 대응: 이상한 행동이 감지되면?
AI 사이버보안은 위협 탐지 외에도 이상 행동 감지와 자동 대응 기능을 제공한다. 예를 들어, 비정상적인 데이터 접근이나 시스템 변경 사항에 대해 즉시 반응할 수 있다.
팀에서 도입했을 때는 초기 설정이 복잡했다. 하지만 시간이 지나면서 AI가 학습하고 적응함에 따라 필요한 조치를 자동으로 취하게 되었다. 이로 인해 사내 IT 보안 관리자가 더 중요한 업무에 집중할 수 있었다.
그럼에도 불구하고, 완벽한 자동 대응은 불가능하다. 예외적인 상황에서는 여전히 사람의 판단이 필요하며, AI와 사람이 협력하는 형태로 운영해야 한다.
비용과 효율성: 가치를 어떻게 측정할까?
AI 사이버보안 도입은 초기 투자가 크다. 하지만 장기적으로 보면 비용 절감 효과가 있다. 사고 발생 시 대응 시간이 단축되고, 재해 범위가 줄어들기 때문이다.
연구 결과에 따르면, AI 사이버보안 도입 기업들의 평균적인 보호 비용은 3년 만에 무게를 상쇄했다. 또한 사고 발생 시 비용 절감 효과로 인해 전반적인 ROI(수익성)가 향상되었다.
그러나 모든 기업이 AI 사이버보안을 도입할 수 있는 것은 아니다. 예산과 IT 인력, 기술 적응 능력 등 고려해야 할 요소들이 많다. 따라서 기업의 상황에 맞는 솔루션을 선택하는 것이 중요하다.
AI 사이버보안은 여전히 발전 중인 분야이다. 하지만 그 성능과 효과는 분명히 보여주고 있다. 만약 아직 도입하지 않았다면, 지금이 좋은 기회일지도 모른다. 그럼 당신의 기업은 어떻게 해야 할까?
먼저 AI 사이버보안 솔루션을 충분히 조사하고 비교해본다. 그 다음으로는 예산과 IT 인력을 고려하여 적합한 도구를 선택한다. 마지막으로, 지속적인 교육과 훈련을 통해 인력의 능력을 향상시킨다.
