[머니투데이방송] AI 사이버보안, 공개 시험으로 국민을 안심시켜야 한다

By PLURA

AI 시대의 경쟁력은
언어 능력이나 추론 능력에만 있지 않다.

이제는 국가와 기업의 시스템을
얼마나 빠르게 지킬 수 있는지도
AI 경쟁력의 중요한 기준이 되고 있다.

AI가 사이버 공격의 방식을 바꾸고 있기 때문이다.

과거에는 숙련된 공격자가 직접
취약점을 찾고,
공격 코드를 만들고,
침투 경로를 조합해야 했다.

하지만 이제는 AI가
소스코드와 시스템 구조를 분석하고,
취약점을 찾고,
공격 경로를 자동으로 조합하는 시대가 열리고 있다.

따라서 질문은 분명해진다.

AI 해킹 공격에 대응할 수 있는 기술을, 국민은 어떻게 믿을 수 있는가

답은 하나다.

공개 시험으로 검증해야 한다

AI 해킹 시대의 신뢰는 공개 검증에서 시작된다

정부가 국가대표 AI를 선정하고 있다.

대한민국이 독자적인 AI 파운데이션 모델을 확보하려는 시도는 중요하다.

하지만 AI 시대의 경쟁력은
좋은 모델을 만드는 데서 끝나지 않는다.

그 AI가
국민과 기업, 국가 인프라를 지키는 데
실제로 도움이 되는지도 확인해야 한다.

특히 사이버보안은
말로만 강하다고 주장할 수 없는 영역이다.

공격은 실제로 들어오고,
침해는 실제 시스템에서 발생하며,
피해는 국민과 기업이 감당한다.

그래서 AI 사이버보안 능력은
닫힌 실험실이나 내부 시연만으로는 충분하지 않다.

국민이 볼 수 있는 방식으로,
산업계가 인정할 수 있는 방식으로,
실제 공격과 방어 흐름에 가깝게 검증해야 한다.

Mythos가 보여준 변화

최근 Anthropic의 Claude Mythos Preview는
AI 해킹 시대의 변화를 상징적으로 보여준다.

중요한 것은 특정 모델 하나가 아니다.

핵심은
AI 기반 취약점 탐지와 공격 자동화 능력이
앞으로 더 넓게 확산될 수 있다는 점이다.

AI가 다음과 같은 일을 수행할 수 있다면
공격의 양상은 크게 달라진다.

  • 소스코드 분석
  • 취약한 함수와 로직 탐색
  • 입력값 검증 오류 확인
  • 공격 경로 조합
  • 익스플로잇 가능성 검토
  • 우회 패턴 반복 생성
  • 침투 이후 행위 연결

공격자는 더 이상
이미 공개된 취약점 목록만 따라 움직이지 않는다.

AI를 이용해
직접 취약점을 찾고,
공격 가능성을 검증하고,
새로운 공격 흐름을 만들어 낼 수 있다.

따라서 방어자도
기존 탐지 규칙과 사람이 확인하는 속도에만 의존해서는 안 된다.

공격자가 AI를 사용한다면, 방어자도 AI 속도로 움직여야 한다

공개 시험이 필요한 이유

AI 사이버보안 공개 시험은
단순한 기술 경연이 아니다.

국민에게는
“우리 보안 기술이 실제로 작동하는가”를 확인하는 절차다.

산업계에는
마케팅이 아니라 실력으로 경쟁하는 기준이다.

정부에는
국가 사이버보안 역량을 객관적으로 확인하는 방법이다.

AI로 공격할 수 있는 기술이 있다면
AI로 방어할 수 있는 기술도 같은 시험대에서 검증해야 한다.

누가 더 빠르게 공격을 구성하는가.
누가 더 정확하게 탐지하는가.
누가 더 빠르게 차단하고 증적을 확보하는가.

이 질문에 답해야 한다.

해외 사례가 주는 시사점

미국에서는 DARPA의 AI Cyber Challenge가
DEF CON과 연계되어 진행됐다.

이 대회는 AI가
소프트웨어 취약점을 찾고,
패치하는 능력을 경쟁시키는 방식으로 진행됐다.

이는 AI 사이버보안 능력을
국가 차원에서 공개 검증하려는 시도다.

대한민국도 이제
비슷한 수준의 공개 시험이 필요하다.

다만 한국형 AI 사이버보안 공개 시험은
단순히 취약점 찾기에 머물러서는 안 된다.

실제 보안 현장에서는
취약점 하나만 문제가 되는 것이 아니기 때문이다.

웹 요청, 계정 행위, 서버 실행, 파일 변경, 외부 통신, 권한 상승, 데이터 유출 시도가
하나의 흐름으로 이어진다.

따라서 시험도
이 전체 흐름을 볼 수 있어야 한다.

한국형 AI 사이버보안 공개 시험은 무엇을 봐야 하는가

한국형 공개 시험은
“AI가 문제를 잘 푸는가”가 아니라
“AI가 실제 공격을 막을 수 있는가”를 봐야 한다.

시험에서 확인해야 할 핵심 능력

  1. 외부 노출 서비스와 공격면을 식별할 수 있는가
  2. 웹 공격과 인증 공격을 구분할 수 있는가
  3. 제로데이성 요청과 우회 패턴을 탐지할 수 있는가
  4. 서버 내부 실행 행위와 웹 요청을 연결할 수 있는가
  5. 계정 행위와 권한 상승 흐름을 분석할 수 있는가
  6. 데이터 조회와 외부 전송 시도를 추적할 수 있는가
  7. 위험이 확인되면 즉시 차단·격리·증적 확보로 이어질 수 있는가
  8. 탐지 결과의 근거를 사람이 이해할 수 있게 설명할 수 있는가

단순 탐지율만으로는 부족하다.

AI 사이버보안 시험은
실제 대응 능력을 검증해야 한다.

공격 AI와 방어 AI를 같은 시험대에 세워야 한다

공개 시험의 핵심은
공격 AI와 방어 AI를 같은 장에 세우는 것이다.

공격자 AI는
실제 서비스처럼 노출된 환경을 분석하고,
취약점을 찾고,
공격 경로를 조합해야 한다.

방어자 AI는
그 공격을 실시간으로 탐지하고,
침투 흐름을 분석하고,
필요한 경우 차단과 증적 확보까지 수행해야 한다.

단순히 정해진 문제를 푸는 방식만으로는 충분하지 않다.

실제 공격은 정답지가 있는 시험이 아니다.

공격자는 우회하고,
반복하고,
정상 행위처럼 위장한다.

따라서 방어자 AI도
개별 이벤트가 아니라
전체 공격 흐름을 읽어야 한다.

방어자는 구조적으로 불리하다

사이버보안은 원래 비대칭 전장이다.

공격자는 한 곳만 뚫으면 된다.

하지만 방어자는
웹, 서버, PC, 계정, 네트워크, 데이터 흐름까지
모든 경로를 봐야 한다.

그래서 방어자 AI를
특정 제품이나 특정 참여 방식에 묶어서는 안 된다.

웹방화벽, EDR, SIEM, SOAR, 포렌식, 로그 분석, 취약점 진단 등
어떤 보안제품과 연동해도 된다.

여러 기업이 컨소시엄으로 참여해도 되고,
단일 기업이 단독으로 참여해도 된다.

중요한 기준은 하나다.

어떤 제품을 썼는가가 아니라, AI가 실제로 방어했는가

공개 시험은 어떻게 설계해야 하는가

AI 사이버보안 공개 시험은
1회성 시연이 되어서는 안 된다.

한 번 막았다고 해서
실제 운영 환경에서 계속 막을 수 있다고 말할 수는 없다.

AI 해킹 공격은 반복된다.

공격자는 실패하면 다른 페이로드를 만들고,
다른 경로를 찾고,
다른 계정을 시도한다.

그래서 공개 시험도 반복성과 지속성을 가져야 한다.

제안하는 시험 방식

구분 제안 내용
시험 방식 공개 클라우드 SaaS 기반 공격·방어 시험
시험 기간 최소 3일, 24시간 연속 대응
반복 주기 한 달 간격으로 3회 이상 반복
공격자 역할 취약점 탐색, 공격 경로 조합, 우회 시도
방어자 역할 실시간 탐지, 침해 흐름 분석, 차단, 증적 확보
평가 기준 탐지율보다 실제 대응 능력 중심
참여 방식 단일 기업, 컨소시엄, 복수 보안제품 연동 모두 허용
공개 범위 결과, 평가 기준, 주요 대응 흐름 공개

이렇게 해야
일회성 데모가 아니라
실제 운영 가능성을 검증할 수 있다.

평가는 탐지율이 아니라 대응 능력이어야 한다

AI 사이버보안 시험에서
단순 탐지율만 보면 안 된다.

공격을 탐지했다는 사실보다
더 중요한 것은 그 이후다.

  • 왜 위험하다고 판단했는가
  • 어떤 로그가 근거인가
  • 공격은 성공했는가
  • 침투가 어디까지 진행됐는가
  • 어떤 계정과 프로세스가 관련됐는가
  • 데이터 유출 가능성은 있는가
  • 지금 무엇을 차단해야 하는가
  • 사고 증적은 확보되었는가

AI가 이 질문에 답하지 못하면
관제 현장에서는 사용하기 어렵다.

평가 기준 예시

평가 항목 확인해야 할 내용
탐지 정확도 정상 행위와 공격 행위를 구분하는가
설명 가능성 탐지 사유와 근거 로그를 제시하는가
상관분석 웹·OS·계정·파일·네트워크 로그를 연결하는가
대응 속도 위험 확인 후 즉시 차단·격리로 이어지는가
증적 확보 사고 조사에 필요한 원본 로그와 타임라인을 남기는가
지속성 반복 공격과 변형 공격에도 안정적으로 대응하는가
운영성 사람이 이해하고 검토할 수 있는 결과를 제공하는가

결국 중요한 것은
“탐지했다”가 아니다.

탐지 후 실제로 막을 수 있는가

실제 로그와 침해 흐름을 기준으로 해야 한다

AI 해킹 공격 대응은
단순한 질의응답 능력으로 평가할 수 없다.

실제 공격은
여러 로그에 나뉘어 흔적을 남긴다.

웹 구간

  • Request Header
  • Request Body
  • Response Header
  • Response Body
  • 로그인 요청
  • 인증 실패
  • 세션 변화
  • 관리자 기능 접근
  • 데이터 조회와 다운로드

서버와 PC 구간

  • Process
  • CommandLine
  • Parent Process
  • 파일 생성과 변경
  • 서비스 생성
  • 스케줄러 등록
  • 레지스트리 변경
  • 외부 네트워크 연결

계정 구간

  • 로그인 성공
  • 로그인 실패
  • 원격 로그인
  • 관리자 권한 사용
  • 신규 계정 생성
  • 권한 변경
  • 다중 IP 접근
  • 비정상 시간대 접근

이 로그들이 연결되어야
공격 흐름이 보인다.

개별 이벤트만 보면
정상처럼 보일 수 있다.

하지만 전체를 연결하면
침투 흐름이 드러난다.

AI 사이버보안 공개 시험의 기준은 실제 로그와 실제 침해 흐름이어야 한다

제품 중심 시험이 아니라 AI 방어 능력 시험이어야 한다

AI 사이버보안 공개 시험은
특정 제품군의 기능 시험이 되어서는 안 된다.

웹방화벽만 보는 것도 부족하다.
EDR만 보는 것도 부족하다.
SIEM 상관분석만 보는 것도 부족하다.

AI 해킹 공격은
웹에서 시작해 서버로 이동하고,
계정으로 확산되고,
파일과 데이터 접근으로 이어질 수 있다.

따라서 시험은
제품 단위가 아니라
공격 흐름 단위로 설계되어야 한다.

구분 제품 중심 시험 AI 방어 능력 시험
평가 단위 개별 제품 기능 공격 흐름 전체
로그 범위 제품별 이벤트 웹·OS·계정·파일·네트워크 통합 로그
대응 방식 탐지 여부 중심 탐지·분석·차단·증적 확보
판단 주체 사람 또는 룰 중심 AI 판단과 사람 검토 결합
결과 설명 탐지명 중심 근거 로그와 공격 타임라인 중심
실전성 제한적 시나리오 반복·우회·확산 시나리오

공개 시험의 질문은
“어떤 장비가 들어갔는가”가 아니다.

AI가 공격을 이해하고, 방어 판단을 내리고, 실제 대응까지 연결했는가

정부와 전문기관의 역할

이런 공개 시험은
민간 기업 혼자서 만들기 어렵다.

정책 방향, 보안 기준, 평가 신뢰성, 운영 공정성이 필요하기 때문이다.

과학기술정보통신부와 국가정보원이
정책 방향과 보안 기준을 주도하고,
한국인터넷진흥원(KISA)과 금융보안원이
실무 운영을 맡는 방식이라면
기본 틀을 빠르게 만들 수 있다.

KISA는 공개 보안 검증과 해킹방어대회 운영 경험을 갖고 있다.

금융보안원은 금융권 보안 실증과 평가 경험을 갖고 있다.

이 경험을 AI 사이버보안 공개 시험으로 연결해야 한다.

K-AI 사이버보안도 국가대표가 필요하다

국가대표 AI를 선정하듯이,
대한민국에도 AI 해킹 공격에 대응할 수 있는
보안 기업과 기술이 있다는 것을 보여주어야 한다.

K-방산이 세계 시장에서 실력을 증명했듯이,
이제는 K-AI 사이버보안이 나설 차례다.

공개 시험을 통과한 기술은
단순한 민간 제품이 아니라
국가 사이버보안의 중요한 역량으로 평가받을 수 있다.

이 과정은
기업을 줄 세우기 위한 절차가 아니다.

국민에게는 안심할 수 있는 근거가 되고,
산업에는 더 강한 기술로 성장하는 계기가 된다.

PLURA-XDR이 의미를 갖는 지점

PLURA-XDR이 의미를 갖는 지점도 여기에 있다.

AI 해킹 공격은
웹 요청 하나, 서버 이벤트 하나, 계정 로그인 하나로 끝나지 않는다.

웹 요청에서 시작된 공격이
서버 내부 명령 실행으로 이어지고,
계정 행위와 파일 접근,
데이터 조회와 외부 통신으로 이어질 수 있다.

따라서 필요한 것은
개별 보안 제품의 단순 조합이 아니라
공격 흐름을 하나로 보는 통합 플랫폼이다.

PLURA-XDR은 다음 관점에서
AI 해킹 대응에 접근한다.

  • 웹 요청과 응답 분석
  • 서버 실행 행위 분석
  • 계정 행위 분석
  • 공격 시나리오 상관분석
  • 원본 로그 기반 증적 확보
  • 실시간 탐지와 대응
  • AI 기반 판단 지원

핵심은
“AI가 모든 것을 대신한다”가 아니다.

AI가
사람이 놓치기 쉬운 흐름을 먼저 연결하고,
위험도를 설명하고,
대응 우선순위를 제시해야 한다는 것이다.

즉,

AI는 더 많은 경보를 만드는 도구가 아니라, 대응 가능한 판단을 돕는 도구여야 한다

지금 당장 점검해야 할 5가지

AI 사이버보안 공개 시험을 준비하려면
각 조직도 다음 질문부터 점검해야 한다.

1. 우리는 공격면을 알고 있는가

외부에 노출된 서비스,
관리자 콘솔, VPN, RDP, 테스트 서버,
방치된 API가 어디에 있는지 확인해야 한다.

2. 원본 웹 요청과 응답을 볼 수 있는가

URL과 상태 코드만으로는 부족하다.

Request Body와 Response Body까지 봐야
공격 의도와 결과를 판단할 수 있다.

3. 서버 내부 실행 행위를 볼 수 있는가

프로세스 이름만 보면 정상처럼 보일 수 있다.

CommandLine, Parent Process, 파일 생성, 네트워크 연결까지 확인해야 한다.

4. 웹·서버·계정 로그를 하나의 흐름으로 연결할 수 있는가

공격은 분리되어 보이지만
실제로는 하나의 흐름으로 이어진다.

웹 공격과 서버 실행, 계정 행위와 데이터 접근을
같은 타임라인에서 봐야 한다.

5. AI가 탐지 사유를 설명할 수 있는가

AI 탐지는
“탐지됨”으로 끝나면 안 된다.

어떤 로그가 근거인지,
어떤 공격 흐름으로 판단했는지,
지금 어떤 대응이 필요한지 설명해야 한다.

지금이 골든타임이다

AI 기반 취약점 탐지와 공격 자동화 능력은
앞으로 더 빠르게 확산될 가능성이 높다.

공격자가 AI를 사용한다면
방어자도 AI를 사용해야 한다.

그러나 더 중요한 것은
그 방어 능력을 공개적으로 검증하는 일이다.

국민이 안심하려면
기술이 실제로 작동한다는 근거가 필요하다.

산업이 성장하려면
마케팅이 아니라 실력으로 경쟁하는 무대가 필요하다.

정부가 해야 할 일은 분명하다.

국가대표 AI를 선정하는 지금,
공격 AI와 방어 AI를 같은 시험대에 세우고,
실제 로그와 침해 흐름을 기준으로 평가하는
공개 검증 체계를 시작해야 한다.

맺음말

AI 강국은
좋은 모델을 가진 나라만을 의미하지 않는다.

AI로 국민과 기업, 국가 인프라를
지킬 수 있는 나라가 진정한 AI 강국이다.

대한민국에도
AI로 국가를 지킬 수 있는 기업과 기술이 있다는 것을
공개적으로 증명해야 한다.

그 시험을 통과할 때
국민은 더 안심할 수 있고,
우리나라 사이버보안은 AI 시대에 맞게
한 단계 더 강해질 수 있다.

지금이 바로 그 골든타임이다.

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