안전한 작동

2026년, AI 보안 환경은 근본적으로 재편되고 있습니다. 전 세계적으로 최대 480만 명에 달하는 사이버 보안 인력 격차에 대응하기 위해 조직들은 24시간 연중무휴로 운영되는 고도의 권한을 가진 AI 인텔리전스를 대규모로 배포하고 있으며, 이는 공격자의 표적이 되고 있습니다. 그러나 이러한 자율 시스템이 공격자의 표적이 되고 있는 속도도 빨라지고 있습니다. 팔로알토 네트웍스, 무디스, 크라우드스트라이크 등 최고의 보안 기관들은 2026년까지 AI 인텔리전스가 기업이 직면한 가장 큰 내부자 위협이 될 것으로 예측하고 있습니다. 기존의 방어 프레임워크는 실패하고 있으며 새로운 거버넌스 시스템과 보호 아키텍처가 필요하게 되었습니다.

본 백서는 AI 보안 위협 매트릭스를 핵심 프레임워크로 삼고, 성숙한 ATT&CK 방법론을 기반으로 데이터 포이즈닝, 모델 추출, 개인정보 유출, 적대적 샘플, 큐워드 인젝션과 같은 주요 공격 기법 등 AI 시스템이 직면한 전체 수명주기 보안 위협을 체계적으로 정교화하고, 이에 대응하는 방어 전략과 기업 랜딩 솔루션을 제안하여 AI 엔지니어, 보안 엔지니어 및 CSO에게 전문적인 기술 정보를 제공합니다. 참조.

오픈가드레일은 최초의 완전한 오픈 소스 엔터프라이즈급 대형 모델 보안 가드레일 플랫폼으로, 119개 언어, 통합 LLM 아키텍처, 구성 가능한 민감도 정책, 멀티 클라우드 배포를 지원합니다. 이 보고서는 핵심 기술 혁신, 애플리케이션 시나리오, 배포 모델, 성능 벤치마킹 및 향후 개발에 대한 심층 분석을 제공하여 금융, 의료, 법률 등 규제 산업에서 AI 애플리케이션을 위한 보안 규정 준수 가이드라인을 제공합니다. OpenGuardrails의 구성 가능한 정책, 효율적인 모델 설계 및 프로덕션급 인프라를 분석하여 차세대 AI 보안 가드레일의 방향을 제시합니다.

인공지능(AI)은 보안의 방어 및 공격 패러다임을 바꾸고 있습니다. 공격자는 AI를 사용하여 사실적인 피싱 메시지를 대규모로 생성하고, 경영진의 음성을 복제하고, 노출된 AI 인프라를 탐지하고, 침입 침투를 자동화합니다. 반면에 방어자는 AI를 사용하여 이상 징후를 더 빠르게 탐지하고 위험 경고를 분류하며 사고를 억제합니다. 그러나 기술 격차와 잘못 구성된 AI 아키텍처는 새로운 공격에 대한 문을 열어줍니다. 이 가이드는 2025년에 대한 최신 AI 사이버 공격 통계를 취합하고, 데이터를 비즈니스 영향력으로 변환하며, 올해 실행할 수 있는 우선순위의 조치 과정을 제공합니다.

최고 보안 책임자(CSO)는 AI 시스템이 기존의 데이터 위험을 증폭시키는 동시에 데이터 중독, 모델 리버스 엔지니어링, 공급망 오염과 같은 완전히 새로운 위협을 도입하는 전례 없는 도전에 직면해 있습니다. 이 가이드는 NIST AI 위험 관리 프레임워크(AI RMF), Google 보안 AI 프레임워크(SAIF) 및 업계 관행을 기반으로 CSO에게 실행 가능한 데이터 보안 거버넌스 시스템을 제공합니다.

MCP가 어떻게 기존 보안 시스템에 직접적인 영향을 미치는 동시에 AI에 실질적인 '실행력'을 부여할 수 있는지에 집중하세요. 한편으로 MCP를 사용하면 LLM이 통합 프로토콜을 통해 도구, 데이터베이스, 비즈니스 시스템에 액세스할 수 있으므로 수동적인 질의응답 봇이 아니라 시스템을 넘나드는 멀티 에이전트로 전환할 수 있습니다. 반면에 이러한 기능은 '하이브리드 ID'와 롱링크 권한 부여 및 인증에 의존하기 때문에 제로 트러스트에서 요구하는 명확한 ID, 최소한의 권한, 지속적인 검증이 체계적으로 약화되고 컨텍스트 중독, 툴 중독, 공급망 공격 등과 같은 숨겨진 위협이 크게 확대됩니다.
보안을 유지하면서 에이전트 AI의 진정한 가치를 실현하려면 게이트웨이, 통합 ID, 세분화된 권한 부여, 전체 링크 감사 등 MCP를 중심으로 거버넌스를 재구축해야 합니다.

Strix는 수동 중심의 침투 접근 방식에서 멀티 에이전트 협업 자동화 모델로 진화한 사이버 보안 테스트 분야의 패러다임 전환을 나타냅니다. 이 도구는 LLM 기반 자율 인텔리전스를 통해 완벽한 취약성 수명 주기 관리(정찰, 익스플로잇, 검증)를 달성하여 기존의 수동 침투 및 수동 스캔 도구에 비해 상당한 비용 이점(70% 이상의 비용 절감)과 시간 효율성 이점(테스트 주기를 몇 주에서 몇 시간으로 단축)을 보여줍니다. 그러나 제로데이 취약점 악용 성공률이 10~21%에 불과하고 비즈니스 로직 취약점 탐지 기능이 심각하게 부족하며 멀티 에이전트 시스템의 내재된 보안 위험(힌트 주입, 에이전트 간 신뢰 남용)으로 인해 구조화된 거버넌스 프레임워크가 필요하다는 한계도 분명히 존재합니다.

많은 사람들이 AI가 사이버 보안에 미치는 영향을 주로 '또 하나의 스마트한 도구'의 형태로 생각합니다. 하지만 아시아 태평양(AP)의 AI 사이버 보안에 대한 이 개요서를 읽고 나면, AI가 공격을 더 빠르고, 더 저렴하고, 더 현실적으로 만들고 있다는 보다 확실한 결론을 내릴 수 있습니다.

대규모 인터넷 기업은 기업 정보 보안을 탐색하고 점차 보안 운영의 개념을 제시합니다. 기업 보안 요구의 궁극적 인 보장은 물론 보안 운영의 중요한 책임으로서 보안 운영 실무자를 통해 기업 보안의 모든 측면에 대한 루프를 닫아야합니다.

구글은 Magika 인공지능(AI) 파일 인식 도구를 오픈소스화했습니다. Magika는 딥러닝 모델을 사용하여 파일 형식 인식의 정확도와 속도를 향상시킵니다. 이 도구는 주로 사이버 보안 담당자가 바이너리 및 텍스트 파일 유형을 보다 정확하게 감지하는 데 사용할 수 있도록 설계되었습니다.