AI로 빨라진 사이버공격, 방어도 속도전…KISA "취약점 대응 체계 고도화"

위험도 높은 취약점 우선 선별해야
취약점 탐지·공개 체계 법제화 진행
'한국형 글래스윙'으로 보안특화모델 검증해야

인공지능(AI)으로 사이버공격 속도가 빨라지는 가운데 한국인터넷진흥원(KISA)이 관련 대응 체계를 강화하고 있다. AI로 취약점의 실제 위험성을 점검하고, 기업과 보안 연구자가 협력할 수 있는 제도적 기반을 마련하는 등 사이버위험에 선제적으로 관리할 수 있는 체계를 강화하겠다는 구상이다.

배승권 KISA 취약점관리센터장. KISA.

22일 KISA는 취약점관리센터를 중심으로 취약점의 발견부터 검증, 조치, 정보 공유까지 이어지는 대응 체계를 고도화하고 있다고 밝혔다.

지난 5월부터 오픈AI의 정부·기관 대상 신뢰 기반 접근(GTAC) 프로그램을 통해 AI를 활용한 취약점 점검을 진행하고 있다. 점검 대상은 기반시설의 외부 공개 웹페이지와 주요 상용·오픈소스 소프트웨어다. 배승권 KISA 취약점관리센터장은 "AI의 활용으로 기업에 취약점 정보를 전달하는 기간이 기존 한 달에서 일주일로 줄었다"고 설명했다.

기업이 외부 보안 연구자에게 시스템 점검을 허용하고, 연구자가 발견한 취약점을 기업에 알려 보완하도록 하는 민관 협력 사업도 시범 진행 중이다. 기업에 점검 범위와 신고 방법을 미리 안내하는 '취약점 공개 정책(VDP)'과 연구자가 취약점을 대중에 공개하기 전 기업에 수정할 시간을 주는 '조정된 취약점 공개(CVD)'를 적용하는 방식이다.

KISA는 이러한 협력을 뒷받침할 법제화 연구를 연내 마칠 계획이다. 보안 강화를 위한 점검이라도 운영 중인 시스템에 허락 없이 접근하면 법적 문제가 생길 수 있다는 기존의 어려움을 해결하려는 취지다.

AI는 사이버공격 준비에 드는 시간을 단축하고 있다. 침해사고 대응 및 보안 국제협의체(FIRST)에 따르면 올해 공개될 취약점은 약 6만6000건으로, 연초 전망치보다 46.3% 상향 조정됐다. FIRST는 AI 기반 자율 취약점 발견 도구의 확산을 직접적인 요인으로 꼽았다. 배 센터장은 "핵심은 모든 취약점에 대응하는 것이 아니라 실제 위험도가 높은 취약점을 찾아내 우선 대응하는 것"이라며 "사고 발생 전 인터넷에 노출된 자산과 악용가능성을 파악하는 선제적 위험관리로 전환해야 한다"고 말했다.

보안특화모델, '한국형 글래스윙'으로 이어져야

김은성 KISA 위협대응정책팀장. KISA.

한편 정부가 추진 중인 보안 특화 파운데이션 모델 개발과 함께 '한국형 글래스윙' 같은 협력체계를 구축해야 한다는 의견도 나왔다.

한국을 겨냥한 공격 방식과 국내 보안 환경에 대응하려면 한국형 보안 데이터를 학습한 모델이 필요하다는 것이다. 개발 이후에는 여러 기업과 산업 현장에 모델을 시범 적용해 성능과 안전성을 검증해야 한다는 설명이다. 김은성 KISA 위협대응정책팀장은 "국내에서도 보안특화파운데이션 모델을 개발한 뒤 많은 기업, 산업 분야에 활용하고 성능과 안전성을 평가하는 관리체계가 있어야 한다"고 강조했다.

이은서 기자 libro@asiae.co.kr