안녕하세요. 오늘은 빠르게 우리 일상에 스며들고 있는 생성형 AI(Gen-AI) 기술이 보안 측면에서 어떤 위협을 만들어내고 있는지, 그리고 기업과 개인은 어떻게 대응해야 하는지 살펴보겠습니다. 기술혁신의 이면에 감춰진 위협의 그림자를 함께 들여다보죠.

왜 지금 ‘생성형 AI’인가

최근 몇 년간 인공지능 기술이 크게 발전하면서, 단순히 데이터 분석이나 이미지 인식 수준을 넘어서 텍스트·이미지·음성까지 생성해내는 AI가 등장했습니다. 이른바 생성형 AI(Gen-AI)가 그것입니다. 이 기술이 기업과 개인에게 주는 혜택은 분명합니다. 예컨대 문서 자동 생성, 마케팅 콘텐츠 자동화, 이미지·영상 제작의 효율화 등 다양한 혁신이 이뤄지고 있습니다. 하지만 반대로, 이러한 능력이 보안 위협으로 연결될 가능성도 빠르게 커지고 있습니다. 실제로 생성형 AI가 2025년 가장 큰 우려 요소 중 하나로 꼽히고 있다는 조사도 나왔습니다. 즉, 지금은 생성형 AI가 혁신의 기회이면서 동시에 보안의 최대 리스크가 되어가고 있는 시점입니다.

생성형 AI가 만드는 보안 위협의 실체

생성형 AI가 어떻게 보안 위협으로 연결되는지, 구체적인 방식별로 살펴보겠습니다.

1. 사회공학 공격의 초고속·고농축화

기존의 피싱 이메일이나 스미싱 문자 등은 언뜻 봐도 어색한 문구나 틀린 맞춤법 등으로 탐지가 가능했지만, 생성형 AI는 이 장벽을 허물고 있습니다.

• 문장 스타일, 맞춤법, 맥락까지 자연스럽게 생성 가능하다보니 피싱 이메일을 사람 손으로 쓰인 것처럼 보이게 만드는 능력이 증가했습니다.
• 특히 2025년 보고서에서는 “AI가 생성한 피싱 이메일이 기존보다 훨씬 클릭율이 높다”는 실험결과도 나왔습니다.
• 나아가 음성 복제(Voice Cloning)나 딥페이크(Deepfake)를 이용한 보이스 피싱·영상 사기도 증가하는 추세입니다.

이로 인해 기업 내부 직원, 거래처, 고객 등을 상대로 한 신뢰기반의 공격이 빠르게 변화하고 있습니다.

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2. 공격 자동화 및 대규모화

생성형 AI는 단순히 메시지나 이미지를 만드는 데 그치지 않고, 공격 프로세스를 자동화하고 규모를 확대하는 데 기여하고 있습니다.

• 공격자가 별다른 기술 지식 없이도 AI를 이용해 피싱 메일을 만들거나 악성 프로그램을 손쉽게 제작할 수 있다는 분석이 나왔습니다.
• 또 AI 모델이 보안 시스템의 탐지 기법을 학습하거나, 보안 체계를 우회하도록 악의적으로 설계될 가능성도 제기되고 있습니다.

결국 위협의 진입장벽이 낮아지고, 단위 시간당 공격 규모가 더욱 커지는 구조로 변화하고 있다는 뜻입니다.

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3. 생성형 AI 시스템 자체에 대한 공격 활용

흥미롭게도, 생성형 AI는 단순히 공격도구가 되는 것뿐 아니라 공격 대상이 되는 시스템이기도 합니다.

• 모델 내부의 학습 데이터 유출(Model Data Exfiltration), 프롬프트 인젝션(Prompt Injection), 모델 역공학(Model Inversion Attack) 등의 위협이 주요하게 보고되고 있습니다.

이는 기업이 도입한 AI 시스템 자체가 새로운 보안 리스크가 되는 새로운 국면임을 시사합니다.

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4. 공격 면 확대 및 예측불가성 증가

기존에는 보안팀이 "웹 애플리케이션 패치가 늦다", "백업이 약하다" 등을 중심으로 주로 대응했다면, 생성형 AI는 기존 보안의 통제 범위 밖에서 등장하는 새로운 유형의 위협을 만들고 있습니다.

• 딥페이크 음성으로 CEO가 직접 지시한 것처럼 위장한다거나, AI가 생성한 문서를 사용해 내부 통신을 조작하는 사례 등이 논의되고 있습니다.
• 또한 보고서에 따르면 “조직의 약 절반(47%)이 생성형 AI 기반 적수(Adversary AI)를 가장 우려하고 있다”는 통계도 나왔습니다.

왜 기업·개인이 특히 주의해야 하나

위협이 실제로 ‘발생 가능성’ 단계에서 ‘현실화된 위협’ 단계로 넘어가고 있다는 점이 중요합니다.

• 보안 인프라 대비의 한계: 많은 조직이 여전히 기존 보안 프레임워크(방화벽, 안티바이러스, 침입탐지 시스템 등) 위주로 대비하고 있지만, 생성형 AI가 만드는 위협은 비정형화된 공격 유형이 많아 기존 체계만으로는 탐지 및 대응이 어렵습니다.
• 신뢰 기반 공격의 확대: 내부 직원, 고객, 파트너 조직을 대상으로 한 ‘사회 공학적 사기’(예: 딥페이크 음성·영상) 등이 증가함에 따라 단순히 기술적 제어만으로는 막기 어렵습니다.
• 빠른 확산과 자동화: 공격 준비 시간과 비용이 대폭 감소하면서 피해 규모가 커지고, 빠르게 확산될 수 있어 선제적 대응 기회가 좁아졌습니다.
• AI 자체 리스크: AI를 도입한 조직일수록 그 AI 시스템이 갖는 리스크(데이터 유출, 모델 왜곡 등)를 고려해야 하며, 이는 단순히 IT 부서 중심이 아닌 조직 전체 차원의 문제가 됩니다.

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즉, 기업은 보안 위협을 기술, 사람(인식), 프로세스(거버넌스) 관점으로 재설계할 필요가 있으며, 개인 사용자도 보다 높은 경각심을 가져야 합니다.

대응 전략: 생성형 AI 시대의 보안 방법론

그렇다면 기업 및 조직은 현실적으로 어떤 대응을 해야 할까요? 아래에서 주요 전략을 4단계로 정리해봤습니다.

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1 거버넌스 & 통제체계 정비

• 생성형 AI 사용 정책 수립: 조직 내 AI 도구 및 외부 AI 서비스(클라우드 AI 포함)의 사용 범위, 데이터 입력·출력 통제, 로그 관리 등을 명확히 정의해야 합니다.
• AI 리스크 평가 포함: AI 모델이 보유한 데이터, 버전 관리, 사용 목적 등을 보안 리스크 평가에 포함하고, "이 AI가 공격에 악용될 수 있는가?"를 묻는 관점이 필요합니다.
• 책임·책무 지정: AI 운영팀, 보안팀, 법무팀, 내부감사팀 등이 공동으로 AI 보안 거버넌스를 구축하고 책임을 분담해야 합니다.

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2 기술적 제어 및 보안 강화

• 다중 요소 인증(MFA) 및 제로 트러스트(Zero Trust) 접근 적용: 특히 내부 직원이나 자동화된 요청에 대해 무조건 신뢰하지 않는 보안 구조가 중요합니다.
• AI 기반 탐지 및 자동화 대응: 생성형 AI가 활용되는 공격을 막기 위해, 보안팀은 인공지능 기반의 위협 탐지 및 자동 대응 역량을 갖춰야 합니다. (비정형 언어 패턴 분석, 음성·영상 변조 자동 탐지 등.)
• AI 시스템 자체 보안: AI모델이 외부 입력에 취약한 ‘프롬프트 인젝션’이나 ‘모델 역공학’ 등에 대비해 모델 접근 제어, 입출력 데이터의 무결성 검증, 로그관리, 모니터링 체계를 구축해야 합니다.

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3 교육·인식 및 인적보안 강화

• 직원 대상 정기적 훈련: “AI 생성 이메일”, “딥페이크 음성·영상” 등에 대한 경각심을 높이고 실제 시나리오 중심의 모의 훈련을 수행해야 합니다.
• 보안 문화 확산: 기술만으로 막을 수 없는 위협이 많으므로, “의심스러우면 반드시 확인한다”는 조직 문화를 만들고, 다양한 부서가 참여하는 보안 커뮤니티를 운영하는 것이 좋습니다.
• 외부 사용자·고객 보호: 고객이 속아 넘어가지 않도록, 서비스 제공 조직은 피싱 및 딥페이크에 대한 사전 안내 자료 및 대응 지침을 마련하여 피해 예방할 수 있도록 합니다.

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4 지속적 점검 및 진화

• 위협 정보 공유 및 분석: 생성형 AI 관련 최신 위협 정보(딥페이크 악용 사례, AI 모델 취약성)를 정기적으로 모니터링하고 보안팀이 심층 분석해야 합니다.
• 보안 체계 점검 및 개선: 기존 보안 체계가 ‘전통적 공격’ 대비에 치중되어 있다면, 이를 생성형 AI 시대에 맞게 선제적으로 재정비해야 합니다.
• 사고 대응 프로세스 강화: “AI 악용 공격일 가능성”을 염두에 둔 침해사고 대응 계획을 마련하고, 모의 훈련을 통해 실전 대응력을 기르는 것이 중요합니다.

생성형 AI는 분명히 우리의 업무 효율성을 높여주는 기술입니다. 그러나 동시에, 보안 측면에서는 더 이상 미래의 위협이 아닌 현재의 핵심 리스크로 자리 잡았습니다.

“생성형 AI는 기회이자 위험이며, 혁신의 뒤편에는 그림자가 존재한다.”

보안 조직은 이제 생성형 AI 리스크를 기존의 ‘랜섬웨어·피싱·취약점’ 중심 대응에서 AI-촉매형 위협 대응으로 전환해야 합니다.

개인 사용자 역시 “내가 받은 메시지나 영상이 진짜일까?”라는 질문을 항상 해야 하는 시대가 되었습니다.

앞으로는 특히 다음과 같은 점이 중요해질 것입니다.

• AI 모델에 대한 보안 통제가 일반화되고,
• 딥페이크나 AI생성 콘텐츠를 탐지하는 기술이 상용화되며,
• 조직 전반이 AI거버넌스·보안·윤리를 아우르는 복합체계를 갖추는 방향으로 변화할 것입니다.

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마지막으로 강조하고 싶은 것은: 기술이 빠르게 바뀌더라도, 보안의 기본은 변하지 않습니다. 패치, 접근제어, 교육, 모니터링과 같은 ‘보안 기본형’이 튼튼할 때, 새로운 위협에도 대응할 수 있는 힘이 생깁니다. 생성형 AI 시대, 그 기본을 잊지 않는 것이야말로 가장 강한 방어입니다.