[뉴스토마토 심수진 기자] 디지털 대전환을 겪는 사이 사이버 공격이 고도화되면서 위협에 능동적으로 대응할 수 있는 인공지능(AI) 기반의 보안 능력이 요구되고 있습니다. 정부에서도 양질의 사이버보안 AI학습용 데이터셋 구축에 공들여왔는데요, 26일 한국인터넷진흥원(KISA)이 지난해 구축한 사이버보안 AI데이터셋 구축 사례를 소개했습니다.
AI데이터셋은 AI기술을 활용한 보안제품, 서비스 개발을 위해 필요한 사이버공격 데이터를 수집·분석·가공(비식별화, 라벨링)해 모아둔 AI학습용 데이터를 말합니다.
IBM 발표에 따르면 침해대응 업무에 인공지능을 도입할 경우 기업당 침해대응 시간이 약 74일 단축됩니다. 비용으로는 30억원 수준입니다. 사이버보안 영역에 AI를 도입하면 그만큼 효율성이 증대되는 것입니다.
한국인터넷진흥원(KISA)가 26일 서울 웨스틴조선 호텔에서 '사이버보안 AI데이터셋 우수활용 성과 공유회'를 개최했다. (사진=뉴스토마토)
과학기술정보통신부와 KISA는 지난 2021년부터 사이버보안 AI데이터셋 구축을 진행해왔습니다. 최보민 KISA 선임은 "민간기업 70% 이상이 보안분야에 AI기술 도입을 계획 중이거나 진행하고 있을 만큼 수요가 높다"며 "다만 AI모델은 데이터 성능이 좌우할 만큼 데이터 의존성이 높은데, 민간에서는 시간과 비용 문제 해결이 쉽지 않다"라고 사업 배경을 설명했습니다.
지난해 KISA에서 구축한 AI데이터셋은 △애플리케이션 보안 △위협 프로파일링 △능동형 보안관제 분야 3가지입니다.
'애플리케이션 보안' 데이터셋은 기업들이 자주 활용하는 '오픈소스'에 대한 취약점 대응 데이터셋입니다. 오픈소스는 비용 측면에서 편의성이 있지만 그만큼 취약성이 높습니다. 이에 KISA는 오픈소스의 취약점 위협 대응을 위한 AI데이터셋 2억건을 구축했습니다.
두 번째는 '위협 프로파일링' 데이터셋으로, 현재 활동하는 글로벌 공격그룹과 관련된 AI데이터셋을 3억건 구축했습니다. 해킹그룹이 사용한 악성코드, 도메인 등 위협정보를 분석해 AI가 학습할 수 있는 데이터를 만들어 공격인지 대응 시간을 최소화하는 것입니다.
'능동형 보안관제' 데이터셋은 웹 사이트를 모사해 국내에 특화된 IT인프라 환경에서 발생할 수 있는 139종의 이용자 정상·비정상 행위를 수집, AI데이터셋 2억건을 구축했다는 설명입니다.
AI보안 기술은 챗GPT와 같은 생성형AI를 활용했을때 생산성이 더 높아질 것으로 보여집니다.
정좌연 LG CNS 책임은 "(챗GPT가) 문자열 공격과 자연어 처리는 대체 가능할 것으로 보여지지만 상황에 따른 위험 수준 판단은 아직 부족해 그대로 쓸 때는 어렵다고 볼 수 있는데, AI모델과 보안 전문가가 협업으로 솔루션을 만들거나 서비스가 구축되면 상황에 따른 위험 수준 판단도 빠르게 적응할 것"이라고 말했습니다.
정 책임은 "이러한 변화에 따라 생산성이 향상되는 성과를 얻을 수 있고, 단순히 365일 관제를 보던 사람이(보안담당자) 중요한 업무에 재배치 될 수도 있다"라며 "물론 보안담당자의 전문지식이 AI입장에서 학습데이터로 내재화될 필요가 있다"고 덧붙였습니다.
심수진 기자 lmwssj0728@etomato.com