인공지능(AI)의 발전은 사이버 공격 기술을 새로운 차원으로 끌어올렸습니다. 특히 생성형 AI는 다음과 같은 방식으로 악용되고 있습니다.
실제로 해커들은 ChatGPT, Claude, Bing Copilot과 같은 생성형 AI를 악용해 네트워크 취약점을 분석하거나 사람을 속이는 메시지를 제작하고 있습니다.
공격 유형 | 설명 | 활용 AI 기술 |
악성코드 자동 생성 | LLM 프롬프트로 실행 가능한 악성 스크립트 생성 | ChatGPT, Claude 등 |
피싱 자동화 | 자연어 처리로 실제 지인처럼 보이는 이메일 작성 | GPT, BERT 기반 |
딥페이크 사기 | 얼굴·음성 위조로 금융 사기 시도 | GAN, Voice Cloning |
취약점 자동 스캐닝 | 코드 리뷰 및 보안 취약점 탐지 자동화 | Code LLM |
📌 참고: 팔로알토네트웍스 발표(2024) – “생성형 AI 도입 이후 악성 코드 작성 시도 3배 증가”
2025년 1월, KAIST 연구팀은 대형언어모델(LLM)이 실제로 사이버 공격에 얼마나 활용될 수 있는지를 실험했습니다. 그 결과는 충격적이었습니다.
이 실험은 기존 해커들이 수시간에서 수일을 들였던 공격이 AI 기반 에이전트 하나로 몇 초 만에 가능하다는 것을 보여주었습니다.
즉, 누구든지 쉽게 해커가 될 수 있는 시대가 온 것입니다.
항목 | 전통 해커 | LLM 기반 AI 해커 |
공격 준비 시간 | 수 시간~수 일 | 5~20초 |
1회 공격 비용 | 수천~수만원 | 약 30~60원 |
탈취 정확도 | 60~70% 수준 추정 | 최대 95.9% |
자동화 수준 | 수작업 기반 | 완전 자동화 가능 |
출처: KAIST 신승원 교수팀, 2025.1 발표 논문
사이버 보안 업계도 AI를 활용한 방어 기술을 도입하고 있습니다. 대표적으로는 다음과 같은 기술이 있습니다.
기술명 | 설명 |
AI 기반 위협 탐지 시스템 | 이상 징후를 실시간으로 감지하여 경보 발생 |
자동화된 침입 차단 시스템 | 탐지 즉시 차단 및 격리 조치 |
AI 기반 이메일 필터링 | 피싱·스팸 메시지를 자동 분석해 차단 |
딥러닝 기반 보안 로그 분석 | 수십만 건의 보안 로그를 분석해 위협을 예측 |
그러나 이러한 방어 기술도 AI 공격의 진화 속도를 따라가기 어려운 실정입니다. 공격자는 하루가 다르게 새로운 패턴을 생성하고 있기 때문입니다.
연도 | 사이버침해 대응본부 예산 | 정보보호 핵심기술 R&D 예산 | 사이버공격 예방 예산 |
2022년 | 635억 원 | 1,076억 원 | 123억 원 |
2023년 | 635억 원 | 1,075억 원 | 117억 원 |
2024년 | 579억 원 (-8.8%) | 993억 원 (-7.7%) | 102억 원 (-12.1%) |
출처: 2025 국가정보보호백서
AI로 강화된 사이버 위협에 대응하기 위해, 개인과 기업은 다음과 같은 보안 전략을 고려해야 합니다.
"공격은 AI로 자동화되고 있는데, 방어는 여전히 수작업에 의존하고 있다면 이미 불균형입니다."
AI가 바꿔놓은 사이버 보안의 지형은 더 이상 단순한 해킹 방지의 문제를 넘어서, 사회 기반 시스템을 지키는 국가안보의 문제로 확산되고 있습니다.
우리는 ‘생성형 AI’ 시대의 공격에 맞서기 위해, 기술보다 앞서 나가는 인식의 전환과 체계적인 대비가 필요합니다.
여러분은 과연, AI 해킹의 시대에서 안전하다고 자신할 수 있으신가요?