AI가 해킹도 막는다? 2026년 달라지는 사이버보안, 우리가 알아야 할 것

인공지능(AI)은 이제 글을 쓰고 사진을 만드는 데만 사용되는 기술이 아닙니다.

사이버 공격을 찾아내고 악성코드를 분석하는 보안 분야에서도 AI 활용이 빠르게 확대되고 있습니다.

한국인터넷진흥원(KISA)은 최근 정보보호 제품 개발 기업과 보안 담당자를 대상으로 AI를 활용한 보안 위협 분석과 대응 교육을 진행했습니다.

AI가 사이버보안에 어떻게 사용될까?

기존 보안 시스템은 미리 정해놓은 규칙이나 알려진 공격 패턴을 찾아내는 방식이 많이 사용됐습니다.

AI를 활용하면 많은 데이터를 분석하면서 이상 징후나 의심스러운 행동을 찾아내는 데 도움을 받을 수 있습니다.

KISA가 최근 진행한 교육에서도 AI 보안 동향, AI 에이전트 시대의 새로운 보안 위협, AI를 활용한 악성코드 분석 사례 등이 다뤄졌습니다.

AI가 보안을 강화하는 도구가 될 수 있지만 반대 상황도 생각해야 합니다.

AI 시스템 자체의 취약점이나 AI와 연결된 소프트웨어·데이터 등의 보안 문제가 새롭게 중요해지고 있기 때문입니다.

정부와 KISA도 AI를 보안에 활용하는 기술(AI for Security)뿐 아니라 **AI 시스템 자체를 보호하는 기술(Security for AI)**을 함께 지원하고 있습니다.

특히 눈여겨볼 부분이 있습니다.

KISA는 지난 7월부터 취약점 점검 테스트랩을 운영하고 있습니다.

정보보호 제품을 개발하는 기업이 이곳을 이용하면 프런티어 AI 모델 등 분석 도구를 활용해 제품 소스코드의 취약점을 분석할 수 있습니다.

점검 후에는 취약점 분석 결과와 조치 방안을 담은 보고서도 제공받을 수 있습니다.

AI 보안이라고 하면 기업이나 개발자에게만 필요한 기술처럼 느껴질 수 있습니다.

하지만 우리가 매일 사용하는 스마트폰 앱과 온라인 서비스, 쇼핑·금융 서비스 등도 결국 수많은 소프트웨어로 움직입니다.

따라서 개발 단계에서부터 취약점을 발견하고 수정하는 기술이 발전하면 우리가 사용하는 디지털 서비스의 보안을 강화하는 데도 도움이 될 수 있습니다.

다만 AI가 모든 사이버 공격을 자동으로 차단해주는 것은 아닙니다. 이용자 역시 의심스러운 링크를 누르지 않고, 비밀번호를 재사용하지 않으며, 운영체제와 앱을 최신 상태로 유지하는 기본적인 보안 습관이 중요합니다.

KISA는 최근 국내외에서 소프트웨어 보안 취약점 관리 요구가 강화되고 있어 제품 개발 단계부터 취약점을 점검하고 대응하는 역량이 중요해지고 있다고 설명했습니다.

AI가 생활 속으로 더 깊숙이 들어올수록 앞으로는 단순히 **“AI가 얼마나 똑똑한가”**뿐 아니라 **“AI를 얼마나 안전하게 사용할 수 있는가”**도 중요한 기준이 될 가능성이 큽니다.

AI 시대의 사이버보안은 두 방향으로 발전하고 있습니다.

AI를 이용해 사이버 공격을 찾아내는 기술, 그리고 AI 자체를 공격으로부터 보호하는 기술입니다.

평소 AI 서비스를 이용하는 사람이라면 새로운 기능만 살펴보기보다 개인정보와 계정 보안에도 함께 관심을 가져볼 필요가 있습니다.