[데일리시큐]국내 최대 인공지능 보안 컨퍼런스 ‘AIS 2025’ 10월 28일 개최

내용 요약

2025년 AI 보안자동화 컨퍼런스 AIS 2025는 공공·금융·기업 보안담당자 600명 이상이 참여하여, AI가 보안 운영 효율성을 증대시키는 동시에 해커들의 공격 도구가 될 수 있는 양면적 현실을 다룹니다. 이번 행사는 7시간 보안 교육을 제공하며, AI 기반 보안 솔루션의 실제 적용 사례와 최신 트렌드를 심층적으로 탐구합니다.

핵심 포인트

• AI가 보안 운영을 가속화 – 인공지능 기반 탐지·대응이 SOC 운영 효율을 극대화합니다.
• 양면성 인식 – AI는 방어뿐 아니라 공격자의 도구가 될 위험이 존재합니다.
• 전문가 역량 강화 – 7시간 교육과 실무 사례를 통해 보안 담당자의 AI 활용 능력을 한 단계 끌어올립니다.

기술 세부 내용

1️⃣ AI‑기반 침입 탐지 시스템 (AI‑IDS)

작동 원리

1. 데이터 수집
   • 네트워크 패킷, 로그 파일, 사용자 행동 로그를 실시간으로 수집합니다.
   • Open‑Source SIEM 도구(예: Elastic Stack, Splunk)의 API를 활용해 데이터를 통합합니다.
2. 특징 추출 (Feature Extraction)
   • Statistical Features: 패킷 길이, 전송 빈도, TCP/UDP 포트 사용 패턴.
   • Behavioral Features: 로그인 시도 빈도, 파일 접근 시간대.
   • Contextual Features: IP 지리정보, 사용 장치 종류.
3. 모델 학습
   • Unsupervised Learning: Autoencoder, Isolation Forest 등으로 정상 패턴 학습 → 이상 탐지.
   • Supervised Learning: 라벨링된 악성 트래픽(예: DDoS, C&C 통신)을 사용해 Random Forest, Gradient Boosting, 혹은 Deep Neural Network을 훈련.
   • Transfer Learning: 사전 학습된 모델(예: OpenAI GPT‑3)에서 보안 도메인 특화 파인튜닝.
4. 실시간 예측
   • 수집된 패킷을 버퍼에 저장 → 실시간 전처리 후 모델에 입력.
   • Threshold 설정: Score > 0.8 → 경고 생성.
   • 경고는 SOC 운영팀에 Slack, PagerDuty, 혹은 내부 대시보드로 전달됩니다.
5. 피드백 루프
   • 경고에 대한 인시던트 대응 결과를 모델에 다시 학습시켜 정확도를 지속적으로 향상.
   • Human‑in‑the‑Loop: 보안 담당자가 경고를 검증하고 라벨을 재설정하여 모델을 재학습합니다.

주요 이점

• 시간 절감: 수백만 행의 로그를 수동으로 분석할 필요 없음.
• 정밀도 향상: 기계 학습 모델은 패턴을 정밀하게 캡처해 오탐률을 낮춤.
• 자동화 대응: 탐지와 동시에 자동 차단 스크립트(iptables, Palo Alto NGFW)와 연동 가능.

⚠️ 위험 요소

• 데이터 품질: 노이즈가 많거나 라벨링이 부정확하면 모델 성능 급락.
• Adversarial Attacks: 해커가 AI 모델에 입력되는 데이터를 조작해 탐지를 회피.
• 데이터 프라이버시: 민감 정보(PII) 포함 로그 처리 시 GDPR, 개인정보보호법 준수 필요.

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2️⃣ AI 기반 위협 인텔리전스 플랫폼 (AI‑TIPS)

작동 원리

1. 외부 데이터 수집
   • Threat Feeds: VirusTotal, AbuseIPDB, Shodan API를 통해 악성 도메인/IP 리스트 수집.
   • OSINT: Twitter, Reddit, 보안 블로그에서 실시간으로 해킹 뉴스 스크랩.
2. 자연어 처리 (NLP)
   • 텍스트 전처리: 토큰화, 스톱워드 제거, 형태소 분석.
   • Embedding: BERT, GPT‑3를 사용해 문장/문서 임베딩 생성.
   • 감성 분석: 공격 세부사항(전술, 기법, 절차 – TTP)을 자동으로 추출.
3. 연관성 분석
   • Graph Neural Networks (GNN): 악성 IP ↔ 도메인 ↔ 파일 해시 ↔ 공격자 ID를 그래프로 연결.
   • Cluster Detection: 같은 공격자군(APT)으로 분류되는 활동 집합을 군집화.
4. 경고 및 대응
   • Score Calculation: 각 인텔리전스 항목에 위험 점수 부여(0‑1).
   • Priority Queue: 높은 위험 점수 항목을 우선 순위로 정렬 후 SOC에 전달.
   • 자동 대응: 해당 IP 차단, 파일 해시를 기반으로 방어 규칙 생성.
5. 지속적 학습
   • 새로운 위협 발생 시, 실시간으로 모델에 피드백을 제공해 지식베이스를 업데이트.
   • Zero‑Shot Learning: 새로운 공격 유형이 기존 데이터에 없더라도 문맥을 기반으로 유추.

주요 이점

• 전방위 커버리지: 외부 소스와 내부 로그를 종합해 포괄적인 위협 시각화.
• 경로 추적: 공격자 TTP를 추적해 대응 범위를 넓힘.
• 시간 효율: 수작업으로 수집·분석해야 하는 OSINT 과정을 자동화.

⚠️ 위험 요소

• 데이터 스파이싱: 외부 데이터 제공자의 악성 삽입.
• 모델 편향: 특정 지역/국가의 위협에 과도한 편향.
• 정보 유출: 인텔리전스 제공자와 내부 조직 사이 데이터 공유 시 보안 유의 필요.

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3️⃣ AI 기반 인시던트 대응 자동화 (AI‑IR Automation)

작동 원리

1. 경고 수신
   • AI‑IDS 혹은 AI‑TIPS에서 발생한 경고를 표준 포맷(JSON)으로 수신.
2. 인시던트 분류
   • Rule‑based Matching: 기존 보안 정책(예: MITRE ATT&CK 매트릭스)과 매칭.
   • ML Classification: SVM, XGBoost 모델을 사용해 인시던트 유형(Phishing, Ransomware, Lateral Movement 등) 예측.
3. 자동 대응 플로우
   • Playbook Engine: 각 인시던트 유형마다 사전 정의된 단계(예: 차단, 격리, 로그 수집)를 실행.
   • Orchestration: SOAR(Security Orchestration, Automation, and Response) 플랫폼(예: Palo Alto Cortex XSOAR, Splunk Phantom)과 연동.
   • Script Execution: Ansible, PowerShell, Python 스크립트를 통해 네트워크 장비, 엔드포인트, 클라우드 리소스를 제어.
4. 피드백 및 재학습
   • 대응 결과(성공/실패, 소요 시간)를 메타데이터로 수집.
   • Reinforcement Learning: Q‑Learning 알고리즘을 활용해 가장 효율적인 대응 순서를 학습.
   • Human Review: 의심스러운 자동 대응 결과를 보안 담당자에게 보고, 수동으로 검증 후 모델 업데이트.
5. 보고 및 시각화
   • 대응 로그를 ELK Stack에 저장하고 Kibana 대시보드로 시각화.
   • NLP Summarization: 긴 사건 보고서를 GPT‑3 기반 요약 모델로 자동 생성.

주요 이점

• 신속 대응: 인시던트 발생 시 수 초 내에 자동 차단·격리 가능.
• 인력 절감: 반복적인 대응 절차를 자동화해 SOC 인력의 가치를 전략적 분석에 집중.
• 지속적 개선: AI가 실제 대응 결과를 기반으로 최적화됨.

⚠️ 위험 요소

• 오작동 위험: 잘못된 자동 차단으로 정상 서비스 장애 발생 가능.
• 제어권 이슈: 자동화 시스템이 외부 API에 과도하게 의존하면 서비스 거부(DoS) 공격 대상이 될 수 있음.
• 정책 갱신: 규정·컴플라이언스 변화에 따라 자동화 규칙을 신속히 업데이트해야 함.

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마무리 팁 (보안 담당자를 위한 실무 체크리스트)

단계	체크포인트	비고
① 데이터 준비	로그/트래픽 데이터가 완전한지, 저장소가 안전한지 확인	SIEM 보안 설정 강화
② 모델 학습	라벨링 정확도, 재현율, 정밀도 지표 체크	A/B 테스트를 통한 비교
③ 운영 환경	모델의 예측 지연(Latency) 최소화	GPU/TPU 활용 여부 검토
④ 모니터링	실시간 알림과 성능 메트릭 시각화	Grafana 활용
⑤ 피드백	인시던트 후 평가 회고	SOP 문서화
⑥ 컴플라이언스	GDPR, 개인정보보호법 적용 여부	데이터 익명화 프로세스

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결론
AIS 2025에서 다룬 AI 기반 보안 솔루션은 보안 운영의 자동화와 효율성을 획기적으로 높이는 동시에, 그에 따른 위험 관리와 인력 역량 강화가 필수적입니다. 위에서 설명한 AI‑IDS, AI‑TIPS, AI‑IR Automation의 단계별 구현 방식을 숙지하고, 실제 환경에 적용하면서 지속적으로 학습·개선해 나간다면, 보안 담당자는 향후 복잡해지는 위협 환경에서도 높은 대응력을 확보할 수 있을 것입니다.

 

출처: https://www.dailysecu.com/news/articleView.html?idxno=201553