[해외보안뉴스] 생성형 AI의 역설: 사이버 공격의 수준을 오히려 떨어뜨리는 'AI 슬롭'
· 2026-10-17 23:00
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최근 인공지능(AI)이 해킹 기술을 비약적으로 발전시킬 것이라는 우려와 달리, 실제 생성형 AI는 사이버 공격의 전반적인 품질을 떨어뜨리고 있다는 분석이 나왔습니다. 보안 업계의 과도한 마케팅과 달리 지능형 지속 위협(APT) 조직이나 전문 해커들은 악성코드 개발 등 핵심 공격에 AI를 거의 사용하지 않고 있습니다. 현재 AI는 조잡하고 질 낮은 콘텐츠나 코드를 대량으로 양산하는 이른바 'AI 슬롭(AI Slop)'을 만드는 데 그치고 있는 실정입니다.
이러한 현상으로 인해 사이버 위협 환경에서는 기술력이 부족한 초보 해커들이 AI를 활용해 만든 어색한 피싱 메일과 정교하지 못한 공격 스크립트가 급증하고 있습니다. 결과적으로 공격의 정교함이 높아진 것이 아니라 보안 시스템에 탐지되는 의미 없는 소음(Noise)의 양만 폭증하는 영향을 미치고 있습니다. 정작 치명적인 피해를 입히는 고도화된 위협 주체들은 여전히 전통적인 수작업 방식과 제로데이 취약점 연구에 의존하고 있습니다.
따라서 기업 및 기관의 보안 담당자들은 'AI 기반의 완벽한 공격'에 대한 막연한 공포에 사로잡히기보다 실제적인 대응책에 집중해야 합니다. 먼저 자동화된 이메일 보안 및 필터링 솔루션을 통해 AI가 양산하는 저급 피싱과 스팸성 공격을 효율적으로 처리하여 보안 관제 센터(SOC)의 경보 피로도를 낮춰야 합니다. 또한, 자동화 도구로 걸러내지 못하는 고도화된 비(非)AI 기반의 표적형 공격에 대비해 EDR 및 XDR 체계를 고도화하고 자산 보호의 우선순위를 재정비하는 자세가 필요합니다.
AI가 생성한 저품질 공격 스크립트는 노이즈만 양산할 뿐, 정교한 시스템 허점이나 Zero-day를 뚫는 수준에는 미치지 못하고 있습니다. 결국 보안의 본질은 공격자의 AI 사용 여부가 아니라 우리 코드에 남겨진 취약점과 지연된 패치 관리입니다. 과장된 위협론에 흔들리기보다 시큐어 코딩 규준 준수와 최소 권한 원칙(Least Privilege) 기반의 아키텍처 설계라는 기본에 집중해야 합니다.
현재 AI가 생성하는 악성 스크립트는 정교함이 떨어지고 탐지 패턴을 너무 많이 남겨 실제 침투 성공률을 오히려 떨어뜨립니다. APT 조직 같은 하이엔드 공격자들은 정밀한 취약점 분석이나 익스플로잇 제작에 AI를 원시적으로만 활용하며, 여전히 사람이 직접 설계한 맞춤형 공격 체인을 선호합니다. 결과적으로 AI는 스크립트 키디 수준의 소음만 양산하고 공격의 품질을 하향 평준화하고 있어, 실질적으로 치명적인 공격 벡터는 여전히 고도화된 수작업 분석에 존재합니다.
생성형 AI가 공격의 진입장벽을 낮춰 저품질 보안 노이즈(Noise)를 대량 양산하고 있지만, 고도화된 타깃형 위협의 본질을 바꾼 것은 아닙니다.
조직 관점에서는 AI가 만든 무수한 삼류 공격에 관제 피로도가 극심해지는 리스크를 경계하고, 이에 맞춰 대응 우선순위와 보안 거버넌스를 재정비해야 합니다.
결국 과장된 'AI 과침투 공포'에 휘둘리기보다, 다중인증(MFA)과 계정 권한 관리 등 기본적인 보안 위생(Cyber Hygiene)을 철저히 하는 것이 여전히 가장 강력한 리스크 관리 전략입니다.