[국내보안뉴스] AI스페라, 글로벌 IP 데이터를 활용한 AI 기반 사이버 위협 예측 기술 공개
· 2026-10-26 14:00
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사이버 위협 인텔리전스(CTI) 전문 기업 AI스페라가 한국정보보호학회(KIISC) 주최 워크숍에서 전 세계 공격표면 데이터를 기반으로 한 AI 위협 분석 및 예측 기술을 선보였습니다. AI스페라는 자사의 CTI 플랫폼인 'Criminal IP'에 축적된 vast한 글로벌 IP 및 자산 데이터를 활용하여, 고도화되는 사이버 공격에 선제적으로 대응하기 위한 AI 모델 학습 및 예측 연구 방향을 발표했습니다.
이번 발표는 최근 보안업계의 화두인 AI 시스템의 보안성 확보와 위험 관리 프레임워크(RMF) 적용 논의의 일환으로 진행되었습니다. 단순한 침해사고 사후 대응을 넘어, 전 세계 네트워크에 노출된 자산과 위협 요소를 실시간으로 수집하고 AI로 학습시킴으로써 능동적이고 선제적인 사이버 방어 체계를 구축할 수 있음을 보여준 사례입니다.
기업 및 기관은 점차 복잡해지는 멀티·하이브리드 환경에서 자산의 노출 현황을 파악하기 위해 CTI 기반의 공격표면관리(ASM) 도입을 적극적으로 검토해야 합니다. AI 기반 위협 예측 모델을 통해 외부 공격 표면을 지속적으로 모니터링하고 가시성을 확보함으로써, 잠재적인 취약점을 미리 보완하고 조직 전체의 보안 대응 역량을 대폭 강화할 수 있을 것으로 전망됩니다.
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공격 표면(Attack Surface)이 지속적으로 확산되는 환경에서는 정적 방화벽 룰셋만으로 대응하는 데 한계가 있습니다. Criminal IP 같은 위협 인텔리전스 API를 API 게이트웨이나 WAF와 연동하여 실시간 위험 스코어 기반으로 트래픽을 동적 제어하는 아키텍처 구축이 필요해 보입니다. 나아가 DevSecOps 관점에서 외부 노출 자산 데이터를 CI/CD 파이프라인과 연동해 취약점 패치 우선순위를 자동화하는 프로세스까지 고민해야 할 시점입니다.
공격자 관점에서도 전 세계 IP 기반의 공격 표면(ASM) 데이터는 최우선 침투 타깃을 식별하는 핵심 정찰 정보입니다. 방어 측이 AI 기반의 예측 기술로 위협을 선제 차단하려 할수록, 공격자는 자산 노출 직후를 노리는 악용(Exploit) 속도전과 AI 탐지 사각지대의 섀도우 IT를 노리는 우회 공격에 집중할 것입니다. 모의침투 시에는 이러한 CTI 플랫폼에 아직 수집되지 않은 미관리 자산과 미정의된 복합 공격 벡터를 얼마나 빠르게 발굴하느냐가 침투 성공의 열쇠가 될 것입니다.
디지털 전환 가속화로 확장된 기업의 공격표면(Attack Surface)을 실시간으로 식별하고 관리하는 것은 이제 CISO의 핵심 과제입니다. 전 세계 위협 인텔리전스(CTI)와 AI의 결합은 잠재적 보안 리스크를 선제적으로 예방하고 대응 우선순위를 정하는 데 매우 유용한 도구가 될 것입니다. 우리 조직도 이러한 위협 예측 기술을 내부 위험 관리 프레임워크(RMF)에 적극 연계하여, 실행력 있는 보안 거버넌스를 고도화해 나가야 합니다.