[국내보안뉴스] 스텔스몰·지란지교에스앤씨, AI와 다크웹 위협 추적 다루는 ‘제22회 OSINT 전문가 과정’ 개최
· 2026-09-23 03:00
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사이버 위협 인텔리전스 전문 기업 스텔스몰(StealthMole)과 지란지교에스앤씨가 오는 11월 10일부터 12일까지 3일간 '제22회 OSINT 인텔리전스 전문가 과정'을 공동 개최합니다. 이번 교육 과정은 공개출처정보(OSINT) 수집 및 분석 기법을 시작으로 다크웹 내 위협 정보 추적, 생성형 AI 및 대형언어모델(LLM)을 결합한 위협 인텔리전스 분석까지 실무 중심의 고도화된 커리큘럼으로 구성되었습니다.
최근 딥웹과 다크웹을 통한 기업 내부 자료 및 계정 정보 유출이 가속화되면서 이에 대한 선제적 모니터링과 인텔리전스 분석의 중요성이 급증하고 있습니다. 이번 교육 과정은 정부 기관 및 민간 기업의 보안 실무자, 사이버 범죄 수사기관 관계자 등 사이버 위협에 직접적으로 대응하는 핵심 인력들을 주요 대상으로 하여 분석 역량을 크게 향상시킬 수 있도록 돕습니다.
보안 담당자들은 최신 OSINT 기법과 AI 인텔리전스 활용법을 습득함으로써 조직 내 유출된 데이터를 보다 신속하게 식별하고 위협 요소에 대해 선제적으로 대응할 수 있습니다. 점차 지능화되는 사이버 범죄에 효과적으로 대처하기 위해 보안 실무진은 이러한 인텔리전스 전문 교육을 바탕으로 자체 모니터링 체계를 고도화하고 대응 역량을 계속해서 강화해야 할 것입니다.
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개발자 관점에서도 보안을 전담 팀의 이슈로만 볼 것이 아니라, CI/CD 파이프라인 내 시크릿 유출 검증과 외부 노출 자산 점검을 위해 OSINT 기법을 선제적으로 도입해야 합니다. 특히 다크웹으로 유출되는 계정 정보나 API 키에 대응하려면, LLM을 활용해 수집된 인텔리전스를 WAF 차단 규칙이나 IAM 정책에 자동 반영하는 대응 아키텍처 설계가 중요합니다. 위협 정보를 수집하는 것을 넘어, 시스템 패치와 코드 레벨의 방어 로직으로 빠르게 연계하는 실무적 접근이 필요한 시점입니다.
공격자 입장에서 OSINT와 다크웹 분석은 표적의 약점을 파악하고 초기 침투 벡터(Initial Access Vector)를 선정하는 가장 핵심적인 정찰 단계입니다. 특히 유출된 자격 증명(Credential) 데이터에 생성형 AI를 결합하면, 정교한 스피어 피싱 공격이나 노출된 내부 자산을 찾는 시간이 획기적으로 단축됩니다. 레드팀 관점에서도 위협 가해자보다 먼저 유출된 기업 내부 정보와 노출된 접점을 OSINT로 식별해 실제 악용 가능성을 검증하는 능력이 무엇보다 중요합니다.
최근 다크웹과 딥웹을 통한 계정 정보 및 내부 자료 유출은 기업에 즉각적인 비즈니스 리스크를 야기하므로, 선제적인 OSINT 기반 위협 모니터링 체계 구축이 시급합니다.
기존의 경계 기반 방어를 넘어, 최신 AI·LLM 기술을 결합한 위협 인텔리전스를 조직의 보안 거버넌스 프로세스에 적극 통합해야 할 시점입니다.
보안 관제 및 대응 역량을 높이기 위해 내부 인력의 OSINT 전문성 강화 교육을 정책적으로 지원하고, 다크웹 영역을 포함한 통합 위협 관리 체계를 고도화하겠습니다.