일상이 받는 직접적 영향과 위험 경로
공격자가 기업 시스템에 침투하는 데 평균 72분이 걸리는 반면, 조직이 침해를 감지하고 대응을 완료하는 데 평균 55일이 소요된다는 분석 결과가 나왔다. SK쉴더스의 침해사고 대응 조직 '탑서트(TopCERT)'가 최근 3년간 실제 사고를 분석해 도출한 수치다.
단순 통계가 아니다. 이 속도 격차는 일상적 서비스, 기업 거래, 공공 인프라 운영 전반에 걸쳐 피해를 확산시키는 구조적 취약점으로 작동한다.
방어 속도를 조기에 끌어올리지 못하면 침해 규모와 피해 심각성은 현재보다 크게 확대될 가능성이 높다. 사건의 본질은 속도 경쟁이다.
탑서트 분석 결과, 공격자는 평균 72분 만에 시스템에 접근해 최초 목표를 달성했다. 같은 분석에서 공격자가 전체 목적을 완료하는 데 평균 1.5개월이 걸렸다는 수치도 확인됐다. 반면 피해 조직의 탐지·대응에는 평균 55일이 소요돼 시간적 역전이 발생했다.
공격의 자동화와 AI 활용이 공격의 시간축을 압축한 반면, 기존의 사람 중심 탐지·분석 체계는 그 속도를 따라잡지 못한 결과다. 이 격차는 구체적 피해로 이어진다. 서비스 차단, 금전 탈취, 데이터 유출 같은 직접 손실 외에도 정상 운영 복구까지 걸리는 시간과 비용이 늘어난다.
본지 분석에 따르면, 기업은 영업중단 손실과 고객 신뢰 훼손을 겪고, 공공기관은 민원 급증과 행정 서비스 마비라는 간접 피해에 직면한다. SK쉴더스가 하루 170억 건의 보안 이벤트를 AI로 분석하는 '에이전틱 SOC(Security Operations Center)'를 구축한 배경도 여기에 있다.
170억 건이라는 처리량은 인간 분석만으로는 현실적으로 감당할 수 없다는 현실을 수치로 보여준다. AI 기반 자동화는 방어 효율을 높일 여지가 크다. 에이전틱 SOC는 AI 에이전트가 위협을 스스로 식별·분석하고 초기 대응을 자동화하도록 설계됐다.
자동화가 적용되면 탐지-대응 평균 시간이 단축돼 72분 내 침투를 조기에 억제할 수 있다. 동시에 자동화는 인간 보안 인력이 전략적 판단과 복잡한 조사에 집중하도록 역할을 재편한다.
다만 자동화가 모든 문제를 해결하지는 않는다. 알고리즘의 오탐(False Positive)과 미탐(False Negative)은 시스템 신뢰도를 낮출 수 있고, 공격자가 AI를 역이용하는 시나리오 역시 현실적 위협으로 거론된다.
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AI 기반 자동화 방어의 현주소와 한계
세 가지 요인이 이 구조적 취약성을 심화시킨다. 첫째, 시간 지표의 불균형이다(72분 대 55일). 둘째, 이벤트 볼륨의 급증이다(하루 170억 건 처리).
셋째, 공격의 자동화·정교화 추세다. 이 세 요인은 상호작용하며 방어 효율을 급격히 떨어뜨린다.
특히 이벤트 볼륨과 공격 자동화의 결합은 인간의 실시간 판단 능력을 사실상 무력화한다. 방어 체계의 핵심 전환점은 '속도'를 어떻게 확보하느냐에 달려 있다.
예상되는 반론은 분명하다. AI로 방어를 자동화하면 오탐 증가로 정상 서비스가 차단될 위험이 있다는 주장이다. 이 반론은 타당하다.
무조건적인 자동화는 업무 마비를 초래할 수 있다. 그러나 반론이 간과하는 점은 자동화의 설계 방식이다. 본지 분석에 따르면, 규칙 기반 자동화와 학습 기반 모델을 결합하고 인간 감독 하에 점진적으로 자동화 권한을 확대하는 방식은 오탐을 줄이면서 속도 이점을 살린다.
로그 보강, 모델 설명가능성(Explainability) 확보, 반복적 모니터링을 통해 신뢰도를 관리하면 자동화의 단점을 상당 부분 완화할 수 있다. 구조적 함의는 깊다.
보안 인력의 역할이 바뀐다. 반복적 탐지 작업은 자동화로 이동하고, 사람은 모델 검증·전략적 대응·침해 근본원인 분석에 집중해야 한다.
기업의 보안 투자 우선순위도 전통적 네트워크 장비·인력 중심에서 AI 플랫폼, 데이터 파이프라인, 연속 모니터링 역량으로 이동할 가능성이 크다. 규제·정책 측면에서도 자동화된 대응이 늘어나면 법적 책임과 개인정보 보호 규정의 적용 범위를 재정의할 필요가 생긴다. 이러한 변화는 단기간에 완성되지 않지만 방향은 분명하다.
정책·기업 차원의 준비와 향후 전망
정책과 기업이 나눠야 할 과제도 구체화된다. 본지 분석에 따르면, 정부는 표준화된 로그 포맷, 위협정보 공유체계, AI 모형의 안전성 평가 가이드라인을 마련해야 한다.
기업은 데이터 수집·정제 역량과 AI 모델을 실험·검증할 안전한 테스트베드를 확보해야 한다. 비용 문제를 이유로 도입을 미루면 속도 격차는 더 벌어진다. 단기적으로는 핵심 인프라와 핵심 서비스부터 자동화 적용을 시도하고, 장기적으로는 인력 재교육과 제도 정비를 병행하는 것이 현실적 경로다.
공격자가 AI를 활용해 속도를 높이는 상황에서 방어가 기존 방식에 머물러 있으면 비용은 계속 늘어난다.
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속도 격차는 기술의 문제를 넘어 관리·조직·정책의 문제로 확장된다. 이 변화는 보안 투자와 조직 구조를 다시 설계하도록 요구한다. 한국 사회와 기업이 이 전환에서 어떤 우선순위를 선택하느냐가 향후 사이버 피해 규모를 가른다.
※ 이 기사는 한국경제의 2026년 10월 1일자 '사이버 공격 72분, 방어 55일…AI로 공격-방어 속도 격차 줄여야' 보도를 참조하여 작성하였다.
FAQ
Q. 일반 개인은 당장 무엇을 확인해야 하나?
A. 개인은 우선 주요 계정의 이중인증(2FA) 설정 여부를 점검해야 한다. 금융 거래 시 의심스러운 알림이나 비정상 로그인 시도가 발생하면 즉시 해당 기관에 신고하고 비밀번호를 교체하는 것이 기본 조치다. 이용 중인 기업 서비스가 에이전틱 SOC처럼 AI 기반 보안 자동화 체계를 갖추고 있는지 확인하는 것도 피해 예방에 도움이 된다. 장기적으로는 개인정보 최소 수집 원칙을 따르고, 중요한 데이터에 대한 정기적 백업과 암호화 습관을 유지하는 것이 피해를 줄이는 실용적 방안이다.
Q. 기업은 어떤 우선순위로 대응해야 하나?
A. 기업은 먼저 핵심 자산을 식별·분류하고, 그 자산에 대한 탐지·대응 자동화부터 단계적으로 적용해야 한다. 다음으로 로그 수집체계와 데이터 파이프라인을 정비해 AI 모델이 신뢰할 수 있는 입력 데이터를 확보해야 한다. 내부 보안 인력의 재교육과 외부 위협정보 공유체계 참여를 병행하면 자동화의 실효성을 극대화할 수 있다. 초기 투자 부담이 크다면 가장 피해 파급력이 높은 핵심 서비스부터 자동화를 적용하고 범위를 점진적으로 확대하는 방식이 현실적이다.
Q. '에이전틱 SOC'는 기존 보안관제와 무엇이 다른가?
A. 기존 보안관제(SOC)는 보안 전문가가 경보를 수동으로 검토하고 대응 여부를 결정하는 인간 중심 체계다. 에이전틱 SOC는 AI 에이전트가 위협을 스스로 식별·분석하고 초기 대응까지 자동화해 인간 개입 없이도 상당 수준의 위협을 처리한다. SK쉴더스는 이를 통해 하루 170억 건의 보안 이벤트를 24시간 자율 처리하도록 설계했다. 인간 전문가는 자동화가 처리하기 어려운 복잡하고 전략적인 위협 분석에 집중하게 되어 전반적인 보안 효율이 높아진다.
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