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포네몬 인스티튜트는 사이버보안 업체 믹스모드(MixMode)의 의뢰로 사이버보안 분야의 AI 도입 현황을 파악하기 위해 미국 내 641명의 IT 및 보안 실무자를 대상으로 설문조사를 실시했다. 조사 결과, 사이버보안 업계에서 AI 도입은 아직 초기 단계에 머물러 있는 것으로 나타났다.
보고서에 따르면, 전체 응답자는 기업의 정보 시스템 또는 IT 보안 인프라를 겨냥한 잠재적 악성 콘텐츠 또는 위협을 탐지하고 대응하는 데 관여하며, AI 기반 사이버보안 도구 및 공급업체를 평가하고 선택하는 데 어느 정도 책임이 있는 사람들로 구성됐다. 52%는 관리자급 이상이며, 금융 서비스(18%), 제조(12%), 소매(9%) 산업군 참여자도 많았다.
방어적 AI가 '뜬다'
조사에 따르면, 응답자 52%는 사이버보안 분야에서 AI 도입이 초기 단계에 있다고 답했다. 조직의 AI 보안 도구와 관행이 완전히 성숙했다고 답한 응답자는 18%에 불과했다. 현재 사이버보안 업계에서는 방어적 AI가 중요한 AI 활용 분야로 부상하고 있다. 응답자 58%가 AI 기반 공격을 막기 위해 AI에 투자하고 있다고 답했다. 69%는 기존의 규칙 기반 탐지를 피해 '전례 없는 속도와 규모의 표적 공격'을 차단하기 위해 방어적 AI가 필수적이라고 답했다.
특히 AI는 위협 인텔리전스와 위협 탐지 측면에서 효과적인 것으로 나타났다. 65%의 응답자는 의심스러운 IP, 호스트 이름, 파일 해시 추적에 AI를 사용한다고 답했고, 67%는 알려진 위협 패턴 및 지표를 기반으로 규칙을 생성하는 위협 탐지에 AI를 활용하고 있다고 답했다.
응답자 절반은 AI가 위협 및 취약점 우선순위 지정을 통해 전반적인 보안 태세를 개선하는 데 도움이 됐다고 답했으며, 46%는 애플리케이션 보안 취약점 식별에도 도움이 됐다고 응답했다.
AI 도입은 재정적인 부문에서도 긍정적인 효과가 있다. 응답자 63%는 AI가 사이버보안 운영 비용 절감에 도움이 됐다고 답했다. 또한 응답자 상당수가 매출(55%)과 생산성(52%) 향상에 도움이 됐다고 답했다.
대규모 도입 저해하는 요소…전문성 및 예산 부족
AI 도입의 주요 장애물은 전사적인 AI 제어를 적용하지 못한다는 점(61%)과 레거시 시스템과의 상호운용성 부족(65% 및 AI 도구 간 상호운용성 부족(60%)으로 조사됐다.응답자 53%가 공급업체의 주장을 검증할 수 있는 전문 지식이 조직 내부에 부족하다고 지적한 것처럼 AI 도입에 있어서 겪는 어려움 대부분은 전문성 부족에 기인하는 것으로 나타났다. 응답자 44%가 지적했듯이 AI 배포의 핵심 영역을 정확하게 파악하지 못하는 것도 주요 과제다.
54%의 응답자는 조직이 AI 기반 보안 도구를 활용하기 위해 외부의 전문 지식이 필요하다고 답했으며, 응답자 절반은 조직 내 사이버보안 전문성 부족을 완화하기 위해 AI를 도입한 것으로 나타났다.
이외에도 AI 도입에는 다양한 우려 사항이 뒤따른다. 56%의 응답자가 관련 예산이 부족하다고 우려했으며, 42%는 AI 기반 기술을 보안 워크플로우에 통합할 시간이 충분하지 않다고 지적했다. 56%는 AI가 내린 결정에 대해 조직 내 불신이 있고, 52%는 AI가 사용하는 기밀 및 개인 데이터를 보호하기가 어렵다고 답했다.
또한 기업은 AI 배포를 위한 전사적인 전략을 수립할 필요가 있다. 조사 결과, AI 관련 위험을 관리하기 위한 전사적 태스크포스를 보유한 조직은 49%로 집계됐으며, AI와 개인정보 보안 위험에 대해 하나의 통합된 접근 방식을 보유한 조직도 37%에 그쳤다.
editor@itworld.co.kr
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