인공지능이 보안 테스트 방식을 바꾸고 있습니다. 모든 취약점이 똑같이 중요한 것은 아닙니다.

인공지능은 사이버 보안을 빠르게 변화시키고 있습니다 . 많은 논의가 대규모 언어 모델이 개발자의 코드 작성에 어떻게 도움이 될 수 있는지에 집중되어 있지만, 더욱 중요한 변화는 다른 영역, 바로 보안 테스트에서 일어나고 있을지도 모릅니다.

인공지능 시스템이 보안 취약점을 식별하는 데 놀라울 정도로 효과적이게 되면서, 기업들은 소프트웨어와 하드웨어 제품의 보안을 평가하는 방식을 재고하게 되었습니다.

그 이유는 현대 소프트웨어의 특성에 있습니다. 대규모 코드베이스는 상호 연결된 모듈, 타사 종속성, 레거시 구성 요소 및 문서화되지 않은 가정으로 이루어진 광범위한 생태계입니다.

보안 결함은 종종 단일 기능 오류에서 발생하는 것이 아니라, 수백 개의 파일이나 수년 에 걸친 개발 역사를 통해 분리된 구성 요소 간의 미묘한 상호 작용에서 비롯됩니다. 인간 검토자는 심층 분석에 탁월하지만 시간과 인지 능력에 한계가 있습니다.

반면, 인공지능 시스템은 방대한 양의 코드를 신속하게 탐색하고, 저장소 간의 정보를 연결하며, 알려진 취약점 범주와 관련된 패턴을 식별할 수 있습니다.

일반적인 소프트웨어 취약점

이러한 기능은 메모리 무결성 문제, 경쟁 조건, 인증 결함, API의 안전하지 않은 사용, 권한 상승 경로와 같은 일반적인 소프트웨어 취약점을 탐지하는 데 특히 효과적입니다. 많은 경우 AI는 새로운 보안 기술을 개발하기보다는 기존 보안 기술을 강화하는 역할을 합니다. 그럼에도 불구하고 그 결과는 매우 중요합니다. 과거에는 상당한 수작업이 필요했던 취약점을 이제 훨씬 더 많은 규모로, 훨씬 더 빠르게 식별할 수 있게 되었습니다.

제품 보안에 미치는 영향은 매우 큽니다. 조직은 더 이상 숨겨진 취약점을 찾는 데 드는 비용이 너무 높다는 이유만으로 발견되지 않을 것이라고 가정할 수 없습니다. 취약점 발견 비용은 감소하고 있으며, 이는 방어자와 공격자 모두에게 적용됩니다. 결과적으로 보안 테스트는 특정 시점의 특정 평가 달성에 초점을 맞추기보다는 개발 수명 주기 전반에 걸쳐 지속적인 품질 보증을 유지하는 데 더욱 집중하고 있습니다.

하지만 인공지능이 사이버 보안의 모든 영역을 동일한 정도로 변화시킬 것이라고 가정하는 것은 오산입니다. 기기 보안, 특히 암호화 애플리케이션의 사이드 채널 분석은 완전히 다른 과제를 안고 있습니다.

범용 소프트웨어 시스템과 달리 암호화 애플리케이션은 비교적 좁고 수학적으로 정의된 문제 공간 내에서 작동합니다. 사이드 채널 공격은 일반적으로 예측 불가능한 프로그램 동작이나 소프트웨어 구성 요소 간의 복잡한 상호 작용을 악용하지 않습니다. 대신 실행 시간, 전력 소비 또는 전자기 방출과 같은 물리적 현상을 통해 정확한 정보 유출을 목표로 합니다.

여기서의 과제는 수백만 줄의 소스 코드를 이해하는 것이 아니라, 신중하게 수집된 측정값에서 의미 있는 신호를 추출하고 정교한 통계 기법을 적용하여 숨겨진 비밀을 밝혀내는 것입니다.

사이드 채널 분석

이러한 구분은 중요합니다. 왜냐하면 대규모 언어 모델이 소프트웨어 보안에 효과적인 이유 중 상당 부분이 사이드 채널 분석에서는 관련성이 떨어지기 때문입니다. 대규모 언어 모델은 방대한 양의 텍스트와 코드에서 정보를 연결하고 사람이 놓칠 수 있는 관계를 식별하는 데 탁월합니다.

반면, 사이드 채널 연구는 이미 구조화된 데이터 세트, 통계 처리, 신호 분석 및 심층적인 전문 지식에 크게 의존하고 있습니다. AI는 실험 자동화부터 데이터 해석 지원에 이르기까지 워크플로의 일부를 가속화할 수 있지만, 그 이점은 일반적으로 혁신적이기보다는 점진적인 수준에 그칩니다.

하드웨어 보안은 여전히 ​​매우 중요합니다. 실제로 이는 전문적인 테스트 방법론의 필요성을 더욱 강조합니다. 인공지능이 취약점 탐지의 장벽을 낮추면서, 기업들은 자동화된 도구만으로 완벽한 보안을 확보할 수 있다고 착각하기 쉽습니다.

실제로 각 유형의 보안 취약점은 서로 다른 전문 지식을 요구합니다. AI 기반 코드 감사는 메모리 손상 취약점을 발견할 수는 있지만, 특정 암호화 애플리케이션이 전력 분석을 통해 기밀 정보를 유출하는지 여부를 평가하는 데 필요한 전문 지식을 대체할 가능성은 낮습니다.

더 넓은 관점에서 보면 보안 테스트의 중요성은 줄어들지 않고 오히려 커지고 있다는 결론입니다. 인공지능은 취약점 발견 속도를 높여주지만 전문가 분석의 필요성을 없애지는 않습니다. 오히려 인공지능은 전문가들이 특정 분야, 예를 들어 인공지능 시스템 자체의 약점을 악용하는 방법을 파악하는 데 더 큰 가치를 창출하도록 활용합니다.

인공지능 기반 테스트와 엄격한 인간 주도 보안 평가를 결합하는 조직은 클라우드 애플리케이션, 임베디드 장치 또는 디지털 신뢰의 기반이 되는 암호화 장치 등 어떤 대상을 목표로 하든 진화하는 위협 환경에 가장 효과적으로 대응할 수 있을 것입니다.

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