보안 AI

빠르게 진화하는 사이버 보안 환경에서 소프트웨어 보안은 오랫동안 사후 반응형 방어 메커니즘에 의해 정의되어 왔습니다. 전통적인 애플리케이션 보안(AppSec)은 사전 정의된 구문 패턴을 매칭하는 정적 코드 분석(SAST)과 프로그램 충돌을 유발하기 위해 임의의 데이터를 입력하는 동적 분석(DAST/퍼징)에 크게 의존합니다. 그러나 소프트웨어 아키텍처의 복잡성이 급증하고 현대 CI/CD 파이프라인에서 통합 속도가 빨라짐에 따라, 패턴 매칭과 맹목적인 퍼징만으로는 더 이상 충분하지 않습니다. 차세대 취약점 탐지는 인지적이고 자율적이며 자기학습적이어야 하며, 이는 전적으로 **인공지능(AI)**에 의해 구동됩니다.

수십 년 동안 사이버 보안은 시그니처(패턴)에 기반한 고전적인 숨바꼭질 게임이었습니다. 새로운 악성코드 변종이나 익스플로잇이 발견되면 보안 연구원들은 이를 분석하여 고유한 디지털 시그니처를 추출하고 백신 데이터베이스에 배포했습니다. 그러나 시그니처 기반 방어에는 치명적인 결함이 있습니다. 바로 완전히 사후 대응적(Reactive)이라는 점입니다. 한 번도 본 적 없는 위협은 차단할 수 없습니다. 여기서 바로 **제로데이 공격(Zero-Day Attack)**이 등장합니다. 이는 벤더가 패치를 출시하기 전에 알려지지 않은 소프트웨어 취약점을 표적으로 삼는 공격입니다. 시그니처가 없기 때문에 기존의 방화벽과 침입 방지 시스템(IPS)은 이에 완전히 무력했습니다.