보안 패치도 AI가 돕는군요

AI가 보안 문제를 찾는다는 이야기는 익숙하지만, 이번 KISA 소식은 발견된 약점을 확인하고 고치는 과정에 초점이 맞춰져 있었어요. 특히 취약점이 실제로 위험한지 검증한 뒤 수정용 패치 코드 후보까지 제안하는 기술이라는 점이 눈에 들어왔죠. 다만 새로운 취약점을 처음 찾아내는 탐지는 연구 범위에 포함되지 않는다고 하니, 맡게 될 역할부터 구분할 필요가 있겠어요.

그렇다고 사람이 하던 판단까지 모두 넘기는 방식은 아니에요. 오히려 AI가 검증 결과와 수정 코드 후보를 내놓더라도 각 단계의 최종 확인은 사람이 맡는다고 설명했죠. 이처럼 반복적인 분석을 돕는 역할과 최종 판단을 나누면, 담당자가 검토할 근거를 더 빠르게 모을 수 있을 것 같아요.

한편 개발은 올해 초 계획을 세우고 지난 8월 국가 R&D 과제로 시작됐으며, 완료 목표는 내년 하반기라고 밝혔어요. 따라서 최근 금융권 사고 때문에 급히 새로 만든 사업으로 이해하면 시점이 달라져요. 또한 개발을 마친 뒤 KISA의 취약점 대응 업무에 먼저 시범 적용해 정확성과 현장 활용 가능성을 검증할 예정이니, 지금 이미 실무에 전면 도입된 기술은 아니라는 거예요.

결국 중요한 것은 공격이 빨라지는 만큼 방어 측의 확인과 수정도 얼마나 신속해질 수 있느냐겠죠. 그렇지만 수정 코드가 다른 기능에 영향을 주지 않는지 살피는 일도 필요하므로, 속도만으로 성과를 판단해서는 곤란하겠어요. 그래서 저는 실제 적용 단계에서 사람이 검토하기 쉬운 후보를 제시하는지, 검증에 드는 시간을 얼마나 줄이는지에 관심이 갔어요. 무엇보다 자동화가 담당자의 책임을 대신하기보다 더 정확한 대응을 돕는 방향으로 자리 잡기를 바라요.