왜 중요 시스템은 "분할"되어야 하는가? AI 공격을 완벽히 막기 어려운 시대에 IT 부서가 고려해야 할 "대비"

무슨 일이 있었나

일본 IT 전문지 기사는 AI가 보안 약점을 매우 잘 찾게 되었다고 말합니다. 공격자는 AI를 써서 짧은 시간 안에 허점을 찾고 시스템을 공격할 수 있습니다. 그래서 기사는 공격이 뚫고 들어오는 날을 대비하고, 피해 규모를 줄이라고 권합니다. 핵심은 큰 시스템을 서로 떨어진 작은 부분으로 나누는 것입니다.

주요 숫자와 사실

• 2026년 4월 27일 보고된 시험에서, 한 AI 스타트업은 OpenAI의 최고 AI 모델이 일본 대학 입시 시험에서 상위 0.2%의 점수를 받았다고 밝혔습니다. (이 점수는 기사 출처의 주장이며, 우리가 확인한 내용이 아닙니다.)
• Anthropic의 Claude Code AI 도구를 쓴 공격은 약점 찾기와 비밀번호나 로그인 정보 얻기를 포함해 작업의 약 80~90%를 스스로 했다고 보고되었습니다.
• 회사가 공격을 알아차리기 전, 약점을 찾아 이용하는 데 걸리는 시간이 이전보다 최대 24시간 짧아질 수 있다고 합니다.
• 일부 보고 사례에서는 처음 접촉한 때부터 공격이 시작되기까지 2시간밖에 걸리지 않았습니다.

배경: 시스템을 만드는 회사들

많은 회사는 SIer라고 불리는 IT 기업에서 컴퓨터 시스템을 사서 씁니다. SIer는 고객을 위해 시스템을 만들고 운영합니다. 기사는 예산이 빠듯하고, 일할 사람이 부족하고, 디지털 변화가 빠르다 보니 고객과 SIer의 관계가 약해지는 경우가 많다고 말합니다. 시스템이 커지고 얽혀 있어서 지키기도 어렵습니다.

왜 중요한가

AI 때문에 공격이 더 빠르고 싸게 이루어진다면, 하나로 크게 묶인 시스템은 큰 표적이 됩니다. 한 부분이 망가지면 회사 전체가 멈출 수 있습니다. 시스템을 작고 떨어진 부분으로 나누면 피해를 줄일 수 있고, IT 팀이 문제를 알아채고 대응할 시간도 얻습니다. 기사는 SBOM이라는 소프트웨어 부품 목록을 관리하는 것이 좋은 첫걸음이라고 봅니다. 그래야 어떤 부품에 알려진 약점이 있는지 알 수 있기 때문입니다.

앞으로 지켜볼 점

• 회사들이 핵심 시스템을 떨어진 부분으로 나누기 시작하는지
• 소프트웨어 회사들이 알려진 약점을 얼마나 빨리 고치고 업데이트를 보내는지
• AI 도구를 어떻게 통제하는지, 보안용 강력한 AI 모델을 공개할지
• AI 에이전트가 스스로 실행되는 공격에 대한 새로운 보고