2025.08.31 (일)
데일리연합 (SNSJTV. 타임즈M) 송은하 기자 | 최근 AI 기술의 급속한 발전으로 인해 사이버 보안 분야에 새로운 위협이 등장하고 있다. AI 기반의 지능형 지속 위협(APT) 공격, 딥페이크를 이용한 신뢰도 하락 공격, AI 자체의 취약점을 이용한 공격 등 다양한 형태의 위협이 증가하고 있다. 특히, AI 기반의 악성코드는 기존의 안티바이러스 프로그램으로는 탐지가 어려운 경우가 많아 사이버 보안 전문가들의 우려를 증폭시키고 있다. AI는 악성코드의 변종을 빠르게 생성하고, 이를 통해 방어 시스템을 우회할 수 있기 때문이다. 이는 기업뿐 아니라 개인에게도 심각한 피해를 야기할 수 있다. 이에 따라, AI 기반 사이버 보안 위협에 대한 대응 방안 마련이 시급한 과제로 떠오르고 있다. 업계에서는 AI를 이용한 위협 탐지 및 예방 기술 개발에 집중하고 있으며, 머신러닝과 딥러닝 기술을 활용하여 악성코드를 탐지하고, 공격 패턴을 분석하는 시스템을 구축하려는 노력을 기울이고 있다. 하지만 AI 기반 보안 시스템 자체의 취약성 문제도 간과할 수 없다. AI 모델을 학습