AI 보안의 딜레마: 자동화된 시스템의 오탐지와 법적 책임

 

 

• AI 보안의 자동화 혁신 – AI 보안 자동화, 이상행위 탐지, 실시간 대응
• AI 보안 시스템의 오탐지 문제 – 오탐지, 민감도, 운영 안정성 저해
• 블랙박스 AI 모델의 한계 – 설명가능한 AI, 투명성, 판단 기준 부재
• AI 판단의 법적 책임 문제 – AI 의사결정, 책임 소재, 법적 공백
• 신뢰 가능한 AI 보안을 위한 방향 – AI 윤리, 지속적 학습, 인간-AI 협업

 

 

1. AI 보안의 자동화 혁신 – AI 보안 자동화, 이상행위 탐지, 실시간 대응

인공지능(AI)은 사이버 보안 영역에 혁신을 가져왔다. 특히 머신러닝 기반의 자동화 보안 시스템은 대량의 로그 데이터를 분석하고, 정상과 비정상 행위를 빠르게 구분하여 실시간 대응이 가능하게 만든다. 기존의 보안 방식은 규칙 기반의 수동 감시 체계에 의존했지만, AI는 이를 넘어선 **지능형 이상행위 탐지(Anomaly Detection)**를 통해 신종 위협까지 빠르게 파악할 수 있다.

대표적으로 다크트레이스(Darktrace)나 크라우드스트라이크(CrowdStrike)와 같은 AI 보안 플랫폼은 기업 내부의 네트워크 흐름을 실시간으로 학습하고, 의심스러운 활동을 자동 차단한다. 이러한 기술은 대응 속도와 범위에서 기존 보안 시스템보다 월등한 성능을 보여준다. 하지만 이 같은 자동화는 때때로 ‘너무 민감하게’ 작동해 예상치 못한 부작용을 낳기도 한다. 이로 인해 ‘오탐지(False Positive)’ 문제는 AI 보안의 가장 큰 고민 중 하나가 되었다.

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2. AI 보안 시스템의 오탐지 문제 – 오탐지, 민감도, 운영 안정성 저해

AI 보안 시스템은 공격을 탐지하기 위한 민감도를 높일수록, 정상 행위를 공격으로 오인하는 오탐지(허위 양성) 확률이 높아진다. 예를 들어, 직원이 해외에서 원격 접속을 시도하거나 평소와 다른 시간에 로그인을 시도했을 때, 실제로는 정상적인 행위임에도 시스템은 이를 위협으로 간주하고 차단할 수 있다. 이는 업무 연속성에 영향을 주고, 사용자 경험을 저해하는 요소가 된다.

더 나아가, 오탐지가 잦아지면 보안 담당자나 사용자들은 경고 자체를 신뢰하지 않게 되는 **‘경고 무시 경향(Alert Fatigue)’**에 빠지게 된다. 이로 인해 실제 위협을 놓치는 일이 발생할 수 있으며, 이는 보안 사고로 이어질 위험이 크다. 따라서 AI 보안 시스템을 설계할 때는 정탐지율(정상 탐지)과 오탐지율 사이의 균형이 반드시 고려되어야 한다. 그러나 이 균형을 찾는 일은 매우 어렵고, 기업마다 상황에 따라 조율해야 하는 복잡한 과제를 안고 있다.

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3. 블랙박스 AI 모델의 한계 – 설명가능한 AI, 투명성, 판단 기준 부재

AI 보안 시스템의 또 다른 딜레마는 판단의 기준이 모호하다는 점, 즉 ‘블랙박스(Black Box)’ 문제다. 머신러닝 기반의 AI는 수많은 변수와 학습 데이터를 바탕으로 결론을 도출하지만, 그 이유나 과정을 설명하지 못하는 경우가 대부분이다. 이는 사용자가 왜 차단되었는지, 어떤 이유로 위협으로 인식되었는지를 이해하기 어렵게 만든다.

이러한 비투명성은 특히 법적 책임을 따져야 하는 상황에서 문제가 된다. 예를 들어, 고객의 금융 거래가 AI에 의해 자동 차단되었을 경우, 고객은 본인의 활동이 왜 의심받았는지 알 수 없고, 기업은 이를 명확히 설명하기도 어렵다. 이 과정에서 신뢰도가 하락하며, 서비스 이용자와 기업 간의 갈등이 발생할 수 있다. 이에 따라 최근에는 **설명 가능한 AI(Explainable AI)**가 중요한 기술적 과제로 부상하고 있으며, AI의 판단 과정을 시각화하거나 해석 가능한 형태로 제공하려는 시도들이 이어지고 있다.

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4. AI 판단의 법적 책임 문제 – AI 의사결정, 책임 소재, 법적 공백

AI가 보안상의 결정을 자동으로 내리는 시스템이 확대되면서, 의사결정에 대한 책임 소재 문제가 점점 복잡해지고 있다. 예를 들어, AI 보안 시스템이 한 사용자를 부당하게 차단하거나, 반대로 악성 행위를 놓쳐 보안 사고가 발생했을 때, 과연 누가 책임을 져야 하는가? AI 시스템 개발자, 기업 보안 관리자, 아니면 AI 자체일까?

현재로서는 대부분의 법률 시스템이 AI를 책임 주체로 인정하지 않는다. 따라서 결정적으로는 해당 시스템을 도입하고 운영한 기업이 책임을 지게 되지만, 시스템 내부의 판단 과정을 명확히 규명하기 어렵다는 점에서 책임 분쟁이 발생할 소지가 크다. 이 문제를 해결하기 위해 일부 국가에서는 ‘AI 판단에 대한 책임 구분 가이드라인’을 만들고 있으며, 유럽연합(EU)은 ‘AI법안’을 통해 고위험 AI 시스템에 대한 인증, 기록, 책임 체계 마련을 추진 중이다. 그러나 전 세계적으로 통일된 기준은 아직 마련되지 않았다.

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5. 신뢰 가능한 AI 보안을 위한 방향 – AI 윤리, 지속적 학습, 인간-AI 협업

AI 보안 기술의 자동화와 지능화는 분명히 많은 혜택을 가져다주지만, 이 기술이 신뢰받기 위해서는 윤리적이고 설명 가능한 설계가 뒷받침되어야 한다. 특히 오탐지로 인한 불편과 피해를 최소화하기 위해, AI 시스템은 지속적인 모델 개선과 학습 업데이트가 필요하다. 고정된 알고리즘은 급변하는 공격 패턴에 적응하지 못하고, 이는 곧 보안의 허점으로 이어진다.

또한 AI 보안 시스템은 전적으로 기계에 맡기는 것이 아닌, 인간 전문가와의 협업을 통해 더욱 효과적인 대응이 가능하다. 예를 들어 AI가 의심스러운 활동을 탐지하면, 1차적으로 인간 전문가가 판단을 검토한 후 최종 조치를 취하는 ‘휴먼 인 더 루프(Human-in-the-Loop)’ 구조는 안정성과 책임의 균형을 잡는 데 효과적이다. 궁극적으로 AI 보안 시스템은 기술적 성능만으로 평가되어서는 안 되며, 신뢰성, 윤리성, 책임성이라는 인간적 가치와 함께 설계되어야 진정한 보안 혁신으로 이어질 수 있다.