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”인터넷 트래픽 절반이 AI 봇!” 37%는 악성, 이대로 괜찮나?

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2025.06.09 18:09

기사 3줄 요약

1 인터넷 트래픽 절반 AI 봇 차지, 인간 첫 추월
2 악성 봇 비중 37% 급증, 가짜뉴스·공격 심화
3 AI 리터러시 교육·출처 표시 등 대책 마련 시급

지난해 인터넷 세상에서 충격적인 변화가 일어났습니다. 바로 인공지능(AI) 봇이 만든 트래픽이 사람이 만든 트래픽을 사상 처음으로 넘어선 것입니다. 미국 사이버 보안 기업 임퍼바의 보고서에 따르면, 전체 웹 트래픽의 무려 51%가 AI 봇에서 나왔고, 이 중 37%는 악성 봇으로 확인되었습니다. 이는 우리가 인터넷에서 보는 정보 중 상당수가 사람의 손을 거치지 않았거나 심지어 악의적인 의도를 가졌을 수 있다는 의미입니다. 마치 인터넷 세상의 절반 이상을 로봇 군단이 점령한 것과 같은 상황으로, 이대로 괜찮을지 우려의 목소리가 커지고 있습니다. 이 문제는 단순한 통계를 넘어 우리 생활과 사회 전반에 영향을 미칠 수 있습니다.

진짜 사람보다 AI 봇이 더 많다고?

임퍼바의 '악성 봇 리포트'는 10년 조사 역사상 처음으로 봇 트래픽이 인간 트래픽을 앞질렀다고 밝혔습니다. 전체 인터넷 트래픽 중 51%가 AI 봇에 의해 발생했으며, 이는 전년보다 증가한 수치입니다. 더욱 심각한 것은 악성 봇의 비율인데, 전체 트래픽의 37%를 차지하며 2023년 32%에서 크게 늘어났습니다. 이처럼 악성 봇이 6년 연속 증가하는 이유는 무엇일까요. 전문가들은 생성 AI 기술의 발전이 가장 큰 원인이라고 지적합니다. 과거에는 전문 지식이 필요했던 봇 개발이 이제는 AI 도구 덕분에 훨씬 쉬워졌기 때문입니다. 공격자들은 AI를 이용해 악성 봇을 대량으로 만들고, 심지어 탐지를 피하는 기술까지 학습시켜 더욱 교묘하게 공격을 시도하고 있습니다. 이러한 상황은 기업과 개인 모두에게 심각한 보안 위협으로 다가오고 있습니다.

AI가 똑똑해지니 나쁜 짓도 더 잘해?

생성 AI의 발전은 양날의 검과 같습니다. 똑똑해진 AI는 악성 봇을 더욱 정교하고 회피적으로 만드는 데 악용되고 있습니다. 공격자들은 단순히 봇을 만드는 것을 넘어, AI로 실패한 공격을 분석하고 탐지 기술을 우회하는 방법을 개선하고 있습니다. 실제로 '바이트스파이더 봇(ByteSpider Bot)'과 같은 AI 기반 봇이 사이버 공격의 상당 부분을 차지하고 있습니다. 이 봇은 AI 기반 공격의 절반 이상인 54%를 차지하며, 그 뒤를 애플봇(26%), 클로드봇(13%) 등이 잇고 있어 AI를 악용한 공격이 이미 현실화되었음을 보여줍니다. 이러한 지능형 악성 봇의 등장은 기업 보안팀에게 큰 숙제를 안겨주고 있습니다. 기존의 보안 방식으로는 진화하는 위협에 대응하기 어려워 새로운 접근 방식이 필요하다는 지적입니다.

가짜뉴스 공장도 AI로 돌린다고?

AI 봇의 문제는 단순한 트래픽 점유율을 넘어섭니다. 가짜 뉴스 확산에도 AI가 핵심적인 역할을 하고 있다는 점이 더욱 우려스럽습니다. 최근 러시아의 한 뉴스 네트워크는 2024년에만 무려 360만 건에 달하는 친러시아 성향의 허위 정보를 다양한 언어로 전 세계에 유포한 것으로 알려졌습니다. 이런 가짜 정보들이 인터넷에 넘쳐나면, 이를 학습 데이터로 사용하는 AI 챗봇들이 잘못된 정보를 사실처럼 답변할 가능성이 커집니다. 또한, 챗GPT와 같은 AI 도구가 등장한 이후 '콘텐츠 농장'이라 불리는 사이트들이 급증했습니다. 이들은 자극적인 가짜 뉴스를 AI로 손쉽게 대량 생산하여 클릭을 유도하고 광고 수익을 올리고 있습니다. 과거에는 가짜 뉴스를 만드는 데 최소한의 인력과 비용이 들었지만, 이제는 AI 덕분에 거의 공짜로 만들 수 있게 된 것입니다. 이로 인해 인터넷은 점점 더 가짜 정보로 오염될 위험에 처해 있습니다.

그럼 어쩌라는 거야? 해결 방법은 없나?

상황이 심각해 보이지만, 손 놓고 있을 수만은 없습니다. 전문가들은 AI가 가져올 위험에 대비하기 위한 다양한 해결책을 제시하고 있습니다. 우선, AI 기술의 원리와 윤리적 문제, 허위 정보 판별 능력을 기르는 AI 리터러시 교육을 강화해야 합니다. 또한, AI가 생성한 콘텐츠에는 출처를 명확히 표시하도록 의무화하는 법적 장치가 필요합니다. AI 기업들도 학습 데이터의 품질을 높이고, 사용자의 피드백을 적극 반영하여 AI 모델의 정확성과 안전성을 개선해야 합니다. 마지막으로, 악성 봇을 탐지하고 차단하는 보안 기술을 지속해서 고도화하는 노력이 중요합니다. 이러한 주요 대응 방안은 다음과 같이 요약할 수 있습니다.

대응 방안	주요 내용
교육 강화	AI 리터러시 향상, 허위 정보 판별 능력
제도 마련	AI 콘텐츠 출처 표시 의무화
기업 노력	데이터셋 품질 관리, 모델 투명성 확보
기술 개발	악성 봇 탐지 및 차단 기술 고도화

AI 기술의 발전은 막을 수 없는 흐름이지만, 그 부작용을 최소화하기 위한 우리 모두의 관심과 노력이 필요한 시점입니다.