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보안팀 vs 개발팀, 지긋지긋한 싸움… AI가 해결사로?

댓글 0 · 저장 0 2025.05.01 04:00

기사 3줄 요약

1 보안 vs 개발 갈등, AI로 협업 촉진
2 AI, 코드 취약점 자동 탐지 및 수정 제안
3 객관적 평가로 책임 공방 줄여 효율 높여

소프트웨어를 만드는 개발팀과 보안을 책임지는 보안팀 사이의 해묵은 '책임 떠넘기기' 게임. 늘 문제가 터지면 서로 "네 탓이네" 하기 바빴습니다. 그런데 인공지능(AI)이 이 지긋지긋한 싸움을 끝낼 해결사로 등장했습니다. AI가 어떻게 개발팀과 보안팀의 협력을 이끌어내고, 보안 업무를 더 똑똑하게 만드는지 알아봅시다.

그래서 AI가 뭘 해주는데?

AI는 우선 코딩 과정에서 생길 수 있는 보안 구멍(취약점)을 자동으로 찾아냅니다. 사람이 일일이 코드를 뜯어보는 것보다 훨씬 빠르고 정확하게요. SQL 인젝션이나 크로스사이트 스크립팅(XSS) 같은 흔한 해킹 통로부터 시작해서, 암호화 방식이 허술하거나 메모리 관리를 잘못한 부분까지 찾아내죠. 심지어 어떻게 고쳐야 할지 실시간으로 알려주기도 합니다. 발견된 보안 구멍이 전부 똑같이 위험한 건 아닙니다. AI는 어떤 문제가 더 심각하고, 해커가 악용하기 쉬우며, 회사에 큰 피해를 줄 수 있는지 분석해서 우선순위를 매겨줍니다. 덕분에 보안팀은 가장 급한 불부터 끌 수 있고, 개발팀도 뭘 먼저 고쳐야 할지 명확히 알게 됩니다. 쓸데없는 경고에 시달리는 피로감도 줄어들죠. 또 좋은 점은 AI 보안 도구들이 개발자들이 쓰는 프로그램(IDE)이나 개발 과정(CI/CD 파이프라인)에 자연스럽게 통합된다는 겁니다. 개발 초기 단계부터 보안을 신경 쓸 수 있게 돼서, 나중에 문제가 커지는 걸 막을 수 있습니다. 보안 점검이 개발 과정의 일부가 되는 거죠.

AI가 만능은 아니라며?

맞습니다. AI가 보안 평가를 할 때는 데이터 분석에 기반해 객관적인 결과를 내놓습니다. 덕분에 주관적인 판단이나 감정 싸움 대신, "데이터가 이렇게 말해주네" 하면서 합리적으로 소통할 수 있게 되죠. 이런 객관적인 정보는 팀 간의 신뢰를 쌓고 협업을 강화하는 데 큰 도움이 됩니다. 하지만 AI가 만능 해결사는 아닙니다. 가끔 정상적인 활동을 문제라고 잘못 판단하는 '오진'을 하기도 하고, 해커들이 AI를 속이려고 일부러 이상한 데이터를 만들 수도 있습니다('적대적 공격'). AI를 학습시키는 데이터 자체가 오염되거나 편향되어 있다면, 결과도 왜곡될 수 있죠. 어떤 AI 모델은 왜 그런 결정을 내렸는지 설명하기 어려워 '블랙박스' 같다는 비판도 있습니다.

결국 중요한 건 사람이야

이런 한계를 극복하려면 AI 모델을 신중하게 선택하고, 다양한 데이터로 잘 학습시켜야 합니다. 지속적으로 AI 시스템의 성능을 감시하고, 편향성은 없는지 확인해야 하죠. AI를 속이려는 공격에 대비한 방어책도 필요합니다. 궁극적으로 AI는 도구일 뿐입니다. 중요한 건 이 도구를 다루는 사람들의 태도와 역량입니다. 개발팀과 보안팀 모두 AI 기술을 이해하고 적극적으로 활용하려는 열린 마음, 그리고 끊임없이 배우려는 자세가 필요합니다. AI 시대의 보안은 결국 기술과 사람의 현명한 협업에 달려있습니다.