AI 사이버 공격 고속화…국가 모안 AI 실전 투입 앞당겨야

• - 700B급 국가 방어용 AI 개발에 정부 GPU 256장·민간 4,000장…공공 인프라 확충 시급
• - 이연희 의원 “2027년 실증 기다리지 말고 ‘사이버 안보 섀도 패스트트랙’ 추진해야”

국회 과학기술정보방송통신위원회 이연희 의원(더불어민주당·청주시 흥덕구)은 AI를 악용한 사이버 공격이 빠르게 고도화되고 있다며, 국가 방어용 보안 특화 AI의 조기 현장 투입과 정부 차원의 인프라 지원 확대를 촉구했다.

15일 열린 국회 과학기술정보방송통신위원회 국정감사에서 이연희 의원은 최근 사이버 공격이 사람의 개입을 최소화한 자율형 AI 도구를 활용하면서 속도와 규모 면에서 기존의 대응체계를 위협하고 있다고 지적했다. 특히 9월 말부터 10월 초까지 국내 금융사를 대상으로 한 연쇄 공격에서 AI 자율 침투테스트 도구 ‘ARTEX’의 흔적이 확인됐고, 피해가 확인된 금융사가 7곳에 달한다고 말했다.

AI를 이용한 공격은 취약점 탐색부터 침투 경로 분석까지 자동으로 수행할 수 있어, 기존의 인력 중심 보안체계만으로는 대응에 한계가 있다는 것이 이 의원의 판단이다. 금융·전력 등 주요 기반시설뿐 아니라 보안 인력과 예산이 부족한 중소기업, 지방자치단체, 소규모 공공기관도 공격의 진입로가 될 수 있다는 우려다.

정부는 이러한 위협에 대응하기 위해 국가 방어용 초거대 보안 AI 모델 개발을 추진하고 있다. 그러나 이 의원이 제시한 사업 추진 현황에 따르면 700B급 모델 개발에 정부가 지원하는 GPU는 256장인 반면, 사업을 주관하는 민간기업은 4,000장을 투입하는 구조다.

이 의원은 핵심 연산 자원의 상당 부분을 민간기업에 의존할 경우 상업 서비스 수요나 기업 경영상황에 따라 사업의 안정성이 흔들릴 수 있다고 지적했다. 모델 개발 단계는 물론 실증 이후 실제 국가 보안체계에서 운영하기 위한 공공 연산 자원 확보 계획도 함께 마련해야 한다는 것이다.

학습 데이터의 대표성 문제도 제기했다. 사업 컨소시엄이 약 830TB의 데이터를 확보했다고 하지만, 참여기업과 전력·금융 등 주요 기반시설의 데이터가 중심이어서 중소기업과 지자체의 다양한 실제 통신 환경, 새로운 공격 유형까지 충분히 반영하기 어렵다는 지적이다.

실증 일정도 과제로 꼽았다. 과기정통부가 해당 모델을 2027년 상반기에 실증할 계획인 만큼, 그 이전에 발생하는 AI 기반 사이버 공격에 대한 현장 대응과 데이터 확보 방안을 서둘러야 한다는 것이다.

이에 이 의원은 개발 중간 단계의 모델을 실제 환경에 먼저 적용하는‘사이버 안보 섀도 패스트트랙’을 제안했다. 이는 신청한 기업과 기관에 모델을 ‘섀도 모드’로 적용해 시스템 차단 기능은 작동시키지 않은 채 위협 탐지와 취약점 점검부터 제공하는 방식이다.

이 방식을 활용하면 중소기업과 소규모 기관은 보안 취약점을 조기에 확인하고, 개발 중인 보안 AI는 실제 환경에서 나타나는 새로운 공격 패턴과 예외 사례를 검증할 수 있다. 다만 데이터 수집과 활용은 개인정보 및 기업 기밀 보호를 전제로 설계해야 한다.

이 의원은 과기정통부에 ▲정부 GPU 지원 확대와 실증 이후 운영 자원 확보 ▲2027년 실증 전 ‘섀도 모드’ 조기 투입 검토 ▲중소기업·지자체·소규모 공공기관으로의 보안 AI 확산계획 마련 ▲국가정보원·금융위원회·한국인터넷진흥원(KISA) 등 관계기관이 위협을 실시간 공유하는 범정부 대응체계 구축을 요구했다.

이연희 의원은 “AI 해킹이 이미 현실의 위협이 된 상황에서 완성된 모델만 기다려서는 안 된다”며 “국가 사이버 안보를 민간 인프라에만 의존하지 않도록 정부의 책임을 강화하고, 개발 중인 기술도 안전한 방식으로 현장에 조기 적용할 수 있는 체계를 마련해야 한다”고 강조했다.