생성형 AI의 확산이 사이버 보안 환경을 근본적으로 변화시키며, 데이터 보호 전략의 전환이 불가피해지고 있다.

비정형 데이터 보호 강화… AI로 인한 보안 전략 수정 필수
기존 데이터 보안은 정형 데이터 보호에 집중됐으나, 생성형 AI의 도입으로 텍스트, 이미지, 동영상 등 비정형 데이터 보호가 새로운 핵심 과제로 떠올랐다. 이에 따라 기업들은 AI 학습 데이터 보호, 데이터 배포 및 추론 과정 전반의 보안 전략을 재정비하고 있다.

머신 ID 관리, 보안의 새로운 약점 될 가능성
클라우드 및 자동화 기술이 확대되면서 머신 ID와 자격 증명의 사용이 급증하고 있지만, 관리 체계가 미흡하면 기업의 보안 위협 요소로 작용할 수 있다. 가트너가 실시한 조사에 따르면, 기업들은 내부 머신 ID의 44%만을 효과적으로 관리하고 있는 것으로 나타났다.

전술 AI, 보안 성과 향상 위한 핵심 도구로 자리 잡아
AI가 보안에 적용되는 방식이 변화하고 있다. 단순한 자동화에서 벗어나, 기업들은 AI의 안전한 활용과 내부 AI 애플리케이션 보호, AI 기반 보안 강화 전략을 구체화하고 있다. 이를 통해 보안 프로그램의 성과를 보다 직접적으로 측정하고 최적화할 수 있을 것으로 기대된다.

보안 기술 최적화… 비효율적 도구 관리 개선 시급
대기업들은 평균 45개의 보안 도구를 사용하고 있으며, 3,000개 이상의 보안 솔루션이 시장에 존재하는 상황이다. 이에 따라 기업들은 핵심 보안 제어 기능을 통합하고, 위협 모델링 및 AI 도입을 통해 보안 프로그램의 효율성을 극대화하는 방향으로 변화하고 있다.

보안 문화 내재화, 직원 실수로 인한 사고 40% 줄일 전망
보안 행동 및 문화 프로그램(Security Behavior and Culture Programs, SBCP)의 중요성이 높아지면서, 단순한 보안 교육을 넘어 조직 전반의 보안 인식을 강화하는 방식이 주목받고 있다. 가트너는 생성형 AI와 보안 프로그램을 통합하는 기업들이 2026년까지 직원 실수로 인한 보안 사고를 40% 감소시킬 것으로 전망했다.

보안팀 번아웃 해소 없이는 지속 가능한 보안 전략도 없다
보안팀의 업무 과중과 번아웃은 기업의 보안 역량에도 직접적인 영향을 미치는 요소다. 제한된 자원과 지속적인 위협 대응이 보안 인력의 피로도를 높이고 있으며, 이로 인해 조직 전체의 보안 태세가 약화될 위험이 커지고 있다.

알렉스 마이클스 가트너 시니어 수석 애널리스트는 “보안 리더들은 기술적 방어뿐만 아니라 인력 관리에도 집중해야 한다”며, “보안팀의 스트레스 관리와 복원력 강화를 위한 정책이 기업 보안의 지속 가능성을 결정짓는 핵심 요소가 될 것”이라고 강조했다.