AI 기반 사이버 보안 혁신: 산업 동향과 지원 사업 현황

1. 요약

• AI 기반 사이버 보안 혁신에 대한 보고서는 현재의 사이버 보안 산업에서 AI 기술이 갖는 중요성을 명확히 설명합니다. 최근 몇 년 간 AI 기술이 급속도로 발전함에 따라, 정보통신 기술과 결합하여 사이버 보안의 최전선에서 새로운 대응 방안을 제시하고 있습니다. AI의 데이터 분석 및 예측력은 사이버 공격의 수를 줄이고, 보안 사건에 대한 사전 예방 및 대응 속도를 높이는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

• 또한, 사이버 보안 위협도 점점 더 정교해지고 있습니다. APT(지능형 지속 위협)와 같은 고도화된 공격 방식은 단순한 해킹 방법을 넘어, 조직 전체의 시스템과 데이터를 목표로 삼고 있습니다. 이러한 변화는 사이버 보안 시장의 이전과는 다른 접근 방식을 요구하며, AI 기술의 도입이 필수적으로 여겨지고 있습니다. 한국인터넷진흥원은 이러한 산업 동향을 반영하여, AI 보안 제품 및 서비스 사업화 지원사업과 시제품 개발 지원사업을 통해 기업들이 사이버 보안 분야에서 경쟁력을 갖출 수 있도록 다각적인 지원을 제공하고 있습니다.

• 이러한 사업은 AI 보안 유망기업에게 성장 기회를 제공하며, 이들이 개발할 제품들이 사이버 공격에 보다 효과적으로 대응할 수 있는 토대를 마련합니다. 기업들은 이러한 지원을 통해 자원 및 기술적인 도전을 극복하고, 더욱 혁신적인 사이버 보안 솔루션을 시장에 선보일 수 있을 것입니다.

2. AI 보안 산업의 필요성 및 동향

• 2-1. AI 기술의 발전 배경

• AI 기술은 지난 수십 년 간 급격한 발전을 이루어왔으며, 이는 사회 전반에 걸쳐 여러 산업에 혁신을 가져왔습니다. 정보통신 기술의 발전과 더불어 머신러닝, 딥러닝 등의 인공지능 알고리즘은 데이터 처리 및 분석의 효율성을 극대화하고, 특정 작업 자동화를 통해 운영 비용 절감과 생산성 향상을 가능하게 합니다. 특히, 사이버 보안 분야에서 AI 기술의 도입은 단순한 기술 혁신 이상의 의미를 지니고 있습니다. 전통적인 보안 방어 방식으로는 증가하는 사이버 공격에 적절히 대응하기 어려운 상황에서, AI의 데이터 분석 및 예측력은 보안 사건의 사전 예방 및 대응 능력을 획기적으로 향상시킵니다.

• 2-2. 사이버 보안 위협의 정교화

• 사이버 보안 위협은 과거의 단순한 해킹 및 바이러스 공격에서 점차 정교화되고 있습니다. 오늘날의 사이버 공격자들은 조직의 시스템과 데이터를 목표로 삼아 복잡한 수법을 사용하고 있으며, 이는 피해 규모와 영향력을 크게 확대하고 있습니다. 특히, APT(지능형 지속 위협) 공격은 특정 대상을 겨냥해 부단히 공격을 지속하는 방식으로, 이를 탐지하고 차단하는 것은 점점 더 어려워지고 있습니다. 따라서, 이러한 공격 방식에 대응하기 위해서 AI 기술은 필수적입니다. AI는 상황 및 맥락에 기반한 실시간 데이터를 분석하고, 이상 징후를 조기에 감지하는 능력을 제공합니다.

• 2-3. AI 보안 산업 시장 규모의 확대

• AI 보안 산업은 최근 몇 년간 급격히 성장하고 있으며, 이 추세는 앞으로도 지속될 것으로 예상됩니다. 한국인터넷진흥원의 자료에 따르면, AI 기술을 활용한 사이버 보안 솔루션의 수요가 증가함에 따라 시장 규모는 해마다 확대되고 있습니다. 이러한 성장 배경은 AI 기술이 제공하는 데이터 분석과 예측의 정확성에서 비롯됩니다. 특히, 기업들은 AI 기반의 보안 솔루션을 통해 보다 효율적인 자원 관리를 할 수 있으며, 이는 결국 비용 절감과 함께 보안 위험 최소화로 이어집니다. 따라서 AI 보안 산업은 현재와 미래의 사이버 보안 환경에서 핵심적인 역할을 수행할 것으로 평가받고 있습니다.

3. 2024년 AI 보안 제품 및 서비스 사업화 지원사업

• 3-1. 사업 개요 및 목적

• 2024년 AI 보안 제품 및 서비스 사업화 지원사업은 한국인터넷진흥원(KISA)에서 주관하는 프로그램으로, 주로 국내 AI 보안 유망기업의 성장을 지원하고 사이버 보안 위협에 신속하고 효과적으로 대응할 수 있는 기반을 마련하는 것을 목표로 합니다. 이 사업은 AI 기술을 활용한 차세대 정보보호 제품을 개발하여 상용화할 수 있는 기회를 제공하며, 기업들이 기술적 도전을 극복하고 시장에 진입할 수 있도록 돕고 있습니다.

• 사업의 핵심 목적은 한국의 사이버 보안 산업을 한층 더 발전시키고, AI 기반 기술을 통해 발전하는 보안 환경 속에서 기업들이 경쟁력을 유지하고 강화할 수 있도록 지원하는 것입니다. 프로그램 참가 기업들은 국내 수요처와 협력하여 상용화 가능한 제품 및 서비스를 개발하는 데 집중할 수 있으며, 이는 동시에 사이버 보안 산업의 활성화를 도모합니다.

• 3-2. 참여 대상 및 방법

• 본 사업에 참여할 수 있는 대상은 AI 기술을 활용하여 보안 제품이나 서비스를 개발하고자 하는 모든 기업입니다. 지원의 형식은 단독 또는 여러 기업이 협력하여 구성하는 컨소시엄 방식으로 가능하며, 과거 2021년부터 2023년까지의 AI 보안 지원사업에 선정된 이력이 있는 기업은 특정 기준에 따라 지원이 가능합니다.

• 참여를 원하는 기업은 2개 이상의 기업이 협력할 경우 주관기관과 참여기관으로 구분하여 구성해야 하며, 주관기업의 참여 비율이 50% 이상이어야 하고, 참여기업의 비율은 10% 이상으로 구성해야 합니다. 특히, '일상+AI 보안' 분야에서는 컨소시엄 구성이 필수이며, 비영리기관은 반드시 컨소시엄의 형태로 참여해야 합니다.

• 3-3. 기대 효과 및 지원 내용

• 2024년 AI 보안 제품 및 서비스 사업화 지원사업을 통해 기업들은 다음과 같은 다양한 지원을 받을 수 있습니다. 첫째, 정부 지원금은 과제별로 최대 3억 원까지 받을 수 있으며, 기업들은 총 사업비의 25% 이상의 부담금을 현금 또는 현물로 제공해야 합니다.

• 둘째, 사업화 컨설팅 및 추가 개발에 필요한 AI 보안 전문가의 기술 컨설팅이 제공되며, 사업화 단계 별로 기업성장 및 투자유치에 관한 전문가의 가이드라인을 받을 수 있습니다. 셋째, 상용화가 완료된 제품 및 서비스에 대한 기술 및 성능 평가 지원이 이루어지며, 필요시 해외 진출을 위한 맞춤형 지원도 제공됩니다.

• 마지막으로, 지원사업을 통해 전략적 네트워킹 기회가 마련되고, 다양한 기업간 구매상담회와 데모데이가 개최되어 참여기업의 제품 및 서비스가 널리 알려질 수 있는 기회를 마련합니다. 이러한 지원 내용은 기업들이 사이버 보안 시장에서 보다 쉽게 자리 잡을 수 있도록 설계되었습니다.

4. AI 보안 시제품 개발 지원사업의 중요성

• 4-1. 사업 개요 및 목적

• 2024년 AI 보안 시제품 개발 지원사업은 사이버 보안 분야에서 AI 기술을 활용하여 신제품과 서비스를 개발하는 유망 기업들에게 중요한 지원 기회를 제공합니다. 이 지원사업의 주요 목적은 사이버 보안 위협에 대한 대응력을 강화하고, AI 보안 산업의 활성화를 촉진하는 것입니다. AI 기술의 발전으로 정보 보호 제품과 서비스에 혁신이 이루어지고, 이에 따라 기업들이 시장에서 경쟁력을 유지할 수 있도록 도와주는 것입니다.

• 본 사업은 과학기술정보통신부의 지원을 받아 2024년 5월 1일부터 11월 30일까지 진행되며, 총 25억 원의 예산이 투입될 예정입니다. 이 자금은 AI 기반의 신규 보안 제품 및 서비스인 시제품 개발에 사용될 수 있으며, 과제당 최대 2.5억 원까지 지원받을 수 있습니다. 참여 기업들은 이 지원을 통해 체계적인 기술 컨설팅과 사업화 컨설팅을 받으며, 필요한 경우 대기업과의 협력을 통한 판로 개척에도 도움을 받을 수 있습니다.

• 4-2. 산업 내 유망기업의 역할

• AI 보안 산업의 발전을 위해서는 유망한 스타트업과 중소기업의 역할이 크다고 할 수 있습니다. 이러한 기업들은 혁신적인 아이디어와 기술력을 바탕으로 시장의 변화에 신속하게 대응함으로써 산업 전반에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 지원사업 참여를 통해 이들 기업은 AI 보안 기술의 실제적인 발전을 이끌어내고, 이를 바탕으로 고객의 요구에 부합하는 맞춤형 솔루션을 제공할 수 있습니다.

• 또한, AI 보안 시제품 개발 지원사업은 기업들이 상호 협력할 수 있는 컨소시엄 구성을 장려하고 있습니다. 여러 기업이 협력하여 개발할 경우, 각각의 기술적 강점을 공유하고 시너지를 창출하므로 시장에서 더욱 강력한 경쟁력을 발휘할 수 있는 기회를 제공합니다.

• 4-3. 실제 사례 및 성공 요소

• AI 보안 시제품 개발 지원사업의 성공 사례로는 2023년 지원사업에 참여했던 여러 기업이 있습니다. 이들 기업은 AI 기술을 활용하여 랜섬웨어 탐지, 이상 징후 탐지 시스템, 지능형 데이터 분석 플랫폼 등의 시제품을 성공적으로 개발하였으며, 이를 통해 해외 시장에도 진출할 수 있는 기반을 마련했습니다.

• 이들의 성공 요소는 다음과 같습니다. 첫째, 명확한 시장 요구에 기반한 제품 개발이 이루어졌다는 점입니다. 둘째, AI 기술에 대한 높은 이해와 경험을 바탕으로 실질적인 기술 개발이 진행되었습니다. 셋째, KISA의 다양한 지원 프로그램을 통해 얻어진 기술 컨설팅, 인증 취득 및 투자 유치 등이 실질적인 성과로 이어졌습니다. 이러한 성공 사례들은 향후 AI 보안 시제품 개발 지원사업에 참여하고자 하는 기업들에게 중요한 벤치마크 역할을 할 것입니다.

5. 제로 트러스트 보안 모델 실증 지원사업

• 5-1. 제로 트러스트 보안 모델 개요

• 제로 트러스트 보안 모델은 전통적인 보안 개념과 차별되는 접근법으로, 외부와 내부 네트워크를 구분하지 않고 모든 접속 요청을 의심하고 검사하는 것을 기본으로 합니다. 이 모델은 정보 자산을 보호하기 위해 필요하고, 원격 근무 도입 및 클라우드 서비스 사용 증가에 따라 더욱 중요해졌습니다. 이는 보안 위험에 대한 대응력을 높이고, 조직 내의 모든 사용자와 디바이스를 잠재적인 위협 요소로 간주하여 보안을 강화하는 방향으로 자리잡고 있습니다.

• 5-2. 지원사업의 필요성과 방향

• 2023년 4월 27일, 과학기술정보통신부와 한국인터넷진흥원은 제로 트러스트 보안 모델의 실증 지원사업을 공고하며, 국내 보안 산업의 활성화 및 한국형 제로 트러스트 모델의 발굴과 확산을 목표로 하고 있습니다. 이 지원사업은 원격 및 재택 근무 환경에서의 보안 강화를 위해 다각적인 접근을 취하고 있으며, 새로운 신뢰 기반의 경계를 설정하는 것이 핵심입니다. 특히, 다양한 업무 환경에 적용 가능한 보안 모델을 지원함으로써 기업들이 보안 위협에 효과적으로 대응할 수 있도록 돕는 방향으로 진행됩니다.

• 5-3. 참여 기업에 대한 기대

• 이번 제로 트러스트 보안 모델 실증 지원사업은 다양한 기업들이 참여할 수 있도록 설계되었습니다. 중소기업부터 대기업까지 모두 지원대상으로 포함되며, 각 기업은 자신들의 업무 환경에 적합한 제로 트러스트 모델을 구현하고 실증할 기회를 가질 수 있습니다. 이 사업을 통해 기업들은 보안 모델에 대한 실증적 데이터를 확보하고, 이를 바탕으로 자체적으로 보안을 강화하는 데 필요한 역량을 키울 수 있습니다. 또한, 지원사업을 통해 기업 간 협력과 네트워킹이 촉진되어, 전체 산업의 보안 수준이 향상될 것으로 기대됩니다.

결론

• AI 기술이 사이버 보안 분야에 미치는 영향은 불가피하게 확대되고 있으며, 이러한 흐름은 앞으로도 계속될 것입니다. 이에 따라 기업들은 AI 기술을 활용한 제품과 서비스를 개발하는 데 있어 차별화된 전략을 수립해야 할 필요가 있습니다. 한국인터넷진흥원의 지원 사업은 이러한 기업들에게 필수적인 자원을 제공함으로써, 빠르게 변화하는 사이버 보안 환경에 효과적으로 대응할 수 있도록 돕고 있습니다.

• 이 지원 사업을 통해 기업은 AI 기술의 특성을 최대한 활용하여 경쟁력을 강화할 수 있는 기회를 갖게 될 것이며, 이는 궁극적으로 국내 사이버 보안 산업의 발전으로 이어질 것입니다. 기업들이 이 지원 기회를 잘 활용한다면, 혁신적인 보안 제품과 서비스의 개발로 이어져, 산업 전반에 긍정적인 영향을 미치는 선순환 구조를 형성할 수 있을 것입니다. 따라서, 참여 기업들은 이 기회를 적극적으로 활용하며, 향후 사이버 보안 시장에서 주도적인 역할을 수행할 수 있도록 노력해야 합니다.

용어집

• APT(지능형 지속 위협) [보안 공격 방식]: 특정 대상을 겨냥해 부단히 공격을 지속하는 고도화된 사이버 공격 방식으로, 탐지 및 차단이 점점 더 어려워지고 있습니다.

• AI(인공지능) [기술]: 데이터 분석 및 예측을 통해 사이버 보안 위협에 효과적으로 대응할 수 있도록 돕는 기술로, 머신러닝과 딥러닝 등을 포함합니다.

• 제로 트러스트 보안 모델 [보안 모델]: 모든 접속 요청을 의심하고 검사하는 접근법으로, 내부와 외부의 경계를 구분하지 않고 정보를 보호하는 것을 목표로 합니다.

• 상용화 [사업화 단계]: 개발한 제품이나 서비스를 시장에 출시하여 실제 사용 가능한 상태로 만드는 과정입니다.

• 컨소시엄 [협력 형태]: 여러 기업이 협력하여 특정 프로젝트를 수행하는 형태로, 지원 사업에 참여하기 위해 요구될 수 있습니다.

• AI 보안 솔루션 [제품]: AI 기술을 적용하여 사이버 보안 위협에 대응하는 솔루션으로, 데이터 분석과 예측을 통해 보안 사건을 예방합니다.

• 사업화 지원사업 [지원 프로그램]: 기업이 AI 기반 기술을 활용하여 보안 제품이나 서비스를 개발할 수 있도록 지원하는 프로그램입니다.

• 시제품 [제품 형태]: 개발 단계에서의 초기 버전으로, 제품의 기능과 성능을 검증하기 위해 사용됩니다.

• 기술 컨설팅 [지원 서비스]: 기업이 기술적 도전을 극복하고 효과적인 솔루션을 찾기 위해 전문가의 조언을 받는 과정을 의미합니다.

출처 문서

• KISA 한국인터넷진흥원https://www.kisa.or.kr/403/form?postSeq=9560
• KISA 한국인터넷진흥원https://www.kisa.or.kr/403/form?postSeq=9559
• 제로 트러스트 보안 모델 실증 지원사업 공모https://www.kisa.or.kr/403/form?postSeq=9053&lang_type=KO
• 2023년 AI 보안 시제품 개발 지원사업 공모https://www.kisa.or.kr/403/form?postSeq=8915