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Man contemplating the skyline of hong kong

프론티어 AI의 시대에서 기업은 어떻게 회복탄력성을 재정의해야 할까요?

최근 드러난 프론티어 AI 위협은 기업 사이버 보안의 전제를 바꾸고 있습니다. EY는 이러한 변화 속에서 선도적인 보안 리더들이 위기를 계기로 회복탄력성(resilience)을 어떻게 재정의하고 있는지를 보여줍니다.


In brief

  • 최근 프론티어 AI 관련 위협이 현실화되면서, 향후 12~18개월은 기업이 회복탄력성을 재구축할 수 있는 결정적 시기가 되고 있습니다. CISO, 이사회, 경영진 모두 보다 단호한 대응이 요구됩니다.
  • EY 조사에 따르면, 기업 자산의 36%는 가시성(Visibility)과 보안 통제 수준이 충분하지 않은 상태에 있으며, 이는 AI 기반 공격에 직접적으로 노출된 취약 영역 (Vulnerability Zone)으로 작용하고 있습니다.
  • 선도 기업군인 ‘Secure Creators’는 사이버 보안을 빠르게 전환하는 동시에, 전사 차원의 협업 구조를 강화함으로써 회복탄력성을 체계적으로 구축하고 있습니다.

론티어 AI(Frontier AI)의 등장은 기업 사이버 보안의 핵심 과제를 재정의하고 있습니다. 과거에는 핵심 자산을 식별하고 이를 집중적으로 보호하는 것이 보안 전략의 중심이었다면, 이제 기업의 사이버 전략은 이를 넘어 전사적 회복탄력성 확보로 확장되고 있습니다.

앞으로의 회복탄력성은 조직의 핵심 자산을 식별하고 보호하는 것을 넘어, 모든 자산과 정체성(Identity), 그리고 복잡하게 얽힌 의존성(Dependency)을 얼마나 정밀하게 가시화하고, 이를 일관된 거버넌스로 관리하며, 위협의 속도에 맞춰 대응할 수 있는지에 의해 좌우됩니다.

최근 프론티어 AI 모델의 취약점을 신속히 탐지하고 악용할 수 있는 역량이 빠르게 고도화되고 있으나, 많은 기업은 이에 충분히 대비하지 못한 것으로 나타났습니다. 기존 취약점을 식별하고 패치하는 대응은 여전히 필수적이나, 기업의 보다 근본적인 과제는 이러한 일회성 대응을 넘어, Nonlinear(예측불가성), Accelerated(가속성), Volatile(변동성), Interconnected(상호연결성)를 뜻하는 ‘NAVI 시대’의 구조적 전환에 부합하는 대응 체계, 즉 구조적 대응을 설계하고 실행해야 합니다.

‘NAVI의 시대’에서는 변화가 일회성 충격에 그치지 않고, 변곡점의 발생 빈도가 증가하며 연쇄적으로 확산되는 특성을 보입니다. 향후 변곡점은 완전히 자동화가 된 사이버 공격, 양자컴퓨팅 기반 공격, 또는 아직 등장하지 않은 새로운 형태의 사이버 리스크로 나타날 수 있습니다.

이러한 환경에서 회복탄력성은 더 이상 사고 이후의 복구 역량만으로 정의될 수 없습니다. 이제 사이버 보안 리더의 역할은 조직 내 취약성이 축적되는 지점을 정확히 식별하고, 공격을 받아도 반드시 유지해야 하는 비즈니스 기능인 ‘최소 필수 운영 체계(MVE, Minimum Viable Enterprise,)’ 유지에 핵심적인 요소를 우선순위화하며, 현존하는 위협의 속도에 근접한 수준으로 대응하는 방향으로 확장되고 있습니다.

2026 EY 글로벌 사이버 보안 리더십 인사이트 보고서(2026 EY Global Cybersecurity Leadership Insights Study)는 조직 내 어디에 취약성이 축적되고 있는지를 명확히 보여줍니다. 800명 이상의 사이버 보안 리더를 대상으로 한 설문과 475개 자산 유형에 대한 분석 결과, 기업 자산의 36%가 ‘취약 영역(vulnerability zone)’에 속하는 것으로 나타났습니다. 이 ‘취약 영역’은 가시성(Visibility)과 보장 범위(Coverage) 평균 이하에 머무르는 자산군을 의미하며, 조직이 충분히 인지하거나 보호체계를 구축하지 못한 높은 리스크의 영역을 지칭합니다.

36%
36%
의 기업 자산이 취약 영역에 속하는 것으로 나타났습니다.

왜 지금 ‘취약 영역’에 주목해야 하는가

전통적인 사이버 보안 접근 방식은 ‘크라운 주얼(crown jewels)’이라 불리는 핵심 자산을 집중적으로 보호하는 전략이었습니다. 그러나 이러한 접근 방식은 상대적으로 보호 수준이 낮은 자산군을 점진적으로 만들어내는 결과를 초래합니다.

과거에는 이러한 선택이 일정 수준 합리적인 트레이드오프로 받아들여질 수 있었습니다. 하지만 오늘날 공격자는 조직의 경계(Perimeter)에서 취약점을 찾아내고, 이를 연결해 더 중요한 자산에 접근하는 방식을 점점 더 활용하고 있습니다. 프론티어 AI와 이미 공개된 AI 모델은 이러한 공격 방식을 가속화하고 있습니다. 이로 인해 보호 수준이 낮은 자산에 대한 공격자의 접근성을 높여 취약점 발견부터 실제 악용으로 이어지는 시간도 크게 단축되고 있습니다. 최근 CrowdStrike 2026 Global Threat Report에 따르면, eCrime 공격의 평균 확산 시간은 29분까지 단축되었습니다. 이는 초기 침투 이후 내부 이동까지의 속도가 얼마나 빨라졌는지를 명확히 보여줍니다.1

그러나 이번 연구는 긍정적인 신호도 보여줍니다. 이전 연구에서 사이버 보안 성과가 우수한 선도 기업군(Secure Creator)은 이번 조사에서도 확인되었습니다. 이 기업군은 평균적으로 전체 자산의 30%만이 취약 영역에 속하는 반면, 상대적으로 성과가 낮은 후행 기업군(Prone Enterprises)은 해당 비율이 42%에 달했습니다.

Secure Creators는 공격 표면 전반을 보다 폭넓게 포괄하는 전략을 갖추고 있었기 때문에, 프론티어 AI라는 변곡점에 더 효과적으로 대응할 수 있었습니다. 사이버 보안이 조직 전체의 회복탄력성 전략에 선제적으로 통합되어 있었던 만큼, 이들은 AI 관련 사이버 위협에 더 신속하게 대응할 수 있었습니다.

궁극적으로 취약 영역을 최소화하고, 이를 중심으로 전략을 재설계하는 CISO, 이사회 및 경영진만이 다음 변곡점이 도래하더라도 보다 효과적으로 대비할 수 있습니다

Aerial drone night shot of city street lights in Lugano
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Chapter 1

‘취약 영역’의 정의

취약 영역은 특정 자산 범주에 집중되어 나타나며, 산업별로 상이한 양상을 보입니다. 이는 기술 변화의 속도가 가속화될수록 더욱 빠르게 진화할 것 입니다.

프론티어 AI 리스크와 관련해 최근 밝혀진 사실은, 이사회와 경영진, 그리고 규제 당국으로 하여금 사이버 보안이 기업 회복탄력성의 핵심 요소임을 분명히 인식하게 되었습니다. CISO 는 향후 사이버 보안 변곡점에 대비해 조직 자산 전반에 걸쳐 리스크를 재편하고 있는 세 가지 구조적 변화를 이해하는 데서 출발합니다:

  • AI의 빠른 실험과 도입 확산은 공격 표면을 지속적으로 확대하고 심화시키고 있습니다.
  • 복잡해지는 제3자 및 소프트웨어 공급망은 조직의 직접적인 통제 범위를 벗어난 자산까지 리스크를 확산시키고 있습니다.
  • AI 기반 공격자는 취약한 자산을 활용해 조직 내부와 외부를 가로지르는 횡적 이동을 할 수 있습니다.

이러한 변화는 모든 자산에 동일하게 영향을 미치지 않습니다. CISO는 이러한 변화를 이해하고 리스크가 축적되는 취약한 자산을 식별한 후 특정 자산에 대해 가시성과 보안 보장 범위를 체계적으로 강화해야 합니다.

본 연구는 자산이 보안 통제 업데이트를 필요로 하는 변화 및 수정의 빈도를 측정합니다. 재고 관리용 AI 도구나 클라우드 기반 관리 시스템과 같이 변화 주기가 짧은 자산은, 이러한 속도에 충분히 대응하기 어려워 가시성과 보장 범위의 공백을 초래하는 주요 요인으로 작용합니다. 실제로 설문 응답자들은 기술 변화 속도가 정확한 자산 인벤토리를 유지하는 데 있어 가장 큰 어려움으로 작용하고 있다고 답했습니다.

산업별로 응답자에게 제공된 자산 목록은 서로 상이했지만, 모든 자산은 공통적으로 다음과 같은 범주로 구조화되었습니다:

  • AI 시스템 및 도구
  • 클라우드 자산
  • 데이터 자산
  • 공급망 및 제3자
  • 네트워크 인프라
  • 비AI 디지털 자산
  • OT 및 물리 자산

취약 영역에 가장 많이 분포하는 자산군은 OT 및 물리 자산(57%)으로 나타났으며, 이어 생태계 및 제3자(49%), AI 시스템 및 도구(47%), 네트워크 인프라(38%) 순으로 확인되었습니다.


OT 및 물리 자산이 취약 영역에 가장 많이 포함되는 것은 예상 가능한 결과입니다. 이러한 자산은 전통적으로 사이버 보안 조직의 직접적인 관할 범위를 벗어나 있는 경우가 많기 때문입니다. 과거에는 이러한 상태가 일정 수준 수용 가능한 리스크로 여겨졌다면, 이제는 피지컬AI의 확산과 함께 자산들이 네트워크에 연결되고, 동시에 프론티어 AI 기반 위협이 OT 영역까지 확대되면서 리스크 수준이 근본적으로 달라지고 있습니다. 이에 따라 CISO는 이러한 자산 보호 노력을 주도해야 하며, 그 출발점은 공격 표면 전반에 대한 가시성을 확보하는 데 있습니다.

한편, 취약 영역에서 두 번째로 높은 비중을 차지하는 ‘생태계 및 제3자’는 소프트웨어와 클라우드 인프라부터 물류 및 서비스 운영에 이르기까지 기업의 핵심 운영을 지탱하고 있습니다. 이는 내부 시스템 및 환경에 대한 지속적이고 높은 수준의 접근 권한이 요구되며, 결과적으로 공격 표면을 확대시키는 요인으로 작용합니다. 특히 전사 차원에 걸쳐 광범위한 접근 권한을 확보한 AI 에이전트의 도입은 이러한 경향을 더욱 강화할 수 있습니다.

공격자는 이러한 구조적 취약성을 이미 적극적으로 활용하고 있습니다. 제3자를 초기 침투 경로로 삼은 뒤 주요 표적 환경으로 횡적 이동하는 공격 패턴이 확산되고 있습니다. 이러한 노출을 줄이면서 필수적인 제3자 관계를 유지하기 위해서는, 본 연구에서 확인된 기본적인 통제 공백을 해소하는 접근이 필요합니다. 조사 결과에 따르면 47%가 네트워크 환경을 적절히 분리하지 못하고 있으며, 59%는 자산 전반에 대한 포괄적 텔레메트리(가시성·추적 데이터)를 확보하지 못해 가시성이 저하되고 위협 탐지가 지연되는 것으로 나타났습니다.

47%
47%
의 조직이 IT 환경을 적절하게 분리하지 못하고 있습니다.
59%
59%
의 조직이 자산에 대한 포괄적인 텔레메트리(가시성·추적 데이터)를 확보하지 못하고 있습니다.

AI 시스템 및 도구는 취약 영역에서 세 번째로 높은 비중을 차지하는 자산 범주로 나타났습니다. AI는 취약 영역을 산정하는 핵심 요소인 가시성과 보장 범위 모두에서 도전 과제를 제기합니다. 특히 가시성은 여러 측면에서 제약을 받습니다. 생성형 AI의 확산은 직원들이 승인되지 않은 채널을 통해 도구를 사용하는 과정에서 섀도우 사용과 추적되지 않는 데이터 흐름을 유발하고 있습니다. 또한 다수의 AI에이전트는 도구 연결이 확산되면서 자산 식별과 모니터링을 어렵게 하는 블라인드 스팟을 발생시키고 있습니다. 더불어 대부분의 보안 담당 조직은 일관된 통제, 테스트, 모니터링 및 거버넌스를 아직 적용하지 못하고 있어 보장 범위 공백을 더욱 심화시키고 있습니다.

네트워크 인프라는 전체 자산의 38%가 취약 영역에 포함되어 네 번째로 높은 비중을 차지하고 있으나, CISO가 가장 우려하는 자산 범주 중 하나입니다. 특히 국가 단위 공격자들은 VPN 게이트웨이, 방화벽, 라우터, 엣지 네트워크 장비와 같은 경계 장비를 초기 침투 경로로 삼아 점점 더 빈번하게 공격하고 있습니다. 이러한 네트워크 장비는 최신 클라우드 서비스나 엔드포인트 소프트웨어 대비 맞춤형 펌웨어(Custom firmware)를 사용하거나 패치 주기가 느린 특성을 가지고 있어, 프론티어 AI 기반 위협에 더욱 취약할 가능성이 높습니다. 따라서 CISO는 해당 자산의 가시성과 사이버 보안 보장 범위를 강화해야 합니다.

산업별 취약 영역 분석


본 보고서는 취약 영역에서 산업별로 뚜렷한 패턴이 나타나고 있음을 보여줍니다. 전반적으로 OT 자산 의존도가 높은 인프라, 광업 및 금속, 전력·유틸리티, 석유·가스, 화학 산업은 취약 영역에 속한 자산의 비중이 높은 것으로 나타났습니다. 반면 취약 영역 내 자산 비중이 낮은 정부 및 공공 부문, 은행 및 자본시장, 보험, 항공우주·방위·모빌리티 산업은 일반적으로 보다 엄격한 보안 규제를 적용받는 환경에 속해 있는 것이 특징입니다.


Your sector’s vulnerability zone

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Asian man watching the Singapore skyline at night
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Chapter 2

취약 영역 최소화를 위한 전사적 가시성 확보

프론티어 AI 기반의 위협이 확대되면서, 자산에 대한 부분적인 가시성만으로는 더 이상 충분하지 않습니다

보고서에 따르면 사이버 보안 리더의 70%는 가장 중요한 리스크가 보이지 않는 영역, 블라인드 스팟에 존재한다고 답했습니다. 최근 프론티어 AI 발전을 계기로 이사회와 경영진의 리스크 인식이 고도화된 만큼, CISO는 이러한 변곡점을 활용해 전사 차원의 가시성 확보에 대한 투자를 전략적으로 확대할 필요가 있습니다.

70%
70%
의 사이버 보안 리더가 가장 중대한 리스크가 블라인드 스팟에 위치한다고 응답했습니다.

본 연구는 많은 사이버 보안 기능이 이미 출발선에서 뒤처져 있음을 보여줍니다. 주관식 응답 분석 결과, 응답자들은 복잡한 의존성 구조, 자원 제약, 그리고 데이터 거버넌스를 자산 가시성 확보의 가장 큰 장애 요인으로 지목했습니다.2 자동화된 방식으로 자산을 식별하고 목록화하는 조직은 43%에 불과하며, 자산 인벤토리가 완전하고 최신 상태라고 확신하는 응답자는 45%에 그쳤습니다.


사이버 보안이 인지하지 못한 시스템 취약점을 공격자가 단 몇 초 만에 탐지·악용할 수 있는 환경에서, 분절된 수작업 중심의 자산 식별 방식에 의존하는 것은 기업 회복탄력성에 중대한 위협이 됩니다.

이러한 보안 전략은 향후 에이전트형 AI 기반 조직의 운영 방식과도 호환성이 떨어집니다. 에이젠틱 AI가 정체성, 권한, 도구 연결을 생성·활용하는 환경에서는, 수작업 기반의 자산 식별 방식으로는 무엇이 존재하는지, 어떻게 상호작용하는지, 그리고 리스크가 어디에 축적되는지를 정확하게 파악하기 어렵습니다.

EY 글로벌 사이버 보안 매니지드 서비스 신흥시장 리더 마에즈 데 구즈만(Maez de Guzman)은 “에이전트 환경에서는 가시성이 에이전트, 정체성, 권한, 실행 경로를 실시간으로 기계가 읽을 수 있는 형태로 매핑하는 방식으로 전환되어야 한다”고 강조합니다. 또한 “통제는 정체성, 연속적인 텔레메트리, AI 기반 탐지에 기반해야 하며, 그래프 기반 노출 분석을 통해 새로운 리스크를 식별할 수 있다”며 “실행 시점(runtime)에서 관찰·판단·대응할 수 있는 시스템을 구축하는 조직이 리스크 발생과 대응 간의 간극을 획기적으로 축소할 수 있다”고 설명합니다.

본 조사에서 선도 기업군은 전사적 가시성 확보 수준이 높고 자산 간 상호연결성을 잘 이해하고 있어, 프론티어 AI 기반 위협에 더욱 효과적으로 대응할 준비가 되어 있는 것으로 나타났습니다. 이는 구성 관리 데이터베이스(configuration management databases)에 대한 높은 만족도(85%)로 확인되며(대비 집단: 45%), CISO가 핵심 자산과 주요 노출 구간을 보다 정확히 파악할 수 있는 기반을 제공합니다.

선도적인 CISO는 지속적인 텔레메트리와 위협 기반 노출 모니터링을 통해 자율적인 AI기반의 자산 탐지, 우선순위 설정, 대응 체계를 고도화하고 있습니다. 동시에 대응 책임에 대한 명확한 전사적 소유 구조를 확립하고, 보안을 소프트웨어 개발 생애주기 전반에 통합함으로써 조직이 AI를 보다 안전하게 도입하고 에이전트 중심 환경에서도 효과적으로 운영할 수 있도록 하고 있습니다.

EY Americas 컨설팅 사이버 리스크 리더 가네시 데바라잔(Ganesh Devarajan)은 “선도적인 사이버 보안 조직은 소프트웨어 개발 보안에서 얻은 교훈을 바탕으로 AI 에이전트 개발 생애주기에도 보안을 내재화해야 한다”며 “이 과정에는 AI 모델과 에이전트 간 통신에 대한 자동화된 탐지 체계가 포함되어야 한다”고 강조합니다.

선도 기업군은 자산 가시성을 넘어 네트워크, 정체성, 의존성 매핑 측면에서도 후행 기업군 대비 우위를 보이고 있습니다. 이는 AI 기반 공격자가 정체성과 신뢰 메커니즘을 침투 경로로 활용해 조직 내에서 빠르게 횡적 이동을 시도하는 환경에서 특히 중요한 역량입니다. 네트워크 매핑 역량에 대해 높은 평가를 내린 비율 역시 선도 기업군이 67%로 후행 기업군(59%)을 상회하며, 조직 전반에 걸친 확장된 가시성 맵 구축이 진행되고 있음을 보여줍니다.

AI 에이전트 확산과 함께 ‘정체성’ 의 개념 자체가 재정의되는 상황에서, 공격 표면과 네트워크, 데이터 간의 상호 의존 관계를 이해하는 CISO일수록 앞으로 의 전환을 효과적으로 대응할 수 있을 것입니다.

Sunset on Saigon riverside, in Ho Chi Minh city, Vietnam
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Chapter 3

다음 변곡점에 대비한 회복탄력성 재정의.

현재의 시점은 다음 변곡점이 도래하기에 앞서, 기업이 사이버 보안을 전사적 회복탄력성에 보다 깊이 통합할 수 있는 전환점으로 작용하고 있습니다.

NAVI의 시대에서는 하나의 변곡점이 또 다른 변곡점을 촉발하는 구조가 형성되며, 이에 따라 이사회와 경영진은 오늘날 프론티어 AI가 초래하는 위협을 넘어선 관점에서 대응 전략을 수립해야 합니다. 최근 프론티어 AI 관련 이슈가 본격적으로 제기되기 직전에 진행된 본 EY 조사에 따르면, AI 기반 위협에 대비되어 있다고 응답한 사이버 보안 리더는 45%에 불과했으며, 양자컴퓨팅 기반 위협에 대비되어 있다고 응답한 비율은 21%에 그쳤습니다.

이러한 리스크뿐 아니라 아직 가시화되지 않은 미래의 위협에도 대비하기 위해서는, 조직이 사이버 보안을 중심에 둔 회복탄력성 전략을 구축해야 합니다. 이를 위해서는 ‘최소 필수 운영 체계’를 정의하고 방어하는 접근이 요구됩니다. 최소 필수 운영 체계는 핵심 기업이 운영을 지속하기 위해 반드시 유지되어야 하는 역량, 자산, 의존성으로 구성됩니다. 최소 필수 운영 체계의 정상 작동 여부를 판단할 수 있는 실시간 신호, 구조의 유효성을 검증하는 시나리오 기반 훈련, 그리고 전략적 격차를 해소하기 위한 물리적·디지털 인프라가 필요합니다.

사이버 보안이 회복탄력성 강화에 기여하기 위해서는 방어 체계가 기계 속도에 근접해 작동하는 동시에, 위협 환경과 구조적으로 정렬되어야 합니다. 회복탄력성은 지속적인 모니터링, 고품질 인텔리전스, 자동화된 탐지 및 대응 역량에 기반합니다. 특히 공격자들이 레거시 시스템, 내부 의존성, 제3자, 데이터 접근 경로를 가로질러 이동하는 양상이 확산됨에 따라, 시스템 간 상호작용과 전파 구조를 반영한 연결된 공격 표면에 대한 이해가 필수적입니다.

프론티어 AI와 향후 변곡점은 기업의 현대화 지연이 초래하는 비용을 더욱 명확히 드러내고 있습니다. EY와 옥스퍼드대학교 Saïd 경영대학원의 장기 공동 연구를 기반으로 한 최근 조사에 따르면, 사이버 보안 강화를 위한 대규모 전환을 추진하려는 조직의 비율은 28% 증가한 것으로 나타났습니다. 레거시 아키텍처와 누적된 기술 부채는 빠르게 진화하는 위협 환경에서 회복탄력성을 저해하는 핵심 요인으로 작용합니다. 이러한 구조적 취약점을 임시방편적으로 관리하는 수준을 넘어, 직접 해결하고 개선하는 접근이 요구됩니다.

조직 외부와의 협력을 통한 회복탄력성을 구축해야 합니다

프론티어 AI 모델 개발 기업들은 취약점 발견 속도가 개별 조직의 검증 및 대응 역량을 앞지르는 생태계 전반의 협업 이니셔티브를 추진하고 있습니다. CrowdStrike의 Project QuiltWorks와 같은 사례는 AI를 활용해 취약점을 식별·검증·우선순위화하는 산업 협의체로, EY를 포함한 보안 기업, AI 연구자 등 다양한 조직이 참여해 협력적 리스크 절감을 가속화하고 있습니다.

CrowdStrike의 글로벌 필드 CTO인 파비오 프라투첼로(Fabio Fratucello)는 “Project QuiltWorks는 프론티어 AI를 활용해 조직이 새로운 리스크를 선제적으로 인지할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 한다”며, “선도적인 AI 모델을 기반으로 CrowdStrike의 보안 전문성과 EY와 같은 파트너의 역량을 결합해 취약점 식별, 공격 경로 분석, 실제 환경 기반 리스크 검증을 수행하고, 취약점이 무기화되기 전에 대응 우선순위를 정립하도록 돕는다”고 설명합니다.

이러한 이니셔티브에 참여하는 조직은 신규 취약점에 대한 조기 가시성 확보, 보다 신속한 검증, 그리고 협력적 대응이라는 이점을 확보할 수 있습니다. 취약점이 선제적으로 식별·해소될 경우, 시스템 전반의 리스크를 낮출 수 있습니다. 

기업의 회복탄력성을 확보하기 위해서는 디지털 신원과 SaaS 공급 업체의 사이버 보안 리스크를 관리해야 합니다.

공급망에서 발생하는 보안 사고를 신속히 탐지할 수 있다고 확신하는 응답자는 48%에 불과한 것으로 나타났습니다.

기업의 회복탄력성과 지속성은 점차 핵심 비즈니스 프로세스를 지원하는 제3자에 의존함으로 SaaS 제공자와 내부 자원 간 직접적 상호작용을 기반으로 한 정체성 기반 공격이 확대되는 환경으로 전환되고 있습니다. CrowdStrike 2026 글로벌 위협 보고서에 따르면, 전체 탐지의 82%가 악성코드 없이 이루어졌으며, 이는 최근의 침해가 악성코드보다 탈취된 개인정보, 합법적 자격 증명, 신뢰된 접근 경로를 활용하는 방식으로 전환되고 있음을 시사합니다.

48%
48%
의 응답자만이 공급망 내 보안 사고를 신속히 탐지할 수 있는 역량이 있다고 응답했습니다.

취약점의 탐지 및 악용 속도가 빨라지면서 문제는 더욱 복합해지고 있습니다. 특히 자원이 제한된 중소 규모 기업을 포함한 많은 제3자 벤더는 프론티어 AI로 노출된 취약점에 대해 충분한 패치를 못하는 경우가 많습니다. 대체 공급업체를 식별·검증하는 방안도 존재하지만, 현재는 핵심 프로세스가 소수의 전문 벤더에 의존하고 있으며 현실적인 대안으로 제한적입니다.

이러한 환경에 대응하기 위해서는 조직이 제3자와 상호작용하는 방식을 근본적으로 재설계해야 합니다. 기존의 주기적 평가와 ‘VPN 및 계약’ 중심 접근에서 벗어나, 신원 중심(identity-centric), 최소 권한(least privilege), 지속적 모니터링 기반의 접근 통제 체계로 전환하고, 공급망 보증 체계와 실행 시점(runtime) 가드레일을 병행 적용해야 합니다.

선도 기업군은 이미 이러한 대응 전략에 앞서 나가고 있습니다. 이들은 제3자 벤더가 조직 환경에 접근할 경우 적용되어야 하는 보안 요구사항을 보다 엄격하게 정의하고 검증 가능한 형태로 운영하고 있으며(55%, 대비 집단인 후행 기업군은 39%), 공급망(선도 기업군 68%, 후행 기업군 30%)과 데이터센터(선도 기업군 81%, 후행 기업군 49%)에서 발생하는 사이버 보안 사고를 신속히 탐지할 수 있다는 점에서도 높은 자신감을 보이고 있습니다.

기업 회복탄력성을 강화하기 위해서는 OT 및 물리적 자산까지 사이버 보안 범위를 확대해야합니다

OT는 전통적으로 사이버 보안의 직접적인 관할 범위를 벗어나는 경우가 많지만, 네트워크 연결 또는 AI 적용이 이루어지는 시점에서는 CISO의 관여가 필수적입니다. 이러한 환경에서 CISO는 두 가지 핵심 사항을 고려해야 합니다.

  • OT를 기본적으로 연결하는 것을 전제로 한 접근은 지양해야 합니다. 모든 연결은 운영 효율성과 보안 리스크를 균형 있게 고려한 의도적인 결정이어야 합니다.
  • 레거시 OT 환경은 본질적으로 취약하다는 점을 전제로 해야 합니다. 업데이트가 거의 이루어지지 않는 하드웨어 기반 환경에서는 패치가 어려운 시스템을 격리, 모니터링, 보완 통제하는 전략이 필요합니다.

EY 글로벌 사이버 아키텍처, 엔지니어링 및 신기술 리더 피오트르 치에피엘라(Piotr Ciepiela)는 “OT 환경에서의 회복탄력성은 가시성 확보에서 출발하며, 이를 위해 자산 식별이 핵심”이라며 “사이버 보안 조직이 이를 주도하더라도 OT와의 긴밀한 협업 없이는 실현이 불가능하다”고 설명합니다. 또한 “OT 환경의 상당 부분은 패치가 불가능한 현실을 고려해야 하며, 결국 회복탄력성은 분리, 격리, 그리고 통제 설계를 통해 확보해야 한다”고 강조합니다.

사이버 보안 위협 환경의 두 가지 변화는 OT 협업의 중요성을 더욱 부각시키고 있습니다. 첫째, OT가 주요 공격 경로로 부상하고 있다는 점으로, Volt Typhoon과 같은 공격 그룹은 레거시 OT 및 인프라 시스템을 은밀히 침투해 장기적으로 운영 안정성을 저해하는 전략을 활용하고 있습니다. 둘째, 고도화된 AI를 활용하여 연결된 장비, 인터페이스, 그리고 업데이트가 제한적인 레거시 환경의 취약점을 식별하고 공격하는 방식이 확산되고 있다는 점입니다.

본 조사에서 선도 기업군은 운영 조직과의 긴밀한 협업을 통해 OT 및 물리적 자산을 보다 효과적으로 관리하고 있는 것으로 나타났습니다. 이들은 OT 관리를 위한 기능 간 협업 조직을 갖추고 있는 비율이 더 높았으며(선도 기업군 61%, 후행 기업군 51%), 물리적 자산 및 OT 보안을 위한 운영 조직과의 협업에 대한 만족도 또한 더 높은 수준을 보였습니다(선도 기업군 68%, 후행 기업군 45%).


Female working on a computer trading in a futuristic style
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Chapter 4

프론티어 AI 시대, 취약 영역 최소화를 위한 실행 로드맵.

CISO는 향후 12~18개월 내에 취약 영역을 실질적으로 축소해야 합니다.

다음은 회복탄력성에 중점을 두고 차세대 사이버 보안 환경에 대비하는 동시에, 가시성과 사이버 보안 통제를 강화하고 취약 영역을 최소화하기 위해 CISO가 취해야 할 여섯 가지 실행 과제입니다.

Piotr Ciepiela, EY Global Advisory Cyber Architecture, Engineering & Emerging Technology Leader; Maez De Guzman, EY Global Cybersecurity Managed Services Emerging Markets Leader; Ganesh Devarajan, EY Americas Consulting Cyber Risk Leader; Scott McCowan, EY Global Consulting Risk Markets Leader; AnnMarie Pino, Associate Director, Ernst & Young LLP; William Reid, Assistant Director, Ernst & Young LLP; and Joe Morecroft, Associate Director, EYGS LLP, contributed to this article.


요약

최근 프론티어 AI 관련 사이버 보안 위협은 많은 조직이 충분히 대비하지 못한 영역임을  보여주었습니다. 이러한 변곡점에서 선도적인 CISO들은 이사회와 경영진의 지원을 바탕으로, 다음 변곡점에 대비한 사이버 보안 회복탄력성 강화의 계기로 활용하고 있습니다. 이들은 조직의 취약 영역 식별하고 최소화하는 동시에 AI 라이프사이클 전반에 걸친 신뢰를 구축하고 있습니다.

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