IBM은 현지 시간 7월 29일, Ponemon 연구소와 공동으로 진행한 조사 분석에 따르면 AI 기반 공격이 전체 악의적 데이터 유출 사건의 4분의 1을 차지했으며, 그 비율은 전년 대비 56% 증가했다고 밝혔다. 이러한 사건은 건당 평균 600만 달러의 손실을 초래해 전체 데이터 유출 사건의 평균 비용보다 20% 높았다.
AI 기반 사이버 공격의 62%는 핵심 인프라를 표적으로 삼았으며, 금융 서비스 및 에너지 기관에 공격이 가장 집중됐다. 이에 따라 경제, 공급망 및 필수 서비스에 연쇄적인 영향을 미칠 가능성도 커졌다.
데이터에 따르면:
보안 운영에 AI와 자동화 기술을 적용하면 기업은 평균 약 200만 달러의 데이터 유출 비용을 절감할 수 있지만, 여전히 4분의 1에 해당하는 기업은 이를 적용하지 않고 있다.
조사 대상 기업 중 취약점 수정 및 관리 부문에 에이전트를 배포한 곳은 18%에 불과했지만, 절반이 넘는 기업은 이미 위협 탐지 및 억제에 에이전트를 활용하고 있다.
20%가 넘는 기업은 AI 모델 또는 애플리케이션 시스템을 겨냥한 침입 공격을 경험했으며, 가장 흔한 원인은 주변 시스템의 취약성과 클라우드 플랫폼의 잘못된 구성인 것으로 나타났다.
IBM 보안 소프트웨어 부문 부사장 Suja Viswesan은 다음과 같이 말했다.
실제로 변하고 있는 것은 사이버 공격의 경제적 논리입니다. AI는 공격을 더 빠르고 저렴하게 만들지만, 데이터 유출의 대가는 갈수록 커지고 있습니다. 조직의 취약점 발견과 수정 사이에 지나치게 긴 시간 차이가 존재하면 이러한 불균형은 데이터 유출 비용에 직접적으로 반영됩니다.
현재 가장 중요한 과제는 이 시간 차이를 없애는 것입니다. 수정 역량을 개발 프로세스에 내장하고, 런타임에서 ID 보안을 보장하며, 공격 속도에 맞는 속도로 공격에 대응해야 합니다.