[이데일리 이윤정 기자] AI 기반 사이버 위협 인텔리전스 기업 AI스페라(AI SPERA)는 지난 22일 삼성SDS 웨스트 캠퍼스에서 열린 ‘2026 KIISC AI × RMF 워크숍’에서 AI를 활용한 공격 인프라 분석 및 잠재적 위협 예측 관련 연구 방향을 발표했다고 26일 밝혔다.

이번 발표는 ‘사이버보안 특화 AI 모델’ 세션에서 이뤄졌다. 해당 세션에서는 국내 보안 AI 역량 확보를 위한 모델 개발 전략과 학습 데이터 구축·활용 방안이 다뤄졌다. 한국정보보호학회(KIISC)가 주최한 이번 워크숍에서는 AI 시스템의 보안성과 신뢰성, 위험관리 방안 등도 논의됐다.

강병탁 대표는 ‘전 세계 공격 표면 학습 방안’을 주제로 발표하며 최근 금융권 사이버 공격에 사용된 IP 인프라의 과거 데이터를 분석한 사례를 소개했다. 공격에 활용된 서버의 이전 기록에서 관리자 접속 및 네트워크 탐색과 관련된 흔적을 확인했으며, 이러한 정보가 공격 인프라의 특성과 활동 정황을 분석하는 단서가 될 수 있다고 설명했다.

AI스페라는 자사 사이버 위협 인텔리전스 플랫폼 ‘크리미널 IP(Criminal IP)’를 통해 축적한 전 세계 약 43억 개 IP 주소의 자산 정보와 변화 이력을 AI 학습에 활용하는 방안을 연구하고 있다. 인터넷 자산의 형성과 변화 과정을 분석해 공격 인프라의 특성을 파악하고 잠재적 위협을 식별하는 것이 목표다.

예를 들어 서버의 개방 포트와 인증서, 애플리케이션 구성 등이 시간에 따라 어떻게 바뀌는지 분석하면 아직 악성으로 분류되지 않은 인프라에서도 잠재적 위험 신호를 찾는 데 활용할 수 있다는 설명이다.

AI스페라는 대규모 데이터를 모델에 투입하는 것만으로는 충분하지 않다고 강조했다. 보안 전문가가 인터넷 자산을 식별하고 위험 여부를 판단하는 과정과 분석 노하우를 AI 모델에 반영하는 한편, 지속적으로 변하는 IP 및 위협 정보는 외부 데이터와 연계해 보완하는 방향을 제시했다.

강 대표는 “사이버 위협 대응의 핵심은 이미 알려진 공격을 탐지하는 것을 넘어 공격이 발생하기 전 위험 징후를 얼마나 빠르게 포착하느냐에 있다”며 “AI가 공격 인프라의 변화 과정을 이해하고 잠재적 위협을 예측할 수 있도록 관련 기술 연구를 이어가겠다”고 말했다.

한편 AI스페라는 네이버클라우드 컨소시엄이 추진하는 ‘사이버 보안 특화 AI 파운데이션 모델 개발’ 사업에도 참여하고 있으며, 글로벌 공격표면 데이터 제공을 담당하고 있다.