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이원태 前 한국인터넷진흥원 원장
SKT 유심 해킹 사건은 단순히 한 기업의 보안 문제를 넘어 우리 사회 전체의 통신 인프라 보안에 대한 근본적인 재검토가 필요함을 알려주는 중요한 사건이다. 이와 같은 해킹 사고는 일회성으로 끝나지 않을 것이며, 앞으로도 유사한 사건이 계속해서 발생할 가능성이 높다. 따라서 인공지능(AI)을 활용한 선제적 위협 탐지 및 대응 체계 구축과 함께 해킹 발생 시 피해를 최소화하고 신속하게 정상 상태로 복구할 수 있는 ‘사이버 복원력(Cyber Resilience)’이 더욱 중요해지고 있다.
공식적인 조사 결과는 아직 발표되지 않았지만, 보안 전문가들의 의견을 종합해보면 이번 SKT 유심 해킹의 원인으로 VPN 솔루션의 취약점이 지목되고 있다. 내부 네트워크 장악 후 BPFDoor 악성코드가 설치되어 지속적인 침투 상태를 유지했다는 데 의견이 모아지고 있다. 즉, VPN 취약점을 활용한 초기 접근에 의해 침투가 이루어졌고, BPFDoor는 이미 침투된 후 탐지를 회피하고 지속적인 침투 상태를 유지하기 위해 사용되었다는 것이다. 이렇게 복합적이고 단계적으로 이루어진 공격 방식은 기존의 보안 체계로는 탐지하기가 매우 어렵다는 한계를 분명히 보여준 셈이다.
이 사건의 핵심 쟁점은 크게 세 가지로 요약할 수 있다. 첫째는 유심 정보가 포함된 가입자 개인 데이터의 취약성이다. 이번 사건을 통해 가입자의 개인정보 보호와 유심 정보 관리의 허술함이 드러났다. 보안 전문가들은 유심 정보 관리 프로세스 전반에 대한 재설계가 필요하다고 지적하고 있다. 개인정보는 단순히 저장하는 것이 아니라, 암호화, 접근 제한, 주기적 점검 등 체계적인 관리가 필요함을 새삼 느끼게 해준 것이다.
둘째, 통신망 인프라 전반의 보안 시스템이 여전히 구식의 대응 방식에 의존하고 있다는 점이다. 최근의 공격 수법은 점점 더 고도화되고 있어 전통적인 방식의 보안 프로토콜로는 효과적인 대응이 불가능한 수준에 이르고 있다. 해커들의 기술과 방법이 빠르게 진화하는 만큼 보안 시스템 역시 발맞춰 진화해야 한다는 것이다.
셋째, 최신 보안 기술과 AI 기반의 위협 탐지 기술을 충분히 활용하지 못하고 있다는 지적이다. 많은 전문가들은 이번 사건의 구조적 원인으로 정보보호 투자 부족, 정보보호최고책임자(CISO)의 위상과 역할 미비 등이 자주 언급됐는데, AI 보안 프레임워크의 부재 또한 중요한 원인으로 지적할 수 있다는 점이다.
만약 SKT 유심 해킹 사건 이전과 이후의 대응 과정에서 AI 보안 체계가 도입되어 작동했다면 어떠한 상황이 가능했을까? VPN 취약점을 통한 초기 침투 단계에서 AI 기반 탐지 시스템이 가동됐다면, 비정상적인 접근이나 트래픽을 즉각 감지하여 경고했을 가능성이 높다. AI는 인간이 놓치기 쉬운 미세한 이상 징후도 포착할 수 있어 초기 침투를 차단하거나 최소화할 수 있었을 것이다.
또한, BPFDoor와 같은 지속적 위협이 시스템에 설치되기 전에, AI가 내부 네트워크에서 이상 행위를 탐지하고 자동화된 대응 절차를 즉각 가동해 추가적인 악성코드 설치를 차단했을 것이다. AI는 24시간 내내 지속적으로 네트워크 활동을 모니터링하며, 인간 분석가가 처리하기 어려운 방대한 양의 데이터를 실시간으로 분석할 수 있기 때문이다.
더 나아가 AI를 통한 신속한 정보 공유 및 피해 복구 체계가 가동되었다면, 소비자들의 불안감을 빠르게 해소하고 사건 이후 기술적 대응의 문제점도 효과적으로 극복할 수 있었을 것이다. AI는 비슷한 유형의 공격 사례를 즉시 참조하여 최적의 대응 방안을 제시할 수 있는 장점이 있기 때문이다.
이번 사건은 인공지능 기술을 통한 사이버 보안의 혁신적 전환 필요성을 명확히 보여준다. AI는 정상적인 행동 패턴과 비정상적인 행동 패턴을 실시간으로 학습하고 분석함으로써 보안 위협을 선제적으로 예측하고 신속하게 대응하는 데 매우 효과적이다. 특히, 딥러닝 기반의 AI는 새로운 유형의 공격을 지속적으로 학습하고 탐지하여 점점 더 고도화되는 공격 수법에도 능동적으로 대처할 수 있는 강력한 대응책이 될 수 있다. 전통적인 보안 시스템이 알려진 위협에만 대응할 수 있는 것과 달리, AI는 이전에 보지 못한 새로운 유형의 공격도 패턴 분석을 통해 탐지할 수 있다는 것이다.
이번 사건을 교훈 삼아, 기업들이 스스로 AI 보안 체계를 구축하기 위한 노력을 다하고 책임과 투자를 더욱 강화할 필요가 있다. 물론 정부의 역할은 이러한 기업들의 자율적 노력을 지원하고 촉진할 수 있는 환경을 조성하는 것이다. 이를 위해 다음과 같은 방안을 제안한다.
첫째, 기업 자체의 AI 기반 사이버보안 체계 구축을 독려하기 위한 인센티브 시스템 도입이 필요하다. 정부는 AI 보안 기술을 적극적으로 도입하고 자율적으로 보안 준을 향상시키는 기업에 세제 혜택, 금융 지원 등 실질적인 인센티브를 제공함으로써 기업이 능동적으로 보안 투자에 나설 수 있도록 유도해야 한다. 이는 단순한 규제보다 효과적인 접근법이 될 수 있다.
둘째, AI 보안 기술에 대한 민간 기업의 자발적인 연구개발과 기술 공유를 장려할 수 있는 개방형 플랫폼 구축이 필요하다. 이를 통해 기업 간 협력과 정보 공유를 활성화하고, 보안 취약점을 신속하게 파악하고 대응할 수 있는 민간 주도의 생태계를 조성해야 한다. 공격 정보와 대응 방법을 공유함으로써 전체 산업의 보안 수준을 향상시킬 수 있다.
셋째, 정부는 AI 기반의 보안 체계 구축 및 운영 상황을 투명하게 감시하고 평가할 수 있는 모니터링 및 평가 체계를 마련하여 기업의 보안 수준을 효과적으로 감독해야 한다. 기업의 자율성과 책임성을 보장하면서도, 명확한 기준과 평가 체계를 통해 기업들이 보안 강화 노력을 지속적으로 기울일 수 있도록 균형 있는 관리체계를 구축해야 한다. 이는 단순히 처벌로 그쳐서는 안 되고, 지속적인 개선을 촉진하는 방향으로 설계되어야 한다는 것이다.
이번 SKT 유심 해킹 사건의 원인으로 추정되는 VPN 보안 취약점 공격 사례는 인공지능을 활용한 사이버 보안의 중요성과 필요성을 다시 한번 일깨웠다. 우리는 더 이상 전통적인 보안체계에만 의존할 수 없으며, AI 기반의 새로운 보안 패러다임으로 신속하게 전환해야 한다. 이를 통해 앞으로도 지속적으로 발생할 수 있는 유사한 위협에 효과적으로 대비하고, 국가 통신 인프라 전체의 보안 수준을 획기적으로 높이는 계기를 마련해야 할 것이다. 디지털 시대의 안전은 더 이상 선택이 아닌 필수이며, AI는 이를 위한 가장 강력한 도구가 될 것이다.
[글_이원태 前 KISA 원장]
SKT 유심 해킹 사건은 단순히 한 기업의 보안 문제를 넘어 우리 사회 전체의 통신 인프라 보안에 대한 근본적인 재검토가 필요함을 알려주는 중요한 사건이다. 이와 같은 해킹 사고는 일회성으로 끝나지 않을 것이며, 앞으로도 유사한 사건이 계속해서 발생할 가능성이 높다. 따라서 인공지능(AI)을 활용한 선제적 위협 탐지 및 대응 체계 구축과 함께 해킹 발생 시 피해를 최소화하고 신속하게 정상 상태로 복구할 수 있는 ‘사이버 복원력(Cyber Resilience)’이 더욱 중요해지고 있다.
공식적인 조사 결과는 아직 발표되지 않았지만, 보안 전문가들의 의견을 종합해보면 이번 SKT 유심 해킹의 원인으로 VPN 솔루션의 취약점이 지목되고 있다. 내부 네트워크 장악 후 BPFDoor 악성코드가 설치되어 지속적인 침투 상태를 유지했다는 데 의견이 모아지고 있다. 즉, VPN 취약점을 활용한 초기 접근에 의해 침투가 이루어졌고, BPFDoor는 이미 침투된 후 탐지를 회피하고 지속적인 침투 상태를 유지하기 위해 사용되었다는 것이다. 이렇게 복합적이고 단계적으로 이루어진 공격 방식은 기존의 보안 체계로는 탐지하기가 매우 어렵다는 한계를 분명히 보여준 셈이다.
이 사건의 핵심 쟁점은 크게 세 가지로 요약할 수 있다. 첫째는 유심 정보가 포함된 가입자 개인 데이터의 취약성이다. 이번 사건을 통해 가입자의 개인정보 보호와 유심 정보 관리의 허술함이 드러났다. 보안 전문가들은 유심 정보 관리 프로세스 전반에 대한 재설계가 필요하다고 지적하고 있다. 개인정보는 단순히 저장하는 것이 아니라, 암호화, 접근 제한, 주기적 점검 등 체계적인 관리가 필요함을 새삼 느끼게 해준 것이다.
둘째, 통신망 인프라 전반의 보안 시스템이 여전히 구식의 대응 방식에 의존하고 있다는 점이다. 최근의 공격 수법은 점점 더 고도화되고 있어 전통적인 방식의 보안 프로토콜로는 효과적인 대응이 불가능한 수준에 이르고 있다. 해커들의 기술과 방법이 빠르게 진화하는 만큼 보안 시스템 역시 발맞춰 진화해야 한다는 것이다.
셋째, 최신 보안 기술과 AI 기반의 위협 탐지 기술을 충분히 활용하지 못하고 있다는 지적이다. 많은 전문가들은 이번 사건의 구조적 원인으로 정보보호 투자 부족, 정보보호최고책임자(CISO)의 위상과 역할 미비 등이 자주 언급됐는데, AI 보안 프레임워크의 부재 또한 중요한 원인으로 지적할 수 있다는 점이다.
만약 SKT 유심 해킹 사건 이전과 이후의 대응 과정에서 AI 보안 체계가 도입되어 작동했다면 어떠한 상황이 가능했을까? VPN 취약점을 통한 초기 침투 단계에서 AI 기반 탐지 시스템이 가동됐다면, 비정상적인 접근이나 트래픽을 즉각 감지하여 경고했을 가능성이 높다. AI는 인간이 놓치기 쉬운 미세한 이상 징후도 포착할 수 있어 초기 침투를 차단하거나 최소화할 수 있었을 것이다.
또한, BPFDoor와 같은 지속적 위협이 시스템에 설치되기 전에, AI가 내부 네트워크에서 이상 행위를 탐지하고 자동화된 대응 절차를 즉각 가동해 추가적인 악성코드 설치를 차단했을 것이다. AI는 24시간 내내 지속적으로 네트워크 활동을 모니터링하며, 인간 분석가가 처리하기 어려운 방대한 양의 데이터를 실시간으로 분석할 수 있기 때문이다.
더 나아가 AI를 통한 신속한 정보 공유 및 피해 복구 체계가 가동되었다면, 소비자들의 불안감을 빠르게 해소하고 사건 이후 기술적 대응의 문제점도 효과적으로 극복할 수 있었을 것이다. AI는 비슷한 유형의 공격 사례를 즉시 참조하여 최적의 대응 방안을 제시할 수 있는 장점이 있기 때문이다.
이번 사건은 인공지능 기술을 통한 사이버 보안의 혁신적 전환 필요성을 명확히 보여준다. AI는 정상적인 행동 패턴과 비정상적인 행동 패턴을 실시간으로 학습하고 분석함으로써 보안 위협을 선제적으로 예측하고 신속하게 대응하는 데 매우 효과적이다. 특히, 딥러닝 기반의 AI는 새로운 유형의 공격을 지속적으로 학습하고 탐지하여 점점 더 고도화되는 공격 수법에도 능동적으로 대처할 수 있는 강력한 대응책이 될 수 있다. 전통적인 보안 시스템이 알려진 위협에만 대응할 수 있는 것과 달리, AI는 이전에 보지 못한 새로운 유형의 공격도 패턴 분석을 통해 탐지할 수 있다는 것이다.
이번 사건을 교훈 삼아, 기업들이 스스로 AI 보안 체계를 구축하기 위한 노력을 다하고 책임과 투자를 더욱 강화할 필요가 있다. 물론 정부의 역할은 이러한 기업들의 자율적 노력을 지원하고 촉진할 수 있는 환경을 조성하는 것이다. 이를 위해 다음과 같은 방안을 제안한다.
첫째, 기업 자체의 AI 기반 사이버보안 체계 구축을 독려하기 위한 인센티브 시스템 도입이 필요하다. 정부는 AI 보안 기술을 적극적으로 도입하고 자율적으로 보안 준을 향상시키는 기업에 세제 혜택, 금융 지원 등 실질적인 인센티브를 제공함으로써 기업이 능동적으로 보안 투자에 나설 수 있도록 유도해야 한다. 이는 단순한 규제보다 효과적인 접근법이 될 수 있다.
▲이원태 前 KISA 원장
셋째, 정부는 AI 기반의 보안 체계 구축 및 운영 상황을 투명하게 감시하고 평가할 수 있는 모니터링 및 평가 체계를 마련하여 기업의 보안 수준을 효과적으로 감독해야 한다. 기업의 자율성과 책임성을 보장하면서도, 명확한 기준과 평가 체계를 통해 기업들이 보안 강화 노력을 지속적으로 기울일 수 있도록 균형 있는 관리체계를 구축해야 한다. 이는 단순히 처벌로 그쳐서는 안 되고, 지속적인 개선을 촉진하는 방향으로 설계되어야 한다는 것이다.
이번 SKT 유심 해킹 사건의 원인으로 추정되는 VPN 보안 취약점 공격 사례는 인공지능을 활용한 사이버 보안의 중요성과 필요성을 다시 한번 일깨웠다. 우리는 더 이상 전통적인 보안체계에만 의존할 수 없으며, AI 기반의 새로운 보안 패러다임으로 신속하게 전환해야 한다. 이를 통해 앞으로도 지속적으로 발생할 수 있는 유사한 위협에 효과적으로 대비하고, 국가 통신 인프라 전체의 보안 수준을 획기적으로 높이는 계기를 마련해야 할 것이다. 디지털 시대의 안전은 더 이상 선택이 아닌 필수이며, AI는 이를 위한 가장 강력한 도구가 될 것이다.
[글_이원태 前 KISA 원장]
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권준기자 기사보기
[2025-04-07] 
