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전지전능 인공지능? 우린 보안특화 AI로 간다
  |  입력 : 2018-06-05 12:26
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인공지능 연구, 1950년 앨런 튜링 논문에서 시작...1956년 인공지능(AI) 용어 등장
약 인공지능 왓슨의 보안 서비스와 인공지능 기술 더한 보안 서비스로 시장 구분


[보안뉴스 원병철 기자] 4차 산업혁명의 핵심 이슈 중 하나로 꼽히는 인공지능(AI: Artificial Intelligence)은 1950년 영국의 수학자 앨런 튜링의 논문 ‘계산기계와 지성(Computing Machinery and Intelligence)’에서 시작된 것으로 알려졌다. 이후 1956년 다트머스 대학교에서 열린 ‘다트머스 컨퍼런스(Dartmouth Conference)’에서 인공지능이라는 용어를 처음 사용했고, 몇 번의 침체기를 거친 후 IBM 왓슨의 퀴즈쇼와 구글 알파고의 바둑 대결 등을 통해 대중에게 널리 알려졌다.

[이미지=iclickart]


보통 사람들이 생각하는 인공지능은 마치 사람과 같이 생각하고 판단하는 기계 혹은 프로그램을 떠올리지만, 사실 인공지능은 ‘강 인공지능(Strong AI)’과 ‘약 인공지능(Weak AI)’의 두 가지 방향으로 발전해 왔다. 이 인공지능의 구분은 ‘인공지능이 스스로 생각·판단할 수 있는가’를 기준으로 나뉜다.

강 인공지능은 우리가 흔히 영화나 소설에서 봐왔던 스스로 생각하고 판단하는 마치 사람과도 같은 인공지능을 말하고, 약 인공지능은 정해진 규칙에 따라 사람이나 프로그램으로 지시하는 일을 하는 인공지능을 말한다.

한국에서 엄청난 흥행을 하고 있은 영화 ‘어벤져스’ 시리즈 중 2편격인 ‘어벤져스 : 에이지 오브 울트론’을 예로 들면, 아이언맨과 닥터 배너(헐크)가 지구를 지키기 위해 만든 인공지능 울트론이 강 인공지능이라 할 수 있다. 영화에서 인공지능인 울트론은 지구에 가장 큰 해가 되는 것이 바로 ‘인간’이라고 지목하고 공격하기 시작하는데, 사실 이러한 강 인공지능이 여타 이유로 인간을 적대할 수 있다는 두려움은 오래전부터 제기되어 왔던 문제였다.

실제로 강 인공지능이 인간을 공격하는 소재의 영화는 많이 나와 있다. 터미네이터에서 스스로 기계군단을 만들어 인간을 공격하는 ‘스카이넷’이나 레지던트 이블에서 좀비 바이러스를 통해 인류를 말살하려는 ‘레드 퀸’, 에일리언을 이용해 인류를 공격하는 에이리언 : 커버넌트의 안드로이드 ‘월터’ 등 많은 영화에서 강 인공지능을 인류의 적으로 묘사해왔다.

이와 달리 약 인공지능은 영화가 아닌 현실에서 구현되며 우리를 돕고 있다. 앞서 소개했던 IBM 왓슨이나 구글 알파고 등이 대표적인 약 인공지능이다. 특정한 목적으로 위해 수집한 데이터를 바탕으로 결과를 도출하는 이 약 인공지능은 충분히 인간을 도와줄 수 있는 수준으로 성장했다.

예를 들면, 구글의 알파고는 인공지능 바둑 프로그램으로 약 16만개의 기보(한 판의 바둑 기록)를 학습한 후, 그 지식을 바탕으로 인간과 바둑을 둔다. 대국에 따라 알파고의 버전이 바뀌긴 했지만, 알파고는 2015년 판 후이 2단, 2016년 이세돌 9단, 2017년 커제 9단 등 최정상급 바둑기사와의 대국에서 모두 승리함으로써 인공지능의 성능을 증명했다.

알파고 이전에는 IBM의 왓슨이 미국의 유명 퀴즈쇼인 제퍼디 쇼에 출연해 인간 출연자들을 제치고 우승하는 장면을 연출하기도 했다.

인공지능의 정보보안 서비스 VS. 인공지능 기능 추가한 정보보안 서비스
앞서 설명한 것처럼 사실상 강 인공지능은 아직 연구단계에 불과하다. 실존하는 제품은 없다는 것. 여러 영화에서 나오는 인류를 위협하거나 완벽한 자아를 지닌 인공지능은 아직 없다. 하지만 영화에 길들여진 사람들은 현실의 약 인공지능에 강 인공지능의 성능을 요구한다. 물론, 고객들에게 강 인공지능과 약 인공지능의 차이와 제품이 약 인공지능이라는 사실을 정확하게 설명하지 않고, 단순히 ‘인공지능 혹은 AI’라고만 광고하는 기업들에게도 잘못은 있다.

그렇다면 정보보안 산업에서의 인공지능은 어떨까? 현재 정보보안 산업에서 인공지능은 크게 두 가지 방향에서 활용되고 있다. 약 인공지능의 기능, 그 자체를 서비스하는 것과 약 인공지능의 기능을 이용한 기존 보안 서비스 강화가 그것이다.

첫 번째의 대표주자는 약 인공지능의 대명사 중 하나인 IBM 왓슨의 ‘왓슨 포 사이버 시큐리티(Watson for Cyber Security)’다. 잘 알다시피 왓슨은 IBM의 인공지능 브랜드로 한 분야에 특화된 인공지능 서비스를 제공한다. 예를 들면, 사이버 시큐리티 서비스를 제공하는 왓슨 포 시큐리티와 의료용 서비스를 제공하는 ‘왓슨 포 온콜로지(Watson for Oncology)’가 있다.

한국IBM 보안사업부의 나병준 실장은 “아직 모든 것에 대한 대답을 들려줄 수 있는 인공지능은 없다”면서, “왓슨은 스스로 학습할 수 있는 시스템으로 고객의 니즈에 따라 특정 영역, 특정 산업의 데이터를 기반으로 특화된 서비스를 제공한다”고 설명했다.

두 번째는 세인트시큐리티의 ‘맥스’, 시만텍의 ‘표적공격 애널리틱스(TAA)’, 이스트시큐리티의 ‘쓰렛 인사이드’, 지니언스의 ‘지니안 인사이츠 E’ 등 보안기업의 ‘인공지능으로 강화한 보안 서비스’다.

이러한 인공지능 서비스들은 인공지능으로서의 단독 제품이라고 하기 보다는 자사의 기존 보안 서비스에 인공지능 기반의 머신러닝이나 딥러닝 기술을 더해 좀 더 강화된 기능을 제공한다고 볼 수 있다.

즉, 왓슨 포 사이버 시큐리티가 약 인공지능이 정보보안 서비스(중 일부)를 제공하는 방식이라면, 맥스, TAA, 쓰렛 인사이드, 지니안 인사이츠 E 등은 인공지능 기술을 추가한 정보보안 서비스라고 할 수 있다.

물론 어느 것이 낫다고 할 수는 없다. 인공지능이 구현하기 힘든 기술이며, 국내외를 통틀어 제대로 구현하는 인공지능이 몇 안 된다는 사실을 미뤄볼 때, 왓슨 포 사이버 시큐리티는 분명 훌륭한 인공지능이라는 것은 부인할 수 없다. 하지만, ‘선택과 집중’이라는 점에서 적어도 정보보안 서비스에서 만큼은 다른 제품들도 충분한 성능을 발휘하기 때문이다.

특히 나병준 실장도 “인공지능에서 가장 중요한 것은 머신러닝이나 딥러닝 등 기술이 아닌 데이터”라면서 “IBM이나 구글이 인공지능 기술을 오픈소스로 공개한 것도 그 이유 때문이다. 아무리 인공지능이 뛰어나다고 해도 학습되는 데이터의 수준이 떨어지면 인공지능의 수준도 떨어지기 마련”이라고 학습 데이터의 중요성을 강조했다.

인공지능을 구현하는 기술이 아무리 뛰어나다고 해도 인공지능이 학습하는 데이터(지식)가 허술하다면 우리가 원하는 결과를 얻을 수 없다는 설명인 것이다. 이 때문일까? 취재로 만난 IBM을 비롯해 각 보안기업들은 인공지능 기술보다는 그동안 쌓아왔던 데이터의 전문성을 더 강조했다.

지금까지 인공지능에 대한 소개와 정보보안 영역의 인공지능에 대해 살펴봤다. 왓슨 포 사이버 시큐리티와 국내외 보안기업들의 인공지능 보안 서비스에 대한 소개는 다음 기사에서 구체적으로 알아본다.
[원병철 기자(boanone@boannews.com)]

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