AI스페라, 유럽서 AI 기반 공격표면관리 ‘AITEM’ 방향성 공개

‘인포시큐리티 유럽 2026’ 참가
컨퍼런스서 AI 기반 공격표면관리 실전 활용 사례 발표

[보안뉴스 강현주 기자] 사이버 위협 인텔리전스 전문기업 AI스페라(AI SPERA, 대표 강병탁)가 유럽에서 AI 기반 공격표면관리 ‘AITEM’을 선보인다.

AI스페라는 오는 6월 2일부터 4일까지 영국 런던 엑셀(ExCeL London)에서 열리는 유럽 대표 사이버보안 행사 ‘인포시큐리티 유럽 2026’(Infosecurity Europe 2026)에 참가한다고 19일 밝혔다.

인포시큐리티 유럽은 유럽에서 가장 영향력 있는 사이버보안 컨퍼런스 중 하나로, 매년 유럽 전역의 보안 전문가, 기업, 파트너, 업계 관계자들이 모여 최신 보안 기술과 시장 동향을 공유하는 자리다. AI스페라는 지난해 첫 참가 이후 두 번째 출전으로, 유럽 시장 내 기술 인지도를 강화하고 현지 고객 및 파트너와의 접점을 확대한다는 계획이다.

AI스페라는 이번 행사에서 CTI 플랫폼 ‘크리미널 IP’의 고도화된 기능과 함께 AI 기반 공격표면관리 개념인 ‘AITEM’(AI Threat Exposure Management)'의 방향성을 소개할 예정이다. AITEM은 기존 ASM의 외부 자산 가시성에 위협 인텔리전스와 AI 분석을 결합해, 탐지에서 실제 보안 운영·대응까지 연결하는 접근 방식이다.

기존 ASM 운영에서는 취약점이 발견되더라도 해당 자산의 담당자를 신속히 파악하기 쉽지 않아 빠른 대응이 어려웠다. AITEM은 다양한 컨텍스트를 분석해 자산 담당자 정보를 자동으로 추론함으로써, 탐지부터 조치까지의 간극을 줄여준다.

또 신규 취약점 정보와 보안 뉴스를 실시간으로 모니터링해 영향받는 자산을 사전에 식별할 수 있도록 기능을 확장하고 있다. AI가 사람을 대체하는 것이 아니라 반복 업무를 자동화하고, 보안 담당자가 핵심 판단과 조치에 집중할 수 있도록 돕는 것이 핵심이다.

이번 행사에서는 AI스페라 강병탁 대표가 공식 컨퍼런스 프로그램의 일환으로 ‘가시성 확보에서 위협 헌팅까지: AI 기반 공격표면관리 활용 사례’(From Visibility to Threat Hunting: A Case Study of AI-Driven Attack Surface Management)를 주제로 케이스 스터디 세션을 진행한다. 이 세션에서는 AI 기반 위협 인텔리전스와 공격표면관리를 보안 정보·이벤트 관리(SIEM)· 보안 오케스트레이션·자동화·대응(SOAR) 플랫폼과 연동해 자동화된 탐지·대응 체계를 구현하는 실전 사례를 소개할 예정이다.

현장 부스에서는 라이브 데모를 통해 크리미널 IP가 보안팀의 위협 분석, 우선순위 설정, 대응 전략 수립을 어떻게 지원하는지 시연하며, 글로벌 고객 및 파트너 대상 통합 방안 상담과 1:1 미팅도 진행한다.

크리미널 IP ASM은 이러한 위협 인텔리전스 역량에 공격표면관리 기술을 결합한 플랫폼이다. 조직의 외부 디지털 자산을 자동으로 탐지·모니터링하고 노출된 위협 요소를 사전에 식별할 수 있도록 지원한다. 현재 AI스페라는 팔로알토 네트웍스, IBM 등 주요 글로벌 보안 기업과의 기술 연동을 통해 협력 생태계를 확장하고 있다.

AI스페라는 이번 인포시큐리티 유럽 참가를 통해 유럽 현지 고객 및 파트너와의 협력 기회를 확대하고, 크리미널 IP의 글로벌 시장 확장에 속도를 낼 계획이다.

강병탁 AI스페라 대표는 “위협 인텔리전스가 단순한 데이터 수집을 넘어 보안 운영에서 바로 활용할 수 있어야 한다는 것이 올해의 핵심 메시지”라며 “이번 참가를 통해 AI 기반 위협 대응 역량을 유럽 시장에 알리고, 글로벌 파트너와의 협력을 한층 강화하겠다”고 말했다.

[강현주 기자(jjoo@boannews.com)]

AI 및 AI 보안 솔루션이 보안 인력의 업무에 어떤 식으로 영향을 미칠것이라고 생각하시나요
	부족한 인력 보충: 만성적인 인력 부족 문제를 해결하는 보완재 역할을 하고 있다(100% 대체는 불가)
	업무 영역의 분리: AI는 대량 데이터 처리를, 전문가는 고도의 전략적 판단을 맡는 등 역할이 완전히 다르다
	업무 총량의 전이: 단순 업무는 줄었으나, AI 모델 관리·검증 등 새로운 형태의 운영 업무가 발생해 전체 업무량은 비슷하다
	인력 대체 가능: 단순 반복 업무를 넘어 분석/판단 영역까지 대체하여 인력을 줄일 수 있다
	신뢰도 부족: 아직은 AI의 오탐이나 환각(Hallucination) 우려로 인해 사람이 일일이 재검토해야 하므로 실질적인 도움은 적다