일본은 특히 금융 시스템을 중심으로 빠르게 대응에 나섰다.
금융권이 특히 민감한 이유는 복잡한 글로벌 소프트웨어 시스템에 의존하기 때문이다. 만약 AI가 대규모 취약점을 빠르게 발견한다면 금융 시스템 전반에 연쇄적인 영향을 줄 수 있다.
한국 정부는 접근 방식이 조금 다르다. 핵심은 AI 기술 자체에 대한 정보 접근이다.
한국 보안 전문가들 사이에서는 이 상황을 **“Mythos 쇼크”**라고 부르기도 한다. AI가 단순히 취약점을 분석하는 수준을 넘어 실제 공격 수행 능력까지 갖출 수 있다는 우려 때문이다.
미국에서는 정부와 기술 기업 사이의 협력과 정보 공유가 중심이 되고 있다.
현재까지 미국의 대응은 새로운 법 제정보다는 평가와 협력 체계 구축에 초점이 맞춰져 있다. 기술 발전 속도가 매우 빠르기 때문이다.
핵심 목표는 간단하다.
AI가 공격에 활용되기 전에, 같은 AI를 이용해 먼저 취약점을 찾아 고치는 것.
그러나 여기에는 근본적인 딜레마가 있다.
AI가 취약점을 더 빠르게 찾아 보안을 강화할 수도 있지만, 동일한 능력이 공격자에게 넘어갈 경우 취약점을 기계 속도로 찾아내고 공격하는 새로운 사이버 위협이 될 수도 있기 때문이다.
Claude Mythos는 사이버보안 전략의 중요한 전환점을 보여준다.
과거에는 보안 연구자들이 공격자보다 먼저 취약점을 찾아 패치할 시간을 확보하는 것이 핵심이었다. 하지만 AI가 소프트웨어 전체를 매우 빠르게 분석할 수 있다면 그 시간 우위 자체가 사라질 수 있다.
그래서 각국 정부는 태스크포스, 정보 공유 네트워크, 산업 협력 프로젝트 등을 서둘러 구축하고 있다.
Project Glasswing 역시 그 대응 중 하나다. AI 시대의 사이버 보안 경쟁에서 방어 측이 먼저 움직일 수 있도록 하려는 시도다.
문제는 아직 풀리지 않았다.
AI가 전 세계 소프트웨어를 인간보다 훨씬 빠르게 분석할 수 있다면, 앞으로의 사이버 전장은 AI가 공격하고 AI가 방어하는 새로운 경쟁 환경으로 빠르게 바뀔 가능성이 크다.
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