‘AI 보안 취약점 진단 도구’ 직접 개발하는 대전시, 하반기 중 시범운영

대전시가 오픈소스 기술을 활용해 내부 전산망에 최적화된 ‘사전 예방 스캐너’를 자체 개발하고 있다. 수억원 규모의 외부 기업 시스템을 구매하는 대신에, 시 정보시스템 환경에 적합한 보안 취약점 진단 도구 개발을 추진하고 나섰다.

앞서 지난 10일, 대전시는 인공지능(AI) 등 신기술을 활용한 사이버 공격에 대응하기 위해 맞춤형 보안 취약점 진단 도구를 자체 개발한다고 밝혔다. 이 도구는 외부 공격을 직접 차단하는 방어 시스템이라기보다, 내부 정보시스템의 보안 취약점을 사전에 점검하고 식별하는 자동화 프로그램이다.

직접 개발에 나선 이유는 기존의 정형화된 취약점 진단 도구에 의존한 단순 진단만으로는 AI를 악용한 공격을 사전에 예측하고 대응하는 데 한계가 있다고 판단했다는 게 대전시의 설명이다.

이에 대전시는 지난 5월부터 ‘생성형 AI 활용 취약점 진단’ 관련 전문 교육을 이수하고 기술을 익히는 한편, 자체 개발 환경을 구축하는 등 사전 준비를 진행해 왔다. 지난 7월에는 생성형 AI를 활용한 맞춤형 보안 취약점 진단 도구를 별도 예산 없이 자체 개발하기 위한 사전 점검도 진행했다.

AI를 활용한 사이버 공격이 증가하면서 해킹에 걸리는 시간은 수십초에서 수시간 이내로 짧아지고 있다. 그러나 기존처럼 사람이 직접 정보시스템의 취약점을 점검하는 데는 수십시간에서 며칠이 걸린다. 공격은 빠르게 이뤄지는 반면 대응에는 훨씬 긴 시간이 필요한 셈이다.

대전시는 이 같은 시간 차이를 줄이기 위해 자동화 방식의 취약점 진단 도구를 개발하고 있다. 이 도구를 직접 개발하고 있는 대전시 정보화정책과 안준우 주무관은 “수동 점검으로는 같은 시간 동안 100가지 공격 유형 가운데 60~80개 정도만 확인할 수 있지만, 시스템을 활용하면 100가지를 모두 빠르게 점검할 수 있다”고 설명했다.

이 도구는 완전히 새로운 기술을 개발한 것은 아니다. 시중에 공개되어 있는 수백가지 오픈소스 취약점 점검 기술을 거대언어모델(LLM)과 결합한 형태다. 담당자의 경험이나 역량에 따라 보안 점검 결과가 달라지는 문제를 줄이기 위해 취약점 점검부터 결과 보고서 작성, 조치 가이드 생성까지 과정을 자동화했다. 민간 상용 제품을 그대로 도입할 경우 폐쇄망 등 내부 시스템 환경에 맞춘 별도 개발이 필요하다는 점도 자체 개발의 배경이 됐다.

지자체 소속 공무원이 자체적으로 정보 시스템 취약점 진단을 도구화하는 사례는 이례적이다. AI 보안 체계를 가동 중인 서울시 역시 자체 개발이 아닌 외부 전문 업체에 외주를 맡겨 사업을 진행하고 있다. 다른 지자체들 또한 구체적인 자체 개발 동향은 없는 것으로 파악된다. 한 보안업계 관계자는 “관련 기술을 개발하려는 움직임은 있지만 기관 내부에서 직접 개발해 실제 업무에 적용한 사례는 아직 많지 않은 것으로 안다”고 말했다.

다만 이 맞춤형 도구를 다른 지자체나 기업이 그대로 활용하기는 어렵다. 각 기관마다 구축된 네트워크와 업무 환경이 다르기 때문에 적용을 위해서는 별도의 조정이 필요하다.

한편 대전시는 기능 보완과 검증을 거쳐 올 하반기부터 시범 운영을 시작하고, AI를 악용한 공격에 대한 대응체계를 시 전체로 확대해 나가기 위해 소속 기관과 산하 기관에 단계적으로 적용 범위를 넓힐 계획이다.

글. 바이라인네트워크
<김원민 기자>wmkim627@byline.network