섀도 IT와 인공지능의 만남: 새로운 보안 위협의 등장
최근 개발자들이 새로운 애플리케이션과 서비스를 만드는 방식에 생성형 인공지능(GenAI, Generative AI)이 혁명을 일으키고 있다고 해요. 효율성을 높여주고, 애플리케이션을 쉽게 만들고, 미리 만들어진 모델을 조정하고, 기록적인 시간 안에 기능을 만들 수 있는 도구를 개발자에게 제공하죠. 하지만 이는 IT 부서의 지원 없이 애플리케이션이 개발될 수 있고, 기존의 보안 및 거버넌스 프레임워크를 우회할 수 있다는 의미이기도 합니다. 즉, 섀도 IT와의 싸움이 더욱 어려워지는 것이죠.
생성형 인공지능은 애플리케이션이 구축되고 활용되는 방식을 혁신하여 시장 출시 시간과 잠재적 수익성을 가속화합니다. 하지만 조직은 종종 기존 IT 감독을 우회하는 프로그램으로 인해 공격 표면이 증가하는 문제에 직면하게 됩니다. 이러한 새로운 시대에 섀도 IT는 단순한 골칫거리가 아니라 잠재적인 보안 위기가 될 수 있습니다.
섀도 IT, 인공지능 기반 사이버 공격과 만나다
최근 Kong 보고서에 따르면, 리더의 83%가 인공지능 투자가 새로운 제품과 서비스를 촉진하고 있다고 답했습니다. 워크플로우를 자동화하거나 챗봇을 만들어야 할 때, 몇 번의 키 입력만으로 가능해졌기 때문이죠. 애플리케이션 구축 장벽이 거의 사라지면서 무시할 수 없는 혁신의 물결이 일고 있습니다.
하지만 여기에는 어두운 면도 존재합니다. 이러한 새로운 도구 중 일부는 섀도 API(Shadow API)에 의존합니다. 섀도 API란 추적되지 않고 관리되지 않는 게이트웨이로, 통제되지 않는 영역에서 작동하는 API를 의미합니다. 사이버 범죄자들은 이러한 사각지대를 기꺼이 악용하여 혁신을 보안 악몽으로 바꿀 수 있습니다.
인공지능이 발전함에 따라 공격자들이 이를 악용하는 도구도 진화합니다. 생성형 인공지능의 부상은 악의적인 행위자들이 공격을 자동화하고, 숨겨진 API를 찾아내고, 표적화된 침해를 시작하는 것을 더욱 쉽게 만들었습니다. 개발자들이 생성형 인공지능으로 구축하는 동안 해커들은 동일한 기술을 사용하여 공격 규모를 확장합니다.
Kong의 연구는 암울한 현실을 보여줍니다. IT 리더의 74%가 인공지능 기반 공격에 대해 깊이 우려하고 있습니다. 하지만 인공지능을 오용하는 것은 악의적인 행위자뿐만이 아닙니다. 선의의 사용조차도 데이터 노출로 이어질 수 있습니다. 예를 들어, 삼성 직원이 민감한 소스 코드를 챗GPT에 입력했을 때, 해당 코드가 공개적으로 접근 가능하게 되어 보안 및 규정 준수 악몽이 발생했습니다.
섀도 IT와 API의 문제점
섀도 IT를 관리하는 것은 항상 까다로웠지만, 생성형 인공지능의 부상은 이를 한 단계 더 끌어올립니다. 직원과 팀이 그 어느 때보다 빠르게 애플리케이션을 만들면서 무엇이 구축되고 있는지, 그리고 그것이 시스템에 어떻게 연결되는지 추적하는 것은 불가능한 작업처럼 느껴질 수 있습니다. 특히 섀도 API는 주요 사각지대입니다. 섀도 API는 적절한 보안 조치 없이 시작되는 경우가 많아 악용에 취약합니다.
규정 준수 위험도 심각합니다. 규제 프레임워크와 연방법은 엄격한 데이터 보호와 투명성을 요구합니다. 섀도 API는 레이더망에 걸리지 않고 민감한 데이터를 노출시킬 수 있으며, 조직은 이를 인지조차 못 할 수 있습니다. 이는 기업을 침해 위험에 빠뜨릴 뿐만 아니라 규정 미준수로 인한 막대한 벌금으로 이어질 수도 있습니다.
수백만 개의 API가 존재하며, 이는 사이버 범죄자들에게 매력적인 표적이 됩니다. 설문 조사에 참여한 조직의 절반 이상이 작년에 API 보안 사고를 경험했으며, 20%는 50만 달러가 넘는 복구 비용을 지출했습니다. 실제로 Gartner는 API 침해가 일반적인 사이버 공격보다 10배 더 많은 데이터를 유출한다고 추정합니다.
앞서 나가기 위해 노력하는 조직에게 가시성은 매우 중요합니다. 섀도 IT를 발견하고 관리하는 도구가 없으면 기업은 규정 준수 요구 사항에서 벗어나 공격에 취약해질 위험이 있습니다.
혼란을 잠재우기: 인프라가 중요한 이유
그렇다면 혁신을 억누르지 않으면서 생성형 인공지능, API, 섀도 IT의 완벽한 폭풍을 어떻게 관리할 수 있을까요? 모든 것은 견고한 인프라에서 시작됩니다. 조직은 공식 프로젝트의 일부이든 팀이 자체적으로 개발한 것이든 모든 API를 밝혀주는 도구가 필요합니다.
AI 게이트웨이(AI Gateway)와 같은 솔루션이 바로 이러한 역할을 수행합니다. AI 게이트웨이는 API 생태계를 위한 관제탑이라고 생각하면 됩니다. AI 게이트웨이는 모든 API를 모니터링하고 관리할 뿐만 아니라 인공지능 기반 도구에서 생성되는 트래픽을 감시하는 중앙 집중식 허브입니다. AI 스마트 기능이 내장된 이러한 플랫폼은 의심스러운 활동을 감지하고, 숨겨진 API를 찾아내고, 위협을 즉시 차단할 수 있습니다.
더욱 좋은 점은 AI 게이트웨이가 불필요한 위험을 초래하지 않고도 기업이 규모를 확장하는 데 도움이 된다는 것입니다. AI 기반 앱을 안전하게 통합하는 것을 쉽게 만들어 혁신이 보안을 희생시키지 않도록 보장합니다.
위험을 기회로 바꾸기
생성형 인공지능은 사라지지 않을 것입니다. 이미 우리가 일하고, 창조하고, 협업하는 방식을 재편하고 있습니다. 하지만 그 잠재력을 활용하려면 기업은 정면으로 문제에 대처해야 합니다. 올바른 균형을 맞추는 방법은 다음과 같습니다.
- 섀도 API 식별: 고급 검색 도구를 사용하여 숨겨진 API를 식별하고 생태계에 미치는 영향을 파악합니다.
- 더 스마트한 정책 구축: 인공지능 감사 및 직원이 인공지능을 책임감 있게 사용하도록 교육하는 것과 같은 인공지능 관련 특정 보안 조치를 개발합니다.
- 복원력에 투자: API 확산을 관리하고 보안을 강화하기 위해 AI 게이트웨이와 같은 인프라 솔루션을 채택합니다.
보고서에서 지적했듯이 IT 리더의 84%는 인공지능과 LLM(Large Language Model)이 향후 몇 년 안에 API 보안을 더욱 복잡하게 만들 것이라고 믿고 있습니다. 이러한 문제에 미리 대처하는 것이 경쟁력을 유지하고 안전을 유지하는 데 매우 중요합니다.
결론
생성형 인공지능은 판도를 바꾸는 요소이지만 섀도 IT의 규칙도 다시 쓰고 있습니다. 새로운 앱이나 API가 나올 때마다 새로운 잠재적 취약점이 생깁니다. 좋은 소식은 혁신적인 인공지능 도구와 강력한 거버넌스 전략을 결합함으로써 기업이 이러한 위험을 기회로 바꿀 수 있다는 것입니다.
핵심은 올바른 균형을 찾는 것입니다. 생성형 인공지능이 가능하게 하는 창의성을 수용하되, 모든 것을 통제하는 데 필요한 보안과 확장성을 잊지 마세요. 결국 혁신은 기반 위에 구축된 토대만큼 강력합니다.