IBM. (사진=로이터)
IBM은 30일 전 세계 602개 조직의 실제 침해사고를 분석한 ‘2026 데이터 유출 비용(Cost of a Data Breach)’ 보고서를 통해 이 같이 밝혔다.
보고서에 따르면 AI를 활용한 침해사고 비중은 전년 대비 56% 증가했다. AI 기반 공격의 평균 피해 비용은 600만 달러로, 전체 평균인 499만 달러보다 약 100만 달러 높았다. 주요 공격 유형은 딥페이크를 활용한 사칭과 AI 기반 악성코드 형태로, 사이버 공격의 경제적 구조를 빠르게 바꾸고 있다.
공격자들은 수천 달러 수준의 적은 비용으로 빠르고 저렴하게 공격을 감행하는 반면, 피해 기업이 이를 탐지하고 복구하는 비용은 수백만 달러 규모로 늘어났다. IBM은 이 같은 격차가 사이버 리스크의 경제성을 근본적으로 변화시키고 있다고 지적했다.
다만 보안 운영에 AI와 자동화를 적극 도입한 기업은 침해사고 비용을 평균 약 200만 달러 절감한 것으로 나타났다. 방어 체계 구축 여부에 따른 격차가 확인됐음에도 기업 4곳 중 1곳은 여전히 보안 운영에 해당 기술을 도입하지 않은 상태다.
포네몬연구소가 진행한 추가 조사에 따르면 기업들은 사고 후 수습보다 선제적 대응으로 방향을 틀고 있다. 고도화된 차세대 AI 공격 역량을 인지한 기업의 85%가 보안 투자 확대 계획을 밝혔다. 이는 실제 침해사고를 경험한 뒤 투자를 늘리겠다고 답한 비율(64%)을 상회한다.
하지만 실제 대응 현장에서는 공백이 드러났다. 응답 기업의 절반 이상이 위협 탐지 및 대응에 AI 에이전트를 활용하고 있으나, 취약점 관리에 적용 중인 기업은 18%에 그쳤다. 공격자가 취약점을 악용하는 속도는 빨라진 반면, 기업의 확인된 취약점 조치는 적시에 이뤄지지 못하고 있다. 이에 응답 기업의 75%는 보안 운영 전반에서 AI 에이전트 활용 전략을 재검토 중이다.
공격은 국가 핵심 인프라에 집중됐다. AI 기반 공격의 62%가 핵심 인프라 분야를 겨냥했으며, 금융 서비스(평균 피해액 630만 달러)와 에너지 산업(520만 달러)이 가장 많은 공격을 받았다. 필수 서비스와 공급망 전반으로 피해가 전이될 위험이 크다는 분석이다.
AI 생태계 내부와 암호화 관리의 취약성도 확인됐다. 기업의 20% 이상이 AI 모델 또는 애플리케이션 침해를 경험했으며, 주요 원인으로 API·플러그인 보안 취약점(27%)과 클라우드 설정 오류(27%)가 꼽혔다. 양자 컴퓨팅 시대 도래에도 저장·전송 데이터를 모두 암호화한 기업은 37%, 암호 자산 가시성을 확보한 기업은 34%에 불과했다.
랜섬웨어 비중은 전년도 34%에서 올해 39%로 늘었다. 공격자들은 AI 자동화를 통해 규모를 확대하는 한편, 기업 평판(41%), 직원 데이터(35%), 지식재산권(31%) 등을 담보로 압박 수단을 다양화하고 있다.
수자 비스웨산 IBM 시큐리티 소프트웨어 부문 부사장은 “AI는 공격을 더 빠르고 저렴하게 만드는 반면, 침해사고 대응 비용은 계속 증가하고 있다”며 “개발 프로세스에 복구·대응 역량을 내재화하고 실행 환경의 신원 보안을 강화해 공격자와 같은 속도로 위험을 해결해야 한다”고 강조했다.
