AI가 해킹도 방어도 빨라지게 만든다. 사이버보안 기업은 누가 돈을 벌까?
AI가 소프트웨어의 약점을 찾아내는 속도는 빨라지고 있다. 문제는 그 약점을 누가 먼저 찾아내느냐보다, 누가 진짜 위험을 가려내고 실제로 해결하느냐다.
20초 핵심
1.해커와 보안회사, 같은 AI를 쓴다면?
어느 회사의 프로그램에 작은 구멍이 있다고 생각해 보자. 해커는 그 구멍으로 들어가려 하고, 보안회사는 먼저 찾아 막으려 한다. 그동안에는 양쪽 모두 사람의 시간과 경험에 크게 의존했다.
AI가 이 구멍을 더 빠르게 찾아내면 어떻게 될까? 방어자에게는 강력한 도구지만, 공격자에게도 기회가 열린다. 승부는 발견 속도만으로 결정되지 않는다. 발견한 문제를 실제로 막는 속도가 중요하다.
2.SentinelOne의 발표가 흥미로운 이유
미국 상장 사이버보안 기업 SentinelOne(S)은 10월 29일 앤트로픽의 Claude Mythos 5.1을 자사 Wayfinder Frontier AI Services에 추가할 계획이라고 발표했다.
이 서비스의 구조는 간단하다. AI가 기업의 소프트웨어와 인프라에서 취약점을 찾는다. 보안 전문가가 실제 공격에 악용될 수 있는지를 검증한다. 그 결과를 바탕으로 먼저 고쳐야 할 문제를 제시한다.
SentinelOne은 10월 들어 AI를 활용한 취약점 발견과 사이버공격이 빠르게 늘었다고 평가했다. 회사가 말하는 변화의 핵심도 같은 지점에 있다. 취약점 목록을 길게 만드는 것보다, 정말 위험한 항목을 먼저 해결하게 돕는 것이 더 유용하다.
3.취약점이 수천 개라면, 무엇부터 고쳐야 할까?
한 기업에 취약점이 수천 개 발견됐다고 가정해 보자. 담당자가 모든 문제를 한꺼번에 고칠 수는 없다. 더구나 발견된 약점이 모두 같은 위험을 뜻하지도 않는다.
중요한 것은 실제로 공격자가 접근할 수 있는지, 악용하면 어떤 피해가 생기는지, 어떤 문제를 먼저 수정해야 하는지다. AI가 발견 속도를 높일수록 사람과 조직의 수정 역량이 병목이 될 수 있다.
그래서 보안회사의 역할도 바뀐다. 경고를 많이 보내는 회사보다, 고객이 제한된 시간 안에 중요한 위험을 줄이도록 돕는 회사가 선택받을 가능성이 있다.
4.CRWD, PANW, S의 진짜 경쟁력은 어디에 있을까?
AI 모델이 좋아지면 사이버보안 기업 모두가 더 강한 탐지 기술을 이용할 수 있다. 반대로 누구나 유사한 모델을 활용한다면, 탐지 기술만으로 차별화하기는 어려워질 수 있다.
평준화될 수 있는 영역
범용 AI 모델로 취약점을 찾고 분석하는 기능
차별화가 남을 수 있는 영역
고객 환경에 대한 이해, 실제 공격 데이터, 기존 보안 인프라와의 통합, 수정 과정까지 이어지는 실행력
이 관점에서 크라우드스트라이크(CRWD), 팔로알토네트웍스(PANW), SentinelOne(S)을 살펴볼 필요가 있다. 투자자가 던질 질문은 ‘누가 가장 뛰어난 AI 모델을 가졌나’가 아니다. ‘누가 고객의 복잡한 시스템 속에서 문제를 찾아 해결까지 연결하는가’에 가깝다.
여기에는 두 방향이 공존한다. AI가 보안 기능을 평준화하면 가격 경쟁이 심해질 수 있다. 반면 AI가 공격과 취약점 발견을 동시에 늘리면 기업의 보안 수요가 확대될 수도 있다.
5.AI 에이전트가 직접 일하기 시작하면
보안의 대상은 프로그램의 약점에 그치지 않는다. AI 에이전트가 회사의 파일을 읽고 도구를 실행하며 업무를 처리하면, 그 AI에게 어디까지 권한을 줄 것인지도 문제가 된다.
SentinelOne은 10월 21일 AI 에이전트를 발견하고, 허용된 행동을 통제하고, 이상 행동을 탐지해 대응하는 보안 제품도 발표했다. 기존 시스템을 보호하는 일에 더해 기업 안에서 일하는 AI 자체를 관리하는 시장이 열린다는 의미로 읽힌다.
실무에서는 접근 권한을 좁게 설정하고, 작업 기록을 남기고, 중요한 실행에는 승인을 요구하며, 비정상적인 행동을 감지하는 체계가 중요해진다.
AI 보안 시장의 장기 승자는 가장 많은 경고를 만드는 기업이 아니라, 고객의 위험을 실제로 줄이는 기업일 가능성이 있다.
SentinelOne의 발표는 AI 모델 경쟁에 대한 소식인 동시에, 보안 산업의 수익원이 어디로 옮겨갈 수 있는지를 보여주는 사례다. 탐지가 쉬워질수록 판단과 실행은 더 귀해진다.
투자자는 AI 기능 발표에만 반응하기보다 그 기능이 고객의 기존 업무에 얼마나 깊이 연결되는지 확인하는 편이 낫다. 보안 수요가 커져도 경쟁이 치열하면 기업별 수익성은 서로 달라질 수 있기 때문이다.
- 발견만으로 안전해지지는 않는다. 실제 공격 가능한 문제를 선별하고 수정해야 위험이 줄어든다.
- 보안 수요가 늘어날 가능성과 탐지 기능이 평준화될 가능성이 동시에 있다. 실제 차별화와 수익성을 구분해서 봐야 한다.
- 모델 활용은 서비스 개선의 한 요소다. 장기적인 경쟁 우위는 검증 품질과 고객 시스템에 연결되는 실행력이 좌우할 수 있다.
- 외부 공격을 막는 것에 더해, 내부에서 업무를 수행하는 AI의 권한과 행동까지 관리한다는 점이 핵심이다.
체크 포인트
인사이트 타임스 편집부
