생성형 AI가 등장한 이후 보안업계의 고민은 커졌다. AI가 피싱 메일을 더 그럴듯하게 만들고, 악성코드 작성이나 취약점 탐색에 악용될 수 있다는 우려가 커졌기 때문이다. AI가 공격자의 손에 들어가면 사이버 공격의 속도와 규모가 이전보다 훨씬 커질 수 있다.

하지만 AI의 역할이 공격에만 머무르는 것은 아니다. 최근에는 AI를 활용해 취약점을 더 빨리 찾고, 보안 위험을 줄이며, 소프트웨어를 더 안전하게 만들려는 시도가 이어지고 있다. 오픈AI가 공개한 사이버 방어 프로그램 ‘데이브레이크(Daybreak)’가 대표적인 사례다.

데이브레이크는 ‘아침의 첫 햇살’을 의미한다. 사이버 보안의 관점에서는 ‘위험을 남들보다 먼저 포착한다’는 의미가 담겨 있다. 보안 사고가 발생한 뒤 대응하는 데 그치지 않고, 소프트웨어를 만들고 운영하는 과정에서 위험을 더 빨리 찾아내겠다는 취지다.

데이브레이크는 무엇을 하는가

데이브레이크는 오픈AI의 대규모 언어 모델, 코딩 에이전트인 코덱스(Codex), 보안 파트너 생태계를 결합한 사이버 방어 프로그램으로 소개됐다. 단순히 취약점을 찾아내는 도구라기보다는, 소프트웨어 개발과 운영 전반에서 보안을 강화하는 데 초점을 맞춘다.

예를 들어 AI는 코드에서 위험한 부분을 찾아내고, 취약점이 실제로 악용될 가능성이 있는지 검토해 수정 방향을 제안할 수 있다. 또 패치의 정상 작동을 검증하거나, 보안팀이 탐지와 대응에 필요한 정보를 더 빠르게 정리하도록 도울 수 있다.

기존 보안 체계에서는 사람이 수많은 로그와 알림을 확인하고, 어떤 문제가 더 중요한지 판단해야 했다. 데이브레이크가 지향하는 방향은 이 부담을 줄이고, 보안팀이 더 중요한 판단에 집중할 수 있도록 AI가 반복적인 분석과 정리를 지원하는 것이다. 즉, AI가 보안 담당자를 대체한다기보다 보안팀의 ‘조력자’가 되는 셈이다.


데이브레이크가 주목받는 이유

데이브레이크가 주목받는 이유는 AI 보안 경쟁이 본격화되고 있기 때문이다. 앞서 앤트로픽은 사이버 보안 중심 AI 시스템인 미토스를 기반으로 한 프로젝트를 공개하며, AI가 소프트웨어 취약점을 대규모로 식별할 수 있다는 가능성을 보여줬다.

이런 흐름 속에서 오픈AI가 데이브레이크를 선보였다. 일부 IT 매체에서 데이브레이크를 ‘미토스 대항마’로 소개하는 이유도 여기에 있다. 두 프로그램 모두 AI를 활용해 취약점을 더 빠르게 찾고, 보안 위험을 줄이는 것이 목적이다.

다만 사이버 보안 AI는 강력할수록 양면성을 갖는다. 방어자가 사용하면 취약점을 신속하게 찾아 고칠 수 있지만, 공격자가 악용하면 공격 대상의 약점을 더 쉽고 빠르게 발견할 수도 있다. 그래서 오픈AI는 데이브레이크를 정부기관, 공공기관, 보안 조직, 주요 기업 등 ‘신뢰할 수 있는 방어자’에게 단계적으로 제공하겠다는 방침이다.


한국에서도 시작되는 AI 보안 협력

이번 이슈가 국내에서도 의미 있는 이유는 오픈AI가 데이브레이크를 기반으로 한국과의 사이버보안 협력을 확대하겠다고 밝혔기 때문이다. 오픈AI는 한국 정부와 공공기관, 사이버보안 관련 기관에 데이브레이크의 주요 기능과 활용 방안을 소개하고, 검증된 기관들이 이 기술을 방어 목적으로 활용할 수 있도록 지원하겠다고 설명했다. 이후에는 주요 기업과 핵심 산업 분야로도 적용 범위를 넓혀가겠다는 구상이다.

이는 AI가 생산성 도구를 넘어 국가와 기업의 보안 인프라에도 영향을 미치는 기술로 확장되고 있음을 보여준다.


AI 보안의 핵심은 ‘더 빨리 발견하고 더 안전하게 설계하는 것’

지금까지 많은 조직은 보안 사고가 발생한 뒤 원인을 분석하고, 취약점을 패치하는 방식으로 대응해 왔다. 하지만 공격 속도가 빨라지고 클라우드, 오픈소스, API, AI 에이전트 등 디지털 환경이 복잡해지면서, 사고 이후에만 움직이는 방식에는 한계가 있다.

이때 AI는 사람이 놓치기 쉬운 위험 신호를 찾고, 어떤 취약점부터 먼저 고쳐야 할지 판단하는 데 도움을 줄 수 있다. 데이브레이크가 강조하는 것도 바로 이 지점이다. 보안을 마지막 점검 단계가 아니라, 소프트웨어 설계와 운영 전반에 자연스럽게 녹여야 한다는 것이다.

물론 AI가 모든 문제를 해결하는 것은 아니다. AI가 찾아낸 위험이 실제로 중요한지 검증하고, 어떤 방식으로 대응할지 결정하는 일은 여전히 사람과 조직의 몫이다. 결국 AI 보안의 핵심은 AI에게 맡기는 것이 아니라, AI를 활용해 더 빠르고 정확하게 판단하는 데 있다.

데이브레이크와 미토스의 등장은 사이버 보안이 ‘사후 대응’에서 ‘사전 예방’으로 이동하고 있음을 보여준다. AI가 공격자의 속도를 높일 수 있다면, 방어자 역시 AI를 활용해 공격자보다 앞서 움직여야 한다. AI가 보안팀의 새로운 동료가 되는 시대, 이제 우리가 읽어야 할 흐름은 바로 여기에 있다.

[출처 : 안랩(www.ahnlab.com)]