안랩, 'AI-Native 보안 플랫폼 기업'으로 전환 선언
AI는 이제 사이버 공격을 돕는 도구를 넘어 스스로 판단하고 행동하는 새로운 행위자로 등장하고 있다. 공격자는 AI를 활용해 취약점과 공격 경로를 빠르게 탐색하고, 여러 공격 방식을 조합하며 공격의 속도와 자동화 수준을 높이고 있다. 반면 기업이 처리해야 할 보안 이벤트와 경보는 계속 늘어나지만 이를 분석하고 대응할 인력과 시간에는 한계가 있다.
이러한 변화 속에서 안랩은 9월 16일 '안랩 AI 비전 선포' 기자간담회를 열어 통합 브랜드 ‘안랩 AI 플러스(AhnLab AI PLUS)’를 공개하고 AI-네이티브 보안 플랫폼 기업으로의 전환을 선언했다. 안랩이 제시한 AI 중심의 보안 운영은 기존과 무엇이 다른지 살펴보자.
개별 AI 기능을 넘어 ‘AI-네이티브 보안’으로
그동안 보안 분야에서는 기존 제품에 AI 기능을 추가해 탐지나 분석 업무를 지원하는 방식이 주로 활용돼 왔다. 안랩이 제시한 방향은 여기서 한 단계 더 나아간다.
안랩은 기존 제품과 서비스에 AI를 적용해 탐지·분석·판단·대응 역량을 강화하는 ‘AI 파워드 보안(AI-powered Security)’에서 제품과 서비스, 보안 운영 자체를 AI 중심으로 설계하는 ‘AI-네이티브 보안(AI-native Security)’으로 전환한다는 계획이다.
이를 위한 중심에는 통합 브랜드 ‘안랩 AI 플러스’가 있다. 안랩 AI 플러스는 단순한 제품명이 아니라 안랩의 AI-네이티브 보안 전략과 방향성을 대표하면서 기술·제품·서비스를 연결하는 플랫폼이자 아키텍처 개념이다.
안랩은 이를 기반으로 엔드포인트·네트워크·클라우드·운영기술(OT)·위협 인텔리전스·보안관제 등 여러 영역에 흩어진 데이터와 기능을 하나의 보안 맥락으로 연결할 계획이다.
예를 들어 각 보안 제품에서 발생한 경보와 이벤트를 각각 확인하는 데 그치지 않고, AI가 신호 간 연관성과 공격 흐름, 영향 범위를 분석해 여러 제품에서 발생한 정보를 하나의 보안 사건으로 재구성하는 방식이다. 보안 운영자는 이렇게 정리된 사건을 바탕으로 중요한 위험과 필요한 조사·대응 조치를 보다 빠르게 확인할 수 있다.
Endpoint와 SecOps, 두 플랫폼으로 재구성
안랩은 제품과 서비스, 보안 역량을 ‘AhnLab AI PLUS Endpoint’와 ‘AhnLab AI PLUS SecOps’라는 두 개의 성장 플랫폼으로 재구성한다.
AhnLab AI PLUS Endpoint는 EPP와 EDR을 SaaS 기반으로 통합 제공하는 보호 플랫폼이다. 기존 고객이 보호의 연속성을 유지하면서 SaaS 환경으로 전환할 수 있도록 지원하고, 향후 보호 범위를 PC에서 서버·가상환경·컨테이너·모바일까지 확대할 계획이다. 규제나 운영 환경에 따라 하이브리드 구성도 지원할 예정이다.
AhnLab AI PLUS SecOps는 XDR, MDR, AI SOC를 중심으로 다양한 보안 데이터와 운영 기능을 연결하는 AI 기반 보안 운영 플랫폼이다.
엔드포인트·네트워크·클라우드 등 안랩 제품뿐만 아니라 타사 솔루션에서 발생하는 보안 신호까지 연계해 공격의 맥락과 우선순위를 분석하고, 예방부터 탐지·조사·대응까지 이어지는 하나의 운영 흐름을 구성하는 것이 목표다.
향후에는 위협 노출 관리와 공격표면 관리까지 범위를 확대하고, AI가 대규모 보안 이벤트를 분류·조사해 대응 방안을 제시하는 기능도 단계적으로 강화할 예정이다.
여러 AI 에이전트가 보안 업무를 나눠 맡는다면
안랩이 AI-네이티브 보안의 핵심 기술로 제시한 또 하나의 개념은 ‘에이전틱 AI 보안(Agentic AI Security)’이다.
에이전틱 AI는 주어진 목표에 따라 필요한 정보를 확인하고 적절한 도구를 활용해 일련의 업무를 수행하는 AI를 의미한다. 안랩은 이를 보안 운영에 적용해 여러 AI 에이전트가 업무별로 역할을 나눠 위협 분석과 공격 흐름 추론, 위험도 판단, 조사·대응 방안 제시 등을 수행하도록 할 계획이다.
이를 통해 사전 예방부터 탐지·분석·조사·대응까지의 과정을 ‘AI-네이티브 보안 라이프사이클(AI-native Security Lifecycle)’로 연결한다.
안랩은 현재 2.5PB 이상의 보안 데이터와 13종의 보안 특화 AI 모델, AI 에이전트가 활용할 수 있는 60개의 보안 업무 도구를 기반으로 에이전틱 AI 보안을 구현하고 있다. 매월 1억 9천만 건 이상의 보안 객체와 500억 개 이상의 토큰을 처리하고 있으며, AI SOC 일부 업무에서는 처리 시간을 기존 5분에서 2분으로 약 60% 단축했다.
즉, AI가 단순히 수많은 경보를 요약하는 데 그치는 것이 아니라 여러 데이터를 연결해 중요한 위험을 찾고, 필요한 조사 방향과 대응 방안까지 제안하도록 보안 운영 방식 자체를 바꾸겠다는 구상이다.
AI가 자율적으로 움직여도 괜찮을까
AI가 보안 운영 과정에서 수행하는 역할이 커질수록 중요한 것은 ‘어디까지 AI에 맡길 것인가’다.
이에 안랩은 ‘통제된 자율성(Controlled Autonomy)’ 원칙을 제시했다. AI가 상황을 판단하고 필요한 업무를 수행할 수 있도록 자율성을 부여하되, 권한과 정책, 감사, 승인 체계를 통해 그 행동을 관리하는 방식이다.
AI의 판단과 행동, 데이터 접근 과정은 기록하고 점검하며, 주요 조치는 사용자의 승인을 거쳐 실행한다. AI를 활용해 보안 운영의 속도와 효율을 높이면서도 사람이 필요한 부분을 통제해 안전성과 신뢰성을 확보하겠다는 것이다.
AI 시대에는 보안 운영 방식도 달라진다
안랩은 이러한 AI-네이티브 전환과 함께 제품 제공 방식도 SaaS 중심으로 확대한다. 고객이 필요한 제품과 기능부터 적용하고 보안 환경과 운영 요구에 따라 기능과 보호 범위를 확장할 수 있도록 하는 방식이다.
또 향후 3년간 AI 분야에 총 1,000억 원을 투자해 AI 컴퓨팅과 데이터·플랫폼 기반을 강화하고, AI 기술과 전문 인재, 연구개발 역량을 확대할 계획이다. 이를 ‘AI-네이티브×플랫폼×SaaS×글로벌’이라는 성장 전략으로 연결해 제품과 서비스뿐만 아니라 보안 운영 전반의 AI 전환을 추진한다.
AI가 공격의 속도와 규모를 빠르게 변화시키면서 보안 운영에서도 수많은 신호를 사람이 하나씩 분석하는 기존 방식만으로는 점차 대응하기 어려워지고 있다. 안랩 AI 플러스가 지향하는 AI-네이티브 보안은 이러한 환경에서 흩어진 보안 데이터와 기능을 연결하고, AI가 분석과 조사, 대응 판단을 지원해 사람이 중요한 위험에 더욱 집중할 수 있도록 만드는 데 초점을 맞추고 있다. 이러한 AI-네이티브 보안 전략이 실제 보안 운영에서 어떻게 구현되는지도 현장에서 공개됐다.
실제 보안 현장에서는 AI가 어떻게 움직일까
한편, 안랩은 현장에서 AI 기술이 실제 보안 과정에서 어떻게 활용되는지를 보여주는 ‘AI 보안 체험존’도 마련했다. 체험존은 AI 기반 모의침투(Pentest)를 통해 취약점을 사전에 점검하는 ‘AI 예방’, 여러 경보를 맥락에 따라 연결해 공격 시나리오를 파악하고 조사·대응하는 ‘AI SOC’, AI 센서와 에이전트를 활용해 이상행위를 식별하는 ‘AI 탐지·대응’으로 구성됐다.
특히 영상과 실제 제품 화면을 통해 AI가 여러 곳에 흩어진 경보를 하나의 보안 사건으로 재구성하고, 위협의 우선순위를 판단해 조사와 대응 방안을 제안하는 과정을 선보였다. 현장에서는 관련 기능을 직접 실행하며 AI 기반 보안 기술이 실제 보안 운영 과정에서 어떻게 작동하는지도 확인할 수 있도록 했다.
강석균 안랩 대표는 ‘안랩 AI 플러스’를 AI가 사이버보안의 게임 룰과 보안산업의 경쟁 질서를 바꾸는 시점에서 맞이한 안랩의 ‘넥스트 챕터(Next Chapter)’라고 설명했다. 이어 책임 있는 혁신을 바탕으로 고객의 선제적 대응과 안전한 보안 운영을 지원하고, AI 시대의 보안 문제를 마주할 때 가장 먼저 떠올리는 AI-네이티브 보안 플랫폼 기업으로 성장하겠다는 방향을 밝혔다.
- AhnLab콘텐츠마케팅팀
