전지전능한 인공지능 불가능, 분야별 특기 가진 인공지능 필요
인간의 뇌와 비교하는 건 오해의 소지 높아

[보안뉴스 문가용] 요즘은 AI, 인공지능이라는 말의 오용 및 남용시대인 듯 하다. 어떤 문제를 해결하는 데에 있어 좋은 결과를 내는 시스템이 등장하기만 하면 인공지능을 꼭 언급한다. 경우에 따라서는 인공지능의 장점이 발휘되었기 때문에 문제 해결이 가능했었을 수도 있다. 하지만 그래봐야 아직까지는 그 일부에 불과하지, 우리가 머릿속으로 그리고 상상하는 생각하는 개체를 우리 손으로 만들 수 있기까지는 아직 먼 것으로 보인다.

기계가 학습을 하도록 하는 알고리즘은 현재 우리가 가지고 있는 해결방법만으로 어쩌지 못하는 문제들을 해결하는 데에 도움을 줄 가능성이 높다. 실제 기존의 보안 원리로는 해결을 못했던 걸 기계 학습 알고리즘을 가지고 해결할 가능성은 99.97%에 달한다고 본다. 게다가 요즘의 기계 학습 알고리즘에는 통계공학적인 지능까지 포함되어 있어 기계 학습 알고리즘 단독이 아니라 다른 기술과 같이 사용했을 경우 강력함을 보여주기도 한다.

또, 지금이 어떤 시대인가? 인터넷에 점점 더 많은 기기들이 연결되고 있다. 이런 기기들이 생성하는 정보, 위협, 취약점 등을 모두 다루는 건 그 누구에게도 가능한 일이 아니다. 그래서 더더욱 사람처럼 스스로 배우고 발전할 수 있는 알고리즘이 필요한 것이다. 인공지능은 아직 우리 손에 없을지 몰라도 언젠가는 꼭 필요하게 될 솔루션이며 기술이다.

상상해보라. 스스로 학습하는 알고리즘에 여태까지 우리가 발견한 멀웨어 샘플과 취약점에 대한 정보를 주입시키는 걸. 이렇게만 했을 뿐인데도, 그 알고리즘이 정확하다면, 잘 알지 못하는 현재 혹은 미래의 취약점과 위협도 얼마든지 찾아낼 수 있다. 패턴과 사실을 관찰함으로써 보안에 중점을 둔 기계 학습 알고리즘은 보다 정확한 통계자료를 바탕으로 취약점 및 멀웨어 감지에 더 높은 확률을 나타낼 수 있다는 것이다.

물론 그렇다고 해서 우리가 할리우드 영화에 등장하는 로봇 스타일의 AI를 만들 수 있는 건 아니다. 그러나 기존에 우리가 가졌던 방법들을 대체할 무언가 정도로는 충분히 사용이 가능한 수준에 이르렀다. 중요한 건 전지전능한 인공지능을 가진 알고리즘이나 기계를 운영해 모든 문제를 해결할 수는 없다는 걸 인지하고 이 분야를 발전시켜야 한다는 것이다. 여러 장치 중 하나일 때 지금 우리가 가진 인공지능은 빛을 발할 수 있다.

전문가들이 여기 저기 기고문을 통해 항상 이야기하듯 ‘단 하나의 만병통치약’이란 건 실제 존재한다고 해도 여러 가지의 성분의 합성물일 가능성이 높다. 이는 보안업계도 마찬가지다. 여러 가지 솔루션들을 통합해 놓은 시스템이 바로 그런 ‘만병통치약’이 될 가능성이 높다는 것이다. 그렇기 때문에 아직은 인공지능이라고 해도 위협 감지면 감지, 자동 감시면 자동 감시 등 특정 분야로 그 기능을 국한시키는 게 좋은 결과를 낳을 수 있다.

학습하는 알고리즘에 대해 이야기할 때 뇌에 대입해서 이야기하는 건 괜찮은 방법이다. 그러나 완벽한 방법은 아니다. ‘뇌’에 대해 이야기하는 순간 기대치를 증폭시킬 수 있기 때문이다. 인간의 뇌는 한 데 뭉쳐있는 정보를 다룰 능력을 가지고 있다. 예를 들어 그림 속에서 개체를 찾아낸다거나 사람이 많은 곳에서 친구를 발견한다거나 하는 것을 말한다. 기계 학습 알고리즘도 이런 기능을 수행하는 게 가능하긴 하나 인간의 뇌처럼 추론을 할 수 있지는 않다. 하지만 이전의 지식과 정보, 답들을 가지고 통계적으로 가장 가능성이 높은 답을 끌어내는 데에는 탁월하기 때문에 “빨간색 풍선을 보면 어떤 기분이 드는가?”와 같은 질문에 답을 할 수 없지만, “풍선이 전부 몇 개인가?”나 “풍선을 가지고 있는 사람이 전부 몇 명인가?”와 같은 답은 금방 찾아낼 수 있다.

즉 아직 인공지능은커녕 기계 학습이라는 알고리즘도 미완성 단계라는 뜻이 된다. 무슨 소리냐 하면, 우리가 얼른 발전시켜야 할 분야라는 것이다. 특히나 사물인터넷 기기들이 대거 몰려올 것이 거의 확실한 지금 시점에서 이는 선택사항이 아니라 필수사항이다. 고기를 해동시키는 게 아니라 태워버리는 전자레인지, 이상한 음식만 자꾸 주문하는 냉장고를 집안에 들이기 싫다면 말이다. 이런 기기들을 어느 정도 수준에서 알아서 감독해주는 시스템이 있다면 얼마나 간편할까. 그리고, 얼마나 안전할까.

현재 보안업계가 가지고 있는 기계 학습 알고리즘으로는 아직 이런 걸 상상할 수밖에 없다. 비록 터미네이터처럼 과거의 나를 지키기 위한 기계를 파견하는 기술이 개발되는 게 아주 먼 미래의 일 혹은 불가능한 일일지 몰라도, 저 멀리서 먼지 뿌옇게 일으키며 달려오고 있는 사물인터넷 군대로부터 주인을 지킬 수 있는 기술은 바로 가까이에 있다. 좀 더 다듬어야 할 뿐이다.
글 : 리비우 아르센(Liviu Arsene)
@DARKReading

[국제부 문가용 기자(globoan@boannews.com)]

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