불공정한 알고리즘이 만들어내는 새로운 취약점

최근 연이어 발생한 대규모 해킹 사고로 인해 ‘보안’이 이제 전 산업에서 꼭 필요한 기반 인프라가 되고 있고 국민들의 일상생활에도 커다란 영향을 미치고 있습니다. 이에 <보안뉴스>는 중앙대학교 산업보안학과 김정덕 명예교수의 연재를 통해 일상과의 비유를 바탕으로 보안의 여러 이슈를 짚어보고, 여기서 한발 더 나아가 디지털 대전환 시대의 보안 패러다임과 지속가능한 보안을 위한 거버넌스와 리더십을 고민해보는 시간을 갖도록 하겠습니다. [편집자주]

[연재목차 Part 2. AI 시대 보안 패러다임]
1. AI 시대의 그림자, ‘딥페이크 사기’를 경계하라
2. AI 시대, 번아웃 관리
3. AI 편향과 공정성, 보안에서 무엇이 다른가
4. 설명가능 AI와 인간의 최종 판단
5. AI도 인간과 닮았다
6. AI, ‘안전’과 ‘보안’의 경계를 허물다
7. AI 도입의 딜레마_기회와 위험 사이
8. AI 위험에 대한 2개의 거버넌스
9. 살아있는 AI 보안 거버넌스 구축
10. AI 보안의 새로운 지평_AI-SPM
11. AI 시스템 새로운 위험분석_STPA
12. 에이전트 AI 보안_GPS 전략
13. 에이전트 AI 시대_인간 중심 통제 설계
14. AI와 인간의 동맹_협업모델
15. AI, 보안문화를 재정의하다

[보안뉴스= 김정덕 중앙대 산업보안학과 명예교수/인간중심보안포럼 의장] AI 편향과 공정성에 대한 논의는 주로 채용, 대출, 범죄 예측처럼 인간에 대한 차별과 불이익이라는 관점에서 다루어져 왔습니다. 특정 집단이 지속적으로 불리한 판정을 받거나 소수자가 체계적으로 배제되는 사례가 전형적입니다. 그러나 보안 영역에서의 AI 편향은 단순한 차별 문제를 넘어, “어느 자산이 제대로 보호되지 않고 공격의 사각지대로 남는가”라는 매우 실무적인 취약성의 문제로 직결됩니다.


[자료: AI Generated by Kim, Jungduk]

보안 AI 편향의 메커니즘과 위험
보안에서 쓰이는 AI 모델은 위협 탐지, 이상징후 모니터링, 접근통제 등 조직의 면역체계 역할을 담당합니다. 그런데 학습 데이터가 특정 네트워크 구간, 사용자 집단, 공격 패턴에 편중되어 있으면, 모델은 익숙한 위협에는 과민 반응하지만 낯선 위협에는 둔감해지는 경향을 보입니다. 결과적으로 감시와 보호의 불균형이 생겨 “누구를 더 철저히 지키고 누구를 방관하는가”라는 구조적 왜곡이 드러납니다.

예를 들어, 대규모 기업 환경에서 본사와 핵심 시스템 로그에 치중된 학습은 본사 구간의 이상 징후에는 민감하지만, 상대적으로 데이터가 적은 지사·협력사 구간의 위협에는 둔감해질 수 있습니다. 공격자는 이러한 편향을 역이용해 “덜 주목받는 구간”을 우회로로 삼고, 그 경로를 통해 점프 공격을 수행하기 쉽습니다. 보안 AI의 편향이 곧 공격자가 노릴 수 있는 구조적 취약점이 되는 셈입니다.

사용자 쪽에서도 비슷한 문제가 발생합니다. 과거 이상행위 탐지 모델이 특정 직무군이나 업무 패턴을 과도하게 위험으로 간주하도록 학습되면, 일부 직원은 반복적으로 오탐 경보의 대상이 됩니다. 이 경우 해당 직원은 “왜 나만 유난히 의심받는가”라는 피로감과 불신을 느끼게 되고, 보안 정책 전반에 대한 수용성이 떨어집니다. 반대로, 데이터가 부족한 집단은 위험 행동을 반복해도 탐지되지 않는 사각지대로 남습니다. 공정성의 훼손이 조직 내부 신뢰와 보안문화까지 약화시키는 연결고리가 될 수 있습니다.

오탐·미탐 패턴이 초래하는 보안 위험과 대응 전략
AI 편향이 보안에서 특히 까다로운 이유는, 그 결과가 단순히 ‘불공정’을 넘어 ‘오탐(False Positive)과 미탐(False Negative)의 패턴’으로 나타난다는 점에 있습니다. 오탐이 많아지면 운영자는 경보 피로에 빠지고, 결국 중요한 알람도 무시하게 됩니다. 미탐이 많아지면 공격이 장기간 잠복·진행되면서도 탐지되지 않는 ‘조용한 붕괴’가 일어납니다.

두 문제 모두 데이터 편중, 라벨링 오류, 모델 구조 선택 등에서 비롯된 편향과 밀접하게 연결되어 있습니다. 그렇다면 보안 영역에서는 AI 편향과 공정성 이슈를 다루기 위해 다음과 같은 노력이 있어야 할 것입니다.

첫째, ‘공정성’의 기준을 인사·윤리의 언어만이 아니라 ‘위험 기반 보안의 형평성’으로 재정의할 필요가 있습니다. 보호되어야 할 자산·사용자·업무 프로세스가 위험도에 비례해 균형 있게 감시·방어되고 있는지, 특정 구간이 과도하게 방치되어 있지 않은지 점검해야 합니다. 다시 말해 누구에게 얼마나 자주 경보가 울리는가가 아니라 실제 위험 분포와 자원 배분의 정렬 여부가 핵심 질문이 됩니다.

둘째, 학습 데이터와 탐지 결과에 대한 ‘편향 모니터링’을 보안 운영의 정규 프로세스로 편입해야 합니다. 어떤 조직·부서·사용자 군에서 오탐·미탐이 집중되는지, 특정 지역이나 업무 유형이 지속적으로 과소·과대 탐지되고 있는지를 주기적으로 분석해야 합니다. 필요하다면 의도적으로 소외된 구간의 데이터를 증강하거나, 샘플링 전략과 임계값을 조정하여 탐지 민감도를 보정할 수 있습니다.

셋째, 편향 완화는 기술적 해결에만 그치지 않고, 인간 전문성과 절차를 결합한 ‘인간-AI 협력 검증(Human-in-the-Loop)’ 구조로 설계되어야 합니다. 고위험 판정의 경우 AI 모델의 결과를 그대로 수용하지 않고, 인간 분석가가 맥락을 검토·보완하는 절차를 두는 것이 한 예입니다. 이때 분석가는 단순히 ‘맞다/틀리다’를 확인하는 수준을 넘어 어떤 유형의 사례에서 모델이 반복적으로 과잉·과소 반응하는지를 기록하고 피드백 루프를 만들어야 합니다. 그렇게 해야만 AI가 내리는 보안 판단에 체계적인 교정이 가능해집니다.

보안 조직의 신뢰도를 높이는 길

▲김정덕 중앙대 명예교수 [자료: 김정덕 교수]
마지막으로, 편향과 공정성 이슈는 보안 조직의 신뢰도와 깊게 연결되어 있습니다. 직원과 고객은 “AI가 나를 공평하게 대우하고 있는가, 특정 집단이 과도하게 의심받거나 방치되고 있지는 않은가”를 민감하게 지켜봅니다. 보안팀이 이러한 우려를 선제적으로 설명하고, 편향 점검·완화 절차를 투명하게 공개한다면, AI 기반 보안은 단순 기술 도입을 넘어 조직 전체의 신뢰와 책임 기반으로 자리 잡게 됩니다. AI 편향을 줄이는 노력은 결국, 더 안전하면서도 더 인간다운 보안 체계를 향한 투자라고 말할 수 있을 것입니다.

[글_ 김정덕 중앙대 산업보안학과 명예교수/인간중심보안포럼 의장]

필자 소개_ 중앙대학교 산업보안학과 명예교수, 인간중심보안포럼 의장, 한국정보보호학회 부회장, 금융 정보보호관리체계 인증위원, 전 JTC1 SC27 정보보안 국제표준화 전문위 의장 및 의원, 전 ISO 27014(정보보안 거버넌스) 에디터 등 역임

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