✅ 자율주행 기술 발전: AI는 자동차에 장착된 다양한 센서 데이터를 분석하고 차량 경로를 계획하고 움직임을 제어한다. 이렇게 함으로써 운전자의 개입 없이 차량이 스스로 운전하게 만들며, 운전자의 편의성을 높이고 교통 사고를 예방하는 효과를 얻고 있다.

✅ 커넥티드 차량 서비스의 확대: AI는 차량과 외부 환경을 연결해 다양한 커넥티드 카 서비스를 제공한다. 실시간 교통 정보, 네비게이션, 엔터테인먼트와 같은 기능은 물론이고 차량 진단이나 차량 간 교통 정보 교환 등 탑승자는 물론이고 운전자의 편의성을 높인다.

✅ 제조와 생산 공정의 혁신: AI는 자동차 제조와 생산 공정의 효율성을 높인다. 생산 라인을 자동화하고 생산성을 높이고 비용을 줄인다. 또한 AI 기반 품질 관리 시스템은 제품의 결함을 실시간으로 감지하고 예측해 불량품을 줄이고 제품의 품질을 향상시킨다.

✅ 차량 진단과 유지보수의 효율성 향상: AI는 차량 상태를 실시간으로 진단하고 예측해 유지 보수 시기를 최적화한다. 부품의 고장을 사전에 예측해 문제를 예방하고 차량 수명을 연장하고 안전성을 향상시킨다. 또한 운전자는 차량의 문제점을 사전에 감지해 예방 정비가 가능해진다.

✅ 사이버 보안 위협 증가: 자율주행이 늘어나면서 이를 해킹해서 차량 제어권을 탈취하거나 고의로 사고를 일으킬 가능성도 존재한다. 특히 커넥티드 차량의 경우에는 네트워크 공격을 통해 민감한 정보를 탈취하거나 시스템 오동작을 일으킬 가능성도 있기 때문이다.

✅ 개인 정보와 사생활 문제: 차량 내 센서나 카메라를 통해 개인 정보를 획득하거나 개인의 위치 정보나 방문 정보 등 민감한 정보를 탈취해 악용하는 상황이 벌어질 수 있다.

✅ 기술적인 문제: 물리적인 시스템과 비교해 AI 시스템은 복잡성으로 인해 오작동하더라도 원인을 쉽게 파악하기 힘들며 유지 보수도 그만큼 어려워지는 문제가 있다.

✅ 윤리적인 문제: 자율주행 차량의 사고 발생시 책임 소재가 불분명하고 AI 알고리즘의 편향성으로 인해 예상치 못한 사용자에 대한 차별 문제가 발생할 가능성도 있다.

물론 기술이 더욱 발전해 나감에 따라 문제점도 줄어들 가능성이 높아지긴 하겠지만, 아직은 시행착오를 거쳐 하나씩 해결해 나가야 하는 상황이므로 각별한 주의가 필요하다.

✅ 위험 탐지와 분석 강화: AI는 방대한 로그 데이터를 분석해 정상적인 패턴을 학습하고 비정상적인 행위를 실시간으로 감지할 수 있다. 또한 AI는 악성 코드 분석과 관련해서도 단순한 규칙 기반 분석이 아니라 변종 악성 코드까지 탐지할 수 있는 융통성을 발휘한다. 이렇듯 AI는 과거의 공격 패턴과 최신 보안 위협 정보를 분석해 공격 가능성을 예측하고 선제적으로 대응하는 기반을 제공한다.

✅ 보안 자동화와 대응 효율성 향상: AI는 탐지된 위협에 대해 자동으로 대응 조치를 취하며, 시스템 취약점을 분석해 필요한 조치를 취할 수 있다. 또한 보안 데이터를 분석해 최적의 보안 정책을 설정하고 변화하는 위협 환경에 맞춰 자동으로 정책을 업데이트할 수 있다.

✅ 사용자 인증과 접근 제어 강화: AI는 평상시 사용자 행동 패턴을 분석해 비정상적인 접근을 탐지하고 필요에 따라 추가적인 인증을 요구한다. 또한 사용자의 역할, 위치, 시간 등 다양한 컨텍스트 정보를 분석해 접근 권한을 동적으로 제어할 수 있다.

✅ 보안 위협 인텔리전스 강화: AI는 자연어 처리 기술을 활용해 다양한 보안 위협 정보를 분석하고 유용한 정보를 추출해 제공할 수 있다. 또한 여러 위협 정보를 통합적으로 분석해 조직 간에 공유할 수 있다.

이렇듯 AI를 활용하면 기존 보안 시스템에 비해 훨씬 더 정교하게 통제할 수 있으며, 주변 상황이 바뀌는 경우에도 사후 조치가 아니라 사전 대응이 가능해지므로 공격자의 침입 가능성을 줄일 수 있다.

💡 제로 트러스트 원칙의 도입 과정에서 시사점

✅ AI 기반 공격에 대한 대응: 공격자가 더욱 정교하고 지능적인 공격을 수행하도록 돕는 AI 기반 보안 공격에 맞서 제로 트러스트는 모든 접근을 의심하고 검증하는 원칙을 통해 AI 기반 공격에 효과적으로 대응할 수 있다.

✅ 데이터 중심 보안의 중요성 증대: 특히 제로 트러스트는 데이터 접근 권한을 최소화하고 암호화해서 데이터 보안을 강화하므로, 데이터가 없으면 사실상 무용지물이 되어버리는 AI의 취약점을 공략해서 지능화된 공격을 방어한다.

✅ 클라우드와 IoT 환경의 확산: AI는 클라우드와 IoT 환경에서 활발하게 적용되고 있으며, 이런 환경은 복잡하고 동적으로 변화하는 보안 위협에 노출되어 있다. 제로 트러스트는 네트워크 경계 없이 모든 접근을 검증하므로 이런 복잡한 상황에서 대응력을 높인다.

✅ AI 기반 보안 시스템과 통합: 제로 트러스트는 AI 기반의 이상 행위 탐지, 사용자 인증과 접근 제어 시스템과 통합되어 더욱 강력한 보안 체계를 구축할 수 있다.

✅ 데이터 중심의 보안 정책: 제로 트러스트는 데이터의 중요도에 따라 접근 권한을 차등화하고 데이터 암호화와 접근 제어 정책을 강화한다.

✅ 지속적인 모니터링과 분석: 제로 트러스트는 모든 접근을 지속적으로 모니터링하고 분석해 이상 행위를 탐지하고 대응한다. AI는 모니터링과 분석을 자동화하고 효율화 하는 과정에서 중요한 역할을 한다.

✅ 사용자 중심의 보안 환경 구축: 제로 트러스트는 사용자 편의성을 해치지 않으면서 보안을 강화한다. AI 기반 사용자 접근과 인증 시스템은 사용자 경험을 향상시키면서 보안을 강화하는 데 일조한다.