AI 시대, 자동화 도구가 늘어나도 보안약점 진단원의 역할은 더 중요해지고 있습니다. 2025년을 기준으로 소프트웨어 개발 환경은 과거보다 훨씬 복잡해졌고, 그만큼 보안약점도 더욱 다양하고 정교해졌습니다. 단순히 웹페이지의 취약점을 찾던 시대에서 벗어나 AI·API·클라우드·IoT·모빌리티까지, 진단해야 할 범위는 폭발적으로 확장되고 있습니다. 오늘은 최신 트렌드 관점에서 2025년 SW 보안약점 변화를 정리하고, 이런 변화 속에서 보안약점 진단원이 어떤 역할을 하게 되는지 정리하려합니다.

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AI 서비스 확산에 따른 보안 위험 증가

2024~2025년 사이 기업과 다향한 서비스들이 AI 기능을 적극 도입하면서 기존 보안 체계만으로는 대응하기 어려운 새로운 취약점이 등장하고 있습니다. 특히 AI 모델이 서비스의 핵심 로직으로 활용되면서 AI 특유의 보안 위험이 함께 확대되고 있습니다.

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프롬프트 인젝션(PI) 공격 증가: 사용자가 입력하는 문장을 악의적으로 구성해 AI 모델이 의도하지 않은 지시를 실행하도록 유도하는 공격으로 내부 정보 노출을 유도하거나 정책을 무시하게 만드는 방식으로 실제 서비스에 직접적인 영향을 줄 수 있습니다.

모델 탈취 및 데이터 유출 위험 확대: 공격자가 반복적인 질의나 특정 공격 기법을 활용해 AI 모델의 내부 구조, 파라미터, 출력 패턴을 추출해 복제하는 위험이 커지고 있습니다. 또한 모델 학습에 사용된 데이터가 출력값을 통해 간접적으로 노출되는 문제도 함께 증가하고 있습니다.

모델 의존 로직 우회 가능성 증가: 최근 서비스들은 AI 모델을 이용해 인증, 분류, 필터링 등을 처리하는 경우가 많습니다. 공격자가 입력을 교묘하게 변형하면 AI 판단을 속여 서비스의 핵심 로직을 우회하거나 통제되지 않은 동작을 유발할 수 있습니다.

AI 출력 조작 문제:AI 모델은 입력값에 매우 민감하기 때문에, 입력값을 의도적으로 조작하면 모델이 원래 의도와 다른 답을 내도록 만들 수 있습니다. 이런 방식으로 모델의 판단이 왜곡되면 서비스 기능이 잘못 동작하거나 중요한 검증 절차가 무너질 수 있습니다.

결국 AI를 도입하는 서비스가 늘어날수록 AI 특성이 반영된 보안 위험 역시 함께 높아지고 있으며, 이에 대한 체계적인 대응이 필수 요소가 되고 있습니다.

AI 서비스 확산과 API 보안 위험

AI 기능이 서비스에 적용되면서 서비스 내부 구조는 점점 API 중심으로 전환되고 있습니다. 특히 AI 모델 호출을 위해 외부·내부 API가 대량으로 생성되면서 이전보다 훨씬 더 많은 API가 공격 대상이 되고 있으며, 공격 가능성 또한 크게 증가하고 있습니다. 단일 웹 서비스가 아니라 다수의 API가 상호작용하는 구조가 되면서 이전보다 복잡한 취약점이 등장하고 있습니다.

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업무 로직 기반 공격 확대: API 간 연결 구조가 복잡해지면서 단일 취약점이 아닌 여러 취약점을 조합한 로직 공격이 늘어나고 있습니다. AI가 처리한 데이터를 다른 API가 이어서 처리하는 구조에서, 일부 요청을 조작하면 서비스가 제대로 동작하지 않을 수 있습니다.

GraphQL·gRPC 등 신기술 API 취약점 증가: AI 모델과의 통신 효율성 때문에 GraphQL, gRPC 같은 프로토콜이 많이 사용되고 있습니다. 그러나 이를 제대로 이해하지 못한 상태로 적용하면서 불필요한 데이터까지 전달되는 오버-페칭, 데이터 구조가 외부에 노출되는 스키마 노출, 메시지 조작 등 예상치 못한 보안 문제가 발생할 수 있습니다.

API 키·토큰 관리 미흡:AI 서비스 연결을 위한 API 키가 개발 환경에 그대로 노출되거나, 로그에 기록되는 사례가 증가하고 있다. 이는 외부 공격자에게는 곧바로 ‘서비스 제어 권한’을 넘겨주는 것이나 다름없다.

AI 기반 서비스가 늘어나면서 API에 대한 의존도가 급격히 높아졌습니다. 그 결과 API 보안의 중요성은 더욱 커지고 있습니다.

클라우드·컨테이너 환경에서의 AI 보안 위험

AI 모델은 높은 연산 자원을 필요로 하기 때문에, 기업들은 자연스럽게 클라우드·컨테이너 환경으로 이전하고 있습니다. 그러나 이 과정에서 기존 온프레미스 환경에서는 크게 문제가 되지 않았던 클라우드 구성 오류(Security Misconfiguration)가 주요 취약점으로 떠오르고 있습니다.

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과도한 IAM 권한 설정: AI 연산을 위해 여러 서비스 계정과 역할이 만들어지면서, 필요 이상의 권한이 부여되는 경우가 많습니다. 이 권한이 외부로 노출되면, AI 모델뿐만 아니라 전체 인프라가 위험에 노출될 수 있습니다.

컨테이너 이미지 취약점: AI 모델 실행 환경은 주로 컨테이너 기반으로 배포됩니다. 하지만 컨테이너 안에 취약한 패키지가 포함되어 있거나, 불필요한 툴이 남아 있거나, 권한 설정이 잘못된 경우 공격자가 쉽게 시스템에 접근할 수 있습니다.

네트워크 보안 설정 오류: AI 모델 서버를 외부에서 호출할 수 있도록 포트가 열려 있거나, 테스트 서버가 실서비스와 동일한 네트워크에 위치하거나, 테스트 서버의 민감 설정이 실서비스와 동일한 경우, 공격자가 외부 접근 경로를 통해 실서비스 서버에 직접 접근하거나, 민감 데이터 및 권한을 탈취할 위험이 있습니다.

서버리스 기반 AI 호출의 위험: 서버리스 환경에서 AI 모델을 호출할 때 입력 검증이 제대로 이루어지지 않으면 악의적인 요청이 내부 시스템에 전달될 수 있습니다. 이로 인해 모델뿐 아니라 연결된 서비스 전체가 위험에 노출될 수 있습니다.

AI 도입 과정에서 클라우드 활용이 늘어나면서 보안 점검 범위가 광범위해졌고, 기존보다 체계적이고 꼼꼼한 관리가 필수적입니다.

AI 디바이스·제품 보안 위험 확대

AI 기술이 단순한 웹 서비스뿐 아니라 차량, 스마트 디바이스, 웨어러블 등 다양한 제품에 탑재되면서, 보안 위험 범위가 급격히 확대되고 있습니다. AI 기반 제품들은 네트워크, 센서, 디바이스 OS 등 여러 요소가 서로 연결되어 있어, 취약점이 발생하면 영향 범위가 매우 넓어집니다.

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차량 및 모빌리티 API 취약점: 전기차와 자율주행차를 포함한 현대 차량에서는 AI 기능이 차량 제어에서 핵심 역할을 수행하면서, 차량 제어 API의 보안성이 그 어느 때보다 중요해지고 있습니다. 인증이 제대로 이루어지지 않거나 명령을 조작할 수 있는 취약점은 단순 정보 유출을 넘어, 안전과 직결되는 심각한 문제를 초래할 수 있습니다.

IoT 기기의 하드코딩 키·설정값 노출: AI 스피커, 스마트 카메라 등 IoT 기기 내부에는 하드코딩된 인증 키나 설정 값이 포함되어 있는 경우가 많습니다. 공격자가 이러한 키와 설정 값을 탈취하면, 해당 기기의 모든 기능을 원격으로 제어할 수 있으며, 다른 연결된 서비스에도 영향을 줄 수 있습니다.

펌웨어·센서 조작 가능성: AI 기반 자동 판단 기능이 오류를 일으키도록 센서를 조작하거나, 펌웨어를 변조하여 기기 동작을 왜곡시키는 공격 사례가 증가하고 있습니다.

BLE·Wi-Fi 통신 보안 미비: 대부분의 AI 디바이스가 무선 통신을 사용하지만, 암호화 미흡이나 인증 부재 등의 문제로 통신 중간에서 데이터 탈취나 제어 명령 삽입이 가능해지고 있습니다.

AI 기술이 디바이스 중심으로 확산되면서, 취약점이 나타날 수 있는 영역이 다양해지고 있습니다. 각 구성 요소 간 상호작용까지 고려한 종합적이고 체계적인 보안 점검이 필수적으로 필요합니다.

AI가 소프트웨어 전반에 빠르게 도입되면서 서비스 구조와 보안약점 양상도 복잡하고 다층적으로 확장되고 있습니다. 이러한 시대에 AI 모델 호출 로직부터 API 연동, 클라우드 구성, IoT 디바이스 펌웨어까지 소프트웨어의 전체 흐름 속에서 보안 결함을 선제적으로 찾아내는 핵심 방어선입니다. AI 시대의 보안은 자동화 도구만으로 완벽히 해결되지 않습니다. 코드의 의도와 동작을 동시에 이해하는 진단원의 분석력이, 새로운 보안 환경에서도 가장 확실한 보호막이 됩니다.