Mythos 이후 시대: AI 기반 방어가 더 이상 선택 사항이 아닌 이유

업계 동향 | 2026년 5월 07일

AI가 최정예 인간 연구자보다 더 빠르고 저렴하게, 더 큰 규모로 심각한 소프트웨어 취약점을 찾아낼 수 있게 되면서 모든 CISO는 다음과 같은 시급한 질문에 직면합니다. 오픈 소스 취약점을 패치하기까지 얼마나 시간이 남아 있으며, 추적 중인 취약점은 몇 개입니까? 한 자릿수, 수십 개, 아니면 수천 개입니까? 현재 위협이 등장하는 속도와 규모에 대응할 수 있도록 방어 태세가 갖춰져 있습니까?

이제 AI 모델은 코드를 작성하는 데 그치지 않고, 코드를 읽고 그 의도를 이해하며 어디에서 문제가 발생하는지 정확히 찾아낼 수 있습니다. 소프트웨어 취약점을 발견하고 악용하는 능력에서 AI는 극소수의 최고 수준 전문가를 제외한 모든 인간을 능가합니다.

이 이니셔티브의 핵심인 최첨단 모델 Claude Mythos Preview는 이미 주요 운영 체제와 웹 브라우저에서 발견된 취약점을 포함해 심각도가 높은 취약점 수천 개를 찾아냈습니다. 이 중 일부는 수십 년간의 사람에 의한 검토와 수백만 건의 자동화된 보안 테스트에서도 발견되지 않았습니다.

“지금 AI로 WAF 정책 적용을 자동화하는 조직은 보안을 경쟁 우위로 전환할 수 있습니다.”

은행 시스템, 의료 기록, 물류 네트워크, 전력망을 뒷받침하는 소프트웨어에는 늘 버그가 존재해 왔습니다. 하지만 과거에는 이러한 버그를 찾아내고 악용하려면 희소한 전문 지식이 필요했습니다. AI는 이에 필요한 비용과 노력, 기술 수준을 크게 낮췄습니다. AI의 발전 속도를 고려하면 머지않아 이러한 역량이 널리 확산되어, 안전한 활용을 중시하지 않는 주체들의 손에까지 들어갈 가능성이 있습니다.

이것이 사이버 방어 담당자에게 의미하는 바

한때 이론적 우려에 불과했던 문제가 이제는 현실적인 운영 과제가 되었습니다. AI 기반 취약점 발견의 규모와 속도가 모두 급격히 증가하면서, 취약점 공개부터 실제 악용까지의 시간 간격이 빠르게 줄어들고 있습니다.

모든 보안 조직이 직면한 과제는 공격자가 공격에 AI를 적극적으로 활용하는 만큼 방어에도 AI를 적극적으로 활용할 수 있느냐는 것입니다. 이러한 환경에서는 정적 시그니처 기반 방어만으로는 더 이상 충분하지 않습니다. AI 모델이 불과 몇 주 만에 수천 개의 새로운 심각도 높은 취약점을 찾아낼 수 있다면, 보안 팀이 수작업으로 시그니처를 작성하고 테스트하고 조정해 배포하는 방식으로는 공격자의 속도를 따라잡을 수 없습니다.

기존의 웹 애플리케이션 방화벽(WAF) 운영 주기, 즉 경보를 분류하고 개발자와 함께 검증한 뒤 예외를 적용하며 이를 애플리케이션별·릴리스별로 반복하는 방식은 머신 인텔리전스가 취약점 파이프라인에 끊임없이 새로운 취약점을 공급하는 상황에서는 더 이상 지속하기 어렵습니다. 이미 인력이 빠듯한 팀은 더욱 뒤처지게 되고, 조직은 보안 공백을 감당하기 가장 어려운 바로 그 순간에 위협에 노출될 수 있습니다.

Project Glasswing 시대가 WAF 운영 모델을 바꾸는 이유

Project Glasswing은 단순히 취약점을 드러내는 데 그치지 않고, 대응 속도의 문제까지 보여줍니다.

Claude Mythos Preview가 불과 몇 주 만에 주요 운영 체제와 웹 브라우저 전반에서 심각도가 높은 결함 수천 개를 찾아낼 수 있게 되면서, 새로운 취약점이 발견될 때마다 속도전이 벌어집니다. 공격자가 해당 취약점을 무기화하기 전에 악용 시도를 얼마나 신속하게 탐지하고, 분류하고, 차단할 수 있을까요? 이러한 경쟁은 늘 존재해 왔지만, AI로 인해 대응 시간은 극적으로 단축되었습니다.

특히 WAF에는 이로 인해 세 가지 압박이 복합적으로 가중됩니다:

1. 시그니처 파이프라인만으로는 속도를 따라잡을 수 없습니다: 시그니처는 알려진 위협에 여전히 필수적이며, 목록화된 익스플로잇을 높은 신뢰도로 확실하게 차단합니다. 하지만 시그니처는 본질적으로 사후 대응 방식입니다. 누군가 취약점을 식별하고, 규칙을 작성하고, 테스트한 후 배포해야 합니다. 취약점 파이프라인이 AI의 속도로 움직이며 수천 건의 새로운 발견이 끊임없이 쏟아지는 상황에서는 시그니처에만 의존하는 전략으로 인해 취약점 발견과 보호 조치 사이의 공백이 점점 더 커집니다.

2. 튜닝 부담이 보안 리스크로 이어집니다: 많은 WAF 프로그램이 익숙한 지점에서 정체됩니다. 배포 후 경고는 계속 발생하지만, 튜닝에 많은 비용이 들고 여러 부서의 협업이 필요하며 위험도 따르기 때문에 차단 모드로의 전환은 미뤄집니다. Glasswing 이후의 세계에서 이러한 지연은 단순한 운영상의 불편이 아니라 측정 가능한 보안 리스크입니다. 적용 단계로 전환하기 전에 튜닝에 소요되는 매주는 새로 발견된 취약점이 보호되지 않은 애플리케이션을 대상으로 악용될 수 있는 기간이 됩니다. AI가 커널 취약점을 자율적으로 찾아 연계하고 사용자 액세스 권한에서 전체 시스템 제어 권한으로 상승할 수 있는 상황에서, "배포는 했지만 적용하지 않은" 상태의 대가는 그 어느 때보다 커졌습니다.

3. 방어 측도 AI의 속도에 AI의 속도로 맞서야 합니다: AI가 공격 측의 속도를 높이고 있다면 방어 측도 그에 맞춰 속도를 높여야 합니다. 이를 위해서는 여러 신호를 활용해 실시간으로 위협을 평가하고, 위험도를 동적으로 산정하며, 사람이 개입하는 튜닝 주기를 기다리지 않고도 결정을 적용할 수 있는 보안 제어가 필요합니다.

F5의 대응 방식

이러한 변화를 예견했기에, F5 Distributed Cloud Services의 AI 기반 WAF는 이 새로운 현실에 맞게 설계되었습니다. 엄선된 시그니처 조합, 상황별 공격 지표, 실시간 머신 러닝(ML) 모델을 포함한 다계층 분석으로 시그니처를 보완합니다. 또한 제로데이 공격 탐지를 통해 현재 악용되고 있는 기존에 알려지지 않은 위협을 포착하고, 이상 탐지를 통해 어떤 시그니처나 규칙으로도 예측할 수 없는 행동 편차를 식별합니다. 각 요청에는 동적 위험 수준이 할당되므로 팀은 오탐을 줄이면서 기존 WAF 배포를 지연시키는 운영상의 복잡성 없이 더 빠르게 차단 모드로 전환할 수 있습니다.

준비 상태를 평가하기 위해 모든 CISO가 이번 분기에 반드시 물어봐야 할 세 가지 질문은 다음과 같습니다:

이처럼 많은 취약점을 감당할 수 있습니까? 귀사의 취약점 관리 프로세스는 새로운 취약점이 사람이 대응할 수 있는 속도로 발견되던 환경에 맞춰 구축되었습니다. AI가 불과 몇 주 만에 심각도가 높은 취약점 수천 개를 찾아내는 상황에서, 귀사의 팀은 이를 충분히 빠르게 식별하고 우선순위를 정해 해결할 수 있습니까? 아니면 미처리 항목만 계속 쌓이고 있습니까?
한 번도 본 적 없는 위협을 탐지하고 몇 초 안에 대응할 수 있습니까? 제로데이 공격은 시그니처가 만들어질 때까지 기다려 주지 않습니다. 귀사의 보안 체계는 이전에 알려지지 않은 위협을 실시간으로 탐지할 수 있습니까? 또한 새로운 취약점이 발견되었을 때 탐지 로직을 얼마나 빠르게 업데이트할 수 있습니까? 수동으로 규칙을 작성하고 변경 관리 절차를 거쳐야 한다면 이미 뒤처진 것입니다.
차단하고 있습니까, 아니면 지켜보기만 하고 있습니까? 전체 애플리케이션 중 차단 모드로 능동적으로 보호되는 비율은 얼마나 되며, 모니터링만 하는 비율은 얼마나 됩니까? 모니터링 모드에 머물러 있는 애플리케이션에서는 침해가 발생하는 것을 볼 수는 있어도 막지는 못합니다. 바로 그 격차가 실질적으로 완화되지 않은 공격 표면입니다.

대부분의 기업이 WAF를 도입했지만, 이를 실제 차단에 적용하는 곳은 드뭅니다. 정책을 조정하려면 보안 팀에 부족한 시간과 전문성이 필요하기 때문에 WAF는 모니터링 모드에 머물러 있습니다.

그 결과는 무엇일까요? 보안 예산에는 비용 항목으로 잡혀 있지만, 실제로는 비즈니스를 보호하지 못하고 있습니다. AI 기반 공격이 가속화되면서 이러한 보안 공백은 기업의 존립을 위협하는 위험으로 커지고 있습니다. 지금 AI를 활용해 WAF 적용을 자동화하는 조직은 보안을 경쟁 우위로 전환할 수 있습니다.

F5 Distributed Cloud Services의 AI 기반 WAF에 대해 자세히 알아보려면 F5 Distributed Cloud WAF 웹페이지를 방문하세요.

또한 이전 블로그 게시물인 “패치 적용 기간은 끝났습니다. 다음 단계에 대비하는 F5의 방식은 다음과 같습니다”도 참조하세요.