은행업계에서 인공지능(AI)을 활용한 보안 시스템이 점차 확대되고 있다. 금융 소프트웨어(SW)의 취약점을 분석하고 실제 공격 가능성을 검증함으로써 보안체계가 개선되고 있다.
KB국민은행은 AI를 활용하여 금융 SW의 취약점을 분석하고, 실제 공격 가능성을 검증하는 체계를 도입하고 있다. 이를 통해 소스코드가 없어도 프로그램을 분석하고 취약점을 찾아내며, 공격 재현 코드를 만들어 실제 악용 가능성을 확인하는 방식을 채택하고 있다. 이러한 접근 방식은 보안패치 전후의 프로그램 변경 부분도 분석한다.
기존의 취약점 진단에서 공격 재현 여부를 확인함으로써 대응 판단의 정확도를 높이는 것이 핵심이다. 이를통해 SW의 실제 공격 가능성을 검증하는 방식으로 보안체계가 개선되고 있다. 또한, 다른 은행들도 위험을 조기에 차단하는 방향으로 보안 시스템을 강화하고 있다.
금융당국도 이러한 추세를 따라가며 보안 시스템을 정비하고 있다. 금융위원회는 AI를 활용한 상시 취약점 점검과 자동화된 침투시험을 지원하는 방안을 내놓았으며, 실제 악용 가능성과 핵심 금융업무 영향을 고려해 패치 우선순위를 정하는 것이 필요하다고 제언하고 있다.
이러한 변화는 금융거래의 디지털 의존도가 높아짐에 따라 필요한 것으로, 시스템 취약점이 장애나 침해사고로 이어졌을 때 소비자와 금융회사에 미치는 영향도 커질 수 있다는 점을 감안해야 한다. 이에 대한 금융권 관계자들은 AI를 통해 실제 위험을 더 빨리 찾아내고 통제할 수 있는 능력을 확보하는 것이 중요하다고 강조하고 있다.