지능형 연결 시대의 새로운 과제, AIoT 보안

인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT)의 결합이 가속화되면서 AIoT라는 개념이 빠르게 확산되고 있습니다. AIoT는 단순히 사물을 인터넷에 연결하는 수준을 넘어 기기가 스스로 데이터를 분석하고 판단을 내릴 수 있도록 만드는 기술입니다. 예를 들어 공장에서는 센서 데이터를 실시간으로 분석해 생산 효율을 극대화하고 스마트홈에서는 생활 패턴을 학습해 자동으로 조명과 온도를 조정합니다. AIoT 보안

이처럼 AIoT는 산업 전반의 효율성을 높이고 사용자 경험을 개선하는 핵심 기술로 자리 잡고 있습니다. 그러나 동시에 새로운 보안 위협도 함께 가져오고 있습니다. 모든 기기가 연결되는 구조에서는 하나의 취약한 장치가 전체 시스템의 문을 열어줄 수 있기 때문입니다. 기술이 발전할수록 연결 지점은 늘어나고 그만큼 공격 표면도 넓어지며 공격 방식 역시 점점 정교해지고 있습니다.

 

연결이 늘어날수록 커지는 보안 위험

AIoT 환경의 보안 문제는 기기의 특성과 구조적 한계에서 비롯됩니다. IoT 기기는 대체로 소형이며, 다양한 제조사가 각기 다른 표준으로 만들기 때문에 일관된 보안 체계를 갖추기 어렵습니다. 또한 저비용으로 대량 생산되는 경우가 많아 보안 기능이 최소화된 상태로 운영되는 사례도 적지 않습니다. 초기 비밀번호가 변경되지 않거나 펌웨어 업데이트 기능이 없는 장비는 공격자에게 매우 쉬운 표적이 됩니다.

AI가 포함된 서비스 역시 완전히 안전하다고 보기는 어렵습니다. 인공지능은 데이터를 기반으로 판단을 내리기 때문에, 공격자가 의도적으로 잘못된 데이터를 학습시키거나 악성 데이터를 주입할 경우 AI의 판단 자체가 왜곡될 수 있습니다. 이를 ‘데이터 포이즈닝(Data Poisoning)’이라고 합니다. 예를 들어 스마트 교통 제어 시스템이 조작된 교통량 데이터를 학습할 경우 특정 도로의 혼잡도를 잘못 예측해 신호 체계를 비정상적으로 운영할 가능성이 있습니다.

기기 간에 데이터를 주고받는 과정에서도 보안 위험이 발생할 수 있습니다. AIoT 환경에서는 수많은 기기가 서로 연결되어 데이터를 교환하며, 이 정보가 클라우드나 엣지(Edge) 서버를 통해 처리됩니다. 엣지 서버는 데이터를 중앙 서버로 보내기 전, 기기 근처에서 먼저 분석하거나 가공하는 소형 서버 또는 게이트웨이 장치를 말합니다. 예를 들어 공장의 센서 데이터나 스마트홈 기기 정보처럼 실시간 처리가 필요한 데이터는 클라우드로 전송하기 전에 현장 근처의 엣지 서버에서 즉시 분석됩니다. 하지만 이런 통신 과정에서 암호화가 충분하지 않다면, 중간자 공격(MITM)에 의해 데이터가 가로채이거나 변조될 위험이 있습니다. 심한 경우 공격자가 시스템 명령을 조작해 전체 동작을 교란시킬 수도 있습니다.

이러한 취약점을 악용한 실제 피해 사례도 이미 여러 차례 보고되었습니다. 대표적인 것이 IoT 봇넷 공격입니다. 보안이 허술한 IP 카메라나 공유기를 해킹한 공격자가 수십만 대를 원격으로 조종해 주요 서버를 한꺼번에 공격하는 방식입니다. 미라이(Mirai) 봇넷은 이 방식으로 전 세계 주요 인터넷 서비스를 마비시킨 바 있습니다. AI 기반 시스템을 겨냥한 공격도 점점 증가하고 있습니다. 예를 들어 AI 영상 인식 시스템에 특정 패턴을 삽입해 사람이 아닌 사물로 인식하게 만드는 ‘적대적 공격(Adversarial Attack)’은 여러 연구를 통해 이미 가능성이 입증되었습니다. 스마트 공장이나 스마트홈 환경에서는 산업용 로봇의 동작을 조작하거나 전력 계량 데이터를 변조하는 등 더 심각한 피해로 이어질 수 있습니다.

 

 

AIoT 보안을 강화하기 위한 접근

AIoT 보안의 출발점은 암호화와 인증입니다. AIoT 환경에서는 수많은 기기가 데이터를 주고받으며 클라우드에 저장하거나 엣지 서버에서 처리합니다. 이 과정에서 암호화와 인증 체계가 제대로 구축되지 않으면 공격자가 네트워크 구간에 침입해 데이터를 가로채거나 시스템 명령을 위조할 수 있습니다. 특히 산업 환경에서는 이러한 공격이 생산 설비 제어나 물리적 시스템에 직접 영향을 미칠 수 있어 위험성이 더욱 큽니다.

암호화는 기기에서 이동하거나 저장되는 데이터를 제3자가 해석할 수 없도록 보호합니다. 따라서 데이터가 이동하는 전송 구간(TLS 기반 통신)뿐 아니라 저장 데이터 영역에도 함께 적용되어야 합니다. 또한 AI 학습과 운영 과정에서 데이터의 무결성을 확보하는 것도 중요합니다. 데이터를 수집할 때 출처를 검증하고 저장 및 전송 과정에서는 암호화를 적용해 데이터 변조 가능성을 최소화해야 합니다. 특히 IoT 기기처럼 연산 능력이 제한된 환경에서는 처리 부담을 줄이면서도 보안성을 확보할 수 있는 경량 암호화 기술을 적용하는 것이 중요합니다. 펜타시큐리티는 IoT 환경에 특화된 암호모듈 Penta IoT-CC를 통해 제한된 연산 환경에서도 안정적인 데이터 암호화를 구현합니다. 여러 레퍼런스를 기반으로 다양한 보안 제품에 탑재되어 있으며, 다양한 형태의 IoT 기기에 적용 가능한 펌웨어 형태로 제공됩니다.

👉 IoT 특화 암호모듈 Penta IoT-CC 

 

인증은 네트워크에 연결된 기기와 사용자가 신뢰할 수 있는 대상인지 확인하는 과정입니다. 대표적인 방식으로는 기기마다 고유한 디지털 인증서를 발급하는 PKI 기반 인증, 비밀번호 외에 추가 인증 수단을 결합하는 다중 인증(MFA) 등이 있습니다. 최근에는 비밀번호 자체를 사용하지 않는 패스워드리스(passwordless) 인증 방식도 주목받고 있습니다. 패스워드리스 인증은 생체 인증, 보안 키, 또는 사용자의 디바이스 자체를 인증 수단으로 활용해 신원을 확인하는 방식입니다. 비밀번호 탈취나 재사용으로 인한 보안 위험을 줄일 수 있으며, 수많은 장치와 사용자가 연결되는 AIoT 환경에서는 비밀번호 관리 부담을 줄이면서 보안 수준을 높일 수 있는 방법으로 평가됩니다. 펜타시큐리티는 인증 보안 플랫폼 iSIGN(아이사인)을 통해 다양한 IT 환경에서 사용자 뿐만 아니라 IoT 기기에 대해 안전한 인증 서비스를 제공합니다. 특히 iSIGN Password-less를 통해 비밀번호 없이 간편하지만 강력한 인증 서비스를 구현할 수 있습니다.

👉 인증 보안 플랫폼 iSIGN 

👉 비밀번호 없는 인증 iSIGN Password-less 

 

AIoT 보안은 특정 기술 하나로 완성되지 않습니다. 암호화와 인증이라는 기본기 위에 AI 모델 보호, 지속적인 패치 관리 등을 단계적으로 결합해야 신뢰할 수 있는 환경을 구축할 수 있습니다. 수많은 기기가 연결되고 데이터가 자동으로 처리되는 AIoT 환경에서는 작은 취약점 하나가 전체 시스템의 신뢰성을 흔들 수 있습니다. 따라서 기업과 기관은 개별 기기의 보안에만 머무르지 않고 기기, 네트워크, 데이터, AI 모델까지 포함하는 통합 보안 전략을 마련해야 합니다. 결국 AIoT 시대의 경쟁력은 기술 혁신뿐 아니라 보안을 얼마나 설계 단계에서부터 체계적으로 내재화하느냐에 달려 있습니다. 보안을 사후 대응이 아닌 기본 설계 원칙으로 받아들이는 것이 AIoT 생태계를 안전하게 확장시키는 핵심 조건입니다.