- 응답 기업 65%가 최근 1년간 침해 경험…AI 보안 자신감과 실제 대응 역량 격차 확인
기가몬(Gigamon)이 ‘2026 하이브리드 클라우드 보안 보고서’를 발표하고, 전체 보안 침해 사고의 83%에서 AI가 활용된 것으로 나타났다고 29일 밝혔다. 보안 솔루션과 거버넌스 투자가 늘었지만 응답 기업의 65%는 최근 1년 동안 한 차례 이상 보안 침해 사고를 경험했으며, 네트워크 전반의 데이터 이동을 충분히 파악하지 못하는 가시성 부족도 주요 과제로 조사됐다. 올해 4회째를 맞은 조사는 호주와 프랑스, 독일, 싱가포르, 영국, 미국 등 6개국의 보안·IT 의사결정권자 1,023명을 대상으로 진행됐다. 기가몬이 의뢰하고 시장조사기관 비트리어스 월드(Vitreous World)가 수행했으며, 조사 기간은 2026년 2월 16일부터 17일까지다.
보고서 제목은 ‘현실 점검: AI 보안의 착시(Reality Check: Exposing the AI Security Illusion)’다. 기업이 평가하는 AI 보안 수준과 실제 침해 대응 역량 사이의 격차를 분석하고, AI 기반 위협을 평가하는 과정에서 나타나는 보안 사각지대를 다뤘다.
보안 침해 경험 3년간 40% 증가
응답 기업의 65%는 최근 1년 동안 최소 한 차례 보안 침해 사고를 겪었다. 3년 전보다 40% 늘어난 수치이며, 3곳 중 1곳은 두 차례 이상 침해 사고를 경험했다. 응답자의 64%는 자사의 AI 보안 역량이 ‘정립’ 또는 ‘통합’ 단계에 도달했다고 평가했다. 그러나 침해 사고를 경험한 기업 가운데 사고 당시 효과적으로 대응할 보안 도구를 갖췄다고 답한 비율은 30%에 그쳤다. 전체 응답 기업의 93%는 새로운 보안 솔루션에 투자하고 있다고 답했다. 보안 투자가 이어지고 있지만 암호화 트래픽과 동서 트래픽, AI 워크로드, 하이브리드 클라우드 전반에서 이동하는 데이터를 충분히 확인하지 못하는 문제가 남았다.
기가몬 쉐인 버클리(Shane Buckley) 사장 겸 CEO는 “AI는 이제 공격의 거의 모든 단계에 활용되며 공격자가 탐지와 대응 속도를 앞지를 수 있도록 만들고 있다”며 “전체 응답 기업의 93%가 새로운 보안 솔루션에 투자하고 있지만 많은 기업은 여전히 데이터가 네트워크 환경에서 어떻게 이동하는지 충분히 파악하지 못하고 있으며, 이러한 격차를 해소하려면 보안팀이 위협을 조기에 탐지하고 정확하게 대응하도록 지원하는 딥 옵저버빌리티가 필요하다”고 밝혔다.
AI가 공격과 방어 양쪽에서 활용
응답자의 94%는 AI가 사람의 개입 없이 여러 보안 기능을 자동으로 수행하고 있다고 답했다. 가장 많이 활용하는 분야는 보안 경보 분류와 우선순위 지정으로 53%를 차지했다. AI를 악용한 보안 위협도 늘었다. 외부 AI 기반 공격은 41%, 대규모 언어모델(LLM) 시스템 직접 공격은 33%, 내부 정보 유출과 승인되지 않은 AI 사용은 각각 30%로 집계됐다.
퍼블릭 클라우드 AI 운영에 신중
응답자의 72%는 데이터 레이크가 AI 워크로드 운영에 더 안전한 환경을 제공한다고 평가했다. 퍼블릭 클라우드에서 AI를 운영하는 데 신중한 입장을 보인 기업은 70%로, 전년도 54%보다 16%포인트 증가했다. 양자컴퓨팅도 장기 보안 위협으로 꼽혔다. 응답자의 87%는 현재 데이터를 수집해 저장한 뒤 미래의 양자컴퓨터로 복호화하는 ‘지금 수집하고 나중에 복호화하는 공격(Harvest Now, Decrypt Later)’을 우려한다고 답했다.
딥 옵저버빌리티로 데이터 이동 확인
기가몬은 AI 기반 위협에 대응하려면 네트워크에서 이동하는 데이터에 대한 가시성을 확보해야 한다고 설명했다. 기업은 암호화 트래픽과 동서 트래픽, AI 워크로드, 하이브리드 클라우드 환경에서 이동하는 데이터를 완전하게 파악하지 못하는 것으로 조사됐다. 딥 옵저버빌리티는 메타데이터와 패킷, 플로우 등 네트워크에서 파생한 텔레메트리 데이터를 보안·가시성·클라우드 도구에 전달한다. 이를 통해 전송 중인 데이터가 네트워크 안에서 어떻게 이동하는지 확인하도록 지원한다. 응답자의 93%는 패킷 수준 데이터와 애플리케이션 메타데이터 접근이 현대적 위협을 탐지하고 이해하는 데 필요하다고 답했다. 로그·메트릭·이벤트·트레이스(MELT) 데이터가 제공하는 가시성을 보완하는 방식이다. 조사 참여 리더의 90%는 이사회가 딥 옵저버빌리티 관련 이니셔티브를 지지한다고 응답했다.
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