이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
AI를 활용한 취약점 점검 자동화 아이디어로는 먼저 탐지 단계에서 이상 패턴 분류를 AI로 보조하는 방향을 생각하고 있습니다. 로그 데이터에서 정상 트래픽 패턴을 학습한 모델이 이상 시그니처를 빠르게 걸러내면, 분석 인력이 중요한 것에 집중할 수 있습니다. 두 번째로는 취약점 트리아지 자동화입니다. 스캐너가 수백 건의 결과를 쏟아낼 때, 위험도와 악용 가능성에 따라 자동 분류해주면 우선순위 결정이 빨라집니다. 이미 GPT-4 계열 모델을 활용해 취약점 설명을 요약하거나, 패치 방향을 제안하는 실험적인 도구들이 나오고 있습니다. 다만 AI가 잘못 분류한 경우의 오탐·미탐 비용도 함께 고려하는 것이 중요합니다. AI는 속도를 높이는 도구이고, 최종 판단은 사람이 내린다는 원칙을 갖고 접근하는 것이 중요합니다.
AI 기반 이상 탐지 도구를 실습 환경에서 테스트하면서 모델이 정상 트래픽 패턴을 이상으로 분류한 케이스를 발견한 경험이 있습니다. 모델이 학습 데이터 외의 패턴을 이상으로 처리했는데, 실제 서비스에 연결됐다면 정상 사용자가 차단될 수 있는 상황이었습니다. AI 취약점 점검 자동화에서 중요한 것은 탐지 정확도만이 아니라 오탐이 발생했을 때 사람이 검토할 수 있는 구조를 함께 설계하는 것이라는 것을 배웠습니다. 자동 차단보다 탐지 후 사람 확인을 거치는 단계를 두는 방식이 서비스 안정성을 지킵니다. AI는 패턴 분류를 빠르게 하지만, 최종 판단의 책임을 대신할 수는 없습니다. 이 경험이 이후 AI 취약점 탐지 자동화 설계 시 오탐 처리 흐름을 포함하는 기준이 됩니다. AI 취약점 점검 자동화는 탐지 정확도만이 아니라 오탐 시 사람이 개입하는 검토 구조가 함께 설계돼야 서비스 안전성이 유지된다는 원칙을 지킵니다.
AI를 취약점 점검에 활용하는 아이디어를 고민하면서 AI가 잘하는 것과 기존 방식이 잘하는 것을 구분하는 것이 먼저라는 것을 생각하게 됐습니다. AI는 대량의 코드에서 알려진 패턴을 빠르게 스캔하는 데 강점이 있고, 기존 도구는 정해진 규칙 기반 점검에 강점이 있습니다. 반면 문맥 이해가 필요한 취약점이나 비즈니스 로직 특화 취약점은 아직 사람의 판단이 필요합니다. 이 분류에 따라 AI는 1차 스캔과 분류를 담당하고, 사람은 판단이 필요한 항목에 집중하는 방식이 효율적입니다. AI를 도입하는 것은 사람의 역할을 없애는 것이 아니라 사람이 더 중요한 판단에 집중하도록 만드는 것이라는 관점으로 접근합니다.
이 관점이 이후 AI 점검 체계 설계 시 역할 분리 기준을 먼저 정의하는 기준이 됩니다. AI 취약점 점검 자동화의 효과는 AI가 모든 것을 대체하는 것이 아니라 AI와 사람의 역할을 명확히 분리해 설계할 때 나온다는 원칙을 지킵니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 카카오모빌리티 정보보안 담당 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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