이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
AI Security 정책을 직접 수립하거나 AI를 보안 업무에 활용한 경험은 없습니다. 정보보안 수업에서 AI 도입이 보안에 가져오는 새로운 위협으로 프롬프트 인젝션, 모델 탈취·오염 공격, 그리고 생성형 AI를 이용한 피싱 고도화를 배웠습니다.
AI를 활용한 보안 개선 측면에서는 로그 분석 자동화와 이상 행위 탐지에 머신러닝을 적용하는 사례를 공부했습니다. 특히 UEBA(사용자·엔티티 행위 분석) 기반 솔루션이 패턴 기반 룰로는 잡기 어려운 이상 행위를 탐지하는 데 효과적이라는 케이스가 흥미로웠습니다.
직접 정책을 만들어본 경험은 없지만, AI Security는 기존 보안 정책을 AI 사용 맥락에 맞게 재해석하는 작업이라고 생각합니다. "AI가 처리하는 데이터와 출력에도 기존 정보보호 원칙이 적용된다"는 관점으로 접근하겠습니다.
AI Security에 관심을 두게 된 것은 AI가 해결하는 문제만큼이나 AI가 새로 만드는 위험이 있다는 것을 알게 된 자리에서 시작됐습니다. 기존 보안 솔루션은 패턴 기반 탐지가 많은데, AI 모델이 입력을 생성하면 그 패턴이 우회될 수 있다는 문제가 있습니다.
적대적 예제 관련 자료를 접하면서 AI가 보안에 미치는 방향이 단순히 탐지 강화가 아니라는 것을 알게 됐습니다. 어떤 문제를 풀려고 이 분야에 관심을 둔 것인지 설명할 수 있으면 도구 자랑이 아닌 문제 의식이 드러납니다. 이 관심이 AI Security 정책에서 실질적인 고민을 만드는 결이 됩니다. 문제를 먼저 보는 사람이 도구를 선택할 때도 목적이 분명한 선택을 합니다. AI 보안 정책을 짤 때 어떤 위험을 막으려는 것인지를 먼저 정의하는 것이 출발점입니다. 이 출발점이 없으면 정책이 체크리스트로 끝나는 자리가 생깁니다.
AI를 보안 업무에 활용하더라도 사람의 판단이 대체될 수 없는 자리가 있습니다. 로그 분석이나 이상 탐지는 AI가 처리하지만, 탐지된 이상 징후가 실제 위협인지 조직 맥락에서 어떤 의미인지를 판단하는 것은 사람이 해야 하는 자리입니다. 예를 들어 AI가 특정 계정의 접근 패턴이 이상하다고 탐지해도, 그 계정이 프로젝트 마감을 앞두고 야간 작업 중이라는 맥락은 사람이 압니다.
맥락 이해와 최종 판단은 AI가 보조할 수 있지만 최종 책임은 사람에게 남습니다. 이 구분을 명확히 하는 것이 AI 보안 도구를 효과적으로 활용하는 출발점입니다. 사람이 개입해야 할 자리를 알고 있는 것이 AI 보안 활용의 결이 됩니다. AI를 맹목적으로 믿거나 불신하는 것보다 어느 자리에서 신뢰할 수 있는지를 아는 것이 중요합니다. 이 판단력이 AI 도구를 도입할 때도 같은 방식으로 작동합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성E&A 정보보안 담당 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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