첨단 인공지능(AI) 보안기술 암호화 시스템 고찰

최종 수정일: 2019년 1월 23일



비밀번호, 생체정보 필요 없는 차세대 보안 솔루션



YOONam Group 이사회 의장 윤태식

(한국방위사업연구원 기술전문위원)

(국방사이버안보연구센터 기술위원)


2016년 작성



2016년 3월 7일 국가정보원은 “북한이 정부 및 국내 주요 인사들의 스마트폰을 해킹해온 사실을 확인했다”고 발표했다. 특히 정부 주요 인사들과 군 장성급 인사들의 스마트폰에 대한 해킹이 이뤄진 것으로 나타나 보안라인에 총체적인 문제가 있는 것이 아니냐는 지적이 나오고 있다.


북한이 우리 정부 외교 · 안보라인 주요 인사들의 스마트폰에 악성코드를 심어 문자메시지와 통화내격, 전화번호 등을 해킹한 사실이 확인되면서 국내 보안업계 관계자들은 ‘일반인들도 설치하는 스마트폰 보안 애플리케이션을 고위 공무원들이 사용하지 않은 것은 이해할 수 없는 일’이라는 반응을 보이고 있다며 연일 보도되고 있다.


하지만 스마트폰 보안 애플리케이션을 설치한다고 해서 완벽한 모바일 보안이 이뤄진다는 보장은 없다. 작금의 스마트폰 보안 애플리케이션도 소프트웨어로 구성된 보안 솔루션이기 때문에 변화하는 해킹기법을 스스로 대처하지 못하는 게 현실이다. 인간이 만든 소프트웨어 보안기술은 결국 인간의 사고력에 뚫릴 수밖에 없다는 것을 확인시켜준 것이다.


프로바둑 기사 이세돌 9단을 꺾은 인공지능(AI) 바둑 프로그램 알파고(Alpha Go)의 가장 큰 장점은 기계다운 계산 능력이 아니라 인간 같은 ‘사고력’이었다는 기사에 주목하여, 인공지능(AI)으로 설계된 미래의 보안기술 개발배경을 설명하고자 한다. 알파고는 인공지능보다는 사람에 더 가까운 모습으로 바둑계를 경악하게 했다. 특히 알파고는 인간에 가까운 사고력을 갖췄으면서도 ‘인간적’인 약점이 없어서 인간이 상대하기에는 더욱 까다로웠다는 평가였다.


인간을 모방한 인공지능(AI) 알파고가 이세돌 9단과 대국에서 승리하면서 “인간을 뛰어 넘었다”는 평가를 받을 수 있었던 일등 공신으로는 스스로 학습이 가능한 ‘딥 러닝(Deep Learning) 알고리즘’이 꼽힌다. 기계가 스스로 학습하는 딥 러닝 알고리즘에는 인공 신경망이 핵심이 되고, 알파고의 경우 ‘정책망’과 ‘가치망’이라는 2개의 신경망으로 구성된다. 다음 번 둘의 경우의 수를 정책망이 제시하면, 가치망이 그중 가장 적합한 예측을 내보내는 식이다. 여기에 1,202개의 중앙처리장치(CPU)와 176개의 그래픽처리장치(GPU)가 연결된 네트워크가 짧은 시간 안에 가능한 한 많은 수를 찾을 수 있게 돕는다.


이는 5,000대의 최고사양 컴퓨터가 동시에 구동되는 것과 마찬가지의 성능을 낸다. 특히 고성능 GPU는 그래픽 계산 속도를 크게 단축함으로써 이세돌 9단이 1초에 100가지 수를 찾아내는 동안 알파고는 같은 시간에 10만개의 수를 찾을 수 있도록 설계했기 때문에 인간이 알파고를 이길 수 없음이 명백했던 대결이었다.


알파고는 인간 고유의 영역으로 치부돼온 창의력 · 직관력 · 도전정신까지 드러낸 것이다. 바둑은 ‘경우의 수’가 무한대에 가깝기 때문에, 컴퓨터 프로그램이 단순 계산을 반복하는 양적능력은 뛰어나도 직관과 창의성 · 융통성까지 발휘하는 인간의 두뇌를 넘어설 순 없다는 일반적 인식을 허문 것이다. 인공 신경망을 통합 ‘딥 러닝(Deep Learning)' 기술로 인간을 대체하는 영역의 확대는 앞으로 더 가속화하면서, 신(新)산업으로의 획기적 전환을 위한 세계 각국의 경쟁 또한 더 치열해지게 됐다.


이미 ‘딥 러닝’은 빅데이터 분석, 공장 자동화 로봇, 무인자동차, 개인비서 등 신산업에 응용되고 있다. 올해 초에 열린 세계경제포럼에서 4차 산업혁명의 주인공으로 인공지능을 지목한 것도 그 때문이다.


1950년대 탄생한 인공지능은 ‘딥 러닝(Deep Learning)'으로 대표되는 기계학습의 진보, 강력한 반도체의 등장 및 빅데이터 시대의 도래 등 삼박자가 맞아떨어지면서 전성기를 맞고 있다. 지금처럼 정보가 충분하지 않았던 시절에는 주로 규칙기반(rule-based)의 인공지능 기술이 연구됐으나 큰 주목을 받지 못했다. 하지만 빅데이터를 효율적으로 처리하는 병렬처리 기술과 다양한 실제 사례를 통해 학습하는 데이터 주도적(data-driven) 기계학습 기술이 꽃을 피우면서 알파고와 같은 인간수준 인공지능 구현이 가능하게 됐다.


기계가 넘보기 힘든 인간 최후의 지적 보루 중 하나로 여겨지던 바둑 정복 이후 인공지능 기술의 단계는 무엇일까? 미래창조과학부는 “가장 먼저 활성화할 인공지능 관련 서비스가 주식거래, 건강관리, 의료진단, 기사작성, 변호사 업무 등으로 세계 시장의 규모를 2,000조원으로 전망”하고 있다. 단기적으로는 스타크래프트 게임과 우리 삶에 직접적인 영향을 미치는 의료 분야 적용이 계획되고 있다.


이미 인간이 해독하기 벅찰 만큼 방대한 의료정보가 축적되고 있으며, 1997년 체스 챔피언 게리 카스파로프를 꺾었던 IBM의 ‘왓슨’이 최근 정밀 의료 분야에 활용돼 약 80%의 암 진단 정확도를 보이는 것을 고려하면 그리 놀랍지 않은 전망이다. 싫든 좋든 생각보다 빨리 찾아온 인공지능 시대는 우리에게 도전이자 기회가 될 것이다.


우리 연구팀은 한국의 강점 분야인 하드웨어와 미래 유망주인 소프트웨어 분야의 고른 기술과 인공지능을 공유 · 융합하여 세계 최초로 개발에 성공한 <휴대폰 실시간 공유 보안 관리 시스템>(A real-time sharing security system for smartphone 특허등록번호 : 제10-1728310호)은 세계 보안체계 패러다임을 바꿀 인공지능 암호화 기술에 대해 선제적 연구 · 개발의 결실이다.


인간 전유물이던 직관 · 창의성으로 만든 소프트웨어 보안 프로그램은 결국 인간(해커)들이 풀어내 해킹하는 등, 창과 방패의 악순환이 지속될 수밖에 없었다. 이 같은 작금의 소프트웨어 보안 프로그램의 문제점을 해소하기 위해서는 인간 중심에서 기계가 지배하는 과학 영역으로 들어갈 수밖에 없다는 결론을 갖고 인공지능의 선제적 연구를 하여 “인공지능 보안인증” 시대를 창조하는 보안기술 개발에 성공한 것이다. 이제 기계와 사람 간의 공생으로 이루어지는 인공지능 보안기술이 개발됨으로써 아이디와 비밀번호 없는 세상이 창조되어 인류를 가장 먼저 보호하는 축복으로 빛날 것이다.


우리 연구팀은 오랜 세월동안 고뇌하며 고안한 “인공지능 보안기술”이 인류를 위한 마지막 열정의 기회가 되어 빛을 발할 것으로 믿고 앞으로 인류에 유리한 방향으로 인공지능 기술 연구를 진행하여 실리콘밸리 패권자가 되도록 더욱 매진할 것이다.♬

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