요약:
AI 해커의 위협으로 인해 기업은 전반적인 사이버 보안 예산을 크게 늘릴 뿐만 아니라 자금 투자 방향도 바꾸고 있습니다. 보안 임원들은 대기업 구매자들이 직원의 AI 도구 사용을 모니터링하기 위한 시스템 배포, 해커보다 먼저 취약점을 찾기 위해 AI 모델을 사용하고 AI 도구를 사용하여 취약점 해결을 가속화하기 위한 예산을 크게 늘렸다고 말합니다.
그러나 모든 사이버 보안 제품이 이점을 누리는 것은 아닙니다. 여러 경영진은 기업들이 비용 절감을 위해 기존 취약성 관리 소프트웨어, 로그 수집 도구, 침투 테스트 서비스에 대한 지출을 줄이고 있다고 말했습니다. 침투 테스트에는 시스템 보안 결함을 적극적으로 찾기 위해 "화이트 해커"를 고용하는 것이 포함됩니다. 이는 올해 직원을 해고하고 차세대 AI 보안 제품으로 리소스를 전환한 Cisco, SentinelOne, Rapid7 및 기타 공급업체의 기존 소프트웨어 비즈니스에 압력을 가할 것입니다.
Lumen Technologies의 부사장 겸 최고 보안 부사장인 Bret Wentworth는 이 통신 회사가 내년에 사이버 보안 예산을 약 30% 늘릴 것이라고 말했습니다. 새로운 투자에는 Anthropic Claude Mythos와 같은 취약성 스캔을 위한 새로운 AI 모델, Palo Alto Networks와 같은 기존 공급업체 및 Zafran Security와 같은 스타트업의 AI 스캔 도구, 직원이 사용하는 AI 애플리케이션을 모니터링하고 보호하는 보안 시스템이 포함됩니다.
그는 회사 경영진이 AI 보안 위협에 대처하는 것이 시급하다는 것을 깨달았다고 말했습니다.
Wentworth는 “저는 수년간 보안 업계에 종사하면서 업계의 호황과 불황을 경험했습니다.”라고 말했습니다. “과거에는 항상 비용 절감에 대한 압박을 받아왔지만 이제는 바람의 방향이 극적으로 바뀌었습니다.”
Anthropic이 4월에 Mythos 모델을 출시했을 때 많은 비즈니스 관리자는 보안 사고 방식을 개선해야 한다는 점을 깨달았습니다. 당시 관계자들은 이 최첨단 AI 모델이 복잡한 기업 인트라넷에 자율적으로 침입할 수도 있다고 경고했습니다. 이후 통제 불능의 OpenAI 에이전트가 OpenAI 자체 시스템과 Hugging Face 등 기업 플랫폼에 대해 조직적인 공격을 감행한 사실이 밝혀져 관련 우려가 지속적으로 높아졌습니다.
Head AI Lab 자체도 보안 솔루션 트랙에서 경쟁자가 되고 있습니다. OpenAI는 이번 주에 GPT‑6 Astra를 출시하면서 방어자가 네트워크 보안 결함을 발견하고 수정하는 데 도움이 되는 모델의 기능을 홍보하는 데 중점을 두었습니다. 또한 회사는 최근 네트워크 보안 기능을 강화하고 기존 최고 수익 책임자(CRO)를 교체하기 위해 새로운 임원을 고용했습니다.
Wentworth는 Mythos가 출시된 후 Lumen이 다수의 네트워크 보안 인력을 배치하여 취약성을 검색하기 위해 최첨단 대형 모델을 사용하는 전담 새로운 팀을 구성했다고 말했습니다. 동시에 회사의 버그 현상금 프로그램은 외부 연구원이 제출한 수많은 취약점을 접수하는데, 이들 중 다수는 AI를 사용하여 취약점을 채굴합니다.
Wentworth는 Mythos와 기타 최첨단 모델이 "보안 예산이 지출되는 환경을 실제로 변화시키고 있다"고 말했습니다.
이러한 보안에 대한 불안으로 인해 신흥 사이버 보안 스타트업에게 시장 공간이 열렸습니다. 이들은 불과 몇 년 전에는 존재하지 않았던 새로운 사이버 위협을 처리하기 위한 전문 제품에 중점을 두고 있습니다.
모바일 광고 기술 회사인 AppLovin의 최고 정보 보안 책임자인 Jeremiah Kong은 회사가 여러 초기 단계의 보안 스타트업과 AI 보안 도구 구매에 대한 할인 협상을 진행했다고 말했습니다. 이는 올해 약 10% 증가한 거의 백만 달러에 달하는 연간 보안 소프트웨어 예산의 증가를 억제하는 데 도움이 되었습니다.
예를 들어, 해당 팀은 Pluto Security 및 Fig Security 제품 구매에 등록했습니다. Pluto는 AI 에이전트를 사용하여 AI를 사용하여 내부 직원의 행동을 모니터링합니다. Fig Security는 AI를 사용하여 잠재적인 취약점을 식별하고 복구 계획을 제공합니다. 두 회사는 올해에야 스텔스 작전을 종료했다. AppLovin은 또한 Endor Labs의 소프트웨어를 사용하여 잠재적인 취약점을 찾기 위해 엔지니어가 작성한 코드를 스캔합니다.
Kong은 “공격 경로는 항상 반복적으로 재구성되므로 항상 높은 수준의 경계 태세를 유지해야 합니다.”라고 말했습니다.
Kong은 AppLovin이 CrowdStrike 및 SentinelOne 제품을 사용하여 엔드포인트 보안, 즉 직원이 사용하는 기기 및 애플리케이션의 보안을 관리한다고 소개했습니다. 그러나 그는 Pluto와 같은 새로운 AI 기술이 챗봇과 같은 AI 도구에 데이터를 업로드하는 직원을 더 잘 식별할 수 있기 때문에 해당 예산을 재평가하고 있습니다. 그는 CrowdStrike와 SentinelOne의 유사한 AI 보안 제품의 성능이 "이상적이지 않다"고 말했습니다.
CrowdStrike 대변인은 성명을 통해 다음과 같이 답변했습니다. "테스트 없이 특정 모듈을 구매하지 않기로 한 고객의 결정이 경쟁 제품으로 교체되었다는 의미는 아닙니다. 특히 고객이 CrowdStrike 플랫폼을 계속 사용하는 경우에는 더욱 그렇습니다. CrowdStrike의 AI 감지 및 대응 솔루션 출시 후 3분기 동안 규모가 79배 이상 증가했는데, 이는 강력한 고객 수요와 신속한 구현을 입증하기에 충분합니다."
SentinelOne의 대변인은 AI 보안이 회사 비즈니스에서 가장 빠르게 성장하는 부문이며 새로운 수익은 신규 고객과 기존 대규모 고객 플랫폼의 확장에서 나온다고 말했습니다. 대변인은 회사가 지난달 AI 보안 제품의 연간 반복 수익이 2분기에 전년 동기 대비 3배 증가했다고 밝혔습니다.
네트워크 보안 공급업체에서는 Mythos 출시 이후 업계 수요가 폭발적으로 증가했다고 말합니다. 이스라엘 스타트업 Zafran의 CEO인 Sanaz Yashar는 대기업과의 계약 협상에는 일반적으로 수개월이 걸린다고 말했습니다. 그러나 Mythos가 출시된 지 5주 이내에 Zafran은 3개의 대형 은행으로부터 새로운 주문을 받았습니다.
“이런 건 본 적이 없는데 고객의 구매 습관이 완전히 바뀌었습니다.” 야샤르가 말했다.
기존 보안 공급업체가 영향을 받고 있습니다
보안 경영진은 대규모 언어 모델을 기반으로 한 수많은 새로운 취약점 검색 도구가 등장하여 Qualys, Tenable 및 Rapid7과 같은 기존 보안 공급업체의 기존 제품에 경쟁적 위협을 가하고 있다고 말했습니다. 이러한 제품은 대형 모델이 인기를 끌기 전에 탄생했습니다.
Chevron 및 Costco의 전 CISO이자 현재 기업 보안 컨설턴트인 Jon Raper는 다음과 같이 말했습니다. "기존 스캐너는 1990년대 중후반에 등장한 이후로 파괴적인 문제에 직면한 적이 없습니다. 단지 많은 양의 정보를 집계하고 맥락이 부족하며 대부분의 정보는 가치가 낮습니다." 그는 기존 스캐너가 "결국 대형 모델 기반 스캐닝 도구로 대체될 것"이라고 예측합니다.
“이제 침투 테스트용 에이전트를 사용할 수 있는데 왜 기존 공급업체 제품에 200만 달러를 소비하겠습니까?”
Google이 올해 320억 달러에 인수한 소프트웨어 회사 Appfire의 최고 정보 보안 책임자인 Doug Kersten은 회사가 Wiz의 새로운 "레드팀 에이전트"를 고용하고 있다고 말했습니다. Wiz는 취약점을 찾기 위해 Google, Anthropic 및 OpenAI의 대규모 모델을 사용합니다.
Kesten은 이러한 도구와 기타 AI 보안 소프트웨어 덕분에 회사의 총 사이버 보안 예산이 내년에 최대 20%까지 증가할 것이지만 앞으로는 '전통적인 코드 스캔 도구'에 대한 의존도를 줄일 것이라고 말했습니다.
Tenable의 공동 CEO인 Steve Wentz는 AI 도구가 자체 취약점 검색 소프트웨어를 무너뜨릴 것이라는 데 동의하지 않습니다. Tenable은 Anthropic 및 OpenAI의 사이버 보안 조기 액세스 프로그램의 회원이며 두 모델을 기반으로 수정 사항을 권장하는 보안 소프트웨어를 판매합니다. Mythos가 출시된 후 계약 기간이 단축되고 수요가 계속 증가했다고 Wentz는 말했습니다.
"보안 시장에는 잡음이 많습니다. 오직 데이터만이 진실을 말할 수 있습니다." 그는 최근 분기 동안 회사의 안정적인 매출 성장과 올해 주가 상승을 언급했습니다. "최첨단 대형 모델은 더 많은 위험을 가져오며, 이는 우리에게 큰 이점을 제공합니다."
Qualys와 Rapid7의 대변인은 인터뷰 요청에 응답하지 않았습니다. 지난 8월 Qualys는 2분기에 11%의 매출 성장을 발표했으며 이번 분기에는 성장 둔화를 예상했습니다. 그러나 Mythos가 가져온 새로운 위협 환경에 직면하여 고객은 차세대 AI 기반 제품에 대한 수요가 강력하다고 밝혔습니다.
Rapid7 CEO Wael Mohammed는 8월 실적 발표 당시 수익이 소폭 감소했다고 보고했습니다. 회사는 AI 제품에 집중하고 인력을 12% 감축하기 위해 경영개편을 완료했다. 무함마드는 고객이 지출을 줄이는 이유는 가격 민감성 때문이 아니라 "기업이 지능형 기계와 AI의 세계로의 전환을 완료해야 하기 때문입니다. 이것이 고객의 최우선 과제"라고 말했습니다.
안전 관리자는 장기적인 비용 절감을 추구하면서 선제적으로 투자합니다.
다양한 기업의 CISO는 일반적으로 "단어 예산"을 늘리고 시스템 스캐닝을 위해 Anthropic, OpenAI 및 기타 제조업체로부터 대형 모델을 구매하고 있다고 밝혔습니다. 그러나 경영진은 장기적인 비용을 통제할 수 있다고 낙관하고 있습니다.
예를 들어 데이터 백업 공급업체 Veeam의 CISO인 Gil Vega는 Anthropic의 Glasswing 프로젝트를 통해 Mythos 모델에 연결되었습니다. 그는 이 방향에 대한 회사의 지출이 급증했지만 Veeam은 타사 침투 테스트 구매를 줄여 다른 모델에 대한 Mythos 지출을 방지하고 있다고 말했습니다.
또한 Jeremiah Kong은 AI 모델을 사용하여 AppLovin의 IT 시스템을 스캔하여 잠재적인 취약점을 표시합니다. Mythos 테스트는 비용이 많이 들었기 때문에 AppLovin은 Claude Opus 4.7과 같은 Anthropic의 보다 비용 효율적인 모델로 전환했습니다. Kong은 팀이 일반적으로 수백 달러의 비용이 드는 Anthropic 토큰을 사용하여 매주 스캔을 수행한다고 말했습니다.
Mythos와 최첨단 모델을 많이 사용하는 대규모 보안 공급업체조차도 미래에는 비용이 절감될 것이라고 믿습니다. Palo Alto Networks의 수석 부사장인 Sam Rubin은 회사가 5월 테스트 단계에서 100만 달러 이상의 Mythos 토큰을 소비했다고 말했습니다. 그러나 지난달 루빈은 미토스의 사용이 앞으로는 정체될 것으로 예상된다고 말했다.
“우리 내부 환경에서 취약점을 찾아 수정하기 위해 AI 모델을 사용하는 초기 작업량이 엄청나다는 것을 관찰했습니다.” Rubin은 Palo Alto가 Mythos 비용이 감소할 것으로 예상하는지에 대해 직접적인 언급을 거부했지만 “시간이 지남에 따라 작업량이 꾸준히 감소하여 정상적인 운영 및 유지 관리 단계로 전환되었습니다.”라고 말했습니다.
“그러나 현재 우리 환경에는 수정해야 할 취약점이 여전히 많습니다.”라고 Rubin은 계속 말했습니다. “공격과 방어의 균형이 깨졌고 공격자는 비대칭적인 이점을 얻었으며 업계 전체가 따라잡아야 합니다.”
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