십 대 청소년에게 운전을 가르치는 상황을 상상해 보세요(무섭죠?). 교통 규칙을 설명해 주지만, 진정한 교훈은 운전석에서 직접 겪어보는 경험에서 나옵니다. 정지 표지판 앞에서 제동을 너무 늦게 밟으면 순간적인 공포를 느끼게 되지만, 코너를 부드럽게 돌면 고개를 끄덕이며 칭찬을 받거나(혹은 안도의 한숨을 내쉬게 됩니다). 시간이 지남에 따라 운전자는 시행착오와 보상을 통해 배워 나갑니다.
강화 학습은 본질적으로 그런 식으로 작동합니다. 이는 강화 학습( )의 한 유형으로, 시스템이 행동을 취하고 그 결과에 따라 긍정적·부정적 피드백을 받아 학습하는 기계 학습 방식입니다. 예를 들어, 강화 학습 시스템은 좋은 수를 두면 점수를 얻고, 나쁜 수를 두면 점수를 잃는 방식으로 비디오 게임을 하는 법을 배울 수 있습니다.
강화 학습은 사이버 보안 분야에서 아직 널리 보급되지는 않았지만, 전문가들은 이 기술이 시스템이 낯선 상황에서 실시간으로 다음에 취해야 할 조치를 적응적으로 결정하는 데 도움을 줄 수 있는 잠재력을 고려할 때, 충분히 탐구해 볼 가치가 있다고 말합니다. 공격이 시그니처 기반 방어 체계가 따라잡을 수 없을 정도로 빠르게 진화할 수 있으며, 기존의 기계 학습 모델은 종종 부족하거나, 구식이거나, 편향된 과거 데이터에 의존하고 있습니다.
“강화 학습은 다릅니다. 보상이나 처벌과 같은 평가 정보를 바탕으로 학습하는 것이죠.”라고 매사추세츠 대학교 애머스트 캠퍼스 컴퓨터 과학 명예교수이자 『 』 , 『Reinforcement Learning: An Introduction』, 『』의 저자인 앤드류 바르토(Andrew Barto)는 말합니다. “시스템은 어떤 작업을 수행하고, 점수라는 형태로 피드백을 받아 이를 극대화하려고 시도합니다.”
“[강화 학습] 시스템은 어떤 행동을 수행하고 점수 형태의 피드백을 받으며, 이를 극대화하려고 시도합니다.””앤드류 바르토, 매사추세츠 대학교 앰허스트 캠퍼스 컴퓨터과학 명예교수
강화 학습이 널리 보급된다면—물론 오늘날의 빠듯한 보안 예산과 전반적인 경제적 불확실성을 고려할 때, 이는 매우 불확실한 가정이지만—이 기술의 지지자들은 이것이 사이버 보안 관행의 새로운 시대를 열 수 있을 것이라고 믿고 있습니다.. 사이버 위생 관리의 기본이 되는 일상적이고 반복적인 작업(예: 네트워크 트래픽 평가, 악성코드 스캔, 패치 관리 등)을 자동화함으로써, 보안 팀은 더 복잡한 문제를 처리하는 데 집중할 수 있게 되며, 실시간으로 더 많은 데이터를 활용하여 컴퓨터 네트워크를 보다 효과적으로 방어할 수 있게 될 것입니다.
보안 분야에서 강화 학습의 장점
사이버 보안은 교과서에서 다루는 대로 진행되는 경우가 거의 없다. 공격자들은 끊임없이 새로운 수법을 고안해 내고 있으며, 어제의 ‘ ’ 피싱 유인물()이나 알려진 악성코드 시그니처, 혹은 작년의 ‘ ’ 취약점 스캔()과 같이 과거 데이터만을 기반으로 훈련된 방어 체계는 이를 따라잡기 어려울 수 있습니다. 이러한 전통적인 기계 학습 모델은 지도 학습(모델이 “고양이”나 “개”라고 태그가 붙은 이미지처럼 이미 정답이 주어진 라벨링된 데이터로부터 학습하는 방식)이거나, 비지도 학습(모델이 라벨이 없는 데이터에서 클러스터나 패턴을 찾아내는 방식, 예를 들어 유사한 구매 습관을 가진 고객들을 그룹화하는 것)일 수 있습니다.
“강화 학습은 보안 분야에서 흔히 직면하는 데이터 부족 문제를 해결하는 방법입니다.””크리스토프 란돌트, CISPA 헬름홀츠 정보보안센터 박사 과정 연구원
반면, 메서드는 시스템이 “이제 어떻게 해야 할까?”를 파악하는 데 도움을 줍니다. 이전에 경험해 본 적 없는 상황에서. 강화 학습 기법을 구현하기 위해 사이버 보안 팀은 AI 에이전트(스스로 의사 결정을 내릴 수 있는 프로그램)를 훈련시켜 위협을 인식하고 시간이 지남에 따라 대응 방식을 조정하도록 합니다. 엔지니어들은 에이전트에 시뮬레이션된 공격 시나리오를 제공하며, 방어를 강화하는 행동에는 높은 점수를 주고 그렇지 않은 행동에는 낮은 점수를 부여함으로써, 에이전트가 실제 위협에 효과적으로 대응하는 법을 익힐 때까지 훈련을 반복합니다.
메릴랜드 대학교 볼티모어 카운티 캠퍼스의 부총장 겸 최고 AI 책임자인 아누팜 조시는, 특정 기계 학습 기법에 필요한 충분한 데이터나 적절한 데이터를 확보하는 것이 종종 어려운 과제라고 지적한다. “데이터를 확보하는 것은 쉽지 않으며, 대개 매우 사후적인 경향이 있다”고 그는 말한다.
조시는 “바로 그 점에서 강화 학습 시스템이 더 뛰어난 성능을 발휘할 수 있는데, 처음부터 완벽한 데이터가 없더라도 공격이나 방어 시 어떤 행동을 취해야 할지 파악해 낼 수 있기 때문”이라고 덧붙였습니다. 피드백 루프(보상 또는 처벌)는 지도 학습이 의존하는 라벨이 지정된 데이터 세트를 대체하게 됩니다. 다시 말해, 강화 학습은 피싱 이메일 을 단순히 ‘악성’으로 분류하는 데 그치지 않고, 이전에 본 적 없는 의심스러운 패턴을 발견했을 때 어떻게 대응해야 할지 학습할 수 있습니다.
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CISPA 헬름홀츠 정보보안 센터의 박사 과정 연구원 크리스토프 란돌트(Christoph Landolt)는 강화 학습의 또 다른 강점은 실제 시스템에 적용되기 전에 안전한 시뮬레이션 환경에서 학습할 수 있는 능력이라고 말합니다. 그는 특히 사이버 보안 분야에서 이 점이 매우 중요한데, 조직들은 운영 중인 네트워크에서 실수를 저지르면 핵심 인프라가 마비될 수 있기 때문에 실수를 감당할 여유가 없기 때문이라고 설명합니다.
“강화 학습은 보안 분야에서 우리가 흔히 직면하는 데이터 부족 문제를 해결해 주는 방안입니다,”라고 그는 말한다. “민감하고 독점적인 위협 데이터를 이용해 훈련을 진행하고 싶지는 않겠지만, 모델이 어떻게 대응해야 하는지 학습할 수 있도록 돕는 시뮬레이션을 구축할 수는 있습니다.”
조시는 이를 통해 조직들이 레드팀 시뮬레이션(윤리적 해커들이 실제 공격을 모방하는 경우), 서비스 거부(DoS) 부하 테스트 (시스템에 트래픽을 집중적으로 유입시켜 복원력을 테스트하는 경우), 또는 랜섬웨어 샌드박스(악성코드를 안전하게 분석하기 위한 격리된 실험 환경)와 같은 합성 공격 환경을 구축할 수 있으며, 여기서 강화 학습 에이전트들이 대응 방안을 연습하고, 안전하게 실패를 경험하며, 성능을 향상시킬 수 있다고 덧붙입니다. 고급 지속적 위협(APT)이나 제로데이 익스플로잇과 같이 실제 훈련 데이터 세트에는 등장하기 어려울 정도로 드문 위협의 경우, 이러한 환경을 통해 조직은 최악의 시나리오가 실제로 발생하기를 기다리지 않고도 대비할 수 있습니다.
강화 학습의 단점
물론 현실은 시뮬레이션보다 훨씬 더 복잡하고 뒤죽박죽이다. 란돌트는 통제된 환경에서는 뛰어난 성능을 보였던 모델도, 실제 환경에서 네트워크 상태나 공격자의 행동 양상이 달라지면 제대로 작동하지 못할 수 있는 “시뮬레이션과 현실 간의 격차”에 대해 경고한다.
예를 들어, 바르토의 팀이 시뮬레이션된 레이싱카를 트랙을 돌도록 강화 학습 에이전트를 훈련시켰을 때, 시스템은 최고 속도로 벽에 부딪히면 방향을 전환하여 더 빨리 결승선을 통과할 수 있다는 사실을 알아냈습니다. “그건 분명히 잘못된 보상 신호였어요,”라고 바르토는 말한다. “우린 그걸 보고는 ‘아, 그건 우리가 원하는 게 아니야’라고 말했죠.”
보안 측면에서 볼 때, 그러한 결과는 재앙적일 수 있다. 조시는 설계가 부실한 강화 학습 시스템은 정상적인 프로세스를 무분별하게 종료함으로써 ‘ ’ 랜섬웨어( )를 차단하거나, 정상적인 사용자 활동을 지나치게 제한함으로써 보안 침해를 방지하려고 할 수 있다고 말합니다. 방치할 경우, 이 시스템의 해결책이 결국 공격 자체만큼이나 큰 문제를 야기할 수도 있다.
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강화 학습이 유망할지는 몰라도, 비용이 만만치 않습니다. 기존의 기계 학습과 달리, 강화 학습은 네트워크의 모든 가능한 상태와 시스템이 이에 대응하여 취할 수 있는 모든 행동 등 방대한 양의 정보를 동시에 처리해야 합니다. 조시는 “이것이 금세 엄청난 계산 부담으로 이어진다”고 말합니다. 문제는 단순히 모델을 훈련시키는 데 그치는 것이 아니라, 선택지와 결과의 엄청난 복잡성을 관리하는 데 있습니다. 조직의 입장에서 볼 때, 강화 학습이 실질적인 가치를 창출하기 위해서는 상당한 인프라 투자와 신중한 계획이 선행되어야 한다는 뜻입니다.
강화 학습의 미래
란돌트는 오늘날 사이버 보안 분야에서 강화 학습이 여전히 대체로 실험 단계에 머물러 있지만, 향후 이 기술의 응용 분야에는 엄청난 잠재력이 있다고 말한다.
“강화 학습은 사람들이 오늘날의 [대규모 언어 모델]을 떠올릴 때 흔히 생각하지 않는 분야입니다.”메릴랜드 대학교 볼티모어 카운티 캠퍼스 부총장 겸 최고 AI 책임자 아누팜 조시
를 통해 자체 실시간 가시성 및 취약점 데이터( )에 접근할 수 있는 기업들은 해당 데이터를 활용해 강화 학습 에이전트를 훈련시킴으로써, 수천 대의 컴퓨터(), 태블릿 및 기타 엔드포인트에 대한 패치 적용을 위한 모범 사례 순서와() 적절한 시기를 도출할 수 있습니다.
란돌트는 기만 기술과 같은 분야에서 잠재력을 보고 있다. 예를 들어, 방어 측이 정보를 수집하는 동안 공격자를 속여 가짜 시스템과 상호작용하게 만드는 허니팟을 배치하는 방식이 있다. 강화 학습 에이전트는 이러한 미끼를 실시간으로 가장 효과적으로 배치하고 상황에 맞게 조정하는 방법을 학습할 수 있다. 또 다른 유망한 분야는 ‘이동 표적 방어’로, 이 시스템은 지속적으로 자체 구성을 재조정하여 공격자가 끊임없이 변화하는 환경에 직면하게 만듭니다.
란돌트는 또한 강화 학습이 두각을 나타낼 수 있는 분야로 표적 공격을 꼽는다. 네트워크 내부에서 횡방향 이동(예: 웹 서비스에서 데이터베이스로 이동하는 것)을 시뮬레이션함으로써, 강화 학습 에이전트는 핵심 자산을 노리는 공격자로부터 방어하는 방법을 연습할 수 있습니다. 조시는 또한 조직들이 결국 강화 학습 에이전트와 공격형 에이전트를 2인용 ‘레드팀 대 블루팀’ 방식의 게임에서 맞붙게 함으로써, 양측이 함께 배우고 발전할 수 있도록 할 수도 있다고 덧붙였습니다.
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반대로, 공격자들도 강화 학습을 활용할 수 있다. 란돌트는 적대자가 강화 학습 에이전트의 보상 신호를 조작하거나 기만적인 관측값을 제시함으로써 에이전트를 직접 조작할 수 있다고 경고한다. 예를 들어, 악성코드 탐지 에이전트가 속아 악성 트래픽을 무시하거나, 심지어 정상 파일에 대해 파괴적인 조치를 취하도록 유도될 수도 있다. 악의적인 행위자들이 대규모 언어 모델에 입력되는 훈련 데이터를 표적으로 삼는 기존의 데이터 중독( ) 사고와 마찬가지로, 기업들은 강화 학습 에이전트에 대한 접근 권한을 제한 하고 , 소프트웨어 제품 내 구성 요소를 추적하는 소프트웨어 부품 명세서(SBOM)를 활용 하는 것이 현명할 것입니다.
이러한 ‘선한 면’과 ‘나쁜 면’의 양면성은 조직들이 강화 학습의 발전 추세를 무시할 수 없는 이유를 여실히 보여준다. “AI를 활용하면 공격 속도가 더 빨라질 것”이라고 란돌트는 말한다. 보안 책임자들에게 있어 한 발 앞서 나가기 위해서는 강화 학습을 책임감 있게 도입할 준비를 하는 것뿐만 아니라, 공격자들이 이를 어떻게 악용할지 미리 예측해야 합니다.
사회 전반에서는 이미 대규모 투자를 단행하고 있다. 예를 들어, 일론 머스크의 xAI는 Grok 4 모델의 강화 학습에 Grok 3—a 모델보다 10 배 더 많은 컴퓨팅 자원을 투입했는데, 이는 AI 성능 향상에 있어 강화 학습이 얼마나 핵심적인 역할을 하게 되었는지를 보여주는 신호다. 전 세계 AI 연구소들이 이에 자원을 쏟아붓고 있는 만큼, 관련 기술은 더욱 빠르게 발전할 것이며, 결국 사이버 보안 분야로까지 확대될 것입니다.
“사람들은 오늘날의 [대규모 언어 모델]을 떠올릴 때 강화 학습을 생각하지 않는 경향이 있습니다,”라고 조시는 말한다. “시간이 지남에 따라 배우고 성장하는 데 특히 유용한, 또 다른 방식이 존재한다는 사실 자체를 인식하는 것만으로도 충분히 가치 있는 일입니다.”
