AI 시대, 자동차의 변신
업스트림 시큐리티(Upstream Security)가 발간한 '2026년 글로벌 자동차 및 스마트 모빌리티 사이버 보안 보고서'는 인공지능(AI)·생성형 AI·대규모 언어 모델(LLM)의 확산이 자동차 사이버 보안 위협의 성격을 근본적으로 바꾸고 있다고 경고한다. 2025년 랜섬웨어 관련 사건이 급증한 데 이어 2026년에도 같은 추세가 이어지고 있으며, 전체 사이버 보안 사건의 71%가 블랙햇 위협 행위자에 의해 발생한 것으로 집계됐다.
2024년 같은 비율이 65%였던 점을 감안하면 1년 사이 조직범죄형 공격의 비중이 뚜렷하게 높아진 셈이다. 보고서는 AI 기반 시스템이 차량, 클라우드 플랫폼, 백엔드 서비스 및 API 전반에 걸쳐 동적이고 상황 인식적인 새로운 공격 경로를 만들어 내고 있다고 분석한다.
생성형 AI와 LLM이 공격자의 도구로도 활용되면서, 사이버 위협은 단순 자동화를 넘어 표적화·맞춤화 단계로 진입했다. 자동차가 '움직이는 컴퓨터'로 기능하는 스마트 모빌리티 시대에 이러한 변화는 특히 심각한 함의를 갖는다.
보고서가 제시한 수치는 위협의 규모를 구체적으로 보여 준다. 전체 사건의 61%는 수천만 대의 모빌리티 자산에 영향을 미칠 잠재력을 가졌으며, 20%는 실제로 대규모 사건으로 분류됐다. 발생 경로별로는 텔레매틱스 및 클라우드가 67%로 가장 많았고, 피해 유형별로는 데이터·개인정보 침해가 68%, 서비스·비즈니스 중단이 34%를 차지했다.
단일 취약점이 생태계 전체로 연쇄 파급되는 구조적 위험이 수치로 확인된 것이다.
랜섬웨어의 위협과 그 대응책
다크 웹과 심층 웹은 이 같은 위협을 증폭시키는 핵심 인프라로 작동하고 있다. 조직화된 위협 행위자들은 전문 포럼, 유출 사이트, 메시징 채널을 활용해 차량 접근 권한을 거래하고, 백엔드 시스템과 API를 악용하며, 랜섬웨어 캠페인을 조율한다.
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이 과정에서 개별 취약점은 생태계 수준의 복합 위험으로 전환된다. 업스트림 시큐리티 보고서는 이러한 활동이 차량, 클라우드 플랫폼, 타사 서비스 전반의 혼란을 가속화하고 있다고 지적한다.
보고서는 자동차 산업이 AI 시대의 사이버 보안 위협에 대응하기 위한 포괄적 전략을 조속히 마련해야 한다고 강조한다. AI를 공격에 활용하는 적대적 행위자에 맞서려면, 방어 측도 AI 기반 탐지·대응 역량을 갖춰야 한다는 논리다.
머신러닝을 활용한 비정상 패턴 탐지, 실시간 데이터 분석 기반 위협 조기 식별, 지속 학습 구조를 갖춘 적응형 보안 체계가 그 핵심으로 거론된다.
한국 시장의 대응 방안
국내 자동차 및 IT 업계도 이 흐름과 무관하지 않다. 한국은 현대자동차그룹을 비롯한 완성차 업체와 대형 IT 기업이 공존하는 시장으로, 커넥티드카·자율주행차 도입이 가속화될수록 차량 사이버 보안 리스크 역시 함께 커진다. AI 기반 보안 솔루션 도입은 보안 수준을 높이는 동시에, 글로벌 사이버 보안 규제(UN-R155 등)를 충족하기 위한 필수 조건이 되고 있다.
다만 AI 보안 체계 구축에는 상당한 초기 비용과 전문 인력 확보라는 현실적 장벽이 따른다. 규모가 작은 부품사나 소프트웨어 공급업체의 경우 독자적인 보안 투자가 어렵다는 점에서, 업계 전반의 공급망 보안 협력 체계 마련이 함께 요구된다.
업스트림 시큐리티 보고서는 단일 기업의 대응만으로는 생태계 수준의 위협을 방어하기 어렵다는 점을 거듭 강조하며, 산업 차원의 조율된 전략 수립을 촉구한다.
FAQ
Q. 자동차를 노리는 랜섬웨어 공격은 실제로 어떤 피해를 일으키나?
A. 랜섬웨어는 차량 운영 체제나 연결된 백엔드 서버에 침투해 데이터를 암호화하거나 시스템 기능을 마비시킨다. 업스트림 시큐리티 보고서에 따르면 2025년부터 자동차 부문 랜섬웨어 사건이 급증했으며, 피해는 데이터 손실·개인정보 유출·서비스 중단에 이른다. 특히 텔레매틱스 서버나 OTA(무선 업데이트) 플랫폼이 감염되면 수천만 대 차량에 동시에 영향을 미칠 수 있다. 물리적 차량 제어 탈취 가능성도 연구 수준에서는 이미 입증된 상태여서, 위협의 범위는 사이버 공간을 넘어 안전 문제로 확장된다.
Q. AI 기반 보안 솔루션은 기존 방식과 어떻게 다른가?
A. 기존 시그니처(특정 패턴 목록) 기반 보안은 이미 알려진 공격만 탐지할 수 있다는 근본적 한계를 갖는다. AI 기반 솔루션은 머신러닝으로 차량·클라우드 플랫폼의 정상 행동 프로파일을 학습한 뒤, 그 프로파일에서 벗어나는 이상 징후를 실시간으로 포착한다. 공격 패턴이 처음 등장하더라도 행동 이상으로 탐지할 수 있어 제로데이 공격에 대한 대응력이 높다. 또한 지속 학습 구조를 통해 새로운 위협에 점진적으로 적응하므로, 업데이트 주기에 의존하는 기존 방식보다 유연성이 크다.
Q. 국내 기업은 글로벌 자동차 사이버 보안 규제에 어떻게 대비해야 하나?
A. 유엔 유럽경제위원회(UNECE)가 마련한 UN-R155 규정은 완성차 업체와 공급망 전반에 사이버 보안 관리 체계(CSMS) 구축을 의무화하며, 한국을 포함한 주요 시장에서 이미 발효됐다. 이에 따라 국내 완성차 업체뿐 아니라 1·2차 부품사도 차량 생애 전 주기에 걸친 사이버 보안 계획을 문서화하고 인증받아야 한다. AI 기반 탐지 시스템은 이 요건을 충족하는 동시에 실질적인 위협 대응력을 갖추는 방법으로 떠오르고 있다. 공급망 내 중소 업체는 독자 구축이 어렵다면 보안 관제 서비스(MSSP) 활용이나 업계 컨소시엄 참여를 검토할 필요가 있다.
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