“AI가 사이버 보안을 대체할 것인가?”라는 질문은 인공지능이 디지털 환경을 급격히 변화시키면서 보안 전문가들 사이에서 가장 시급한 우려 사항 중 하나가 되었습니다.
대량 해고와 AI 자동화에 대한 헤드라인이 불안감을 증폭시키지만 현실은 단순한 대체 시나리오보다 훨씬 더 미묘합니다.
2024년 ISC2 사이버 보안 인력 연구(Cybersecurity Workforce Study)에 따르면, 사이버 보안 전문가의 88%는 AI가 이미 자신의 기존 역할에 영향을 미치고 있다고 보고했습니다.
그러나 전면적인 일자리 대체보다는 인간의 전문성과 AI 역량이 융합하여 보다 효과적인 사이버 보안 방어 체계를 구축하는 근본적인 진화를 경험하고 있습니다.
현대 사이버 보안에서 AI의 역할
사이버 보안 AI란 무엇인가?
사이버 보안에서의 인공지능(AI)은 사이버 위협을 탐지, 분석, 대응하도록 설계된 머신러닝 알고리즘과 자동화 시스템을 말합니다. 이러한 시스템은 방대한 양의 보안 데이터를 처리하고 패턴을 식별하며 인간 분석가로서는 불가능한 속도로 사전 정의된 대응을 실행하는 데 탁월합니다.
그렇다면, 전통적인 의미에서 사이버 보안 일자리가 AI로 대체될까요? 증거에 따르면 완전히 그렇지는 않습니다. AI는 현재 로그 분석, 경고 분류, 기본 위협 탐지와 같은 일상적인 작업을 처리하지만 사이버 보안은 전략적 의사 결정, 윤리적 고려, 복잡한 위협 분석에 있어 여전히 인간의 판단에 근본적으로 의존하고 있습니다.
현재 AI 도입 현황
사이버 보안 인력의 변화는 이미 진행 중입니다. 연구에 따르면 사이버 보안팀의 45%가 생성형 AI를 도구 상자에 구현했으며, 42%의 조직이 AI 보안 도구를 적극적으로 탐색하거나 테스트하고 있습니다. 이러한 빠른 도입은 압도적인 양의 보안 경고와 업계를 괴롭히는 고질적인 기술 부족 현상을 해결해야 할 필요성 때문에 이루어지고 있습니다.
변화를 뒷받침하는 숫자
시장 성장 및 고용 동향
사이버 보안 시장은 폭발적인 성장을 이어가고 있으며, 전 세계 시장 규모가 2033년까지 5,930억 8천만 달러에 이르고 연평균 성장률(CAGR) 9.6%를 기록할 것으로 예상됩니다. 한편, 사이버 보안 AI 시장은 2032년까지 2,346억 4천만 달러에 이를 것으로 예상되며, 31.70%의 연평균 성장률을 보일 것입니다.
일자리 대체에 대한 우려에도 불구하고, 사이버 보안 분야의 고용은 실제로 증가하고 있습니다. 이 산업은 현재 전 세계적으로 2,400만 명 이상을 고용하고 있으며, 작년에만 140만 개의 새로운 일자리가 추가되었습니다.
그러나 이러한 성장은 2025년까지 약 350만에서 480만 개의 사이버 보안 일자리가 채워지지 않을 것이라는 고질적인 인력 부족 문제에 가려져 있습니다.
일자리에 미치는 실제 영향
골드만삭스는 2030년까지 전 세계 3억 개의 정규직 일자리가 AI 자동화로 인해 위험에 처할 수 있다고 예측하지만, 사이버 보안 분야는 더 복잡한 양상을 보입니다. 2024년 ISC2 연구에 따르면, 사이버 보안 부서의 25%가 2024년에 해고를 보고했지만, 이는 AI 대체보다는 주로 예산 제약 때문이었습니다.
더 고무적인 사실은 사이버 보안 전문가의 82%가 AI가 업무 효율성을 향상시킬 것이라고 믿으며, 66%는 AI를 경력 성장의 기회로 보고 있다는 점입니다.
일자리 감소를 우려하는 비율은 33%에 불과하며, 이는 업계가 AI를 대체 기술이라기보다는 향상 도구로 더 많이 보고 있음을 시사합니다.
AI가 사이버 보안 역할을 어떻게 재편하고 있는가?
반응적 업무에서 전략적 업무로
AI 사이버 보안 전문가의 통합은 전통적인 직무 기능을 변화시키고 있습니다. AI 도입 이전에는 사이버 보안 분석가들이 일반적으로 시간의 80%를 오탐(false positive) 경고에 파묻혀 보냈습니다. 이제는 AI 기반 도구가 이러한 노이즈를 걸러내어 분석가들이 실제 위협과 전략적 보안 이니셔티브에 집중할 수 있게 합니다.
이러한 변화는 신입 전문가들이 AI의 도움을 받아 중간 수준의 작업을 처리할 수 있게 하고 시니어 분석가들은 정교한 공격과 전략적 기획에 집중할 수 있게 합니다. 그 결과, 분야 전체가 반응적인 문제 해결에서 사전 예방적인 보안 아키텍처 구축으로 격상되고 있습니다.
강화된 인간-AI 협업
AI가 사이버 보안을 대체할 것인가’라는 질문은 사이버 보안의 미래로서 인간-AI 협업으로의 전환을 강조합니다.
인간-AI 협업 사이버 보안은 업계의 미래 방향을 나타냅니다. AI는 대규모 데이터셋을 처리하고 패턴을 식별하는 데 뛰어나며, 인간은 맥락적 이해, 윤리적 판단, 전략적 사고를 제공합니다. 이러한 파트너십은 특히 위협 헌팅(threat hunting)에서 두드러지는데, AI가 이상 징후를 식별하면 인간이 그 중요성을 조사합니다.
세계경제포럼(WEF)의 2025년 인공지능 및 사이버 보안 보고서에 따르면, 사이버 보안 전문가의 3분의 2는 자신의 전문성이 AI 기술을 보강할 것이라고 믿으며, 이는 이 관계가 경쟁적이기보다는 협력적이라는 본질을 강조합니다.
AI 시대에 새롭게 부상하는 역할
새로운 하이브리드 직무
사이버 보안 경력의 미래는 전통적인 보안 전문 지식과 AI 지식을 결합한 하이브리드 역할에 의해 점점 더 정의되고 있습니다. 새롭게 부상하는 주요 직책은 다음과 같습니다.
- AI 보안 엔지니어 (AI Security Engineers): AI 기반 보안 시스템을 설계하고 구현하며, 사이버 보안 원칙과 머신러닝 알고리즘 모두에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 이들은 새로운 멀웨어 변종을 탐지하는 모델을 구축하고, AI 시스템의 취약점을 테스트하며, 자동화된 도구를 기존 보안 인프라에 통합합니다.
- AI 거버넌스 전문가 (AI Governance Specialists): 보안 운영 내에서 윤리적이고 규정을 준수하는 AI 배포를 보장합니다. 책임감 있는 AI 사용을 위한 정책을 개발하고, 시스템의 편향성과 효과성을 감사하며, AI 관련 위험과 모범 사례에 대해 팀을 교육합니다.
- AI 위협 분석가 (AI Threat Analysts): 인공지능을 활용하여 위협 패턴을 분석하고, 공격 벡터를 예측하며, 사전 예방적 방어 전략을 개발합니다. 이 역할은 데이터 과학, 위협 인텔리전스, 행동 분석에 대한 전문 지식이 필요합니다.
- AI 윤리 및 규정 준수 책임자 (AI Ethics and Compliance Officers): 사이버 보안에 AI를 책임감 있게 구현하는 데 중점을 두며, 시스템이 규제 요건과 윤리 기준을 준수하는 동시에 AI 편향 및 투명성과 관련된 위험을 완화하도록 보장합니다.
사이버 보안 기술의 진화
AI 시대의 사이버 보안 기술은 전문가들이 자동화된 시스템을 보완하는 역량을 개발할 것을 요구합니다. 현재 가장 수요가 많은 기술은 다음과 같습니다.
- AI 및 머신러닝 기초: AI 리터러시가 2024년 사이버 보안 필수 기술 상위 5위 안에 들면서 필수 요소가 되었습니다. 전문가는 AI 모델이 어떻게 작동하는지 이해하고, 그 결과를 해석하며, 시스템이 오류를 범할 수 있는 시점을 식별해야 합니다.
- 데이터 과학 및 분석: 대규모 데이터셋을 다루고 실행 가능한 통찰력을 추출할 수 있는 역량입니다. 여기에는 통계 분석, 데이터 시각화, 패턴 인식이 포함됩니다.
- 윤리적 AI 구현: 조직이 AI 보안 도구의 책임감 있는 배포를 모색함에 따라 이 기술의 가치가 점점 더 높아지고 있습니다. 여기에는 편향 완화, 투명성 요구 사항, 규제 준수에 대한 이해가 포함됩니다.
AI 한계의 현실
완전한 대체가 불가능한 이유
‘AI가 사이버 보안을 대체할 것인가’라는 질문은 논쟁을 불러일으키지만, AI의 내재적 한계로 인해 사이버 보안에서 인간을 완전히 대체하는 것은 비현실적입니다.
AI 시스템은 네트워크 트래픽의 이상 징후 감지와 같은 방대한 데이터셋 처리에 뛰어나지만 맥락적 이해가 부족하여 오탐(false positives)이나 미탐(false negatives)을 유발할 수 있습니다.
예를 들어, AI는 비정상적인 위치에서의 로그인을 위협으로 표시할 수 있지만,그것이 원격 근무 중인 직원인지 피싱 시도인지는 오직 인간 분석가만이 확인할 수 있습니다. 더욱이 AI는 훈련 데이터셋보다 빠르게 진화하는 다형성 멀웨어(polymorphic malware)나 제로데이 공격(zero-day exploits)과 같은 새로운 위협에 대응하는 데 어려움을 겪습니다.
이러한 정교한 공격에 대응하기 위해서는 적응형 보안 도구를 구축하기 위한 로우코드/노코드 플랫폼을 사용하는 인간의 창의성이 필수적입니다. 따라서 ‘AI가 사이버 보안을 대체할 것인가’라는 질문은 강력한 사이버 보안을 보장하기 위해 대체가 아닌 인간-AI 협업의 필요성을 강조합니다.
윤리적 당위성
‘AI가 사이버 보안을 대체할 것인가’에 대한 논의가 커짐에 따라, AI 기반 사이버 보안의 윤리적 과제는 인간의 감독을 요구합니다. AI 기반 노코드 개발로 구축된 시스템이라 할지라도, 결함 있는 알고리즘으로 인해 합법적인 사용자 행동을 잘못 식별하는 등 편향된 의사 결정을 내릴 위험이 있으며, 이는 GDPR이나 NIST 800-53과 같은 개인정보 보호 표준을 위반할 수 있습니다.
인간의 거버넌스 없이 AI에 과도하게 의존하면 차별적인 결과를 초래하거나, 해커가 탐지를 우회하기 위해 AI 모델을 조작하는 적대적 AI 공격(adversarial AI attacks)에 취약해질 수 있습니다. 인간의 판단은 윤리적 정합성을 보장하며, 규정 준수 도구를 위한 비용 효율적인 앱 개발에서 보안과 개인정보 보호의 균형을 맞춥니다.
HBLAB은 로우코드/노코드 플랫폼을 활용하여 안전하고 규정을 준수하는 앱을 개발하며, ‘AI가 사이버 보안을 대체할 것인가’라는 질문이 윤리적 시너지의 문제로 진화하도록 보장하고, 인간이 AI를 안내하여 악용을 방지하도록 합니다.
글로벌 인력 동향 및 미래 전망
AI 도입의 지역별 격차
사이버 보안 직무에 AI를 도입하는 것은 지역별로 상당한 차이를 보입니다. 북미는 전 세계 시장 수익의 36% 이상을 차지하며 AI 사이버 보안 투자를 주도하고 있습니다. 유럽은 규제 요건과 사이버 위협 인식 증가에 힘입어 강력한 성장세로 그 뒤를 잇고 있습니다.
아시아 태평양 지역은 급속한 디지털 전환과 사이버 보안 우수성을 증진하려는 정부 이니셔티브에 힘입어 사이버 보안 AI 도입이 가장 빠르게 성장하는 지역입니다.
교육 및 인증의 진화
교육 기관 및 인증 기관은 AI 변화에 빠르게 적응하고 있습니다. ISC2는 2025년에 사이버 보안 전문가들이 AI 역량을 자신의 기술 세트에 통합할 수 있도록 특별히 설계된 ‘AI 전략 구축 인증서(Building AI Strategy Certificate)’를 출시했습니다. 다른 기관들의 유사한 이니셔티브는 AI 시대의 사이버 보안 기술이 지속적인 학습과 적응을 요구한다는 점을 업계 전반이 인식하고 있음을 나타냅니다.
AI 전환의 경제적 영향
비용-편익 분석
‘AI가 사이버 보안을 대체할 것인가’라는 질문은 종종 경제성에 초점을 맞춥니다. AI 사이버 보안 솔루션을 도입하는 조직은 강화된 보안과 함께 상당한 비용 절감을 보고합니다. 그러나 ‘AI가 사이버 보안을 대체할 것인가’라는 문제를 다루기 위해서는 교육, 머신러닝 모델을 위한 클라우드 기반 인프라, 변화 관리에 대한 초기 투자의 균형을 맞춰야 합니다.
이러한 절감 효과는 향상된 보안 태세와 결합되어 AI를 게임 체인저로 만들지만, 인간의 감독은 ‘AI가 사이버 보안을 대체할 것인가’라는 질문이 대체가 아닌 협업의 문제로 남도록 보장합니다.
투자 동향
‘AI가 사이버 보안을 대체할 것인가’가 업계 토론을 부추기는 가운데, 투자 동향은 AI 강화 사이버 보안에 대한 강한 신뢰를 보여줍니다. 벤처 캐피털과 사모 펀드 회사들은 확장 가능한 보안 앱을 만들기 위해 AI 기반 노코드 개발에 베팅하고 있으며, 로우코드/노코드 플랫폼은 침입 탐지 시스템과 같은 도구를 40% 더 빠르게 개발하도록 주도하고 있습니다.
자금 지원의 급증은 ‘AI가 사이버 보안을 대체할 것인가’가 대체에 관한 것이라기보다는, 안전한 미래를 위해 조직에 하이브리드 인간-AI 솔루션을 제공하는 것에 더 가깝다는 것을 강조합니다.
사이버 보안 전문가를 위한 실질적인 조언
AI 시대에 적응하기
‘AI가 사이버 보안을 대체할 것인가’에 대해 우려하는 사이버 보안 전문가는 자동화와 경쟁하기보다 보완적인 기술을 개발하는 데 집중해야 합니다. 주요 권장 사항은 다음과 같습니다.
지속적인 학습 수용: AI 개발 동향을 파악하고, 머신러닝 원칙을 이해하며, AI 기반 도구와 효과적으로 협력하는 방법을 배워야 합니다. 데이터 과학자가 될 필요는 없지만, AI의 역량과 한계를 숙지해야 합니다.
전략적 사고 기술 개발: AI의 전술적 역량을 보완하는 기술을 개발해야 합니다. 인간의 판단과 창의성이 요구되는 위협 헌팅, 보안 아키텍처, 위험 평가, 비즈니스 연계 활동에 집중하세요.
커뮤니케이션 및 리더십 능력 구축: 기술적인 AI 역량과 비즈니스 요구 사항 사이를 연결해 줄 수 있는 전문가를 필요로 하는 조직이 늘어나고 있습니다. 이해관계자에게 AI의 결정을 설명하고 AI 구현을 이끌 수 있는 능력은 점점 더 가치 있어질 것입니다.
경력 포지셔닝 전략
전문가들은 전통적인 사이버 보안 전문 지식과 AI 지식의 교차점에 자신을 위치시켜야 합니다. 이는 AI 보안 전문화, 관련 인증 취득, 또는 자동화된 사고 대응이나 예측 위협 분석과 같은 특정 AI 애플리케이션에 대한 전문성 개발을 포함할 수 있습니다.
AI 시대에 가장 성공적인 사이버 보안 전문가는 강력한 보안 기본기와 윤리적 감독을 유지하면서 조직이 책임감 있게 AI를 구현하도록 안내할 수 있는 사람이 될 것입니다.
미래 예측 및 산업의 진화
향후 5년
AI가 사이버 보안을 대체할 것인가’라는 질문이 힘을 얻으면서, 사이버 보안 환경은 2030년까지 급격히 변화할 것입니다. 대부분의 사이버 보안 역할은 AI를 통합하여 실시간 위협 탐지, 이상 징후 기반 침입 방지, 자동화된 사고 대응에 머신러닝과 같은 도구를 활용할 것입니다.
예를 들어, 로우코드/노코드 플랫폼에 구축된 AI 기반 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM) 시스템은 페타바이트급 데이터를 분석하여 기존 방식보다 60% 더 빠르게 위협을 식별할 것입니다(Gartner, 2025). 전문가는 수동 로그 검토에서 AI 시스템 감독으로 전환하여 클라우드 환경 전반에 걸쳐 제로 트러스트 아키텍처가 적용되도록 보장할 것입니다. ‘AI가 사이버 보안을 대체할 것인가’ 토론이 AI 자체의 취약점을 강조함에 따라, 적대적 공격으로부터 AI 모델을 보호하기 위한 AI 보안 엔지니어 및 알고리즘 편향 분석가와 같은 새로운 역할이 등장할 것입니다.
장기 전망
2035년까지 업계가 통합된 인간-AI 팀으로 진화함에 따라 ‘AI가 사이버 보안을 대체할 것인가’라는 질문은 사라질 것입니다. 미래의 사이버 보안 전문가는 전략가로서, 기존 암호화(예: RSA)를 수 초 만에 깰 수 있는 양자 기반 공격과 같은 복잡한 위협을 탐색하기 위해 AI와 공동 파일럿처럼 협력할 것입니다. AI는 행동 모델을 사용하여 내부자 위협을 정확하게 식별하는 예측 분석을 강화할 것이지만, GDPR 준수 시스템에서 개인 정보 보호와 보안의 균형을 맞추는 것과 같은 윤리적 결정을 위해서는 인간의 감독이 여전히 중요할 것입니다.
AI 기반 노코드 개발은 보안 앱의 신속한 생성을 가능하게 할 것이며, OutSystems와 같은 플랫폼은 AI를 통합하여 제로 트러스트 정책을 자동으로 시행할 것입니다. ‘AI가 사이버 보안을 대체할 것인가’를 혁신의 기회로 받아들이는 조직은 AI 리터러시와 양자 내성 암호화에 대한 기술 향상에 투자하여 새로운 위협에 대한 복원력을 보장할 것입니다.
미래는 대체에 관한 것이 아니라 시너지에 관한 것입니다. ‘AI가 사이버 보안을 대체할 것인가’는 인간과 AI가 어떻게 강력하고 효율적인 사이버 보안 생태계를 함께 만들 수 있는가에 대한 질문이 될 것입니다.
HBLAB – AI 강화 사이버 보안 솔루션의 신뢰할 수 있는 파트너
AI 사이버 보안 전문가들이 업계 지형을 재편하고 있는 시대에, HBLAB은 이러한 기술 혁명의 선두에 서 있습니다. HBLAB은 인공지능 역량과 깊이 있는 인간의 전문성을 결합한 최첨단 보안 솔루션을 제공합니다.
630명 이상의 숙련된 전문가와 뛰어난 영어 구사 능력을 갖춘 HBLAB은 AI와 사이버 보안의 복잡한 교차점을 탐색하는 조직에게 독보적인 이점을 제공합니다. 5년 이상의 경력을 보유한 30%의 시니어급 인력은 노련한 판단력과 전략적 사고를 바탕으로 AI 구현을 이끌어갑니다.
당사의 CMMI 레벨 3 인증은 AI 강화 보안 솔루션 제공에 있어 프로세스 우수성에 대한 HBLAB의 노력을 입증합니다. 또한 기존 요율보다 30% 저렴한 비용 효율적인 접근 방식은 모든 규모의 조직이 고급 사이버 보안을 이용할 수 있도록 합니다.
VNU AI 연구소와 같은 기관과의 전략적 파트너십을 포함하여 2017년부터 쌓아온 HBLAB의 AI 전문성은 조직이 인간-AI 협업 사이버 보안 전략을 성공적으로 구현할 수 있도록 지원합니다.
당사의 유연한 협력 모델은 오프쇼어, 온사이트, 전담팀 구성을 지원하여 기존 보안 운영 체제와의 원활한 통합을 보장합니다.
AI 기반 위협 탐지, 자동화된 사고 대응 시스템, 또는 사이버 보안 인력 전환에 대한 전략적 가이던스가 필요하시다면, HBLAB이 AI 시대에 귀 조직을 안전하게 지킬 전문 지식과 기술 솔루션을 제공합니다.
자주 묻는 질문
AI가 사이버 보안 전문가를 완전히 대체할 수 있나요?
“AI가 사이버 보안을 대체할 것인가?”라는 질문은 일반적인 우려입니다. 하지만 AI는 사이버 보안 전문가를 완전히 대체할 수 없습니다. AI는 방대한 데이터셋 분석과 로그 모니터링 같은 일상적인 작업 자동화에 뛰어나지만, 인간의 판단력, 윤리적 의사 결정, 전략적 기획은 여전히 대체 불가능합니다. 2024년 ISC2 연구에 따르면 전문가의 88%가 사이버 보안 역할에서 AI를 대체자가 아닌 향상 도구로 보고 있습니다. HBLAB의 AI 기반 솔루션은 강력한 보안을 위해 인간의 전문성을 보완합니다.
AI 자동화로 인해 가장 위험에 처한 사이버 보안 직무는 무엇인가요?
“AI가 사이버 보안을 대체할 것인가?”라는 질문과 관련하여, 기본 로그 분석, 경고 분류, 시그니처 기반 위협 탐지와 같은 초급 단계의 역할이 자동화에 가장 취약합니다. 그러나 이러한 직무는 전문가들이 전략적 감독 및 복잡한 위협 헌팅으로 전환하면서 진화하고 있으며, 이는 “AI가 사이버 보안을 대체할 것인가?”라는 질문이 제거가 아닌 적응의 문제임을 보장합니다. AI 지식으로 기술을 향상시키는 것이 전문가의 경쟁력을 유지하는 길입니다.
AI가 새롭게 창출하는 사이버 보안 직무는 무엇인가요?
“AI가 사이버 보안을 대체할 것인가?”에 대한 논쟁이 커지면서, AI는 AI 보안 엔지니어, AI 거버넌스 전문가, AI 위협 분석가, AI 윤리 책임자와 같은 하이브리드 직무를 창출하고 있습니다. 이러한 직책은 사이버 보안 전문 지식과 AI 숙련도를 결합하며, 보안 도구 분야에서 AI 기반 노코드 개발에 대한 증가하는 수요를 충족시킵니다.
사이버 보안 전문가는 AI 시대를 어떻게 대비해야 하나요?
“AI가 사이버 보안을 대체할 것인가?”라는 질문에 답하기 위해, 전문가는 AI 리터러시를 습득하고, 머신러닝 기초를 마스터하며, 자동화를 보완하는 위협 모델링과 같은 전략적 기술에 집중해야 합니다. AI 강화 사이버 보안 인증을 취득하는 것은 경쟁력을 보장합니다. HBLAB은 보안 도구를 위한 비용 효율적인 앱 개발 교육을 제공하여 전문가들이 AI 중심 세계에서 성공할 수 있도록 돕습니다. 지속적인 학습이 앞서 나가는 열쇠입니다.
AI 자동화 시대에도 사이버 보안 인력 부족 현상은 계속될까요?
“AI가 사이버 보안을 대체할 것인가?”라는 질문은 종종 고질적인 인력 부족 문제를 간과합니다. AI가 작업을 자동화하더라도, 2025년까지 350만~480만 개의 일자리가 채워지지 않을 것이며, AI 기술을 갖춘 전문가로 수요가 이동하고 있습니다. 확장 가능한 로우코드 솔루션은 AI 강화 보안 도구를 구축하여 이러한 격차를 메우고, 하이브리드 전문성으로 “AI가 사이버 보안을 대체할 것인가?”라는 질문에 답합니다.
AI는 사이버 보안 효율성을 어떻게 향상시키나요?
“AI가 사이버 보안을 대체할 것인가?”에 대한 우려는 더 빠른 위협 탐지, 오탐 감소, 자동화된 사고 대응을 통해 사이버 보안을 강화하는 AI의 능력으로 완화됩니다. AI 기반 노코드 개발로 구동되는 예측 분석은 효율성을 40% 향상시킵니다(Forrester, 2025).
사이버 보안에 AI를 구현하는 데 따르는 주요 과제는 무엇인가요?
“AI가 사이버 보안을 대체할 것인가?”라는 문제를 해결하려면 특정 환경에 맞게 AI를 훈련시키고, 오탐을 관리하며, 정책 준수를 보장하고, 인간의 감독을 유지하는 등의 과제를 해결해야 합니다. 로우코드/노코드 플랫폼은 AI 통합을 간소화하지만, 성공은 전문가의 구현에 달려 있습니다. HBLAB의 확장 가능한 로우코드 솔루션은 이러한 장애물을 극복하고 안전한 맞춤형 배포를 보장합니다.
AI 시대에도 사이버 보안은 여전히 좋은 직업 선택인가요?
“AI가 사이버 보안을 대체할 것인가?”와 같은 질문에도 불구하고, 사이버 보안은 2024년 전 세계적으로 140만 개의 신규 일자리가 추가되며(ISC2, 2024) 최고의 직업 선택으로 남아 있습니다. AI에 적응하고 보안 도구를 위해 최고의 로우코드/노코드 플랫폼을 활용하는 전문가는 엄청난 기회를 발견합니다. HBLAB은 AI 기반 교육으로 경력 성장을 지원하여 전문가들이 성공할 수 있도록 보장합니다. 이 분야의 빠른 성장은 장기적인 잠재력을 보장합니다.
“AI가 사이버 보안을 대체할 것인가?”라는 질문은 사이버 보안의 종말이 아닌 진화를 강조합니다. 로우코드/노코드 플랫폼과 AI가 일상적인 작업을 자동화하고 위협 탐지를 향상시키는 동안, 인간의 전문성, 윤리적 판단, 전략적 사고는 여전히 중요합니다.
HBLAB의 AI 기반 노코드 개발을 활용하는 전문가와 조직은 “AI가 사이버 보안을 대체할 것인가?”라는 질문이 대체보다는 협업에 관한 것임을 발견하며, 2025년 비교할 수 없는 보안을 위해 인간의 지능과 AI의 힘을 결합한 강력하고 효율적인 사이버 보안 운영을 창출합니다.
