오늘날 이메일은 진화된 위협 기법이 실시간으로 실행되는 가장 위험한 통로 중 하나입니다. 업무용 이메일은 여전히 가장 널리 사용되는 커뮤니케이션 수단이지만, 동시에 사이버 공격자들에게는 가장 효과적인 침투 경로로 자리 잡고 있습니다. 단순한 스팸을 넘어, 피싱, 스피어 피싱, 랜섬웨어, 비즈니스 이메일 침해(BEC), 그리고 제로데이 공격에 이르기까지 다양한 고도화된 위협이 이메일을 통해 실시간으로 유입되고 있습니다.
- 스피어 피싱(Spear Phishing): 특정 개인이나 조직을 겨냥해 내부 정보를 알고 있는 것처럼 위장하여 악성 링크 클릭이나 민감 정보 입력을 유도합니다.
- 비즈니스 이메일 침해(BEC): CEO나 거래처를 사칭해 송금이나 결제 요청을 보내는 방식으로 막대한 금전 피해를 발생시킵니다.
- 랜섬웨어 유포: 첨부파일이나 링크 클릭을 통해 시스템을 암호화하고, 금전을 요구합니다.
- 제로데이 공격(Zero-day Attack): 아직 공개되지 않은 소프트웨어 취약점을 악용해 탐지 회피 및 침투를 시도합니다.
이메일은 이러한 정교한 공격 기법들이 실제 실행되는 핵심 채널이며, 기존 보안 체계로는 이처럼 빠르고 지속적으로 진화하는 위협에 능동적으로 대응하기 어렵습니다.
기존의 스팸 차단 시스템은 '룰베이스(Rule-based)' 방식으로, 사람이 미리 정의한 조건에 따라 동작합니다. 예를 들어, 특정 키워드 포함 여부, 발신자의 IP, 발송 빈도와 같은 패턴을 기반으로 메일을 필터링하는 구조입니다.
이러한 방식은 비교적 명확한 조건에 기반한 단순한 스팸에는 효과적일 수 있으나, 다음과 같은 구조적인 한계를 가집니다.
- 새로운 유형의 위협에 취약: 공격자들은 기존 룰을 회피할 수 있는 새로운 방식과 표현을 끊임없이 개발합니다.
- 정의되지 않은 상황에서 오작동: 예상치 못한 구조나 문맥의 메일이 등장하면 정상 메일도 스팸으로 잘못 분류하거나, 반대로 악성 메일을 놓칠 수 있습니다.
- 지속적인 수작업 관리 필요: 새로운 규칙을 수시로 추가하고, 기존 룰을 조정해야 하며, 이로 인해 운영 비용과 리소스가 증가합니다.
예측 불가능한 상황에서 룰베이스 시스템은 결국 실패할 수밖에 없으며, 이는 기업 이메일 환경의 안정성과 효율성 모두를 위협하게 됩니다.
기존 스팸 차단 방식은 진화하는 위협에 효과적으로 대응하기 어렵습니다.
이러한 한계는 이메일 보안뿐 아니라 자율주행 기술의 진화에서도 확인할 수 있습니다. 초기 자율주행 시스템은 수많은 ‘If-Then’ 규칙을 기반으로 동작하는 룰베이스 방식이었습니다. 예를 들어, “앞에 장애물이 있으면 멈춰라”, “신호가 빨간 불이면 정지해라” 등과 같은 명확한 명령어들이었죠.
하지만 도로 위에는 예측할 수 없는 변수와 복잡한 상황이 끊임없이 발생합니다. 룰베이스 시스템은 이런 상황에 유연하게 대응하지 못했고, 실제 자율주행을 가능하게 한 건 결국 인공지능(AI)이었습니다. AI는 방대한 주행 데이터를 통해 스스로 학습하고, 패턴을 인식하며, 미지의 상황에서도 최적의 판단을 내릴 수 있게 했습니다.
AI는 미지의 위협에도 유기체처럼 스스로 진화하여 방어 능력을 강화합니다.
이는 기존 룰베이스 시스템으로는 절대 구현할 수 없는 보안 방식입니다.
이메일 보안 환경도 마찬가지입니다. 룰베이스는 정해진 규칙만 따르기 때문에 한계가 분명합니다. 반면, AI는 스스로 학습하고 판단하기 때문에 예상치 못한 공격이나 신종 위협에도 효과적으로 대응할 수 있습니다.
리투인소프트웨어의 MAIL PRISM AI는 기존 룰 기반 스팸 차단 솔루션의 한계를 극복하기 위해 탄생한 인공지능 기반의 이메일 보안 솔루션입니다. 단순히 규칙을 따르는 것이 아니라, AI가 직접 학습하고 진화하며 스팸 메일을 지능적으로 탐지하고 차단합니다.
MAIL PRISM AI는 다음과 같은 방식을 통해 기존 보안 체계와는 차별화된 접근을 제공합니다.
- 문맥 기반 판단: 메일 본문, 첨부파일, 발신자의 행동 패턴 등 다양한 요소를 종합 분석하여 단순한 키워드 기반 필터링이 아닌 ‘의도 파악’을 수행합니다.
- 딥러닝 기반 학습: 수많은 메일 데이터를 통해 AI가 직접 패턴을 학습하고, 예측 및 대응 모델을 스스로 개선합니다.
- 지속적 자기 진화 (Self-improvement): 새로운 유형의 위협이 등장해도, 사람이 룰을 정의할 필요 없이 AI가 실시간 학습 및 적용합니다.
- 비정상 상황 대응력: 정의되지 않은 공격 방식에도 높은 적응력과 분류 정확도를 유지합니다.
MAIL PRISM AI의 DNN 딥러닝 기반 메일 분석 및 학습 과정
MAIL PRISM AI는 기업 맞춤형 데이터 기반 학습과 운영 효율성을 모두 갖춘 최적의 이메일 보안 솔루션입니다.
| 구분 | MAIL PRISM AI | AI 채팅 (챗GPT 등) | 자율주행 (AI) |
|---|---|---|---|
| 목적 | 필요/불필요 메일 분류 | 범용 지식 제공, 대화 | 안전하고 효율적인 운전 |
| 기술 수준 | High (DNN Local 학습 기반) | High (Transformer 기반) | High (Transformer/CNN 기반) |
| 모델 특징 | 기업만의 특정 Data 학습 | 범용 지식 학습 | 수많은 상황 데이터 학습 |
| 학습 데이터 | 메일 본문, 첨부파일, 기업 메일 흐름 | 인터넷 데이터, 저작권 콘텐츠 등 | 실제 도로/센서 데이터 |
| 학습 비용 | Low | Very High | Very High |
| 운영 비용 | Very Low | High | High |
MAIL PRISM AI는 기업 특화 데이터 학습과 효율적인 비용 구조를 통해 스팸 차단 분야에서 독보적인 위치를 차지합니다.
압도적인 분류율
딥러닝 기반의 AI가 스팸, 피싱, 악성코드를 99% 이상 정확도로 탐지합니다. 신종 위협에도 실시간 대응이 가능합니다.
최소화된 오탐율
정상적인 업무 메일이 스팸으로 잘못 분류하는 오류를 최소화하여, 중요한 커뮤니케이션을 방해하지 않습니다.
자동 학습 및 진화
시스템이 스스로 새로운 패턴을 학습하고, 관리자의 개입 없이도 지속적으로 방어 모델을 개선합니다.
사용자 중심 정책 설정
조직의 환경 및 사용자별 메일 사용 특성에 맞춰 유연하고 정밀한 정책 구성이 가능합니다.
강력한 피싱/랜섬웨어 방어
교묘한 사회공학적 공격까지 탐지 가능한 지능형 대응 능력으로 기업의 정보 자산을 보호합니다.
효율적인 자원 운영
낮은 학습/운영 비용으로 고성능을 제공하여, 총소유비용(TCO)을 절감합니다.
이제는 단순한 필터링을 넘어, 스스로 판단하고 방어하는 AI 중심의 이메일 보안 전략이 필요합니다.
제품소개리투인소프트웨어의 MAIL PRISM AI는 끊임없이 진화하는 위협으로부터 기업의 소중한 정보와 업무 흐름을 지키는 가장 효과적인 선택입니다. 더 이상 수동적인 룰에 의존하지 마십시오. AI 보안의 시대, MAIL PRISM AI와 함께 시작하십시오.
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