오픈AI 보안 AI ‘데이브레이크’ 실전: 블록·센티넬원은 이렇게 써요

결론부터 말하면, 두 회사는 AI에게 보안 업무를 통째로 맡기지 않았어요. 반복 조사와 분석을 AI가 먼저 하고, 사람이 결과를 확인해요. 숫자는 크지만 모두 오픈AI 고객 사례 글에 실린 회사 발표예요. 같은 능력이 공격에도 쓰일 수 있다는 점도 함께 봐야 해요.

데이브레이크는 오픈AI가 방어하는 쪽(보안팀)에 사이버보안 작업용 모델을 제공하는 서비스예요. 블록 사례 글에는 사용 제품으로 오픈AI의 코딩 도구 코덱스(Codex)가 적혀 있어요. 코덱스와 API(프로그램끼리 기능을 주고받는 창구)의 최근 변화는 데브데이 2026 실무 변화 기사에서 볼 수 있어요.

보안팀은 AI를 어디에 쓰나요?

보안팀의 하루는 경보(alert) 확인으로 채워져요. 경보는 보안 도구가 “이상한 일이 생겼을 수 있다”고 보내는 알림이에요. 그중 상당수는 실제 공격이 아닌 오탐(잘못 울린 경보)이라 사람이 하나하나 확인하느라 시간을 많이 써요.

블록은 이 확인 작업을 AI가 먼저 하게 했어요. 경보 하나가 오면 관련된 기록을 모두 찾아 깊게 조사하고, 사람이 그 결과를 검토해요. 블록 최고정보보호책임자(CISO) 제임스 네테스하임은 “모든 경보를 그날 유일한 경보처럼 다룬다”고 말했어요.

블록 사례: 숫자로 보기

표에서 헷갈리기 쉬운 부분이 있어요. 1,100시간은 “아낀 시간”이 아니라 AI가 분기마다 해낸 조사의 양을 분석가 시간으로 환산한 숫자예요. 예전에는 시간이 없어 깊게 못 보던 경보까지 조사하게 됐다는 뜻이에요(회사 발표 기준).

탐지 규칙 검증도 예전에는 옛 사례 수백 건을 손으로 다시 조회해야 해서 실제로는 잘 하지 않던 일이라고 해요. 이제 조사마다 원본 조회 기록을 저장해 두기 때문에 한 시간 안에 다시 돌려 볼 수 있어요.

블록은 작업마다 다른 모델을 고른다고 밝혔어요. 데이브레이크 위에 자체 보안 도구를 얹어 작업을 알맞은 모델로 보내요. 또 사람이 언제든 넘겨받거나 에이전트(사람 대신 여러 단계를 이어서 처리하는 AI 프로그램)끼리 서로 결과를 검증하게 했어요.

센티넬원 사례: 악성코드 분석

센티넬원은 리버스 엔지니어링(악성코드를 뜯어 보며 어떻게 동작하는지 알아내는 일)에 데이브레이크를 써요. 정교한 악성코드 하나를 최고 수준 연구자가 분석하는 데 4~6주가 걸렸다고 해요.

센티넬원 최고AI책임자(CAIO) 그레거 스튜어트는 데이브레이크가 사람 수준의 분석 결과를 약 8시간 만에 낸다고 말했어요(회사 발표 기준). 그래서 예전에는 중요한 몇 건만 깊게 보던 것을 이제 더 많은 샘플을 비교해 보며, 서로 무관해 보이던 악성코드에서 같은 부품을 찾아낼 수 있다고 했어요.

결과는 누가 확인하나요?

두 회사 모두 사람이 최종 책임을 진다고 밝혔어요. 블록은 사람이 모든 결과를 검증한다고 했어요. 취약점을 찾으면 코드 위치와 담당자를 찾고, 수정안을 내고, 실제로 악용 가능한지 확인하고, 고쳐졌는지 검증해요. 코드 반영은 사람이 이끌어요.

센티넬원 스튜어트는 “자동화할 수 없는 단 하나는 책임”이라고 말했어요. 소프트웨어 구조를 바꾸는 결정은 사람이 봐야 하고, 작은 부분 수정은 자동화에 더 맞을 수 있다고 했어요. 다만 센티넬원 글에는 블록처럼 “모든 결과를 사람이 검증한다”는 표현은 없어요.

한국 이용자와 기업에 달라지는 것

한국 기업 보안팀도 경보 과부하와 인력 부족을 겪을 가능성이 커요(추정). 이 사례가 주는 힌트는 “AI 보안 제품을 사느냐”보다 “어떤 반복 업무를 AI가 먼저 하게 하고 사람이 어디서 확인하느냐”를 정하는 일이에요. 선택지는 이렇게 나눌 수 있어요.

• 작게 시작하기: 오탐 분류나 로그 요약처럼 틀려도 피해가 작은 업무부터 AI에게 초안을 맡기고 사람이 확인해요.
• 기록 남기기: 블록처럼 조사할 때 원본 조회 기록을 저장해 두면 나중에 규칙을 바꿀 때 다시 검증할 수 있어요.
• 데이터 위치 확인: 로그와 코드를 해외 AI 서비스로 보내도 되는지 개인정보보호법과 사내 규정, 금융권이라면 망분리 규정을 먼저 확인해요.
• 권한 단계 올리기: 블록도 AI 판단이 검증되는 만큼 민감한 시스템으로 천천히 넓히겠다고 했어요. 처음부터 운영 시스템 수정 권한을 주지 않는 게 안전해요.

데이브레이크를 한국 기업이 어떤 조건으로 쓸 수 있는지는 두 사례 글에 나오지 않아요. 도입을 검토한다면 오픈AI 영업 창구에 이용 조건을 직접 확인해야 해요.

양날의 검: 2시간 만에 짠 공격 경로

블록의 레드팀 훈련 사례는 이 기술의 위험도 보여 줘요. 모델은 내부 시스템에 대한 힌트 몇 개만 받고 약 2시간 만에 전체 공격 경로를 이어 붙였어요. 데이터베이스 공격으로 들어가 권한을 높이고, 거점을 만들고, 계정 정보를 훑은 뒤 다른 시스템으로 옮겨 가는 흐름이었어요. 사람 레드팀이라면 보통 며칠 걸릴 일이라고 해요(회사 발표 기준).

방어자에게는 숨은 약점을 빨리 찾는 도구지만, 같은 능력이 공격자 손에 들어가면 공격 준비 시간도 줄어요. 이런 성질을 이중 용도라고 해요. 블록과 센티넬원은 모두 “방어자에게 유리함이 옮겨 간다”고 말하지만, 이는 회사 쪽 시각이에요. 그래서 접근 권한을 누구에게 어떻게 주는지가 중요해요.

대단한 점과 아쉬운 점

확장성

• 개발 단계로 앞당기기: 센티넬원은 코드를 만드는 단계에서 보안 문제를 바로 고치도록 이 기능을 넣고 싶다고 했어요. 블록도 처음부터 취약점을 덜 만드는 쪽을 다음 목표로 꼽았어요.
• 전문가가 아닌 직원도 보안 업무: 센티넬원은 소수 전문가에게만 있던 지식을 더 많은 직원이 쓰게 됐다고 했어요.
• 여러 제품의 기록 잇기: 블록은 노트북 경보 하나를 계정 기록과 연결해 더 큰 공격 활동을 찾았다고 밝혔어요. 한 도구로는 안 보이던 신호였다고 해요.

예전 자동화는 단계를 하나하나 정해 줘야 했다면, 이제는 모호한 문제를 던지고 함께 풀어 가는 방식이라고 네테스하임은 설명했어요. AI의 숨은 능력을 둘러싼 다른 보안 쟁점은 AI 모델 백도어 연구 기사에서 볼 수 있어요.

아직 모르는 것

• 데이브레이크의 가격과 한국 기업이 쓸 수 있는 조건은 두 사례 글에 나오지 않아요.
• AI가 놓친 공격이나 잘못 판단한 사례가 얼마나 되는지는 공개되지 않았어요.
• 공격자가 비슷한 능력을 쓰지 못하도록 오픈AI가 접근을 어떻게 관리하는지는 이번 글에서 설명하지 않았어요.
• 센티넬원의 “사람 수준” 분석 결과를 어떤 기준으로 평가했는지는 밝히지 않았어요.

자주 묻는 질문

오픈AI 데이브레이크는 무엇인가요?

방어하는 보안팀이 사이버보안 작업에 오픈AI 모델을 쓰게 해 주는 서비스예요. 블록과 센티넬원은 이를 경보 조사·취약점 수정안·악성코드 분석에 썼다고 밝혔어요.

AI가 보안 담당자를 대신하나요?

두 사례에서는 대신하지 않아요. 블록은 사람이 모든 결과를 검증하고, 센티넬원은 책임만은 자동화할 수 없다고 말했어요.

보안 AI가 공격에 악용될 수도 있나요?

그럴 수 있어요. 블록 레드팀 훈련에서 모델이 약 2시간 만에 공격 경로를 짰다는 사례가 그 가능성을 보여 줘요.

출처

1. OpenAI, “How Block is building AI-powered security with OpenAI technology” (게시 2026-10-14, 확인 2026-10-15 KST) — 링크
2. OpenAI, “SentinelOne cuts malware analysis from weeks to hours” (게시 2026-10-14, 확인 2026-10-15 KST) — 링크

대표 이미지: AIMAG가 AI로 생성

구글 검색에서 AIMAG 소식을 먼저 보려면

AI 보조 초안 · 편집부 검수