아시아태평양 지역 기업들이 인공지능(AI) 서비스 확산 속 API 보안 위협에 직면한 것으로 나타났다. API 보안 사고를 경험한 기업이 80%를 넘은 가운데 사고 1건당 평균 피해 비용도 100만 달러를 넘어서면서, AI 확산 속도에 비해 보안 대응 체계가 뒤처지고 있다는 지적이 나온다.

13일 아카마이가 발표한 'API 보안 영향 연구 아시아태평양 에디션'에 따르면 지난 12개월 동안 아시아태평양 지역 응답자 81%가 최소 1건 이상의 API 보안 사고를 경험한 것으로 조사됐다. 사고 1건당 평균 추정 비용은 100만 달러를 넘어 전년도 58만 달러 대비 크게 증가했다. 이번 조사는 중국·인도·일본·싱가포르 등 4개국 보안 의사결정자 640명을 대상으로 진행됐다.

조사 결과 AI 기술과 연계된 API를 겨냥한 공격이 가장 빈번한 사고 유형으로 나타났다. 전체 응답자의 43%가 애플리케이션·에이전트·거대언어모델(LLM) 기반 API 공격을 경험했다고 답했다. 반면 자사 API 자산을 완전히 파악하고 있으며 어떤 API가 민감 데이터를 반환하는지 알고 있다고 답한 비율은 22%에 그쳤다. API 가시성 확보가 여전히 주요 과제로 남아 있다는 분석이다.

아카마이는 AI 기반 서비스 출시가 빨라질수록 API 구조가 복잡해지고 관리·모니터링 난도가 높아지면서 서비스 중단과 민감 데이터 노출, 운영 비용 증가 등 리스크가 확대되고 있다고 진단했다. 디지털 혁신 속도와 실제 보안 대응 수준 간 격차가 빠르게 벌어지고 있다고도 설명했다.

경영진과 현업 보안 조직 간 위협 인식 차이도 확인됐다. 전체 응답자 중 C레벨 임원의 56%는 AI·API 관련 위협에 충분히 대비돼 있다고 답했지만, 애플리케이션 보안 담당자 그룹에선 같은 응답 비율이 44%에 그쳤다. AI 서비스가 핵심 비즈니스로 확산되는 과정에서 경영진의 낙관적 인식과 실제 운영 현실 간 괴리가 존재할 수 있다는 의미로 풀이된다.

API 컴플라이언스 관리 체계 역시 미흡한 것으로 조사됐다. 응답자 대부분은 컴플라이언스 체계에서 API를 고려하고 있다고 답했지만, 실제로 API를 정기적인 리스크 평가에 포함한다고 답한 비율은 63%에 머물렀다. 규제 보고와 공시 체계에 API를 반영한다고 답한 응답자는 40%에 불과했다.

아카마이는 API 가시성 부족이 단순 보안 문제를 넘어 AI 컴플라이언스 이슈로 확대되고 있다고 분석했다. 어떤 API가 어디에 존재하는지, 민감 데이터를 어떻게 처리·보호하는지 명확히 파악하지 못할 경우 향후 강화되는 AI 관리·보고 요구 사항 대응에도 어려움이 커질 수 있다는 설명이다.

이에 기업들이 조직 전반 API 자산을 식별·관리할 수 있는 디스커버리 및 인벤토리 체계를 강화하고 개발 초기부터 보안 검증을 내재화하는 '시프트 레프트' 전략을 도입해야 한다고 제언했다. 아울러 API 보안을 신뢰할 수 있는 AI 운영의 핵심 전제조건으로 재정의할 필요가 있다고 짚었다.

관련기사

루벤 코 아카마이 아시아태평양·일본(APJ) 지역 보안 기술 및 전략 부문 디렉터는 "아시아태평양 지역 AI 확산 속도에 비해 보안 체계는 아직 충분히 성숙하지 못한 상황"이라며 "AI 애플리케이션을 구동하는 API가 급증하면서 가시성 사각지대가 커지고 있고 이는 서비스 장애와 복구 비용 증가, 기업 신뢰 훼손으로 이어질 수 있다"고 말했다.

이어 "AI가 실제 비즈니스 가치를 창출하기 위해선 API가 반드시 필요하다"며 "API 보안은 신뢰할 수 있는 AI 시스템 구축의 핵심 전제조건으로 다뤄져야 한다"고 강조했다.