AI와 비정규전 혁신

# 비정규전의 최신 무기 – 인공지능

*모하마드 미르가하리(Mohamad Mirghahari) – 비정규전 센터*  
*최종 업데이트: 2023년 7월*

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인공지능(AI)은 현대 비정규전에서 가장 강력한 도구 중 하나로 부상하고 있으며, 적이 정보를 조작하고 여론을 형성하며 심지어 경제를 불안정하게 만드는 방식을 근본적으로 변화시키고 있다. 딥페이크부터 알고리즘 기반 허위정보 캠페인에 이르기까지, AI는 빠른 메시지 생성과 고도화된 표적화 영향작전을 가능하게 해 군사·경제적 전장을 바꿀 수 있다. 이 장문의 기술 블로그 포스트에서는 AI가 비정규전에 어떤 역할을 하는지—초급 개념부터 고급 응용까지—실제 사례와 실용 코드 예제까지 포함해 살펴본다.

> **핵심어:** 인공지능, 비정규전, 딥페이크, MILDEC, 허위정보, 사이버 작전, 경제적 사보타주, 생성적 적대 신경망(GAN), 데이터 분석, 미 국방부(DoD), 군사 기만, 비정규전 센터

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## 목차

1. [서론](#introduction)
2. [비정규전 이해하기](#understanding-irregular-warfare)
3. [비정규전에서의 인공지능](#ai-irregular-warfare)  
   - [허위정보와 MILDEC](#disinformation-and-mildec)  
   - [딥페이크와 미디어 조작](#deep-fakes-and-media-manipulation)  
   - [AI를 통한 경제적 사보타주](#economic-sabotage-through-ai)
4. [AI 기반 전쟁의 실제 사례](#real-world-examples)
5. [기술 심층 분석: 사이버·영향 작전에서의 AI](#technical-dive)  
   - [Bash를 이용한 스캔 명령](#bash-scan-commands)  
   - [Python으로 출력 파싱](#python-parsing)
6. [방어 수단 및 대응 AI 기술](#defensive-measures)
7. [미 국방부를 위한 미래 동향 및 권고](#future-trends)
8. [결론](#conclusion)
9. [참고문헌](#references)

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## 서론 <a name="introduction"></a>

2023년 5월 22일 아침, 펜타곤에서 폭발이 일어났다는 AI 생성 이미지가 온라인을 빠르게 확산시켜 SNS 공유와 금융시장 반응을 촉발했다. 이미지는 곧 거짓으로 판명됐지만, 그 즉각적 파급력은 엄청났다. 이는 AI 기반 콘텐츠가 비정규전에서 어떻게 무기화될 수 있는지를 극명하게 보여준다. 본 글에서는 이 사건의 이면을 해부하고, AI가 전략적 수준의 영향작전을 어떻게 강화하는지를 설명한다.

AI는 단순한 기술 트렌드가 아니라 정보전에 있어 진화하는 패러다임이다. 허위정보와 군사 기만(MILDEC) 전술을 생성·배포할 수 있는 잠재력은 국가 및 비국가 행위자 모두에게 새로운 길을 열어주며, 실제 사건과 조작된 내러티브를 구분하기 어렵게 만든다.

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## 비정규전 이해하기 <a name="understanding-irregular-warfare"></a>

### 비정규전 정의

비정규전은 적이 전통적 군 조직 형태를 따르지 않는 갈등 상황에서 활용되는 광범위한 비전통적 전략·전술을 포괄한다. 전통적 전쟁과 달리, 비정규전은 사회적 취약성, 경제 안정성, 공적 담론을 표적으로 하며, 종종 비대칭 전술을 활용하여 전투원과 민간인의 경계를 흐린다.

주요 요소:  
- **심리작전(PSYOPS):** 인식을 조작하고 내러티브를 통제  
- **사이버 작전:** 디지털 네트워크를 활용해 통신을 교란하고 정보 수집  
- **영향 작전:** 허위정보를 맞춤형으로 제작해 여론을 조작  
- **군사 기만(MILDEC):** 실제 의도·능력에 대해 적을 혼란시키고 오도  

### 현대 전쟁에서 MILDEC의 역할

미 국방부(DoD)는 군사 기만을 “적대 행위를 저지하고 아군 방어 조치의 성공률을 높이며 잠재적 공세 작전의 성공 가능성을 향상시키기 위한 콘텐츠”로 정의한다. 과거 MILDEC은 물리적 미끼 및 기만 기동에 의존했으나, AI의 등장으로 저기술 허위정보부터 고급 디지털 기만까지 새로운 차원을 더했다.

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## 비정규전에서의 인공지능 <a name="ai-irregular-warfare"></a>

인공지능은 여러 분야를 혁신해왔으며, 비정규전에서도 갈등 양상을 현저히 바꾸고 있다. 다음 세 가지 핵심 영역에서 AI가 미치는 영향을 살펴본다.

### 허위정보와 MILDEC <a name="disinformation-and-mildec"></a>

AI의 빠른 콘텐츠 생성·배포 능력은 허위정보 캠페인에 최적화되어 있다. 메시지 제작과 표적 배포의 많은 부분을 자동화함으로써, AI는 인력 부담을 줄이고 영향작전의 빈도와 정교함을 높인다.

주요 특징:  
- **신속한 메시지 생산:** AI 알고리즘은 수천 개의 텍스트·이미지·영상 변형을 몇 초 만에 생성  
- **청중 맞춤화:** 데이터 분석을 통해 온라인 행동·관심사·소셜 네트워크 기반으로 메시지를 맞춤형 조정  
- **증폭 전략:** AI는 영향력 있는 노드(예: 유명 인사 계정)를 식별해 메시지 전파 속도를 극대화  

예시:  
한 민간 네트워크 과학 기업은 AI를 활용해 말리에서 러시아 인식을 가장 효과적으로 바꿀 수 있는 20명의 국제 미디어 인물을 선정했다. 1만여 명의 인플루언서 중 AI가 빠르게 최적 그룹을 선별, 데이터 분석으로 표적화된 허위정보가 얼마나 정밀해질 수 있는지를 보여줬다.

### 딥페이크와 미디어 조작 <a name="deep-fakes-and-media-manipulation"></a>

딥페이크는 비정규전에서 가장 우려되는 AI 적용 분야 중 하나다. 사실적인 음성·영상·이미지를 합성해 실제로 존재하지 않는 증거를 만들어낼 수 있다.

딥페이크 작동 방식:  
- **생성적 적대 신경망(GAN):** 생성기와 판별기 두 모델이 상호 경쟁하며 콘텐츠 품질을 현실적으로 끌어올림  
- **디지털 조작:** 시각뿐 아니라 음성·텍스트까지 자연스럽게 바꿔 탐지 난이도 상승  

파급 효과:  
펜타곤 폭발 이미지 확산 당시, 신뢰성 있는 위협처럼 보이자 시장은 5,000억 달러 규모의 시가총액 변동을 겪었다. 이는 허위정보가 경제·사회적 불안을 직접 유발할 수 있음을 시사한다.

### AI를 통한 경제적 사보타주 <a name="economic-sabotage-through-ai"></a>

AI는 여론 조작을 넘어 경제 시스템도 겨냥할 수 있다. 금융 안정성에 대한 내러티브를 통제함으로써 시장 불안을 조성하고, 거래 의사결정에 영향을 주며, 경제적 사보타주를 일으킬 수 있다.

경제적 영향 메커니즘:  
- **시장 조작:** AI가 시장·SNS 동향을 분석 후 허위 내러티브를 생성해 알고리즘 매매를 유도  
- **공급망 교란:** 예상 부족 사태 같은 가짜 정보로 공급망 마비 또는 공황 구매 촉발  
- **산업별 표적화:** AI가 특정 산업(석유·의료·식량 등)에 대한 지역 캠페인을 기획해 광범위한 불확실성 조성  

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## AI 기반 전쟁의 실제 사례 <a name="real-world-examples"></a>

### 펜타곤 폭발 사건

2023년 5월 22일, 펜타곤 폭발을 다룬 AI 생성 이미지가 SNS를 통해 확산됐다. 곧 허위로 밝혀졌지만, 실질적 시장 변동과 대중 혼란을 야기했다. 이는 AI 콘텐츠가 국방·경제 영역에 구체적 영향을 미칠 수 있음을 보여주는 대표적 사례다.

### 베네수엘라의 딥페이크 선전

베네수엘라 정부는 미국 뉴스 진행자를 모방한 딥페이크 영상을 포함해 AI 기반 선전을 배포해 왔다. 중국·부르키나파소 등에서도 정치적 혼란 시기에 딥페이크로 여론을 조작한 사례가 보고됐다.

### 사이버 정찰에서의 AI

AI는 방대한 소셜미디어·공개 자료를 자동 수집·분석해 사이버 작전을 지원한다. 알고리즘은 취약점을 식별하거나 허위정보 확산 경로를 추적해 작전 전략을 실시간 조정할 수 있다.

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## 기술 심층 분석: 사이버·영향 작전에서의 AI <a name="technical-dive"></a>

아래 예시는 네트워크 데이터를 스캔하고 결과를 파싱해 의사결정을 지원하는 실제 Bash·Python 스크립트를 포함한다.

### Bash를 이용한 스캔 명령 <a name="bash-scan-commands"></a>

다음 Bash 스크립트는 `nmap` 툴을 사용해 대상 시스템의 열린 포트를 스캔한다. 결과는 AI 기반 허위정보 전술이 노릴 수 있는 취약점을 식별하는 데 유용하다.

```bash
#!/bin/bash
# 파일명: network_scan.sh
# 설명: nmap을 사용해 네트워크 스캔을 수행하고 적이 노릴 수 있는 열린 포트를 식별한다.

# nmap 설치 여부 확인
if ! command -v nmap &> /dev/null; then
    echo "nmap이 설치되어 있지 않습니다. 설치 후 다시 시도하세요."
    exit 1
fi

# 대상 IP 또는 범위 지정
TARGET="192.168.1.0/24"

echo "네트워크 $TARGET 에 대해 포트 스캔을 실행합니다..."
# 서비스 감지 및 공격적 모드를 포함한 nmap 스캔
nmap -A -T4 $TARGET -oN scan_results.txt

echo "스캔 완료. 결과는 scan_results.txt에 저장되었습니다."

설명

nmap 설치 여부를 확인한다.
192.168.1.0/24 대역을 공격적 모드로 스캔한다.
출력은 scan_results.txt 파일에 저장된다.

Python으로 출력 파싱

다음 Python 스크립트는 스캔 결과를 읽어 SSH(22번 포트)가 열린 호스트를 찾아 방어 팀에 알린다.

#!/usr/bin/env python3
"""
파일명: parse_scan_results.py
설명: nmap 스캔 결과를 파싱하여 SSH(포트 22)가 열린 호스트를 식별한다.
"""

import re

def parse_nmap_output(file_path):
    open_ssh_hosts = []
    hostname_pattern = re.compile(r"Host: (\S+).*Ports:.*22/open")
    
    try:
        with open(file_path, 'r') as file:
            for line in file:
                match = hostname_pattern.search(line)
                if match:
                    open_ssh_hosts.append(match.group(1))
    except FileNotFoundError:
        print(f"파일 {file_path} 을(를) 찾을 수 없습니다.")
    
    return open_ssh_hosts

def main():
    nmap_output_file = 'scan_results.txt'
    hosts = parse_nmap_output(nmap_output_file)
    
    if hosts:
        print("SSH 포트가 열린 호스트 감지:")
        for host in hosts:
            print(f"- {host}")
    else:
        print("SSH 포트가 열린 호스트를 찾지 못했습니다.")

if __name__ == "__main__":
    main()

설명

scan_results.txt 파일을 열어 포트 22가 열린 호스트를 정규식으로 탐지한다.
취약 호스트 목록을 출력해 방어 조치를 지원한다.

AI 통합을 통한 자동 분석

단순 스캔을 넘어, AI는 데이터셋을 학습해 위협 탐지 정확도를 지속적으로 향상시킬 수 있다. 자연어처리(NLP) 모델은 실시간으로 수백만 건의 SNS 글을 분류해 진위 여부와 대중 정서를 평가, 비정규전 징후를 사전에 파악할 수 있다.

방어 수단 및 대응 AI 기술

AI가 공격적으로 사용되는 만큼 이를 막기 위한 기술도 발전 중이다.

딥페이크 탐지 알고리즘

조명 불일치, 부자연스러운 얼굴 움직임, 오디오 불규칙성 등 디지털 흔적을 분석해 딥페이크를 식별한다. 최신 탐지 시스템은 GAN 기반 적대 학습을 활용해 진화하는 위협에 대응한다.

자동화된 위협 인텔리전스 플랫폼

AI 기반 플랫폼은 SNS 피드부터 네트워크 로그까지 다중 소스를 수집·분석해 허위정보 캠페인이나 사이버 침해를 탐지·대응한다.

고도화된 사이버보안 프레임워크

머신러닝 기반 행위 분석과 전통적 시그니처 탐지를 결합해 이상 행위를 조기에 탐지한다.

협업 방어 네트워크

DoD와 민간 부문이 위협 정보를 실시간 공유하는 네트워크를 구축, 빅데이터·머신러닝으로 상황 인식을 강화한다.

미래 동향 및 미 국방부 권고사항

AI 도구의 접근성 확대

ChatGPT, Google Bard 등 플랫폼 확산으로 AI 민주화가 가속된다. 이는 공격·방어 양측 모두의 역량 강화를 의미하므로, DoD는 공격·방어 AI를 모두 적극적으로 통합해야 한다.

AI 시스템 통합·상호운용성

정보·사이버·작전 전반에 AI를 원활히 통합해 중앙 데이터 저장소와 교차 도메인 분석을 구축해야 한다.

공격·방어 MILDEC 전략

AI를 활용한 기만·허위정보 생성과 동시에, 적의 AI를 탐지·무력화·반격할 수 있는 연구와 프레임워크를 개발해야 한다.

윤리적 고려와 정책

AI 기반 허위정보·딥페이크 사용은 의도치 않은 결과를 낳거나 공적 신뢰를 훼손할 수 있다. 국제법과 윤리를 고려한 정책이 필수적이다.

교육·역량 강화

군 인원이 AI의 기초와 고급 기술을 이해하도록 교육해야 한다. 코딩, 데이터 분석, 네트워크 보안뿐 아니라 허위정보의 심리·사회적 영향을 다루는 훈련이 필요하다.

결론

인공지능은 비정규전에서 가장 강력한 신무기로 자리 잡았다. 딥페이크 생성부터 허위정보 자동화까지, AI는 공격·방어 능력을 모두 강화하며 국가와 비국가 행위자의 영향작전, 사이버 전쟁, 경제적 사보타주 방식을 근본적으로 바꾸고 있다. 펜타곤 폭발 사건처럼 AI 생성 콘텐츠는 금융시장·여론·국가 안보에 즉각적 혼란을 초래할 수 있다.

AI 도구를 네트워크 분석, 대규모 허위정보, MILDEC 전반에 통합함으로써 방어 조직은 emerging threat를 예측·차단할 수 있다. 그러나 AI 의존도가 높아질수록 윤리 지침, 대응책 개발, 지속적 교육이 필수적이다.

결국 AI는 비정규전의 판도를 뒤바꾸고 있으며, 국방·사이버보안 종사자는 이러한 도전에 대응할 준비가 되어 있어야 한다. 미래 전장은 적대적 AI 시스템 간 디지털 결투로 정의될 가능성이 크기 때문에, 전략가·정책 입안자·기술 전문가는 정보를 공유하고 민첩하게 대응해야 한다.

참고문헌

본 글은 인공지능과 비정규전의 교차 지점을 심층적으로 다루었다. AI가 진화함에 따라, 이 기술을 선제적으로 이해하고 대비하는 것은 국가 안보와 작전 성공을 위한 핵심 과제다.

면책 고지: 본 글에 담긴 견해는 필자의 개인적 의견이며, 어떠한 기관의 공식 정책이나 입장을 반드시 반영하지는 않습니다.

AI와 비정규전 혁신

사이버 보안 경력을 다음 단계로 끌어올리세요