[서울=뉴시스]박은비 기자 = 잠긴 스마트폰에서 범죄 증거를 확보하는 일은 디지털 포렌식 업계의 오랜 난제다. 메시지와 사진, 통화 기록 등 수사에 필요한 정보가 스마트폰에 담겨 있어도 잠금장벽을 넘지 못하면 분석 자체가 어렵기 때문이다.

최근 인공지능(AI)이 이러한 한계를 돌파할 새로운 변수로 떠오르고 있다. 스마트폰 제조사들이 AI를 활용해 보안 취약점을 찾아내고 이를 신속하게 차단하는 가운데, 포렌식 업계도 AI로 새로운 취약점을 탐색하고 데이터 획득·분석 기술을 고도화하며 맞대응에 나서고 있다. AI가 스마트폰 보안과 디지털 수사의 판도를 함께 바꾸고 있는 것이다.

나성훈 더스팟 대표는 11일 개최된 제4회 코리아 디지털포렌식 서밋(K-DFS 2026)에서 '모바일 데이터 접근의 한계와 AI를 활용한 증거 획득·분석의 방향'을 주제로 발표했다.

더스팟은 모바일에 특화된 디지털 포렌식·보안 기술 기업이다. 스마트폰 제조사가 만든 보안 체계를 역으로 분석해 취약점을 찾고, 이를 적법한 디지털 증거 확보에 활용하는 기술을 개발하고 있다.

◆"폰은 확보했는데 데이터는 못 본다"…AI가 높이는 보안 장벽

나 대표는 스마트폰이 수사에서 차지하는 비중이 절대적이지만, 잠금 상태로 입수되는 기기가 많아 내부 데이터를 꺼내기가 결코 쉽지 않다고 짚었다.

그는 "올해 발표된 해외 설문에서 수사관의 97%가 마주한 사건에서 스마트폰이 자주 등장한다고 말하는데, 입수된 스마트폰의 56%가 잠긴 상태"라며 "국내도 아마 크게 다르지 않을 것"이라고 말했다.

스마트폰을 확보하더라도 잠금을 해제하거나 내부 데이터에 접근하지 못하면 핵심 수사 단서인 메시지와 사진 등 디지털 증거를 분석하기 어렵다. 나 대표는 "아무리 좋은 분석기가 있어도 스마트폰에서 데이터를 꺼내지 못하면 결과는 제로(0)"라며 데이터 획득의 중요성을 강조했다.

이 같은 상황에서 AI는 포렌식 생태계의 거대한 변수로 등장했다. 삼성전자나 애플 같은 글로벌 제조사들이 AI를 도입해 소프트웨어 보안 허점을 빠르게 찾아내고, 이를 메우는 보안 패치를 순식간에 적용하고 있어서다.

실제 제조사의 보안 패치 규모도 상당하다. 나 대표는 "삼성 플래그십 기준 보안 패치는 한 달에 한 번 나오며, 한 번 패치할 때마다 수십개에서 수백개의 취약점이 막힌다"며 "지난 6개월간 적게는 40개, 이달에는 200개의 취약점 패치가 이뤄졌다"고 설명했다.

제조사가 AI를 활용해 보안 취약점을 빠르게 찾아 막으면서 포렌식 업체가 기존에 활용하던 데이터 획득 경로도 영향을 받을 수 밖에 없다는 뜻이다.

◆제조사는 AI로 막고, 포렌식도 AI로 찾는다…취약점 탐색 경쟁

하지만 AI가 포렌식 수사팀에 불리하게만 작용하는 것은 아니다. 포렌식 업계 역시 AI를 가동해 제조사가 놓친 새로운 취약점을 찾아내고 데이터 추출 기술을 발전시키고 있다.

물론 양측의 분석 여건에는 큰 차이가 있다. 제조사는 스마트폰 운영체제의 원본 설계도(소스 코드)를 직접 들여다보며 막을 수 있다. 반면 포렌식 업체는 소스 코드 없이 폰 안에서 실행되는 프로그램 파일(바이너리)을 거꾸로 뜯어보는 '역발상 분석'으로 허점을 찾아내야 한다.

나 대표는 앞으로의 포렌식 연구가 단순한 프로그래밍 코딩 오류를 찾는데 그쳐서는 안 된다고 지적했다.

그는 "제품을 처음 만들 때 놓친 보안 설계상 취약점과, 여러 칩셋과 부품사가 복잡하게 엮인 모바일 생태계 특유의 구조적 취약점을 AI로 찾아내야 한다"고 강조했다.

AI 활용 범위는 스마트폰에서 데이터를 추출하는 단계에만 머물지 않는다. 확보한 데이터를 분류하고 분석하는 과정에서도 AI를 통한 자동화가 이뤄지고 있다.

나 대표는 "포렌식 분석기에서 AI를 통한 자동화로 데이터를 빠르고 편하게 처리할 수 있게 됐다"고 언급했다. 방대한 데이터를 다루는 과정에서 AI가 반복적인 분석 작업을 지원하면서 포렌식 업무 효율성을 높이고 있어서다.

나 대표는 "AI를 활용하면 증거를 더 획득할 수 있냐고 질문했을 때 증거가 더 나올 수 있지만 조건부"라며 "공격과 방어가 함께 빨라지면서 인간의 역할이 더 중요해졌다"고 말했다.

그러면서 "AI가 포렌식을 더 빠르고 편리하게 만든 만큼 증거를 더 많이 나오게 하려면 산업계, 학계, 연구계가 다같이 모여서 풀어야 할 숙제가 됐다"고 덧붙였다.


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