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[AI는 지금] 해킹에 쓰인 AI, 스스로 복제까지…앤트로픽, 연내 가능성 경고

국내 금융권에서 인공지능(AI)을 활용한 해킹 공격이 잇따르는 가운데 AI가 사람의 추가 지시 없이 다른 기기로 옮겨 다니며 스스로 복제할 수 있다는 경고가 나왔다. 13일(현지시간) 로이터통신에 따르면 앤트로픽은 AI 기술 발전 속도가 이어질 경우 올해 말까지 소형 AI 모델도 스스로 다른 기기로 확산하는 데 필요한 능력을 갖출 수 있다고 분석했다. 제한된 시험망에서는 AI가 복제 작업을 수행하는 데 성공했으며 저렴한 스마트TV용 기기 15대를 연결해 AI 모델을 구동했다. AI 자기 복제는 AI가 새로운 컴퓨터나 스마트 기기를 찾아 자신의 모델과 실행 프로그램을 옮기고 그곳에서도 작동하도록 만드는 것을 뜻한다. 복제된 AI가 다시 다른 기기를 찾아 같은 작업을 반복하면 사람의 추가 명령 없이도 감염된 기기가 늘어날 수 있다. 앤트로픽은 AI가 처음 접하는 기기에서도 스스로 작동 방법을 찾아낼 수 있다고 설명했다. 기존 악성코드는 주로 미리 설계된 공격 방법을 사용하지만 AI는 기기의 환경에 맞춰 새로운 방법을 시도할 수 있다. 스마트TV뿐 아니라 냉장고와 로봇청소기, 보안카메라 등 다양한 기기로 확산할 가능성도 제기했다. 국내에서는 AI를 이용한 해킹 공격이 이미 확인됐다. 지난 9월 해커는 중국 AI 모델 딥시크 기반 AI 에이전트를 이용해 금융회사 서버의 보안 취약점을 탐색했다. 이후 취약점을 악용해 악성 프로그램을 설치하고 내부의 다른 서버까지 살펴봤지만 금융회사가 추가 공격을 차단했다. 금융보안원은 지난달 17일 금융회사 보안 담당자 160여명이 참석한 세미나에서 이 사례를 공개하며 AI를 활용한 사이버 공격의 위험성을 알렸다. 당시에는 해커가 AI에 명령을 내려 금융회사 서버에 침투했지만, 앤트로픽은 앞으로 AI가 사람의 추가 지시 없이 다른 기기를 찾아 스스로 확산할 가능성을 경고했다. 앤트로픽 실험에서는 이러한 복제 능력이 일부 확인됐다. 중국 AI 모델 'GLM-5.2'는 안드로이드 기기 8대를 모방한 가상 시험망에서 총 5차례 실험 중 4차례 모든 기기로 확산하는 데 성공했다. 나머지 한 차례에서도 7개 기기에 도달했다. 저렴한 가전제품을 이용한 AI 실행 실험도 진행됐다. 앤트로픽은 대당 약 55달러(약 7만원)인 저가형 안드로이드 TV 셋톱박스 15대를 연결해 260억개 매개변수를 가진 구글의 AI 모델 '젬마4-26B-A4B'를 실행했다. 작동 속도는 느렸지만 고가의 데이터센터 장비 없이도 저렴한 기기 여러 대로 AI를 구동할 수 있다는 사실을 확인했다. AI가 앞선 작업에서 얻은 경험을 다음 작업에 활용하는 능력도 확인됐다. 중국 AI 모델 '큐원3.5-9B'는 새로운 기기에 AI를 설치하는 실험에서 처음 45%의 성공률을 기록했다. 이전에 시도한 방법과 실패 원인을 다음 실행에 전달하자 성공률이 61~84%로 높아졌다. AI가 이전 기록을 참고해 같은 실수를 피하고 다른 해결 방법을 찾은 결과다. 앤트로픽은 여러 기기에 분산된 AI를 완전히 제거하기 어려울 수 있다고 경고했다. 일부 기기를 차단하더라도 다른 기기에서 계속 작동할 수 있기 때문이다. AI가 처음 접하는 기기에도 적응한다면 공격 대상이 더욱 넓어질 수 있다. 다만 실제 인터넷에서 AI가 사람의 통제 없이 스스로 복제하며 확산한 사례는 아직 확인되지 않았다. 저성능 기기에서는 AI를 설치하고 실행하는 데 하루 이상 걸리는 등 확산 속도도 느린 것으로 나타났다. 연구진은 AI가 기기 사이를 이동할 때 발생하는 대량의 데이터 전송과 비정상적인 통신을 감지하고 감염된 기기를 격리하는 방식으로 확산을 막을 수 있다고 설명했다. 기기 제조사의 보안 강화와 인터넷 서비스 제공업체의 공동 대응도 필요하다고 제시했다. 앤트로픽 연구진은 "우리는 이러한 복제 프로그램이 확산하기 어렵도록 시스템을 강화해야 한다"며 "동시에 이들이 계속 존재하는 세상에 대비해야 한다"고 밝혔다.

2026.10.14 10:21김동원 기자

에버스핀, KB국민카드·SBI그룹과 AI 에이전트 보안 협력

인공지능(AI) 보안기업 에버스핀(대표 하영빈)은 KB국민카드·일본 SBI홀딩스·SBI에버스핀과 AI 에이전트 신원·권한 검증 및 한·일 디지털 금융·결제 협력을 위한 4자 업무협약(MOU)을 체결했다고 13일 밝혔다. 에버스핀과 KB국민카드·SBI홀딩스 등은 협약에 따라 'KYA(Know Your Agent) Trust Gateway'를 기반으로 AI 에이전트의 신원과 권한을 안전하게 검증하는 기술을 실증하고, AI 에이전트와 디지털 결제를 활용한 한·일 서비스 연계 방안을 공동 모색한다. SBI홀딩스는 증권·은행·보험 등 금융사업과 디지털자산 사업을 운영하는 일본 종합금융그룹이다. 에버스핀은 일본 금융시장에 사이버 보안 기술을 공급하기 위해 SBI홀딩스와 합작법인 SBI에버스핀을 설립해 공동 운영하고 있다. SBI에버스핀은 AI 에이전트 신원·권한 관리 플랫폼인 KYA Trust Gateway를 기획하고, 에버스핀과 공동 개발을 추진하고 있다. 두 회사는 이번 협력에서 AI 에이전트의 신원 확인과 서비스 접근 권한 검증을 위한 핵심 기술 실증을 담당한다. KYA Trust Gateway는 AI 에이전트가 누구인지 확인하는 것을 넘어, 어떤 이용자로부터 권한을 위임받았고 어떤 서비스와 거래를 수행할 수 있는지 검증하는 AI 에이전트 신뢰·보안 플랫폼이다. 최근 AI 에이전트가 이용자를 대신해 정보를 검색하고 서비스를 예약하거나 결제까지 수행하는 환경으로 발전하면서, AI 에이전트의 신원과 위임 권한을 검증하는 보안 체계의 중요성이 높아지고 있다. 참여사들은 이러한 환경에 대비해 AI 에이전트가 이용자의 허용 범위 내에서 안전하게 업무를 수행할 수 있는 신뢰 체계 마련에 협력하기로 했다. 초기 실증에서는 일본 측 AI 에이전트가 한국 측 서비스에 접근할 때 신원을 확인하는 절차를 검증한다. 이후 이용자가 위임한 업무 범위와 서비스별 접근 권한을 확인·관리하는 기능으로 실증 범위를 확대할 예정이다. 이를 기반으로 KB페이 등 결제 서비스와의 연계 가능성도 검토한다. AI 에이전트가 이용자를 대신해 결제를 수행하는 과정에서 이용자 승인 여부와 사전에 부여된 거래 권한을 검증하는 등 안전한 결제 절차를 공동 논의할 계획이다. 후속 단계에서는 일본인 관광객이 보유한 스테이블코인 등 디지털자산을 국내 결제 환경과 연결하는 방안도 검토한다. 국내 가맹점 이용을 가정해 결제·정산뿐 아니라 취소·환불, 부정거래 대응 등 실제 서비스 운영에 필요한 절차도 점검할 예정이다. 참여사들은 실증 결과를 바탕으로 관련 서비스의 상용화 가능성을 검토하고, 앞으로 다양한 금융·비금융 서비스로 협력 범위를 단계적으로 확대할 계획이다. KB국민카드 관계자는 “이번 협약을 통해 AI 에이전트가 다양한 서비스에 안전하게 이용될 수 있는 기반을 검증할 계획”이라며 “한·일 양국 고객에게 편리하고 안전한 디지털 결제 경험을 제공할 수 있도록 협력하겠다”고 말했다. SBI홀딩스 관계자는 “SBI그룹의 금융 역량과 참여사들의 AI·보안 기술을 결합해 새로운 서비스 모델을 검토하겠다”며 “실증을 바탕으로 스테이블코인 결제 등으로 이어질 수 있는 협력 사례를 만들어 나가겠다”고 밝혔다. 에버스핀 관계자는 “최근 아르텍스(ARTEX)와 같은 AI 기반 사이버 공격이 현실화하며 사회적 우려가 커지는 가운데, 에버스핀은 실제 금융서비스 환경에서 ARTEX 공격 시도를 탐지하며 기술력을 입증했다”며 “국내외 150여 개 금융기관에서 축적한 누적 약 250억 건의 사이버 위협 탐지 실적 역시 에버스핀의 보안 기술력을 보여준다”고 말했다. 이 관계자는 “이러한 기술력과 경험을 바탕으로 SBI홀딩스와 KB국민카드가 추진하는 한·일 크로스보더 디지털 금융·결제 생태계에서 AI 에이전트의 신원과 권한을 안전하게 검증하고, KYA Trust Gateway를 통한 신뢰할 수 있는 AI 금융거래 보안 체계 구축에 기여하겠다”고 밝혔다.

2026.10.13 14:43주문정 기자

AI 안전 평가 선도하는 영국…한국도 국제무대 나설 수 있을까

마이크로소프트(MS)가 국제 인공지능(AI) 안전 기준 마련을 이끌 국가로 영국을 지목하면서 한국의 AI 안전 평가 역량을 강화해야 한다는 목소리도 나오고 있다. 12일(현지시간) BBC에 따르면 브래드 스미스 MS 부회장은 '빅 보스 인터뷰' 팟캐스트에서 영국이 국제 AI 안전 기준을 주도하기에 적합한 국가라고 평가했다. 영국이 첨단 AI 모델의 위험성을 직접 시험할 전문기관을 갖춘 데다 미국 정부와의 협력 관계도 유리하게 작용할 수 있다고 봤다. 영국 AI 보안연구소는 글로벌 AI 기업으로부터 최신 모델을 출시 전에 제공받아 위험성을 검증하고 있다. 사이버 공격에 악용될 수 있는지, 생화학적 위험 정보를 제공하는지, 안전장치를 우회할 수 있는지 등을 직접 시험한다. 같은 날 로이터통신에 따르면 카니슈카 나라얀 영국 AI 담당 장관은 미국 정부와 구글 등 주요 AI 개발사와의 협력을 통해 최신 모델을 평가하고 있다고 밝혔다. 영국 연구진은 구글의 '제미나이 4 아르곤' 등을 대상으로 위험성과 안전조치를 시험하고 있다. MS도 영국 AI 보안연구소와 협력하고 있다. 지난 5월 미국 AI표준혁신센터(CAISI)와 영국 AI 보안연구소(AISI) 각각과 협약을 맺고 자사 프런티어 AI 모델의 위험한 능력과 안전장치를 평가하는 연구를 추진하기로 했다. 스미스 부회장은 영국의 기술력뿐 아니라 미국과의 관계에도 주목했다. 미국 정부가 유럽연합(EU)이 주도하는 규제보다 영국이 마련하는 안전 기준에 상대적으로 우호적일 수 있다고 예상했다. 한국도 국제 평가 참여…제3자 역할 모색 한국도 국제 AI 안전 평가 협력망에 참여하고 있다. 국내 AI안전연구소는 미국과 영국, 일본, 싱가포르 등 각국 연구기관과 첨단 AI의 위험성을 공동으로 평가하는 방법과 기준을 논의 중이다. 국제 협력 과정에서 한국이 검토하는 역할 중 하나는 제3자 평가다. 미국과 중국이 프런티어 AI 개발을 주도하는 가운데 양국이 서로의 핵심 AI 모델을 직접 검증하기 어려울 경우 제3국의 독립적인 평가가 대안이 될 수 있다는 분석이다. 김명주 AI안전연구소장은 지디넷코리아와의 통화에서 "미국과 중국 사이에서 제3국의 평가가 필요해지는 상황이 온다면 한국이 나서겠다는 생각을 갖고 있다"며 "지난 8월 영국 측에도 각국 AI안전연구소가 공동으로 참여하는 국제 평가 체계에 적극 협력하겠다는 뜻을 전달했다"고 말했다. 다만 제3자 평가국은 아직 구상 단계다. 실제로 역할을 맡으려면 최첨단 AI 모델의 능력과 위험성을 직접 시험할 기술력은 물론 평가 결과에 대한 국제적 신뢰도 확보해야 한다. 김 소장은 이를 위해 프런티어 AI 개발 역량과 안전 평가 기술을 함께 갖춰야 한다고 강조했다. 현재 정부는 현재 독자 AI 파운데이션 모델 개발 사업과 프런티어 AI 사업을 추진하고 있다. 영국은 평가 역량 축적…한국은 인력·조직 한계 한국이 국제 AI 안전 평가에서 역할을 확대하기까지는 풀어야 할 과제도 있다. 전문인력과 컴퓨팅 자원, 연구소의 조직적 기반에서 영국과 격차가 크다. 지난달 이정헌 더불어민주당 의원이 과학기술정보통신부와 AI안전연구소에서 제출받은 자료에 따르면 국내 연구소의 기술 평가 인력은 6명에 불과하다. 활용 가능한 그래픽처리장치(GPU) 서버도 5대에 그친다. 반면 영국 AI 보안연구소는 기술 인력만 100명을 넘고 국가 차원의 컴퓨팅 자원을 활용한다. 올해 예산도 약 1216억원으로 한국(89억원)의 14배에 달한다. 조직 운영에서도 차이가 있다. 영국은 정부 소속 전문기관을 중심으로 글로벌 AI 기업과 협력하고 있지만 국내 AI안전연구소는 한국전자통신연구원(ETRI) 직할 조직으로 운영되고 있다. 독립적인 인사권과 예산 확보에 한계가 있다는 지적도 나온다. 이정헌 의원은 "AI안전연구소에 법적 독립성을 부여하고 자체적인 인사·예산 권한을 보장하도록 AI 기본법을 개정해야 한다"고 밝혔다. 영국은 전문인력과 컴퓨팅 자원을 확보하고 글로벌 AI 개발사와 협력하며 최첨단 모델에 대한 평가 경험을 축적해 왔다. 한국도 국제 평가에 참여하는 데서 나아가 실제 검증을 수행할 연구 역량과 조직적 기반을 갖추는 문제가 남아 있다. 김 소장은 "한국이 국제 AI 거버넌스 논의에 참여하려면 프런티어 AI 기술력과 평가 역량을 빠르게 확보해야 한다"며 "한국은 제재국이 되지 말고 제재를 논의하는 나라가 돼야 한다"고 말했다.

2026.10.13 11:09김동원 기자

韓 기업 80%, 보안 사고 경험…시스코 "조직 간 협업부터 변해야"

"한국 기업 사이버 방어 역량을 높이려면 보안 기술 도입뿐 아니라 부서 간 협업 체계를 개선해야 합니다. 보안팀에만 대응을 맡기는 구조에서 벗어나 조직 전반 권한과 책임을 명확히 하고 정보를 공유해야 합니다." 13일 시스코가 발표한 '릴렌트리스 디펜스 보고서'에 따르면 국내 조사 대상 조직의 80%는 최근 1년간 비즈니스에 실질적인 영향을 미친 사이버 보안 사고를 경험한 것으로 나타났다. 한국 사이버 방어 역량은 100점 만점에 58점으로 세계 평균인 64점을 밑돌았다. 이번 조사는 올해 4~5월 전 세계 30개 시장 보안 전문가 8000명을 대상으로 진행됐다. 보안 환경을 보호하는 범위와 위협 탐지·대응·해결 속도·대응 지연 요인을 종합 평가했다. 시스코가 최상위 보안 역량을 갖춘 집단으로 분류한 '릴렌트리스 디펜더' 비율은 전 세계 8%였지만 국내에서는 1%에 그쳤다. 국내 기업의 주요 과제로는 부서 간 협업 부족이 드러났다. 보안·네트워킹·정보기술(IT)팀이 정보와 도구를 공유하며 한 팀처럼 협업한다고 답한 비율은 24%였다. 세계 평균인 41%보다 17%포인트(p) 낮았다. 황성규 시스코코리아 보안 사업 총괄 상무는 이날 서울 아셈타워에서 열린 'AI 시대의 사이버보안 미디어 라운드테이블' 기자간담회에서 보안 전문가들이 기술이나 도구 부족보다 조직 내 협력의 어려움을 주요 문제로 꼽았다고 짚었다. 보안 대응에 어려움을 겪는 실무자 10명 중 6명이 협업과 승인 절차 등 조직 역량 개선을 요구했다는 것이다. 황 상무는 보안팀만 보안을 신경 쓰고 다른 부서의 협조를 구하기 어려운 구조가 대응을 지연시킨다고 설명했다. 부서마다 서로 다른 데이터를 보고 있으면 같은 상황을 파악하고 함께 대응하기도 어렵다는 지적이다. 실제 보고서에서 국내 응답자의 44%는 실제 위협을 추적하는 것보다 여러 시스템에 흩어진 데이터를 수집하고 연결하는 데 더 많은 시간을 쓴다고 답했다. 보안 지표가 지나치게 기술적이어서 경영진을 설득하기 어렵다는 응답도 40%에 달했다. 황 상무는 "보안팀의 기술적 설명이 경영진에게 충분히 전달되지 않으면 조직 전반 공감대를 형성하기 어렵다"고 분석했다. 이어 "네트워크팀과 보안팀뿐 아니라 개발팀 등 IT 운영 인력 모두가 보안을 함께 고려해야 한다"고 강조했다. 보고서에 따르면 AI 활용 효과와 별개로 AI 에이전트 자체를 보호할 준비도 부족했다. 국내 보안 실무자 80% 이상은 AI 활용으로 위협 탐지·대응 역량이 최소 25% 향상됐다고 답했다. 반면 AI 에이전트가 침해됐을 때 이를 탐지하고 대응할 수 있다고 확신한 비율은 37%로 세계 평균인 54%보다 낮았다. 보안 운영에 AI 에이전트를 광범위하게 도입한 국내 조직은 5분의 1에 그쳤다. 데이터 노출과 시스템 침해·외부 업체 데이터 처리에 대한 우려가 도입을 가로막았다. 황 상무는 "AI를 방어에 활용하는 동시에 내부에서 사용하는 AI 에이전트 행동을 통제할 체계도 갖춰야 한다"고 설명했다. 그는 개선 방향으로는 보안 정책과 운영 기준을 먼저 정립하는 방안을 제시했다. 우선 보안 역량이 높은 기업들이 거버넌스를 먼저 마련한 뒤 적용 범위를 넓힌다고 말했다. 부서 간 협업과 의사결정 문제를 사전에 정리하는 것이 보안 투자 효과를 높이는 기반이라는 취지다. 실제로 전 세계 최상위 그룹의 83%는 보안·네트워크·인프라 전반에서 정보와 도구를 공유하며 통합된 보안팀을 운영했다. 나머지 그룹은 37%에 그쳤다. AI 에이전트와 비인간 계정에 일관된 보안 통제를 적용한 비율도 최상위 그룹은 86%로 나머지 그룹의 37%를 웃돌았다. 황 상무는 "모든 IT 운영 요원들이 다 보안을 우선적으로 생각해야 한다"며 "첫 번째 권한과 책임을 명확하게 하자. 팀을 하나로 통합해야 한다"고 말했다.

2026.10.13 10:50김미정 기자

"우유도 검사받는데 AI는?"…MS 부회장, 법적 안전 규제 촉구

마이크로소프트(MS) 부회장이 인공지능(AI)은 우유나 세탁기보다 안전 규제가 부족하다며 사고 발생 시 기업에 피해자 통보 의무를 부과하는 등 법적 안전장치를 마련해야 한다고 촉구했다. 12일(현지시간) BBC에 따르면 브래드 스미스 MS 부회장 겸 사장은 '빅 보스 인터뷰' 팟캐스트에서 AI를 도구이자 무기로 규정하고 법적 구속력을 갖춘 안전 규칙이 필요하다고 밝혔다. 일상에서 사용하는 제품에는 엄격한 안전 기준이 적용되지만 AI는 그에 걸맞은 규제를 받지 않고 있다는 지적이다. 스미스 부회장은 "현재 세탁기는 AI보다 더 많은 안전 규제를 받는다"며 "식료품점에서 판매하는 우유 한 팩도 안전 규정과 검사를 적용받는다"고 말했다. 구체적인 안전장치로는 AI가 사람의 통제를 벗어났을 때 작동을 중단하거나 속도를 늦추는 '킬 스위치'를 제안했다. AI 에이전트가 예상하지 못한 행동을 하더라도 사람이 개입해 추가 피해를 막을 수 있도록 하기 위해서다. 사고가 발생했을 때 기업의 책임을 명확히 하는 방안도 제시했다. AI 에이전트가 허가 없이 다른 시스템에 접근하는 등 문제가 발생하면 기업이 사고 사실을 공식 보고하고 피해자에게 알리도록 법으로 의무화해야 한다는 주장이다. AI를 출시하기 전 안전성을 검증하는 절차도 필요하다고 봤다. 개발사의 자체 점검에만 의존하지 않고 정부의 독립적인 평가기관이 새로운 AI 기술의 위험성을 확인하도록 요구했다. 이러한 주장은 기업의 자율규제를 우선시하는 도널드 트럼프 미국 행정부의 정책 기조와 차이가 있다. 트럼프 행정부는 중국과의 AI 경쟁에서 미국 기업이 뒤처지지 않도록 규제 부담을 줄이는 데 무게를 두고 있다. 지난달 말 백악관에서는 오픈AI와 앤트로픽, 엔비디아, 메타, 구글 등 주요 기술기업 경영진이 AI 안전에 관한 자율적 약속에 참여했다. 기업들은 독립적인 감사기관과 협력해 AI 시스템이 의도대로 작동하는지 점검하고 허가받지 않은 시스템 접근을 방지하기로 했다. 스미스 부회장은 기업들의 자발적인 합의를 긍정적으로 평가하면서도 한계를 지적했다. 안전에 책임감을 가진 기업은 약속을 지키겠지만 그렇지 않은 기업까지 자율적인 기준에 따르리라고 기대하기는 어렵다는 이유에서다. 국제 AI 안전 기준 마련을 주도할 국가로는 영국을 지목했다. 영국이 첨단 AI 모델의 위험성을 직접 시험하고 검증할 수 있는 기술과 전문기관을 갖췄다는 점에 주목했다. 영국은 2023년 AI 안전연구소를 설립한 뒤 고성능 AI 모델의 위험성을 평가해 왔다. 이후 AI 보안연구소로 명칭을 바꾸고 사이버보안과 국가안보에 영향을 미칠 수 있는 위협까지 평가 범위를 넓혔다. 스미스 부회은 영국의 평가 역량이 국제 안전 기준 마련에 도움이 될 것으로 봤다. 미국 정부도 유럽연합(EU)보다 영국이 주도하는 기준에 상대적으로 우호적인 태도를 보일 수 있다고 예상했다. 그는 "AI가 인간의 통제를 벗어나고 사이버보안까지 위협할 수 있는 만큼 이제 행동에 나서야 한다"며 "차분하면서도 단호하게 사람들을 한데 모으기 시작해야 한다"고 말했다.

2026.10.13 09:09김동원 기자

"한국기업 보안 민낯"...김용대 교수 쓴 SNS글 화제

"아 숨도 안 쉬고 읽었습니다. ㅎㅎㅎ 정말 너무 공감이 가네요. 모든 기업들의 인프라 조직과 보안 조직간의 평가와 내부 기싸움 공시 등등 모든것이 다 들어있는거 같습니다."(CISO 출신 어느 보안기업 대표) "저 또한 교수님 글을 숨도 쉬지 않고 읽었습니다. 너무 많은 인사이트로 많은 부분을 되돌아 보며 현업에서 할 수 있는 일이 무엇일까 더욱 고민하는 기회가 되었습니다."(대기업 CISO) 보안전문가인 KAIST 김용대 교수(전기및전자공학부와 정보보호대학원 겸직)가 산학연 보안전문가 80여명이 회원으로 있는 단톡방에 "금융권 사고를 보면서 소설을 하나 썼습니다"는 제목으로 올린 글이 화제다. 국내 대기업의 정보보호 및 보안 담당자들이 겪고 있는 애로와 고충을 현실감있게 표현했기 때문이다. 김 교수가 쓴 글에는 ▲인증 문제 ▲권한 부여 문제 ▲외부 협력사 문제 ▲관제 문제 ▲IT자산 파악 및 관리 문제 ▲보안 공시 문제 ▲CISO와 CIO, CEO들 간 성과 평가 항목이 다른 데 따라 발생하는 보안 사각 문제 ▲보안과 클라우드 이전 문제 ▲퇴사자 관리 문제 ▲정부의 공시 서식 문제 등 현재 우리나라 보안 조직이 직면하고 있는 문제들을 두루 다뤘다. 김 교수는 글을 올린 단톡방에 "사고가 난 금융사 이야기가 아니다. 아직 아무 일도 없는 어느 제조·유통 회사의 사장실 이야기다. 사장이 신문을 보고 CISO를 부른다."우리는 괜찮나?" 그 질문에서 두 시간이 흘러간다"고 설명하며 "자산 조사, 마이크로세그멘테이션, 클라우드 전환, 계정 통합, 그리고 돈 문제. CEO와 CIO, CISO 등 세 사람 중 누구도 틀린 말을 하지 않는데 아무것도 결정되지 않는다"고 꼬집었다. 이어 김 교수는 "클로드와 함께 썼다. 20분 정도 걸린다"고 덧붙였다. 김 교수 글을 본 한 대기업 CISO는 "소설이지만 리얼리티(현실감)가 80% 이상이다"고 밝혔다. 김 교수 자신은 "현장에서 들은 이야기를 바탕으로 작성했다"고 말했다. 지디넷코리아는 정책 당국자와 CEO 등 관련자들이 읽었으면 하는 바람에서, 긴 글이지만 김 교수가 쓴 글 전문을 아래에 게재한다. 우리는 괜찮나 어느 회사 사장실의 두 시간 ■ 프롤로그 이 글은 소설이다. 지금 진행 중인 사건에 대해 내가 아는 것 중에는 말할 수 없는 것이 있고, 말할 수 있는 것 중에는 단정할 수 없는 것이 있다. 그래서 가상의 회사를 하나 만들었다. 유통과 제조를 같이 하는 중견 그룹이고, 금융회사가 아니다. 금융만의 문제가 아니라는 것이 이 글의 전제이기 때문이다. 재료는 세 가지다. 지난 3년 동안 모 언론에 쓴 칼럼들, 올해 7월 코드게이트 오픈토크에서 국내 최전선의 실무자들에게 들은 이야기들, 그리고 여러 기업을 자문하면서 본 것들이다. 등장하는 회사는 어느 한 곳이 아니다. 여러 곳의 조각을 모아 붙였다. 다만 대사는 대부분 어디선가 실제로 들은 말들이다. 글은 클로드와 함께 썼다. 읽기 전에 한 가지만 말해두고 싶다. 소설 속에 나오는 회사는 사정이 나은 편이다. CISO(Chief Information Security Officer, 최고정보보호책임자)가 자기 회사의 문제를 알고 있다. CIO(Chief Information Officer, 최고정보책임자)가 2년 전 보고서를 보관하고 있다. CEO(Chief executive Officer, 최고경영자)가 아침 회의를 취소하고 두 시간을 썼다. 세 사람이 한 방에 앉았다. 이것만으로도 상위권이다. 사업부가 알아서 클라우드 계정을 열고, 알아서 솔루션을 구매하고, IT 조직은 사후에 통보만 받는 회사에서는 이런 대화가 성립하지 않는다. 앉을 사람이 없다. 그리고 공공기관은 누가 CIO 역할을 하는가. 정보화담당관이 있다. 1~2년마다 바뀐다. 2년짜리 계획을 누가 세우고 누가 이어받는가. 세운 사람은 그 계획이 끝날 때 그 자리에 없다. 그래서 이 글은 비관적인 이야기가 아니다. 그나마 잘 되고 있는 쪽의 이야기다. ■ 1부/보고 월요일 아침 여덟 시 사십 분, 사장실. CISO는 주말 사이에 정리한 종이 석 장을 들고 들어갔다. 사장은 이미 신문을 펼쳐놓고 있었다. "읽었어. 설명해 봐." "금융사 일곱 곳입니다. 은행 네 곳, 저축은행 두 곳, 캐피털 한 곳입니다. 9월 중순부터 열흘 남짓한 사이에 연달아 일어났습니다. 여러 회사에서 같은 공격 IP가 나와서 동일 공격자 가능성이 거론되고 있습니다." "얼마나 나갔어." "개인 6만 명, 법인 2천여 건으로 발표됐습니다. 다만 그 숫자는 지금까지 확인된 것입니다." 사장이 안경을 올렸다. "인터넷뱅킹이 뚫린 거야?" "아닙니다. 고객이 쓰는 뱅킹은 막혔습니다. 뚫린 건 대출모집인용 조회 서비스, 직원용 모바일 업무지원 시스템, 영업지원 시스템입니다." "직원용?" "네." "그게 왜 인터넷에 있어." "영업을 밖에서 하니까요. 대출모집인은 사무실에 앉아 있는 사람들이 아닙니다." 사장이 고개를 끄덕였다. 그건 이해가 됐다. 자기 회사에도 그런 게 있다. "어떻게 들어간 거야." "두 단계입니다. 먼저 접근 통제가 없었습니다. 휴대전화 인증 같은 절차 없이 페이지가 열렸습니다. 그다음이 더 문제입니다. 들어간 다음에 고객번호를 순서대로 바꿔 넣으면 남의 정보가 나왔습니다." 사장이 종이에서 눈을 들었다. "뭐라고?" "번호를 바꿔 넣으면 다른 사람 정보가 나왔습니다. 접속한 사람이 그 정보를 볼 권한이 있는지를 확인하지 않았습니다." "그게 은행에서 가능한 일이야?" "고객이 쓰는 쪽에서는 불가능합니다. 거기는 수십 번 점검했을 겁니다. 뚫린 건 직원과 협력사가 쓰는 쪽입니다." 사장은 잠시 말이 없었다. 그리고 물었다. "공격한 쪽이 AI를 썼다는 건 무슨 얘기야. 그것도 신문에 났어." "공격에 사용된 것으로 보이는 서버에서 중국어로 된 자율 침투 도구 흔적이 발견됐다는 보도가 있었습니다. 조사 중이라 단정할 수는 없습니다. 다만 정황은 일관됩니다. 서로 다른 일곱 회사의 비슷한 성격의 서비스가 열흘 사이에 차례로 뚫렸습니다. 사람이 하나씩 붙어서 했다고 보기는 어렵습니다." 사장이 신문을 접었다. 그리고 책상 위에 올려놓았다. 여기서 보고의 성격이 바뀌었다. "우리도 인증 세 개 받았지." "받았습니다." "작년에 그거 받았다고 보도자료도 냈어. 업계 최고 수준이라고. 내가 사인했어." "했습니다." "이번에 뚫린 데도 다 받았잖아." "받았습니다. 세 곳은 더 있습니다." "그리고 걔들 작년에 보안에 쓴 돈이 신문에 나왔어. 은행 세 곳이 천이백억이 넘어. 한 곳은 개인신용정보 관리에서 6년 연속 최고 등급 받았대." "받았습니다." 사장이 몸을 뒤로 기댔다. "그럼 그 돈은 도대체 어디에 쓰는 건데?" CISO는 대답을 준비하지 않았다. 그런데 답은 알고 있었다. "고객이 쓰는 쪽에 씁니다. 로그인 강화, 이상거래 탐지, 관제. 그리고 심사 범위에 들어가는 쪽에 씁니다. 마지막으로, 숫자로 보고할 수 있는 쪽에 씁니다. 장비는 대수가 나오고 솔루션은 금액이 나옵니다. 보고서에 쓸 수 있습니다." "인증받는 데도 돈 들지." "듭니다. 컨설팅 받고, 증적 만들고, 심사 준비합니다. 그것도 정보보호 예산입니다." "...그러면 이번에 뚫린 데는 그 돈이 하나도 안 간 거야?" "안 갔습니다. 심사 범위가 아니고, 고객이 쓰는 서비스가 아니고, 보고할 숫자가 없습니다." 사장은 이번에는 오래 말이 없었다. 그리고 CISO를 보았다. "그러면 네가 지금 나한테 더 달라고 할 돈도, 결국 거기 쓰이는 거 아냐?" CISO는 아니라고 말해야 했다. 이번엔 다르다고. 그런데 그 말을 하려는 순간 자기 입에서 나올 문장이 어떻게 들릴지가 먼저 들렸다. 작년에도 비슷한 말을 했다. 그때는 장비였다. "...이번엔 성격이 다릅니다." "다 그렇게 말하지." "압니다." 사장이 시계를 봤다. 아홉 시 회의가 있었다. 그런데 일어나지 않았다. "그래서, 우리는 어때?" CISO는 석 장의 종이 중 마지막 장을 보았다. 거기에는 아무것도 쓰여 있지 않았다. 주말 동안 쓰려고 했는데 쓸 수가 없었다. "모르겠습니다." ■ 2부/우리는 "모르겠다는 게 무슨 뜻이야. 모른다는 거야, 안 봤다는 거야." "안 본 건 아닙니다. 봤는데 다 못 봤습니다." 사장이 손으로 책상을 한 번 두드렸다. 화를 낸 것은 아니었다. 다음 질문을 고르는 동작이었다. "우리는 10년 동안 아무 일 없었어?" "10년 동안, 우리가 알고 있는 해킹 사고는 없었습니다." 사장이 멈췄다. "그게 무슨 말이야." "말씀 그대로입니다. 사고가 없었던 것과 사고를 모르는 것은 밖에서 보면 같습니다. 안에서도 같습니다. 작년에 통신사는 3년 동안 몰랐습니다. 어떤 공공 서비스는 1년 반 동안 몰랐고, 경찰이 다른 사건을 수사하다 우연히 찾아냈습니다." "우리는 관제를 하잖아." "합니다. 관제는 우리가 보고 있는 곳만 봅니다. 지금 이야기하고 있는 건 우리가 목록조차 못 만든 곳입니다." 사장이 종이를 손으로 눌렀다. "그러면 10년 동안 잘해온 게 아니라는 거야?" "잘해온 부분이 있습니다. 고객이 쓰는 쪽은 제대로 해왔습니다. 다만 10년 무사고를 근거로 말씀드릴 수는 없습니다." "그게 지금은 달라졌다는 거야?" "사람이 붙지 않아도 됩니다. AI가 사람이 하던 일을 상당 부분 대신합니다. 탐색하고, 분석하고, 시험해보는 일입니다. 과거에는 공격자도 계산을 했습니다. 이 회사를 뚫는 데 두 달이 걸리는데 나오는 게 얼마인가. 그래서 우리 같은 회사는 명단 아래쪽에 있었습니다. 지금은 한 사람이 수백 곳을 동시에 훑습니다." 사장이 잠깐 멈췄다. "우리는 뭐가 달라진 거야." "우리는 아무것도 달라지지 않았습니다. 사고가 나지 않았던 이유가 사라졌습니다." 사장은 그 문장을 한 번 속으로 되풀이하는 것처럼 보였다. "그럼 우리 것부터 봐. 뭐가 인터넷에 떠 있어." "그걸 지금 말씀드릴 수 없습니다." "도메인이 몇 개야." "목록이 세 개 있습니다." "뭐?" "하나는 구매 대장입니다. 재무에서 관리하고, 돈이 나간 기록입니다. 자산번호가 붙어 있고 감가상각이 돌아갑니다. 정확합니다. 다만 돈이 나간 것만 들어 있습니다. 하나는 구축 당시 설계 문서입니다. 시스템을 만들 때 어떤 서버에 무엇을 올리기로 했다는 목록입니다. 만들 때는 맞았습니다. 세 번째가 지금 실제로 돌고 있는 것입니다." "세 개가 다른 거야?" "다릅니다. 세 번째 목록은 완성된 적이 없습니다." "왜." "돈이 안 나가도 서버가 생기기 때문입니다." 사장이 눈썹을 올렸다. "클라우드를 씁니다. 사업부에서 필요하면 월 몇십만원으로 서버를 띄웁니다. 구매 절차를 타지 않습니다. 결재가 필요 없으니 재무 대장에 안 올라가고, 설계 문서에도 없습니다. 그리고 한번 띄우면 잘 안 내립니다. 내려도 되는지 확인하는 게 일이라서요." "몇 개야 그게." "작년에 사업부 협조를 받아 부분 조사를 했습니다. 살아 있는 도메인이 자산 대장의 세 배로 나왔습니다. 그게 전부였다고는 말씀드릴 수 없습니다. 협조해준 사업부만 센 숫자입니다." 사장은 종이를 당겨 숫자를 적었다. 세 배라는 글자 위에 동그라미를 쳤다. "좋아. 그럼 2만 대라고 치자. 세어." "대수를 세는 게 조사가 아닙니다." "또 뭐야." "서버 한 대를 세었다고 해서 그 안을 아는 게 아닙니다. 클라우드 위에 가상 서버가 떠 있고, 그 아래 호스트에도 운영체제가 있고 가상 서버 안에도 운영체제가 있습니다. 둘은 서로 다른 버전입니다. 그 위에 서비스가 몇 개 올라가 있는지는 그걸 만든 팀만 압니다. 그 팀이 조직개편으로 없어진 것도 있습니다." "....." "그리고 어떤 데이터가 어디 있는지를 모릅니다. 작년에 하나 찾았습니다. 개발하다가 테스트하려고 운영 데이터를 복사해둔 것이 관리망에 남아 있었습니다. 3년 전에 복사한 것이었습니다. 복사한 사람은 퇴사했습니다." 사장의 손이 멈췄다. "그게 거기 왜 있어." "테스트하려면 실제 데이터가 필요하고, 가짜 데이터를 만드는 건 품이 많이 듭니다. 그래서 복사합니다. 복사한 다음에 지우자고 생각합니다. 그런데 지우는 일은 아무 성과로도 기록되지 않습니다." "그게 몇 개 더 있어?" "모릅니다. 찾는 일이 조사의 일부입니다." 사장이 펜을 내려놓았다. "그래서 자산이 몇 개야." "자산이 대수가 아니라 층입니다. 몇 개냐고 물으시면 세는 단위를 먼저 정해야 합니다. 서버 대수로 세면 2만입니다. 그 위에서 돌고 있는 서비스로 세면 모릅니다. 데이터가 들어 있는 곳으로 세면 더 모릅니다. 그리고 보안에서 중요한 건 뒤쪽입니다." 긴 침묵이 있었다. 사장이 마침내 물었다. "얼마나 걸려." "제대로 하려면 정규직 200명을, 2주 정도 전담으로 주셔야 합니다." 사장이 웃었다. 그러다 웃음이 멈췄다. "200명을 2주. 말도 안 되는 소리를 하네. 그게 얼만데?" "인건비로 환산하면 금액이 나옵니다. 그런데 금액이 문제가 아닙니다. 그 200명이 2주 동안 지금 하는 일을 멈춥니다. 하반기 전사 시스템 교체도 그 인력입니다." "그럼 외주 줘." "외주를 주면 돈이 나옵니다. 그리고 외주사는 우리 시스템을 모릅니다. 서버 목록은 밖에서도 만들 수 있습니다. 그런데 이 서버를 누가 왜 쓰는지, 내려도 되는지는 우리 사람만 압니다. 조사의 어려운 부분이 거기입니다." 사장이 의자를 돌렸다. 창밖을 한 번 보고 다시 돌아왔다. "그래서 이걸 지금 나한테 왜 얘기하는 거야." CISO는 이 말을 할지 잠깐 망설였다. 하지만 하지 않으면 다음이 없었다. "자산 조사는 제 역할이 아닙니다." 사장이 그를 쳐다봤다. "저는 무엇을 점검해야 하는지 알아야 하는 사람입니다. 그런데 자산을 파악하고 유지하는 것은 IT 조직의 업무입니다. 제가 할 수 있는 건 목록을 달라고 요청하는 것까지입니다. 2년째 요청하고 있습니다." "....." "CIO와 협의하셔야 합니다." 사장은 한참 그를 보았다. 책임을 넘기는 말처럼 들렸다. 그런데 틀린 말을 한 것 같지도 않았다. 그 둘을 구분할 방법이 사장에게는 없었다. 사장이 전화기를 들었다. "CIO 들어오라고 해." ■ 3부/세는 일은 누구 일인가 CIO가 들어왔다. 노트북을 들고 있었다. 들어오면서 CISO를 한 번 봤다. 무슨 이야기가 오갔는지 대략 짐작하는 눈이었다. "앉아. 자산 조사 얘기 중이야. 2만 대라고 하던데, 맞아?" "서버 기준으로는 비슷합니다." "200명 2주 달라는데, 가능해?" CIO는 노트북을 열지 않았다. "가능합니다. 세 가지만 말씀드리겠습니다." "해." "첫째, 2주로 끝나지 않습니다. 세는 동안 새로 생깁니다. 지난달에도 사업부 두 곳이 서비스를 띄웠습니다. 저한테 보고가 오는 건 예산이 필요할 때뿐입니다. 클라우드 계정을 사업부가 직접 엽니다. 제가 막으면 사업이 느려진다고 합니다." "그걸 왜 네가 안 막아." "막으려고 했습니다. 재작년에 클라우드 계정 통합 안을 올렸습니다. 사업부 반대로 보류됐습니다. 사업 속도가 중요한 시기였습니다." 사장은 그 시기를 기억했다. 자기가 그렇게 말했다. "둘째를 말씀드리겠습니다. 한 번 세는 것과 계속 맞추는 것은 다른 일입니다. 2주 걸려 목록을 만들어도 6개월 뒤에는 다시 틀립니다. 유지하려면 상시 인력이 붙고, 생성 단계에서 자동으로 등록되는 체계가 있어야 합니다. 그건 프로젝트가 아니라 조직입니다." "조직을 만들자는 거야?" "지금은 세 명이 다른 일과 겸해서 하고 있습니다. 그 세 명이 2만 대를 봅니다." "셋째." CIO가 처음으로 노트북을 열었다. 파일 하나를 띄웠다. "작년에 부분 조사를 한 건 제 조직입니다. 도메인이 자산 대장의 세 배로 나온 그 조사입니다. 조사 보고서와 함께 자산관리 체계 구축 예산을 올렸습니다. 날짜는 작년 9월입니다." "그래서?" "반영되지 않았습니다." 방이 조용해졌다. "누가 안 줬어." CIO는 대답하지 않았다. 화면을 사장 쪽으로 돌리지도 않았다. 그냥 노트북을 반쯤 닫았다. 사장은 작년 9월을 생각했다. 그해 투자 심의에서 무엇을 깎았는지 정확히 기억나지 않았다. 다만 그 자리에 자기가 있었다는 것은 분명했다. "...계속해." "제가 드리고 싶은 말씀은 예산 이야기가 아닙니다." CIO가 CISO를 봤다. "보안팀은 목록을 달라고 합니다. 2년째 요청하고 있다는 말, 사실입니다. 그런데 목록을 만드는 비용은 제 예산에서 나갑니다. 그리고 제가 목록을 만들어 드리면, 그다음에는 고치라고 합니다. 고치는 비용도 제 예산입니다." CISO가 입을 열었다. "제 예산으로는 서버를 못 삽니다." "알고 있습니다. 비난하는 게 아닙니다. 구조를 말씀드리는 겁니다." 사장이 두 사람을 번갈아 봤다. "그러니까 보안은 네 일인데 돈은 네가 쓴다고?" "그렇습니다." 두 사람이 동시에 대답했다. 사장이 짧게 웃었다. 웃을 일이 아니라는 걸 알면서 웃었다. "지금 네 조직에 대기 중인 요청이 몇 건이야." CIO가 노트북을 다시 열었다. "사업부 요청이 사백서른 건입니다. 이 중 보안 관련은 열아홉 건입니다." "열아홉 건이 왜 뒤에 있어." "제가 우선순위를 정하지 않습니다. 매출이 정합니다. 어느 사업부가 더 급한지로 정해집니다. 보안 열아홉 건은 요청한 사업부가 없습니다. 보안팀이 요청한 것이고, 보안팀은 매출이 없습니다." 사장이 펜을 들었다가 다시 놓았다. "내가 지금 뭘 듣고 있는 거야." "작년에도 같은 말씀을 드렸습니다. 그때는 자료를 안 가져왔습니다." 사장은 한동안 아무 말도 하지 않았다. 창밖에서 공사 소리가 들렸다. 본사 리모델링 공사였다. 그건 작년 심의에서 통과했다. "알았어. 세는 건 하자. 그건 하자고." 사장이 말했다. "그래서 세고 나면 뭘 하면 되는 거야?" 두 사람이 서로를 봤다. 이번에는 둘 중 누구도 먼저 입을 열지 않았다. ■ 4부/끄지도 못하고 고치지도 못한다 "뭘 하면 되는 거야. 말을 해." CISO가 먼저 입을 열었다. "세 가지입니다. 첫째, 인터넷에 떠 있는 것 중에 쓰지 않는 것을 내립니다. 둘째, 남겨야 하는 것은 운영체제와 소프트웨어를 최신으로 올립니다. 셋째, 인증과 권한을 다시 설계합니다. 이번에 은행에서 뚫린 방식은 세 번째 문제였습니다." "그러면 되는 거지? 하자." "....." "왜." CIO가 말했다. "첫째부터 막힙니다." "뭐가." "어느 것이 쓰지 않는 것인지 아무도 모릅니다. 내려보면 알 수 있습니다. 누가 전화를 하면 쓰고 있는 겁니다." 사장이 CIO를 봤다. 농담인지 아닌지 판단이 안 됐다. "농담이 아닙니다. 실제로 그렇게 합니다. 작년에 쓰지 않는 것 같은 서버 열두 대를 내렸습니다. 아홉 대는 아무 일 없었습니다. 세 대에서 전화가 왔습니다. 그중 하나는 세무 자료를 뽑는 데 쓰고 있었습니다. 1년에 두 번 씁니다." "그럼 그런 식으로 다 내려봐." "협력사 발주 시스템을 그렇게 내릴 수는 없습니다. 반나절 멈추면 전국 물류가 섭니다. 그리고 내렸다가 사고가 나면, 그 책임은 제가 집니다." "안 내리고 뚫리면?" CIO가 CISO를 가리키지 않았다. 그래도 방 안의 모든 사람이 누구를 말하는지 알았다. "그건 보안 사고입니다." 사장이 손바닥으로 책상을 짚었다. "둘째로 가자. 올리는 건 되지." "소스코드가 없습니다." CISO가 말했다. 사장이 멈췄다. "뭐가 없다고?" "협력사 포털, 물류 조회, 발주 시스템. 전부 외주로 만들었습니다. 그중 두 곳은 폐업했습니다. 한 곳은 인수됐는데 인수한 회사가 그 사업을 안 합니다. 유지보수 계약은 3년 전에 끝났습니다. 우리한테 남아 있는 건 돌아가고 있는 프로그램뿐입니다." "그럼 그걸 어떻게 고쳐." "고치려면 다시 만들어야 합니다." 사장이 신문을 다시 집었다. 아침에 접어둔 그것이었다. "여기 AI가 취약점을 찾는다고 나와 있어. 공격하는 쪽이 AI를 쓴다면, 우리도 AI로 찾아서 고치면 되는 거 아냐?" "찾는 건 됩니다." CISO가 말했다. "소스가 없어도 프로그램 자체를 분석할 수 있습니다. 요즘은 꽤 잘 됩니다. 아마 며칠 안에 목록이 나올 겁니다. 수백 건이 나올 수도 있습니다." "그럼 좋은 거 아니야?" "목록이 나온 다음에 고칠 사람이 없습니다." 사장이 신문을 내려놓았다. "AI는 고쳐야 할 것의 목록을 더 빨리 만들어 줍니다. 고치는 일은 그대로 남습니다. 지금 우리 상태에서 그 목록을 받으면, 늘어나는 건 고치지 못한 취약점의 기록입니다." "....." "그리고 그 기록은 나중에 사고가 났을 때 불리하게 쓰입니다. 알고 있었는데 고치지 않았다는 증거가 됩니다." 사장이 천천히 말했다. "그러니까 찾으면 손해라는 얘기야?" CISO는 그 말을 부정하지 않았다. 부정할 수가 없었다. "셋째는 또 뭐가 문제야. 인증 다시 하는 거." "그건 할 수 있습니다. 다만 어느 시스템에 어떤 권한 체계를 넣을지 정하려면 목록이 있어야 합니다." "또 목록이야?" "네." "그럼 중요한 것만 먼저 해." "중요한 것을 고르려면 목록이 있어야 합니다." 사장이 눈을 감았다가 떴다. "좋아. 운영체제라도 올려. 그건 목록 필요 없지. 지금 돌고 있는 거 그냥 올리면 되잖아." CIO가 이번에는 바로 대답했다. "올리려면 서비스를 멈춰야 합니다." "몇 시간?" "시스템에 따라 다릅니다. 문제는 시간이 아닙니다. 멈췄다가 안 올라오는 경우가 있습니다. 올라와도 그 위에서 돌던 프로그램이 안 돌 수 있습니다. 10년 전 기술로 만든 것들입니다. 운영체제를 올리면 안 맞습니다." "그럼 테스트를 하고 올려." "테스트 환경이 운영과 같지 않습니다. 같게 만들려면 그것도 돈입니다. 작년에 올렸습니다. 미들웨어 하나였습니다. 발주 시스템이 반나절 멈췄습니다. 협력사 전화가 삼백 통 왔습니다." 사장도 그 일을 기억했다. 그때 CIO를 불렀다. "그 책임은 제가 졌습니다." CIO가 말했다. 그리고 CISO를 봤다. "다시 올리겠습니다. 멈췄다가 안 올라오면, 그 책임 당신이 지겠습니까?" CISO는 대답하지 않았다. "대답을 못 하시겠지요. 저도 압니다. 그래서 몇 년째 이 이야기가 끝나지 않습니다." 사장이 두 사람을 봤다. "그럼 누가 책임져." 둘 다 사장을 봤다. 사장은 자기가 왜 그 질문을 했는지 깨달았다. "...계속해." CIO가 조용해진 방에서 말을 이었다. "사장님, 저는 장애를 내지 않는 것으로 평가받습니다. 매년 가용률로 평가받습니다. 저희 핵심 라인은 12년 동안 멈춘 적이 없습니다. 작년 성과 보고에 그걸 썼습니다. 사장님이 칭찬하셨습니다." "했어." "그 12년이 제가 걱정하는 이유입니다." CISO가 말했다. CIO가 그를 봤다. 처음으로 목소리가 올라갔다. "그럼 멈추라고 하십시오. 문서로. 서명해서. 그러면 멈춥니다." "....." "안 하시겠지요. 그럼 저는 안 멈춥니다. 저는 제 평가 기준대로 움직입니다. 당신도 당신 평가 기준대로 움직이고 있습니다. 당신 평가 기준에 가용률이 있습니까?" "없습니다." "제 평가 기준에는 취약점이 없습니다." 사장은 이 대화를 처음 들었다. 두 사람은 몇 년째 하고 있었다. CISO가 마지막으로 한 가지를 더 말했다. "한 가지만 더 말씀드리겠습니다. 취약점이 공개되고 우리가 그것을 적용하는 데 평균 몇 달이 걸립니다. 작년 기준으로 넉 달입니다. 공격하는 쪽은 공개된 날부터 며칠 안에 씁니다. 지금은 AI를 쓰면 더 짧아집니다. 그 격차가 우리의 보안 수준입니다. 인증서에는 그 숫자가 없습니다." 사장이 물었다. "그 넉 달을 줄이면?" "서비스를 멈춰야 합니다." 방이 조용해졌다. 처음 질문으로 돌아와 있었다. CIO가 말했다. "그건 당신 책임입니다." ■ 5부/돈 사장이 일어나서 창가로 갔다. 아홉 시 회의는 이미 취소시켰다. "정리를 해보자. 세는 데 200명 2주. 세어도 끄지는 못하고, 고치려면 멈춰야 하고, 멈추는 책임은 아무도 안 진다. 맞아?" "지금 상태로는 그렇습니다." CISO가 말했다. "그래서 구조를 바꿔야 합니다." "어떻게." "멈추지 않고 고칠 수 있게 만들어야 합니다. 서비스를 이중으로 띄워두고, 트래픽을 한쪽으로 몰고 나머지 한쪽을 고칩니다. 다 고치면 바꿔서 또 고칩니다. 그렇게 하는 회사들이 있습니다. 그 회사들은 패치가 보안 결정이 아니라 일상 작업입니다." "우리도 그렇게 하면 되는 거 아냐?" "그 회사들은 그 구조를 만드는 데 십수 년을 썼습니다. 처음부터 그렇게 설계한 것도 있고, 중간에 다 바꾼 것도 있습니다. 비싼 장비를 사서 된 게 아닙니다." 사장이 돌아섰다. "그러니까 우리도 십수 년이 필요하다는 거야?" "다 하려면 그렇습니다. 중요한 것부터 하면 2년입니다." "그리고 그다음에 뭐가 필요해." CISO가 처음으로 전문 용어를 꺼냈다. "마이크로세그멘테이션이 필요합니다." 사장의 얼굴이 조금 밝아졌다. 드디어 살 수 있는 물건이 나왔다고 생각한 얼굴이었다. "그건 제품이야? 얼마야?" "제품도 있습니다. 사는 건 쉽습니다." "그럼 사." "사면 쓰지 못합니다." 사장이 펜을 놓았다. "설명해." "내부를 쪼개는 일입니다. 지금 우리 내부는 하나의 평지입니다. 서버 한 대에 들어온 공격자는 그 망 안의 다른 서버로 걸어갈 수 있습니다. 쪼개면 그걸 막습니다. 뚫리는 것을 막는 게 아니라, 뚫린 다음에 더 못 가게 하는 겁니다." "좋은 거잖아." "좋습니다. 그런데 쪼개려면 두 가지를 알아야 합니다. 어느 서비스가 어느 서비스를 부르는지, 그리고 어떤 데이터가 어디에 있는지." "설계도 보면 되지 않나." "설계도는 만들 때의 것입니다." CIO가 끼어들었다. "그게 제일 어렵습니다, 사장님. 발주 시스템 하나가 재고를 보고, 단가를 보고, 거래처 신용 한도를 보고, 세금계산서 시스템을 부르고, 물류에 전달합니다. 그 다섯 개가 또 각자 다른 걸 부릅니다. 10년 동안 필요할 때마다 붙였습니다. 붙일 때마다 빠른 길로 붙였습니다." "빠른 길이 뭐야." "다른 시스템의 데이터베이스를 직접 보는 겁니다. 중간에 아무것도 두지 않습니다. 그게 제일 빠르고 제일 싸게 붙이는 방법입니다. 그때는 그게 잘한 일이었습니다." CISO가 말을 이었다. "그래서 서비스 의존성 위에 데이터 의존성이 또 겹쳐 있습니다. 어디서 선을 그어도 어딘가가 끊깁니다. 깔끔하게 끊어지는 선이 없습니다." "그러면 그걸 조사해서 그려." "조사하려면 어떤 서버에서 어떤 서비스가 돌고 있는지를 먼저 알아야 합니다." "그건 세기로 했잖아. 200명 2주." "대수를 세는 것과 그 안에서 무엇이 돌고 무엇을 부르는지를 아는 것은 다른 일입니다. 그리고 그 서버 안에 어떤 데이터가 들어 있는지는 더 다른 일입니다." 사장이 그를 봤다. "어떤 서비스가 돌고 있는지를 모르는데, 그 서버에 어떤 데이터가 있는지를 어떻게 알겠습니까." 사장은 한참 그 문장을 들여다봤다. 그리고 자기가 아침에 했던 질문 자리로 돌아와 있다는 것을 알았다. "...그러면 클라우드로 가면 되는 거야? 아까 그 얘기 했잖아." "클라우드로 가면 망과 망 사이를 넘어가는 것이 보입니다. 어느 서비스가 어디로 가는지 기록이 남습니다. 기본으로 남습니다. 우리가 뭘 하지 않아도 남습니다." "지금은 안 남아?" "지금 우리 서버들은 같은 망 안에 있습니다. 같은 망 안에서 서버와 서버가 주고받는 것은 보이지 않습니다. 보려면 따로 장비를 넣어야 하고, 넣어도 다 못 봅니다. 밖에서 들어오는 것만 봅니다." "그래서 은행들도 그렇게 뚫린 거야?" "바깥 한 곳이 열려 있었고, 그 안에서 무슨 일이 있었는지는 아직 발표되지 않았습니다. 발표된 것은 무엇이 나갔는지뿐입니다. 어디까지 들어갔는지는 아무도 말하지 않았습니다. 저는 그쪽이 더 궁금합니다." 사장이 다시 물었다. "그럼 클라우드로 옮겨. 그게 답이면." "옮기려면 그 서비스가 무엇에 의존하는지를 알아야 합니다." CIO가 말했다. "옮기면서 의존 관계가 끊기면 그 자리에서 장애가 납니다." 사장이 두 사람을 번갈아 봤다. "또 그거야?" "네." 두 사람이 같이 대답했다. 사장이 종이에 뭔가를 그렸다. 동그라미를 하나 그리고 그 안에 화살표를 돌렸다. "내가 지금 세 번 같은 자리로 돌아왔어." "죄송합니다." "죄송할 일이야?" CISO는 그 질문에 답하지 않았다. "그럼 클라우드로 옮기는 데 얼마 들어?" CIO가 노트북에서 다른 파일을 찾았다. "재작년에 검토했습니다. 전수로 하면 3년에 2000억 정도로 추산했습니다." 사장이 펜을 떨어뜨렸다. "2000억? 우리 정보화 예산이 1년에 1000억인데." "그래서 그 보고서 결론이 단계적 검토였습니다. 단계적 검토는 안 한다는 뜻입니다." "반만 올려. 중요한 것만." "반만 올리면 두 환경을 다 관리해야 합니다. 사람이 더 필요하고, 두 쪽을 잇는 구간이 새로 생깁니다. 그 구간이 또 봐야 할 곳입니다." 사장이 펜을 주워 들었다. "그리고 사장님, 전환 비용은 사실 두 번째 문제입니다." "뭐가 첫 번째야." "운영비입니다. 지금 돌고 있는 서버 중에 상당수는 감가상각이 끝났습니다. 장부상 0원입니다. 전기요금과 상면비만 냅니다. 사실상 공짜로 돌고 있습니다." "....." "클라우드로 옮기면 매달 돈이 나갑니다. 끝나지 않습니다. 영구적인 비용입니다. 작년에 사업부 하나를 시범으로 올렸는데, 서버 값은 안 들었지만 월 운영비가 전보다 올라갔습니다. 재무에서 왜 비싸졌냐고 물었습니다." 사장이 천천히 말했다. "그러니까... 제일 오래된 서버가 제일 싸다는 거야?" "회계상으로는 그렇습니다. 10년 된 서버가 가장 싸고, 새것이 가장 비쌉니다. 감가상각이 끝났으니까요." "그게 제일 위험한 거잖아." "제일 위험하고 제일 쌉니다." CIO가 말했다. "그래서 안 바꿉니다. 아무도 나쁜 결정을 하지 않았습니다. 매년 가장 합리적인 결정을 했습니다. 12년 동안요." 사장은 아무 말도 하지 않았다. "한 가지 더 있습니다. 전수로 올릴 수도 없습니다." "또 뭐가 걸려." "공장입니다. 2라인 검사 장비 제어기가 아직 윈도 7입니다. 로봇 팔 제어 쪽은 더 오래된 것도 있습니다." "그건 왜 안 올려." "장비 업체가 안 해줍니다. 그 운영체제에서만 검증된 소프트웨어입니다. 올리면 성능 보증이 끝납니다. 작년에 요청했습니다. 회신은 해당 모델은 지원 종료라는 것이었습니다." "그럼 장비를 바꿔." "그 장비가 한 대에 수백억입니다. 라인에 여섯 대 있습니다. 그리고 지금 아무 문제 없이 돌아갑니다." 사장이 입을 열려다 말았다. 설비 투자 심의가 어떻게 돌아가는지는 안다. 고장도 안 난 장비를 보안 때문에 바꾸겠다고 올리면 그 안은 통과하지 못한다. 자기가 통과시키지 않을 것이다. "그럼 공장은 어떡해." "지금은 망으로 막고 있습니다. 생산망을 따로 떼고, 사무망 사이에 통제 구간을 둡니다. 운영체제가 오래됐다는 것은 인정하고, 그 안으로 들어가는 길을 좁히는 방식입니다." "그러면 된 거 아니야?" "완전히 떼어져 있지 않습니다. 생산 실적은 사무망으로 올라와야 합니다. 설비 데이터는 분석 서버로 가야 합니다. 장비 업체는 원격으로 점검을 합니다. 길이 세 개 있습니다." "그 길은 보고 있어?" "밖에서 들어오는 건 봅니다. 그 세 길에서 무엇이 오가는지는 충분히 보지 못합니다." "....." "사장님, 공장은 고치는 것이 답이 아닙니다. 못 고친다는 것을 전제로 깔고, 들어가는 길을 줄이고 그 길에서 무슨 일이 일어나는지 보는 것이 답입니다. 그게 제가 아까 말씀드린 그 일입니다." 사장이 아까 그린 동그라미를 다시 보았다. 화살표를 한 번 더 덧그었다. 네 번째였다. 사장이 종이를 한 장 넘겼다. 이제는 아직 끝이 아니라는 것을 알고 있었다. "신문에 제로트러스트라는 말도 나왔어. 그건 또 뭐야." "접근을 신원 중심으로 통제하는 방식입니다. 망 안에 있다는 이유로 믿지 않고, 매번 누가 무엇에 접근하는지를 확인합니다." "좋은 거 아니야? 그거 하면 되는 거잖아." "전제가 하나 있습니다. 신원이 하나로 정의되어 있어야 합니다." "사번 있잖아." "사람에게는 사번이 있습니다. 시스템 안에는 없습니다." CIO가 설명을 받았다. "윈도우 서버와 직원 PC는 액티브 디렉터리로 묶여 있습니다. 거기는 통합돼 있습니다. 문제는 나머지입니다. 물류 쪽 솔라리스 서버는 로컬 계정입니다. 리눅스 서버는 서버마다 계정을 따로 만듭니다. 공장 제어 단말은 윈도우인데 도메인에 안 붙어 있습니다. 붙이면 장비 소프트웨어가 안 돈다고 해서요. 디자인팀 맥은 또 따로입니다." "그러면 한 사람이 계정을 몇 개 갖고 있어?" "정확히 모릅니다. 운영 쪽 엔지니어 한 명이면 열 개는 넘을 겁니다. 그리고 그 사람이 어느 서버에 계정이 있는지는 그 사람만 압니다." 사장이 펜을 들었다가 다시 놓았다. 적을 가치가 없다고 판단한 동작이었다. "그리고 공용 계정이 있습니다." CISO가 말했다. "공용이 뭐야." "root, oracle, admin 같은 것들입니다. 시스템에 원래 있는 관리자 계정입니다. 실제 작업은 그 계정으로 합니다. 비밀번호를 여러 명이 압니다." "몇 명이 알아?" "그것도 정확히 모릅니다. 인수인계 문서에 적혀 있는 것도 있습니다." "....." "그래서 로그를 보면 누가 들어왔는지 모릅니다. root가 들어왔다고 남습니다." 사장은 한동안 아무 말도 하지 않았다. 그러다 가장 무서운 질문을 했다. "퇴사한 사람 계정은 어떻게 돼." CIO가 잠깐 멈췄다. "작년에 전수 점검을 했습니다." "결과." "윈도우 쪽은 깔끔했습니다. 인사 시스템과 연동돼 있어서 퇴사 처리되면 자동으로 막힙니다. 유닉스와 리눅스 쪽은 수동입니다. 서른몇 개가 살아 있었습니다." "서른몇 개." "그중 몇 개는 2년 전 퇴사자였습니다. 다 막았습니다." "그럼 지금은 괜찮은 거지." "작년 기준으로 괜찮습니다. 올해 퇴사자는 아직 안 돌렸습니다. 그리고 협력사 직원 계정은 그때도 못 셌습니다. 발주 시스템과 물류 조회를 쓰는 협력사 담당자들입니다." "몇 명이야 그게." "협력사가 사백 몇 곳입니다. 담당자는 바뀝니다. 바뀌었다고 우리에게 알려주는 절차는 없습니다." 사장이 의자에서 자세를 바꿨다. "그러니까, 우리 시스템에 들어올 수 있는 사람이 몇 명인지 모른다는 거야?" "모릅니다." "그거부터 세야 하는 거 아니야?" "세야 합니다. 그게 자산 조사의 일부입니다." 사장이 눈을 감았다. "좋아. 그럼 계정을 통합해. 그건 장비 안 사도 되지." "통합하려면 각 시스템이 중앙 인증을 받아들이도록 고쳐야 합니다." "고쳐." "소스코드가 없습니다." 방이 조용해졌다. 사장이 천천히 물었다. "...아까 그거야?" "같은 시스템들입니다. 협력사 포털, 물류 조회, 발주 시스템." 사장은 종이에 그려둔 동그라미를 내려다봤다. 화살표를 한 번 더 덧그었다. 다섯 번째였다. "장비를 먼저 사는 방법도 있습니다." CISO가 말했다. "많은 회사가 그렇게 합니다. 사서 넣고, 끊기면 안 되니까 전부 통과 모드로 켜둡니다. 그러면 산 기록이 남습니다. 공시에도 올라갑니다." "효과는?" "없습니다." 사장이 펜을 들었다. "돈 얘기를 하자. 얼마야." CISO가 숫자를 말하기 전에 한 가지를 먼저 말했다. "제 예산으로는 안 됩니다." "네 예산이 얼마야." "올해 60억입니다." "그럼 더 줄게. 얼마가 필요해." "그게 아닙니다. 필요한 항목이 제 예산으로 집행할 수 있는 항목이 아닙니다. 자산관리 체계, 유지보수 재계약, 이중화, 테스트 환경 구축, 클라우드 정리. 이건 전부 IT 조직 예산입니다." 사장이 CIO를 봤다. "얼마야." "항목마다 다르지만, 핵심만 하면 150억 정도 봅니다." CIO가 말했다. "2년에 걸쳐서." 사장이 숫자를 적었다. 150. 그리고 그 아래 1000을 적었다. 정보화 예산이었다. "150억이면 할 수 있는 거네. 못 할 돈도 아니야." "할 수 있습니다. 다만 한 가지를 말씀드려야 합니다." "또야?" "그 150억은 정보화 예산으로 집행됩니다. 정보보호 예산이 아닙니다." "그게 왜 문제야. 돈은 똑같이 나가는데." "공시 때문입니다." CIO가 말했다. "우리는 매년 정보보호 공시를 합니다. 거기에 정보화 예산 대비 정보보호 투자 비율을 씁니다. 올해 우리 숫자는 정보화 1000억, 정보보호 60억, 6퍼센트입니다. 작년에 업계 평균보다 높다고 홍보했습니다." "그랬지." "150억을 자산관리와 이중화에 쓰면, 정보화 예산이 1150억이 됩니다. 정보보호 예산은 그대로 60억입니다. 비율은 6퍼센트에서 5.2퍼센트로 떨어집니다." 사장의 펜이 멈췄다. "...다시 말해봐." "사고를 막기 위해 150억을 제대로 쓰면, 우리 보안 투자 비율은 6퍼센트에서 5.2퍼센트로 떨어집니다." "그럼 올리려면 어떻게 해야 해." CISO가 대답했다. "같은 150억으로 보안 솔루션과 장비를 사면 됩니다. 그건 정보보호 투자로 분류됩니다. 정보화 1150억, 정보보호 210억. 비율이 18퍼센트가 됩니다." "....." "같은 돈입니다. 5.2퍼센트와 18퍼센트." 사장은 종이를 들여다봤다. 숫자 네 개가 적혀 있었다. 틀린 데가 있는지 두 번 확인했다. 틀린 데가 없었다. "그러니까 보안을 제대로 하면 보안 투자 비율이 떨어지고, 장비를 사면 올라간다고?" "그렇습니다." "그 비율을 누가 봐?" "투자자가 봅니다. 기자가 봅니다. 평가기관이 봅니다. 그리고 사고가 나면 그 숫자가 기사에 실립니다. 작년에 보안 투자 비율이 몇 퍼센트에 불과했다고요." 사장이 종이를 밀어놓았다. "그 지표는 누가 만들었어." "정부 공시 서식입니다." "그걸 고치라고 아무도 말 안 했어?" "했습니다. 칼럼에 쓰는 교수도 있습니다." "그래서 바뀌었어?" "아직입니다." 사장이 의자 등받이에 몸을 기댔다. 한동안 말이 없었다. 그러다 실무적인 해법을 찾아냈다. 경영자는 늘 그렇게 한다. "그러면 이렇게 하자. 공시는 지금처럼 하고, 150억은 IT 예산으로 조용히 써." "그러면 제 예산이 150억 늘어납니다." CIO가 말했다. "그래서?" "제 평가 항목에 IT 예산 효율화가 있습니다. 작년에 운영비를 7퍼센트 줄여서 그걸로 성과를 받았습니다." 사장이 그를 쳐다봤다. "저는 가용률로 평가받고, 예산 절감으로 평가받습니다. 이 일은 서비스를 멈춰야 하고 예산을 늘려야 합니다. 제 평가 항목 두 개를 다 역행합니다." "그럼 네 평가 항목을 바꿔줄게." "바꿔주시면 하겠습니다." 사장이 입을 열려고 했다. 그리고 멈췄다. 성과 평가 기준은 연초에 이사회 보수위원회를 거쳐 확정된다. 지금은 10월이었다. "내년에." "네." 방 안에서 세 사람이 각자의 종이를 보고 있었다. 셋 중 누구도 거짓말을 하지 않았다. 셋 다 자기 자리에서 가장 합리적인 말을 했다. 그리고 그 합리적인 말들을 모아놓으면 아무것도 할 수 없었다. ■ 6부/그래서 뭐가 달라지나 열한 시가 넘었다. 비서가 두 번 들어왔다가 그냥 나갔다. 사장이 종이를 뒤집어 깨끗한 면을 펼쳤다. 거기에 번호를 매겼다. "정리하자. 하나, 센다. 200명 2주. 그리고 계속 유지할 조직이 필요하다. 둘, 끄거나 고친다. 못 끄는 것도 있고 못 고치는 것도 있다. 셋, 멈추지 않고 고칠 수 있게 이중화한다. 넷, 안을 쪼갠다. 다섯, 계정을 하나로 묶는다. 전부 앞의 것이 끝나야 다음 것이 된다. 2년. 150억. 그 150억은 쓰면 쓸수록 우리 보안 투자 비율이 떨어진다. 맞아?" "맞습니다." 사장이 펜을 내려놓았다. "3년 계획 가져와. 이사회에 올리자." CISO는 바로 대답하지 않았다. 사장이 처음으로 하자고 말한 순간이었다. 그런데 거기서 한 가지를 더 말해야 했다. "세울 수 있습니다. 그런데 그 계획을 어디에 제출합니까." "이사회에 올린다니까." "이사회 다음입니다. 밖에는 제출할 곳이 없습니다." "무슨 말이야." "인증은 1년 단위로 받습니다. 작년에 받은 것을 올해 또 받습니다. 공시도 1년 단위입니다. 그 서식에 3년 계획을 쓰는 칸이 없습니다. 2년 걸려 자산 체계를 만들고 있는 회사와, 아무것도 하지 않는 회사가 내년 공시에서 같습니다. 오히려 우리가 더 나빠 보입니다. 비율이 떨어지니까요." "....." "제재는 사고 단위입니다. 사고가 나면 그때 봅니다. 그때 3년 계획을 2년째 이행하고 있었다는 사실이 참작된다는 규정은 없습니다. 반대로 그 계획서에 적힌 '아직 조치하지 못한 항목'이 자료로 쓰일 수 있습니다." 사장이 그를 쳐다봤다. "계획을 세우면 불리해질 수도 있다는 거야?" "계획서에는 우리가 무엇을 모르는지, 무엇을 아직 안 고쳤는지가 적힙니다. 그걸 문서로 남기는 겁니다." "안 세우면?" "몰랐다고 하게 됩니다." 사장은 그 두 문장 사이에서 한참 머물렀다. "...그럼 왜 세워." "안 세우면 언젠가 뚫립니다. 그리고 그때는 몰랐다는 말도 통하지 않을 겁니다." 사장이 창쪽으로 몸을 돌렸다. 공사 소리가 아직 들렸다. "다른 회사들은 어떻게 하고 있어." "대부분 안 합니다." "대부분?" "하는 회사가 몇 곳 있습니다. 서비스를 이중으로 띄워두고 순차적으로 패치하는 회사들, 서버가 들어오는 단계에서 자동으로 목록에 올라가는 회사들. 그런데 그 회사들은 십수 년 전에 시작했습니다. 그리고 그 회사들은 대개 처음부터 인터넷에서 시작한 회사들입니다. 우리처럼 공장과 매장을 먼저 가진 회사가 아닙니다." "그러면 우리 업종에서는?" CISO는 대답하기 전에 잠시 생각했다. 거짓말을 하지 않으려고 생각한 것이었다. "비슷합니다. 어디가 더 낫다고 말씀드릴 만한 근거가 없습니다. 서로 모릅니다. 공시에 나오는 숫자로는 알 수 없습니다." 사장이 돌아섰다. 그리고 하루 중 가장 중요한 질문을 했다. "그래서, 이걸 다 하면 뭐가 달라져?" "아무 일도 일어나지 않습니다." "....." "사고가 나지 않습니다. 그게 전부입니다." 사장이 웃지 않고 말했다. "지금도 아무 일 안 일어나고 있는데." CISO는 대답하지 않았다. 대답할 말이 없어서가 아니라, 사장이 틀린 말을 한 게 아니기 때문이었다. "돈은 그때도 썼고. 60억." 사장이 덧붙였다. "그리고 네 말이 맞으면, 10년 동안 아무 일이 없었던 것도 우리가 잘해서가 아니야. 그러면 지금 150억을 쓰고 아무 일이 안 일어나도, 그게 돈을 써서 그런 건지 어떻게 알아?" CISO가 처음으로 즉답하지 못했다. "...알 수 없습니다." "알 수 없어?" "사고가 나지 않은 이유를 증명하는 방법이 없습니다. 쓰고도 안 나면 쓴 덕분인지 운인지 알 수 없고, 안 쓰고도 안 나면 다행인지 아직인지 알 수 없습니다." "그러면 우리가 이걸 다 했다는 걸 누가 알아주는데." "아무도 모릅니다." "공시에 쓸 수 있어?" "비율은 떨어집니다." "투자자가 알아줘?" "사고가 나지 않으면 투자자가 알 이유가 없습니다." "정부가 알아줘?" "사고가 나면 압니다." 사장이 책상으로 돌아와 앉았다. 종이를 손으로 쓸었다. "그러니까 사고를 막은 회사하고, 아직 안 걸린 회사를 밖에서 구별할 방법이 없다는 거야?" "없습니다." "안에서는?" CISO는 그 질문에 대해 주말 내내 생각했다. 그래서 바로 대답할 수 있었다. "안에서도 없습니다." 열한 시 사십 분이었다. 사장은 한참 종이를 보았다. 그리고 결정을 내렸다. 그는 평생 결정을 내리며 살아온 사람이었다. "200명은 못 준다. 하반기 시스템 교체를 멈출 수는 없어." "알겠습니다." "스무 명 줄게. 한 달. 그리고 노출된 것부터 봐. 인터넷에 떠 있는 것만. 안쪽은 내년에 보자." CISO가 처음으로 알겠습니다를 바로 말하지 않았다. "한 가지만 더 말씀드리겠습니다." "해." "이번에 은행에서 나온 것들은 AI가 대단한 취약점을 찾아낸 게 아닙니다. 제일 찾기 쉬운 것들입니다. 인증이 없는 페이지, 권한을 확인하지 않는 조회 화면. 밖에서 보면 바로 보이는 것들입니다. 그게 시작입니다." "시작이라는 건 무슨 뜻이야." "쉬운 것이 먼저 털린 겁니다. 그 단계가 지나면 다음이 옵니다. 제대로 관리된 서비스에도 아직 공개되지 않은 취약점이 있습니다. 전에는 그걸 찾는 데 사람이 몇 달 붙어야 했습니다. 지금은 그 비용이 떨어지고 있습니다." "그래서." "노출된 것만 막는다는 건, 쉬운 입구만 닫는다는 뜻입니다. 언젠가 잘 관리된 서비스 하나에 새 취약점이 쓰이는 날이 옵니다. 그날 그 서버 한 대를 잡으면, 거기서부터는 걸어 들어옵니다. 우리 안쪽은 평지입니다. 서버와 서버 사이에 문이 없고, 지나간 기록도 남지 않고, 들어간 다음에 쓰는 계정은 root입니다." "....." "바깥만 막는 것으로는 못 막습니다. 바깥은 한 번 열립니다. 중요한 건 열린 다음에 어디까지 가느냐입니다. 그래서 안쪽이 내년이 되면 안 됩니다." 사장은 그 말을 끝까지 들었다. 반박하지 않았다. 그리고 말했다. "그래도 올해는 거기까지야." "알겠습니다." "150억은 내년 심의에 올려. 올해는 집행할 항목이 없어. 대신 급한 건 올해 예산에서 돌려서 해. 재무한테 내가 말해둘게." "알겠습니다." "평가 기준은... 내년에 보자고." "알겠습니다." 세 사람이 일어섰다. 사장이 마지막으로 두 사람을 봤다. 두 시간 전에 그가 물었던 질문은 그 돈을 도대체 어디에 쓰느냐는 것이었다. 이제 그는 답을 알고 있었다. 올라가는 쪽에 쓴다. 그리고 그 사실을 알게 된 다음에도, 그가 방금 내린 결정은 같은 쪽을 향하고 있었다. 문 앞에서 사장이 혼잣말처럼 말했다. "도대체 이거 어쩌란 말이야." ■ 에필로그 그해 겨울, 회사는 정보보호 공시를 제출했다. 정보화 예산 대비 정보보호 투자 비율은 6.1퍼센트였다. 작년보다 0.1퍼센트포인트 올랐다. 급한 건을 올해 예산에서 돌려서 한 결과였고, 돌려서 한 것은 대부분 장비였다. 홍보팀이 보도자료를 냈다. 업계 평균을 상회하는 투자라고 썼다. 사장이 사인했다. 소스코드가 없는 시스템 세 개는 AI로 다시 만들기로 했다. 다른 방법이 없었다. 돌아가고 있는 프로그램을 분석해서 동작을 복원하고, 그걸 토대로 코드를 새로 짜는 방식이었다. 그 일을 할 수 있는 회사는 국내에 몇 곳뿐이었다. 전화를 걸었다. 대기가 길었다. 은행 사고 이후로 요청이 몰려서 연내에는 어렵다고 했다. 우리보다 먼저 전화한 회사들이 있었다. 사고가 나지 않은 회사가 먼저 전화할 이유는 없다. 그래서 먼저 전화한 회사들은 대부분 사고가 난 회사들이었다. 우리는 늦었다. 아직 아무 일도 일어나지 않은 회사가 줄의 뒤에 서는 것은 당연한 일이었다. 순서가 와서 일을 시작한 것은 해를 넘긴 뒤였다. 넉 달 걸렸다. 사람 손으로 했으면 2년이라고 했으니 빠른 편이었다. 코드가 나왔다. 문제는 그다음이었다. 새로 만든 것이 원래 것과 똑같이 동작하는지 확인할 방법이 없었다. 원래 명세가 없었기 때문이다. 명세가 있었다면 애초에 이 일을 할 필요가 없었다. 결국 기존 시스템과 새 시스템을 나란히 돌려보고 결과가 다른 경우를 찾는 방식으로 검증했다. 다른 경우가 나왔다. 어느 쪽이 맞는지는 아무도 몰랐다. 10년 동안 그렇게 돌았으니 기존 쪽이 맞다고 보기로 했다. AI는 2년을 넉 달로 줄였다. 그리고 아무도 책임질 수 없는 코드 세 벌을 만들었다. 바꿔 올리는 작업은 추석 연휴로 잡혔다. 이 회사가 서비스를 멈출 수 있는 창구는 1년에 두 번이다. 설과 추석. 그래서 이 회사의 패치 주기는 1년이다. 취약점이 공개되고 공격자가 그것을 쓰기까지는 며칠이다. 추석에 셋 중 둘을 올렸다. 하나는 올리다가 되돌렸다. 되돌린 하나는 다음 설로 넘어갔다. 그 시스템은 그때까지 예전 상태로 돌았다. 스무 명이 한 달 동안 센 결과는 인터넷에 노출된 자산 목록이었다. 처음 추정의 두 배가 조금 넘었다. 목록의 마지막 줄에는 담당자를 찾지 못한 서버 열한 대가 적혀 있었다. 그중 일부는 무엇을 하는지 아직 모른다고 되어 있었다. 목록은 이사회 보고 자료 부록에 첨부됐다. 그 부록을 끝까지 읽은 사람은 없었다. ■ 덧붙임 이 글은 비관적으로 읽힐 것이다. 그런데 쓰는 동안 계속 생각한 것은 다른 쪽이었다. 같은 조건에서 20년 동안 꾸준히 해온 회사들이 있다. 자산 목록을 끝까지 맞춰두고, 멈추지 않고 고칠 수 있는 구조를 먼저 만들고, 사고가 나지 않았다는 이유로 아무것도 받지 못하면서 그 일을 계속해온 조직들이다. 그 회사의 CISO들은 매년 같은 설명을 반복했을 것이다. 올라가지 않는 비율을 들고 이사회에 들어갔을 것이다. 아무 일도 일어나지 않은 하루를 성과로 보고했을 것이다.그들이 있다는 것은 이 일이 불가능하지 않다는 뜻이다. 다만 그 일을 해낸 대가가 지금도 아무 데도 기록되지 않는다. 경의를 표한다.

2026.10.11 15:32방은주 기자

'3755만 명'은 자산인가, 부채인가

지난 9월 말부터 일주일 사이 은행과 저축은행, 캐피털사 일곱 곳에서 개인 약 6만 6000명의 정보가 빠져나갔다. 신한은행 2만 5729명과 예가람저축은행 약 4만 명(2026년 10월 4일 기준)이 그 대부분이다. 뚫린 곳은 대출모집인 조회 서비스나 직원용 업무 시스템처럼 인증이 허술한 주변부였고, 당국은 AI로 자동화된 공격을 의심한다. 이 사고가 재무제표에 얼마로 찍힐지는 아직 아무도 모른다. 그 답을 먼저 받아 든 회사가 쿠팡이다. 유출 사고를 낸 쿠팡에 개인정보보호위원회가 매긴 과징금은 6246억원이었고, 2분기 영업손실은 상장 이후 최대로 불어났다. 두 사건의 성격은 다르다. 쿠팡은 전직 직원이 재직 때 얻은 인증 키를 퇴사 후 악용한 사고였고, 은행권은 외부 공격으로 추정되며 아직 조사 중이다. 다만 쿠팡은 접근 권한 관리의 틈에서, 은행들은 주변부 시스템에서 뚫렸으니 체계를 갖추고도 결과가 어긋나는 구조는 닮았다. 그렇다면 그 고객 데이터는 사고 전, 장부 어디에 있었을까. 장부에는 없었다. 장부에 없었다는 말은 재무상태표 그대로다. 6월 말 쿠팡 Inc.의 무형자산, 곧 손에 잡히지 않는 자산은 약 2500억원으로 자산 총계의 0.96%다. 그마저 상표권과 개발 기술, 인수한 회사에서 넘어온 고객관계가 전부다. 고객 데이터에 관한 한 장부의 자산 쪽 문은 값을 치르고 사 온 것에만 열린다. 그래서 인수로 넘어온 고객관계는 들어왔어도 15년 동안 직접 모은 회원 데이터는 들어오지 못했다. 개인정보위가 유출 규모로 확정한 3755만 명의 정보도 그 문 밖에 있었다. 정작 문 밖의 데이터 때문에 낸 과징금이 문 안 무형자산 전체의 2.5배였다. 그 과징금은 보안에 쓴 돈과 나란히 놓으면 더 커 보인다. 정보보호 공시에 따르면 쿠팡 주식회사의 2025년 정보보호 투자액은 1349억원이다. 문 밖의 데이터를 지키느라 쓴 이 돈은 장부에 기록됐지만, 정작 지키던 데이터는 문 안에 들지 못했다. 데이터를 잘못 다룬 일이 드러나자 부채 쪽 문으로 투자액의 4.6배가 들어왔다. 같은 공시에서 쿠팡은 투자액도, 정보기술 투자 대비 비율도 네이버·카카오·우아한형제들을 앞섰다. 그런데도 네 회사의 정보보호 투자를 다 합친 2438억원이 쿠팡 과징금의 절반에도 못 미친다. 서류 위의 체계에도 빈틈은 없었다. 쿠팡 Inc.의 2025년 사업보고서(10-K)에는 보안 인증 네 개와 200명이 넘는 전담팀이 나란히 적혀 있다. 그런데 바로 뒤의 사고 경위는 이렇게 시작한다. "우리가 마련해 둔 조치에도 불구하고(Notwithstanding the measures we have put in place)." 체계와 결과의 간극을 회사 스스로 한 문장에 담은 셈이다. 이 간극이 과징금보다 큰 손실로 번진다는 것은 연구가 이미 보여주었다. Kamiya 외(2021)는 미국 상장사의 해킹 사고를 분석했다. 개인 금융정보가 유출된 기업에서는 주주 손실이 벌금이나 복구비 같은 직접 비용을 훨씬 넘어섰다. 고객과 투자자가 회사를 더 위험한 상대로 다시 보는 데서 오는 손실, 곧 평판 손실이다. 쿠팡에서 그 신뢰 비용이 가장 크게 나간 자리는 과징금이 아니라 매출이었다. 회사가 유출 통지를 받은 고객에게 발행한 구매이용권 1조 6850억원은 이용권이 쓰일 때마다 그만큼 매출에서 빠졌다. 과징금이 부채 쪽 문으로 들어와 판매관리비라는 제자리에 앉았다면, 이용권은 문을 거치지 않고 매출이라는 벽에 스며든 셈이다. 그래서 과징금의 2.7배인 이용권은 손익계산서에 '보상비용'이라는 줄 하나 남기지 않았다. 금액을 가늠할 수 없어 숫자로 올리지 못한 소송 네 건은 주석에 글로만 적힌 채 아직 문 앞에 쌓여 있다. 소비자분쟁조정위원회가 7월에 결정한 1인당 10만원 배상은 문 앞에도 이르지 않았다. 데이터가 재무제표를 드나드는 방식은 여기서 분명해진다. 회원 데이터는 회사가 통제하지도 원가로 재지도 못해 자산 쪽 문을 넘지 못하다가, 과징금 의결이 나자 부채 쪽 문으로 들어왔다. 회계의 문은 한쪽으로만 열린다. 플랫폼은 회원 수를 가치의 근거로 내세우지만, 장부는 그 회원을 부채가 되는 순간에만 인식한다. 물론 쿠팡에도 반론의 근거가 있다. 회사 조사로는 전직 직원이 실제로 저장한 데이터가 약 3000개 계정분이었고, 그마저 공유 없이 삭제됐다. 사고를 인지한 당일 접근 경로를 막고 당국과 고객에게 알렸으며, 영업도 중대하게 중단되지 않았다. 보안 투자도 비교 대상을 모두 앞섰으니 법원에서 다투겠다는 회사 입장도 이해할 만하다. 다만 재무제표는 피해의 실질보다 신뢰의 변화에 반응했다. 과징금 반영 전인 1분기에도 쿠팡은 영업손실을 냈고, 일회성 항목을 뺀 조정 EBITDA마저 1년 전보다 92% 줄었다. 저장된 계정은 3000개였어도 다시 평가받은 것은 3755만 명과의 관계였다. 그 관계를 읽는 일은 투자자의 몫이다. 플랫폼의 회원 수를 자산처럼 셀 때는 같은 숫자가 부채로 바뀌는 조건도 함께 읽어야 한다. 그 조건은 사업보고서의 사이버보안 항목과 정보보호 공시에 있다. 지금 뚫린 금융회사들이 치를 대가도 쿠팡의 숫자가 미리 보여준다. 제재가 확정되면 부채 쪽 문이 열리겠지만, 쿠팡에서 보듯 더 큰 비용은 장부의 다른 자리로 스며들 수 있다. 경영자에게는 사고 전 이사회가 리스크 관리를 챙긴 기업일수록 손실이 작았다는 Kamiya 외(2021)의 발견이 교훈이다. 제도는 그 부채 쪽 문을 더 넓혔다. 과징금 상한은 개인정보 보호법 제64조의2에 따라 전체 매출액의 3%다. 올해 개정으로 고의나 중대한 과실로 1000만 명 이상이 피해를 입으면 상한이 10%까지 올라간다. 쿠팡에는 개정 전의 3%가 적용됐고, 여기서 숫자 하나가 남는다. 쿠팡 주식회사의 지난해 매출 45조원에 3%를 곱하면 1조 3637억원이다. 쿠팡의 매출이 왜 45조원인지는 다음 회에서 다룬다. 회계의 문이 한쪽으로만 열린다면, 그 문의 크기를 정하는 것은 매출이다. 자료 출처: Coupang, Inc. Form 10-K(2025 회계연도)·10-Q(2026년 1·2분기), 개인정보보호위원회·소비자분쟁조정위원회 보도자료, KISA 정보보호 공시 종합포털, 개인정보 보호법, Kamiya 외(2021), 파이낸셜뉴스·한국일보·뉴시스·서울파이낸스 보도(2026.10.2~4)

2026.10.10 10:01이재준 컬럼니스트

[포토] 대한민국 사이버보안 컨퍼런스 2026

국내 사이버보안 현황과 미래를 조망한 '대한민국 사이버보안 컨퍼런스 2026'이 7일 서울 코엑스 컨퍼런스룸 300호에서 열렸다. 금융권 등에서 해킹 사고가 잇달으고 있는 가운데 열려 더 주목을 받은 이 행사는 AI페스타조직위원회와 전국정보보호정책협의회 및 서울시 정보보안과가 공동으로 주관했다. 국내 최대 인공지능(AI) 행사로 과기정통부의 AI주간에 함께 열렸다. 과기정통부와 개인정보보호위원회, 서울시가 사이버보안과 개인정보보호 정책을 소개했다. 기술 트렌드 세션 발표에서는 N2SF와 랜섬웨어 동향 및 대응 방안, AI 해킹과 AI시대 신원 인증 등을 다뤘다. 행사에서 과기정통부 최우혁 정보보호네트워크정책실장은 "최근 해외 프론티어 AI가 사람이 발견하지 못한 취약점을 단시간 내 대량으로 찾아내는 시대가 도래한 만큼, 지능화된 공격에 맞설 우리의 독자적인 기술 기반이 반드시 필요하다고 강조했고, 개인정보보호위원회 양청삼 사무처장은 "개인정보와 데이터를 안전하게 지키는 역량은 기업의 경쟁력이자 국가안보를 뒷받침하는 중요한 기반"이라고 역설했다. 백종현 전국정보보호정책협의회장 겸 서울시 정보보안과장은 AI기술이 우리 사회와 행정 전반에 새로운 변화와 가능성을 만들어가고 있다면서 "동시에 AI를 활용한 새로운 위협에 어떻게 대응 할 것인지도 중요한 과제가 되고 있다. 이제 AI를 잘 활용하는 것만큼 AI 시대에 걸맞은 보안체계를 갖추는 것이 중요하다"고 짚었다. 이번 '대한민국 사이버보안 컨퍼런스 2026'의 이모저모를 사진으로 정리했다.

2026.10.09 19:56방은주 기자

콴델라 "양자컴퓨팅, 기존 AI 처리 장애물 넘을 새 연산 자원"

"현재 컴퓨터는 0과 1을 기반으로 한 결정론적 방식으로 동작해 왔다. 반면 2000년대 들어 주목받는 양자컴퓨터는 확률과 관측을 기반으로 세상을 이해하는 전혀 다른 구조의 컴퓨터다." 8일 오후 서울 코엑스 'AI 페스타 26' 행사장 내 'AIR 쇼케이스' 무대에서 김유석 콴델라코리아 대표가 이렇게 강조했다. 'AI 페스타 26'은 과학기술정보통신부가 주관하는 '인공지능주간(AI WEEK)'의 일환으로 6일부터 8일까지 서울 삼성동 코엑스에서 열리는 B2B AI 전시회다. 'AIR 쇼케이스'는 AI가 현실세계에 적용되는 데 필요한 도전과제와 한계를 조명하기 위해 마련됐다. 이날 김유석 대표는 "양자처리장치(QPU)를 기반으로 한 양자 컴퓨터가 기존 컴퓨터를 대체한다거나, 혹은 현행 암호체계를 모두 무너뜨릴 것이라는 인식도 있다. 그러나 실제로는 두 컴퓨터가 협동하는 방향으로 나아갈 것"이라고 설명했다. "QPU, CPU·GPU 대체 아닌 협력하는 연산 자원" 김 대표는 "CPU는 다양한 작업을 순차 처리하는 데 적합하며, GPU는 많은 데이터를 한 번에 처리할 때 강점을 드러낸다. 양자처리장치(QPU)의 처리 속도는 CPU나 GPU 대비 느릴 수 있지만 특정 영역에서는 엄청난 성능을 발휘한다"고 밝혔다. 이어 "양자컴퓨터 역시 기존 컴퓨팅 환경을 완전히 대체하기보다 AI 알고리즘을 GPU에서 먼저 시뮬레이션하고 유용하다고 판단되면 이를 QPU에서 수 초에서 수 분에 이르는 짧은 시간동안 처리하는 형태로 활용될 가능성이 크다"고 내다봤다. 김 대표는 이를 "기존 솔루션이나 알고리듬에 양자 층을 하나 더 씌우는 것"이라며 "콴델라는 이미지 처리와 분류, 머신러닝 등에 적용할 수 있는 다양한 양자 알고리듬을 실증하고 있으며 연말까지 약 100개의 알고리즘을 공개할 계획"이라고 밝혔다. 이미지 분석·악성코드 탐지에 양자컴퓨팅 적용 이날 세션에서는 산업 현장에서의 적용 사례도 소개했다. BMW와 에어버스가 참여한 연구에서는 낮에 촬영한 이미지를 야간 이미지로 변환하는 과정에서 양자 레이어를 적용했다. 김유석 대표는 "야간에는 자동차와 가로등, 건물 등 다양한 광원이 이미지에 간섭을 일으키면서 연산이 복잡해지는데, 기존 방식에서 나타난 이미지 속 허상 현상을 양자 연산을 통해 줄이는 결과를 확인할 수 있었다"고 말했다. 프랑스 오랑주텔레콤은 네트워크 상 악성코드를 탐지하는 과정에 양자컴퓨팅을 적용했다. 네트워크 트래픽을 이미지 형태로 변환한 뒤 양자 레이어를 적용한 결과 악성코드뿐 아니라 해당 악성코드의 아종까지 식별하는 결과를 얻었다. 김유석 대표는 "신약과 신소재 개발 등 분자 단위 연산과 시뮬레이션은 슈퍼컴퓨터와 GPU 자원을 총동원해도 처리하기 까다로운 작업이다. 양자컴퓨팅은 기존에 정복하지 못했던 분야에서 두드러지는 활약을 보일 것"이라고 강조했다. "양자컴퓨팅, 보안 분야에 위협이자 기회" 양자컴퓨터의 작동 방식이 기존 암호화 표준이나 보안 체계를 쉽게 무력화할 것이라는 우려도 있다. 그러나 김유석 대표는 "양자컴퓨터는 보안 분야에 위협인 동시에 방어 기술이 될 수 있다"고 반론했다. 소인수분해에 기반한 기존 암호 알고리즘은 양자컴퓨터에 의해 위협받을 수 있지만, 반대로 양자난수 등을 활용해 보안을 강화하는 연구도 진행되고 있다는 것이다. 김 대표는 "콴델라는 광자를 큐비트로 활용하는 랙 단위 양자컴퓨터를 개발중이며 이를 GPU와 결합해 산업 현장에 적용하기 위해 다양한 시도중"이라고 말했다. 이어 "양자컴퓨팅의 미래는 세상을 한 번에 완전히 바꾸는 것보다 기업이 이미 가지고 있는 솔루션과 알고리듬을 한 단계 진화시키는 형태로 먼저 나타날 것"이라고 내다봤다.

2026.10.08 16:01권봉석 기자

"AI발 해킹 대응 민관 힘 모아야"...'대한민국 사이버 컨퍼런스 2026' 성료

"최근 해외 프론티어 AI가 사람이 발견하지 못한 취약점을 단시간 내 대량으로 찾아내는 시대가 도래한 만큼, 지능화된 공격에 맞설 우리의 독자적인 기술 기반이 반드시 필요합니다." (최우혁 과기정통부 정보보호네트워크정책실장) "개인정보와 데이터를 안전하게 지키는 역량은 기업의 경쟁력이자 국가안보를 뒷받침하는 중요한 기반입니다."(양청삼 개인정보보호위원회 사무처장) "AI 기술은 우리 사회와 행정 전반에 새로운 변화와 가능성을 만들어가고 있지만, 동시에 AI를 활용한 새로운 위협에 어떻게 대응 할 것인지도 중요한 과제가 되고 있습니다. 이제 AI를 잘 활용하는 것만큼 AI 시대에 걸맞은 보안체계를 갖추는 것이 중요합니다."(백종현 서울시 정보보안과장 겸 전국정보보호정책협의회장) 서울 코엑스에서 7일 열린 '대한민국 사이버보안 컨퍼런스 2026'가 400여 참석자가 몰리는 성황을 이루며 막을 내렸다. 국내 금융권 등에서 해킹 사고가 잇달으고 있는 가운데 열려 더 주목을 받은 이 행사는 AI페스타조직위원회와 전국정보보호정책협의회 및 서울시 정보보안과가 공동으로 주관했다. 특히 이 행사는 국내 최대 인공지능(AI) 행사로 과기정통부의 AI주간에 열리는 'AI 페스타 26'과 서울시의 스마트라이프위크(SLW)가 열리는 기간에 열렸다. 과기정통부와 개인정보보호위원회, 서울시가 사이버보안과 개인정보보호 정책을 소개했다. 또 기업 발표에서는 공공에서 관심이 끈 N2SF와 랜섬웨어 동향 및 대응 방안, AI 해킹, AI시대 신원 인증 등을 다뤘다. 이날 발표자들은 하나같이 AI발전에 따른 대규모 해킹 사태를 우려하며 민관이 힘을 합쳐 하루 속히 적절한 사이버보안 방어 체계를 갖춰야 한다고 강조했다. 최우혁 실장 "단 한번 사이버 침해사고가 국민 생활과 기업 활동 전반 영향" 축사를 한 최우혁 과기정통부 정보보호네트워크정책실장은 인공지능 보안의 현안과 중요성을 논의하는 컨퍼런스를 뜻깊게 생각한다면서 말머리를 열었다. AI가 산업과 사회 전반의 혁신을 이끄는 핵심 기술로 자리 잡으며 새로운 성장의 기회를 열어가고 있다고 진단한 그는 "그러나 동시에 AI를 악용한 사이버 공격 역시 더욱 빠르고 정교하게 진화하고 있다. 이로 인해 우리는 단 한번의 사이버 침해사고가 국민 생활과 기업 활동 전반에 영향을 미칠 수 있는 엄중한 현실을 마주하고 있다"고 우려했다. 이러한 AI 시대의 새로운 위협에 정부는 선제적으로 대응하기 위해 지속적으로 정책 역량을 강화하고 있다면서 두 차례의 '범부처 정보보호 종합대책('25.10월, '26.1월)'을 기반으로 민간의 정보보호 책임과 대응 역량을 높이고 있다고 설명했다. 이어 최근에는 'AI 기반 사이버 위협에 대응하기 위한 민간 정보보호 추진계획('26.5월)'을 마련, AI 시대에 걸맞은 새로운 정보보호 체계로의 전환을 추진하고 있다고 소개했다. 최근 해외 프론티어 AI가 사람이 발견하지 못한 취약점을 단시간 내 대량으로 찾아내는 시대가 도래한 만큼, 지능화된 공격에 맞설 우리의 독자적인 기술 기반도 반드시 필요하다면서 "이에 정부는 '사이버보안 특화 AI 파운데이션 모델 개발'을 본격 추진, 국내 기간산업과 국민경제의 근간을 지키는 전략적 방어체계 마련에도 박차를 가하고자 한다"면서 고도화한 사이버 위협에도 불구하고 여전히 중요한 것은 보안기본기와 선진화된 보안생태계 확립"이라고 강조했다. "민관 모두가 정보보호 투자를 확대하는 한편, 정보보호에 책임을 다하는 문화를 제도적으로 뒷받침하고 차세대 AI 정보보호 산업 생태계 육성을 위해 지원을 아끼지 않겠다"면서 "이러한 정부의 노력은 민간의 협력과 참여 없이는 완성될 수 없다. 오늘 이 자리에 계신 여러 전문가와 기업의 조언과 관심이 더해질 때 비로소 정책의 실효성도 높아질 수 있다"고 당부했다. 양청삼 처장 "사이버 위협 먼 미래 아냐...우리가 마추친 현실" 최 실장에 이어 축사를 한 양청삼 개인정보보호위원회 사무처장은 예방 노력과 기본과 원칙 준수 등을 강조했다. 최근 금융권의 연쇄적인 유출사고와 정부 시스템을 겨냥한 해킹 시도 증가가 잇다면서 "사이버 위협이 더 이상 먼 미래의 이야기가 아니다. 우리가 지금 마주하고 있는 현실임을 실감하게 한다"면서 "AI 발전은 우리 산업과 일상을 바꾸는 데 그치지 않고, 사이버 위협의 양상까지 빠르게 변화시키고 있다"고 짚었다. 이어 과거에는 많은 시간과 전문성이 필요했던 공격이 AI를 통해 더욱 빠르고 정교해지고 있다면서 "클라우드와 IoT 등 디지털 환경이 확산되면서 공격이 시작될 수 있는 지점도 크게 늘어나고 있다. 이러한 사이버 위협이 현실화될 때 국민이 가장 직접적으로 체감하는 피해 가운데 하나가 바로 개인정보 유출이다. 정보보호가 시스템과 데이터를 지키는 방패라면, 개인정보 보호는 그 방패를 통해 국민의 권리와 신뢰를 지키는 일이라고 생각한다"고 설명했다. 특히 양 처장은 오늘날 사이버보안이 더 이상 개별 기업이나 기관만의 문제가 아니라면서 국민의 개인정보와 국가의 핵심 데이터, 주요 공공서비스가 긴밀히 연결된 환경에서는 한 번의 유출사고가 국민의 일상과 기업 활동을 넘어 국가의 핵심 기능과 사회의 안정성에도 영향을 미칠 수 있다고 진단했다. "이런 의미에서 개인정보와 데이터를 안전하게 지키는 역량은 기업의 경쟁력이자 국가안보를 뒷받침하는 중요한 기반"이라고 역설했다. 또 최근 몇 년 사이 통신·유통·플랫폼 등 국민 생활과 밀접한 분야에서 대규모 개인정보 유출사고가 반복되고 있고, 개인정보 유출 규모가 2025년 1억 건을 넘어 2022년 대비 20배 이상 증가했다고 들려줬다. "자신의 개인정보가 안전하다고 느끼는 국민이 14%에 불과하다는 통계도 있다"면서 "이러한 상황에서 개인정보보호위원회는 사고가 발생한 뒤 조사하고 제재하는 데 머무르지 않고, 위험을 미리 발견하고 사고를 막는 사전예방 중심의 개인정보 보호체계로 정책의 중심을 옮기고 있다"고 전했다. "그러나 모든 사고를 완전히 막을 수 있다고 장담하기 어려운 것도 현실"이라고 짚으며 "따라서 이제는 예방과 함께, 사고가 발생했을 때 피해가 확산되는 것을 신속히 차단하고 핵심 서비스와 시스템을 빠르게 정상화하는 회복탄력성 즉 '레질리언스'까지 갖춰야 한다"고 역설했다. 이러한 방향에 맞춰 지난 9월 11일부터 개정 '개인정보 보호법'이 시행되고 있다. 이에 따르면, 반복적이거나 고의·중과실로 중대한 피해를 일으킨 위반행위에는 전체 매출액의 최대 10%까지 과징금을 부과할 수 있도록 책임을 강화했다. 또 개인정보 보호를 위해 사전에 예산‧인력‧설비 등에 적극 투자하거나, 사고가 발생하더라도 안전한 개인정보 보호체계로 신속하게 회복‧개선하는 경우 과징금 감경이 이루어질 수 있도록 하는 체계도 마련했다. 뿐만 아니라 CEO의 개인정보 보호에 대한 최종 책임을 명확히 하고, CPO의 권한과 책임도 강화했다. 주요 공공·민간 개인정보처리자에 대한 ISMS-P 인증 의무화도 내년 7월 시행을 앞두고 있다. 양 처장은 "개인정보 보호를 위한 투자는 단순히 비용을 늘리는 일이 아니다. 미리 충분히 투자해 사고를 예방하는 것이, 사고가 발생한 뒤 막대한 피해를 수습하고 잃어버린 신뢰를 회복하는 것보다 훨씬 효율적"이라면서 "개인정보 보호에 대한 투자는 국민과 고객의 신뢰를 지키고, 기업과 기관이 디지털 혁신을 지속할 수 있게 하는 기반이 된다. 이제 개인정보 보호를 민간의 경영과 공공의 행정 전반에 공통된 원칙으로 정착시켜야 한다"고 강조했다. 민간에 대한 당부도 잊지 않았다. "기업은 개인정보 보호를 사고가 발생한 뒤 대응하는 문제가 아니라 경영의 핵심 과제이자 경쟁력을 위한 투자로 인식해야 한다"면서 "CEO의 최종 책임 하에 CPO‧CISO가 경영진과 함께 위험을 관리하는 책임체계를 갖춰야 합니다. 또한 서비스 기획·개발 단계부터 개인정보 보호 중심 설계, 즉 Privacy by Design을 내재화해 개인정보 보호가 기업 운영의 기본 원칙으로 자리 잡도록 해야한다"고 밝혔다. 공공부문은 그 책임이 더욱 무겁다면서 "공공기관은 주민등록번호를 비롯해 복지, 조세, 고용 등 국민의 삶과 직결되는 중요한 개인정보를 폭넓게 처리하는 만큼, 더욱 높은 수준의 보호조치와 책임성을 갖추어야 한다. 이를 위해서는 시스템에 대한 보호조치를 강화하는 것과 함께 필요한 인력과 전문성을 확보하고, 개인정보 보호를 기관 차원의 핵심 업무로 관리하는 체계가 뒷받침돼야 한다"고 진단하며 "올해 6월부터 8월까지 643개 기관에서 총 3613개 개인정보시스템을 점검한 것도 이러한 책임을 실천하기 위한 과정"이라고 소개했다. 개인정보보호위원회도 민간과 공공의 이러한 노력이 실제 보호역량 강화로 이어질 수 있도록 제도와 정책적 지원을 지속해 나가겠다면서 "특히 개인정보 보호가 일부 담당자의 노력에만 의존하지 않고, 기관과 기업 전체가 함께 책임지는 체계로 자리 잡을 수 있도록 뒷받침하겠다"고 말했다. 정부와 민간기업, 공공기관, 연구기관, 보안기업이 각자의 경험과 전문성을 모을 때 변화하는 위협에 보다 효과적으로 대응할 수 있다면서 "오늘 이 자리가 새로운 보안기술과 현장의 경험을 나누고, 이를 실제 개인정보 보호 수준을 높이는 실천으로 이어가는 계기가 되기를 바란다. 개인정보를 보호하는 일은 개인의 권리를 지키는 데 그치지 않습니다. 우리 사회의 신뢰를 지키고, 대한민국의 산업 경쟁력과 국가안보를 뒷받침하는 일이다.개인정보보호위원회도 여러분과 함께 더욱 튼튼한 개인정보 보호체계를 만들어 가겠다"고 밝혔다. 백종현 회장 "AI 활용 새 위협에 어떻게 대응할 지가 중요 과제 떠올라" 전국정보보호정책협의회장도 맡고 있는 서울시 백종현 정보보안과장은 "오늘 이 자리는 정부와 지자체의 정보보호 정책을 공유하고, 산업계와 학계의 새로운 보안기술과 흐름을 함께 살펴보기 위해 마련됐다"면서 "최근 은행권을 대상으로 AI를 악용한 해킹 사례가 잇따라 발생하고 있고, AI의 발전과 함께 사이버 위협도 더욱 지능화되고 있다. 이러한 변화에 발맞춰 올해 컨퍼런스는 'AI가 만드는 미래, AI가 지키는 보안'을 주제로 마련했다"고 설명했다. AI 기술은 우리 사회와 행정 전반에 새로운 변화와 가능성을 만들어가고 있지만, 동시에 AI를 활용한 새로운 위협에 어떻게 대응 할 것인지도 중요한 과제가 되고 있다면서 "이제 AI를 잘 활용하는 것만큼 AI 시대에 걸맞은 보안체계를 갖추는 것이 중요하다. 이러한 시기에 공공과 민간의 정보보호 관계자들이 한자리에 모여 서로의 정책과 경험, 기술을 공유하는 것은 매우 의미 있는 일이라고 생각한다"고 짚었다. 백 회장은 "오늘 첫 번째 세션에서는 정부의 정보보호 산업정책과 개인정보보호 공공분야 실태, 서울시 정보보호정책과 전국 정보보호정책협의회의 주요 현안을 공유하고, 두 번째 세션에서는 AI 기반 사이버보안 기술, 제로트러스트, 랜섬웨어 대응, 국가망 보안체계 등 최신 기술과 대응방향을 함께 살펴볼 예정"이라면서 "오늘 컨퍼런스가 빠르게 변화하는 사이버보안 환경을 이해하고, 각 기관의 정책과 현장에 적용할 수 있는 실질적인 해법을 함께 모색하는 자리가 되기를 바한다. 또한 기관과 지역의 경계를 넘어 서로의 경험과 지식을 나누고, 앞으로도 지속적으로 협력할 수 있는 소중한 계기가 되기를 바란다"는 기대감을 보였다.

2026.10.08 14:47방은주 기자

문서 자산화·보안 한눈에…사이냅소프트, AI페스타서 업무 맞춤 AI 솔루션 공개

문서 인공지능(AI) 기업 사이냅소프트가 기업 내부 문서를 안전하게 지능형 자산으로 전환하는 문서 AI 풀스택 솔루션을 선보였다. 현장에서는 비정형 문서의 디지털 자산화부터 데이터 유출 걱정 없는 온프레미스 대규모 언어모델(LLM) 환경 구축까지 아우르는 AI 기술을 소개했다. 사이냅소프트는 8일 서울 삼성동 코엑스에서 열린 'AI페스타26'에 참가해 ▲문서 구조 분석 솔루션 '사이냅 도큐애널라이저' ▲온프레미스 LLM 패키지 '사이냅 어시스턴트' ▲SaaS 기반 AI 데이터 가공 플랫폼 '사이냅 AI 데이터 파운드리' ▲VLM 기반 '사이냅 OCR IX' 등 핵심 솔루션 라인업을 공개했다. 부스에서 주목받은 '사이냅 도큐애널라이저'는 아래아한글, MS 오피스, PDF 등 비정형 문서의 시각 요소와 복잡한 구조를 정밀 분석하는 솔루션이다. 표, 차트, 수식은 물론 다단 구조와 읽기 순서까지 인식해 마크다운, XML, JSON 등 정형 데이터로 변환한다. 원본 구조를 유지한 채 데이터화해 대규모 언어모델(LLM) 학습과 검색 증강 생성(RAG) 답변 정확도를 크게 높인다. 함께 출품한 '사이냅 어시스턴트'는 사내 데이터 유출을 막는 온프레미스 지능형 문서 AI 패키지다. 에이전틱 RAG를 기반으로 정확한 근거 중심 답변을 제시하며, 사이냅 문서뷰어와 연동해 참조 문서 영역을 하이라이팅 표시함으로써 환각 여부를 즉각 검증할 수 있다. 복잡한 프로그래밍 없이 시각적인 작업 화면에서 사내 맞춤형 AI 에이전트를 조립·구축 가능하다. 비정형 서식 이미지에서 핵심 정보를 맥락까지 이해해 추출하는 '사이냅 OCR IX'도 전시됐다. 최신 시각언어모델(VLM) 기술을 결합해 공공 문서 인식률 99%(TTA 인증)를 기록했으며, AI 에이전트가 폼과 템플릿을 자동 생성해 서식 제작 및 구축 시간을 크게 단축했다. 주민등록번호, 여권번호 등 민감정보 마스킹 기능도 지원해 공공·금융권 보안 요구에 대응한다. 이 외에도 웹 콘솔과 REST API를 통해 페이지당 평균 0.146초의 빠른 속도로 14개 이상의 포맷을 일괄 구조화 변환하는 클라우드 SaaS '사이냅 AI 데이터 파운드리'를 소개해 기업 고객들의 발길이 이어졌다. 전경헌 사이냅소프트 대표는 "AI 에이전트 성능은 결국 AI가 읽고 이해할 수 있는 문서가 얼마나 잘 준비돼 있느냐에 달려 있다"며 "오랜 기간 축적한 문서 기술력을 바탕으로 문서를 정확히 읽고, 구조화하고, 답변까지 연결하는 전 과정을 지원해 기업과 기관이 실질적인 AI 에이전트 성과를 거둘 수 있도록 돕겠다"고 전했다. 한편 과학기술정보통신부가 주최하고 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)와 AI페스타조직위원회가 주관하는 AI페스타26은 이달 6일부터 8일까지 사흘간 서울 코엑스 C홀 등에서 열린다. 올해 행사는 212개사·501개 부스 규모로 마련됐다.

2026.10.08 14:02진성우 기자

"랜섬웨어 뚫려도 데이터는 지킨다"...유클리드소프트 역발상 보안

랜섬웨어 침입을 막는 데서 그치지 않고 이미 감염됐더라도 데이터를 보호하는 보안 기술이 이목을 끈다. 기업의 핵심 데이터를 암호화해 탈취 피해를 줄이고, AI 모델을 노리는 공격까지 사전에 점검하는 방식이다. 빅데이터 분석·AI 솔루션 기업 유클리드소프트는 서울 삼성동 코엑스에서 지난 6일부터 사흘간 열린 'AI 페스타 26'에서 AI 보안 솔루션 '곳간', '세큐AI', '세큐AI가드'를 선보였다. 곳간은 랜섬웨어 감염을 기정사실로 전제한 데이터 보호 솔루션이다. 기존 보안 솔루션이 악성코드 침입과 감염을 탐지하는 데 집중했다면, 곳간은 감염 이후 데이터가 탈취되더라도 내용을 활용할 수 없도록 암호화하는 데 초점을 맞췄다. 사고 발생 시 데이터를 복구할 수 있는 백업 기능도 갖췄다. 파일 열람과 공유 과정에서 발생하는 로그를 기록하는 기능도 제공한다. 실제 파일을 열지 않은 경우에도 관련 로그가 남도록 설계돼 데이터 이용 이력을 관리할 수 있다는 설명이다. 유클리드소프트 관계자는 “현장에 보안 사고가 난 곳을 가보면 대부분 이미 랜섬웨어에 감염됐지만 기존 탐지 솔루션이 가치를 발휘하지 못해 작동조차 하지 않은 경우가 많다”며 “자사는 관점을 바꿔 이미 랜섬웨어에 감염됐다는 전제 하에 데이터를 뺏겨도 쓸모없게 만드는 데 집중했다”고 설명했다. 곳간은 랜섬웨어 대응뿐 아니라 기업 내부에 흩어진 데이터를 수집하고 관리하는 기능도 제공한다. 자동화 수집 도구를 통해 직원 개인 기기에 분산된 업무 자료를 모으고, 이를 바탕으로 기업의 목표 달성 여부를 확인하거나 피드백을 제공할 수 있다. 기업이 사내 지식관리 시스템을 구축하려 해도 핵심 업무 자료가 여러 기기에 흩어져 있어 수집과 관리가 어렵다는 문제를 해결하기 위한 기능이다. 이 관계자는 “시스템은 깃허브와도 연동되므로, 향후엔 에이전트가 프로젝트 목표를 기반으로 업무 수행과 평가까지 스스로 해낼 수 있도록 개발하고 있다”며 “직접 데이터를 수집하고 분석해 피드백까지 제공하는 체계가 진정한 지식 관리다”고 강조했다. 엣지 환경에서 구동되는 AI 모델을 보호하는 기술도 공개했다. AI 모델이 클라우드를 벗어나 노트북이나 스마트폰 등 개별 기기에서 실행되면 모델 자체가 무단 복제되거나 변조될 위험이 발생할 수 있다. 세큐AI는 이러한 환경에서 AI 모델의 실행 상태를 검증하고 무단 사용을 차단하도록 설계됐다. 양자내성암호(PQC) 기반 하이브리드 암호화 기술을 적용해 AI 모델을 보호하고, 실행 환경의 무결성을 검증해 무단 복제와 변조를 방지한다. 현재 AI 서비스는 클라우드 중심으로 운영되는 경우가 많아 엣지 환경에서의 수요는 상대적으로 크지 않지만, 향후 온디바이스 AI가 확산되면 모델 보호와 라이선스 관리의 중요성이 커질 것으로 회사는 보고 있다. AI 모델을 대상으로 실제 공격을 시뮬레이션해 보안 취약점을 찾아내는 솔루션도 선보였다. 세큐AI가드는 550여 개 공격 시나리오를 기반으로 AI 모델의 보안 상태를 진단한다. AI 공격 시뮬레이션과 가드레일 테스트, 보안 지식화, 위협 예측 기능을 통해 기밀 정보 유출이나 보안 취약점 노출 가능성을 사전에 점검하는 방식이다. 유클리드소프트는 여기서 나아가 단순 진단뿐 아니라 실제 공격 방지까지 수행하는 솔루션 '아레나'를 연말 출시할 계획이다. 아레나는 AI 공격 에이전트를 활용해 보안 취약점을 반복적으로 검증하는 방식으로 개발되고 있다. 사내 보안팀이 수립한 다양한 공격 패턴을 에이전트에 학습시키고, AI 모델을 공격한 뒤 돌아오는 응답을 수집해 다음 공격과 보안 개선에 반영하는 구조다. 공격 에이전트가 기존 공격 결과를 바탕으로 새로운 공격 패턴을 유추하고, 발견한 취약점을 다시 해커 역할의 에이전트에 전달해 추가 공격을 시도하도록 하는 것이 목표다. 유클리드소프트는 현재 50만 건이 넘는 공격 데이터를 기반으로 보안 취약점을 보완하며 솔루션을 고도화하고 있다.

2026.10.08 13:09홍지후 기자

"수작업 데이터 구성 AI가 대신"...미소정보기술, 기업용 '스마트빅' 공개

기업 내부의 방대한 데이터를 AI가 자동으로 정리하고, 필요한 정보를 찾아 답변하는 기업용 AI 서비스 구축이 한층 편리해진다. 사람이 일일이 처리하던 데이터 구성 작업을 자동화하고, 외부 클라우드에 데이터를 보내지 않고도 AI를 활용할 수 있도록 보안 기능도 강화했다. AI·데이터 전문기업 미소정보기술은 서울 삼성동 코엑스에서 지난 6일부터 사흘간 열리는 'AI 페스타 26'에서 대형언어모델(LLM)과 검색증강생성(RAG) 기술을 기반으로 기업 내부 문서와 데이터를 활용하는 솔루션 '스마트빅'을 선보였다. 스마트빅은 기업이 보유한 다양한 문서와 데이터에서 필요한 정보를 검색하고, 이를 근거로 답변을 생성하는 솔루션이다. 기업 내부에 축적된 데이터를 AI 서비스에 활용하면서 답변의 근거를 함께 확보할 수 있도록 설계됐다. 미소정보기술 전시 부스에서는 온톨로지 구성 자동화 기술이 소개됐다. 온톨로지는 데이터의 개념과 속성, 상호 관계를 정의하는 지식 구조로, 기존에는 사람이 데이터 간 관계를 일일이 설정하고 정리해야 했다. 이 같은 작업에 AI를 적용해 온톨로지 구축에 필요한 시간과 수작업 부담을 줄였다. 기업이 보유한 데이터를 서로 연결하고 AI가 활용할 수 있는 지식 구조로 만드는 과정을 자동화한 것이 특징이다. 개발자를 위한 워크플로우 기반 솔루션도 선보였다. 여러 메타데이터를 연결한 뒤 검증 과정을 거쳐 서로 다른 소스의 데이터를 한곳에서 편집하거나 테이블을 수정할 수 있도록 지원한다. 고급 추출 기능을 통해 데이터 편집과 구성 작업의 편의성을 높였다. 함께 선보인 채팅플로우 노드 구성 기획 도구는 소스코드를 처음부터 작성하지 않아도 AI 서비스의 작동 흐름을 설계할 수 있도록 했다. 사용자가 질문을 입력하면 관련 문서를 검색하고 답변을 생성하는 챗봇 형태의 워크플로우를 노드 단위로 연결해 구성하고 배포할 수 있다. 기업 데이터 보호를 위한 내부망 구축 방식을 특히 강조했다. 미소정보기술은 서비스 개발 단계부터 행정안전부의 시큐어 코딩 지침을 준수했으며, 공공기관이나 기업에 솔루션을 공급할 때 외부망과 분리된 내부망에 구축하는 방식을 적용하고 있다. 데이터를 저장하는 스토리지 역시 외부 접근이 차단된 내부 저장소를 활용한다. 기업의 민감한 정보를 외부 클라우드로 전송하지 않고 자체 환경에서 AI 서비스를 운영할 수 있도록 한 것이다. 미소정보기술 관계자는 “기업 고객은 AI 도입은 원하지만 사내 데이터가 외부에 유출되지 않았기를 바라는 요구가 많다”며 “이를 위해 외부 클라우드가 아닌 내부 폐쇄망 환경에서도 온전하게 구동되는 온프레미스 구축 서비스를 구축했다”고 말했다. 미소정보기술은 표준화된 솔루션을 일괄 공급하는 방식에서 벗어나 기업별 데이터 환경과 업무 특성에 맞춰 기능을 개발하고 적용하는 맞춤형 서비스에도 주력하고 있다. 이 관계자는 “기업마다 필요한 기능과 서비스가 다른 만큼, 정형화된 솔루션 공급을 넘어 개별 요구에 부합하는 맞춤형 개발과 밀착 대응을 이어가겠다”고 밝혔다.

2026.10.08 12:04홍지후 기자

이와이엘, 칩부터 비화통화까지…양자보안 풀스택 공개

양자보안 기술기업 이와이엘(EYL)은 8일까지 서울 코엑스에서 열리는 'AI 페스타 26'에서 양자보안 핵심칩 제품군을 선보여 관심을 끌었다. 선보인 칩은 나노버스(Quantum Shieldz Nanovers)와 양자난수를 다양한 방식으로 제공하는 애플링스(Applinx), 스마트폰과 연동해 실시간 음성통신을 암호화하는 싸이퍼(Cipher) 등을 전시했다. 나노버스는 양자엔트로피를 생성하고 이를 활용해 암호키 생성, 인증·식별, 데이터 암·복호화 등 다양한 양자보안 기능을 수행하는 상용 칩 제품군이다. 양자난수생성 기능과 암호화 기능을 하나의 시스템온칩(SoC)에 구현한 NC11과 이를 고도화한 NC12, 엔트로피 시드를 제공하는 NE13 등이 있다. 백정현 재무경영기획부문장(전무)은 "세계 최초로 방사성 동위원소 붕괴 현상을 이용한 양자엔트로피 칩 개발과 상용화에 성공했다"며 "특히, NE13은 방사성 붕괴 현상에서 발생하는 무작위 펄스를 이용해 양자엔트로피를 제공한다"고 설명했다. NE13은 3×3×0.8mm 크기의 12QFN 패키지로 구현됐다. 최대 15펄스/초의 랜덤 출력을 제공한다. 암호 시스템의 난수 생성이나 암·복호화 시스템의 시드로 활용할 수 있다. 애플링스는 USB부터 서버까지, 양자난수를 공급하는 양자난수생성기(QRNG)다. 나노버스에서 생성되는 양자난수를 실제 보안 시스템에서 활용할 수 있도록 제품 형태를 확장했다. 백 부문장은 "AI와 클라우드, IoT(사물인터넷) 등 네트워크 연결이 확대될수록 암호키의 안전한 생성과 관리가 중요해지는 만큼, QRNG를 기존 보안 인프라에 접목할 수 있는 다양한 하드웨어 형태로 제공한다"고 부연 설명했다. 싸이퍼도 관심이다. 스마트폰 통화까지 실시간 양자보안으로 암호화해 처리한다. 스마트폰과 블루투스로 연결해 실시간 음성통화를 암호화한다. 양자난수생성기가 만들어낸 암호키를 이용해 음성을 암·복호화함으로써 해킹에 의한 도청이나 원하지 않는 녹음 등에 대응하는 것이 핵심이다. 특히 카드 크기의 소형 장치를 스마트폰과 연동하고 전용 앱을 통해 통화할 수 있도록 설계해, 전문 보안장비 영역에 머물렀던 비화통신 기술을 일반 사용자도 사용할 수 있도록 했다. 과기정통부 국가전략기술 보유·관리 확인제도에 의해 양자분야 '제1호 기업'으로 선정된 이와이엘은 지난 2015년 설립됐다. 초소형 양자난수생성기 기술을 기반으로 양자보안 칩과 응용제품을 개발하고 있다. 70건 이상의 특허·상표 등 지식재산권을 확보했다. 미국 공군 프로젝트와의 연계 및 국정원 검증필 암호모듈(KCMVP)을 획득했다.

2026.10.08 11:21박희범 기자

"작은 모델도 폐쇄망서 충분히 보안 취약점 탐지"

"미토스(Mythos)급 프론티어 모델을 독자적으로 개발 및 운영하는 것은 '기술 이슈'라기보다 초거대 GPU 인프라 '투자 이슈' 입니다. 에이전트 오케스트레이션 기반의 소형특화모델(sLLM)을 활용해야 합니다." 김호원 스마트엠투엠 대표는 7일 서울 코엑스에서 열린 '대한민국 사이버보안 콘퍼런스 2026'에서 이 같이 밝혔다. 김 대표는 한국정보보호학회 회장도 맡고 있다. 이날 김 대표는 'SmartX: 온프레미스 대규모언어모델(LLM) 기반 사이버보안 취약성 탐지 기술'을 주제로 발표했다. '스마트X'는 스마트엠투엠이 개발한 취약점 탐지 솔루션이다. 김 대표는 "우리 목적은 폐쇄망에서도 충분한 보안 취약성을 찾아서 대응할 수 있는 것을 만드는 것”이라고 밝혔다. 초거대 AI 개발과 외부 서비스 이용에 따른 비용·정보 관리 부담을 줄이면서 취약점 탐지와 실제 악용 가능성 검증을 연결해야 한다는 것이다. 김 대표는 AI 에이전트 발전으로 취약점 탐지와 공격의 문턱이 낮아지고 있다고 진단했다. 시스템을 분석하고 도구를 실행해 허점을 확인하는 기술은 방어를 위한 점검에 활용할 수 있지만 공격에도 쓰일 수 있다. 취약점 탐지 능력을 좌우하는 요소로는 모델의 추론 성능과 분석 도구 연동, 반복 검증, 에이전트 간 협업을 꼽았다. AI가 운영체제와 메모리 관리, 기존 공격방식 등에 관한 지식을 바탕으로 취약점을 추론하고 실제 작동 여부를 확인하는 과정이 필요하다는 것이다. 다만 고성능 초거대 모델을 직접 개발하고 운영하려면 대규모 GPU와 전력, 운영비가 필요하다. 김 대표는 방어 목적의 점검에서는 보안 특화 모델과 에이전트를 활용하는 접근이 가능하다고 봤다. 외부 AI 서비스를 API로 연결하는 방식에 대해서는 점검 대상에 따라 정보 관리 부담이 달라진다고 지적했다. 공개된 웹사이트와 달리 내부 시스템을 분석할 때는 소스코드와 취약점 등 민감한 정보를 다루기 때문이다. 그는 “공공기관이나 제조기업의 내부 취약점을 볼 때 API를 연동하는 순간 기업이나 기관 입장에서는 고민할 거리가 굉장히 많다”고 말했다. 이에 대한 대안으로 보안에 특화한 소형 언어모델과 역할별 에이전트, 기존 보안 도구를 결합하는 방식을 제시했다. 기관이 보유한 GPU와 점검 목적에 맞춰 모델을 구성하고 내부 서버에서 운영하도록 한다는 구상이다. 김 대표는 특히 여러 에이전트가 목표를 유지하면서 작업을 나누고 결과를 공유하는 능력을 강조했다. 정보를 수집하고 취약점을 탐색한 뒤 결과를 교차 검증하고, 중복된 발견을 제거하는 식이다. 마지막에는 격리된 가상 환경에서 실제 악용 가능성을 시험해 탐지 결과를 입증한다. 마이크로소프트의 MDASH와 중국 치후360의 투룽펑을 사례로 들며 역할별 에이전트의 협업과 분석 결과 공유가 중요하다고 설명했다. 그는 “에이전트가 얼마나 잘 협업하느냐, 내가 지금 무엇을 하고 있는지 요약하고 다른 에이전트와 협업을 잘하느냐”를 핵심 역량으로 꼽았다. 스마트엠투엠의 SmartX도 이러한 협업 구조를 적용했다. 김 대표에 따르면 초기에는 오픈 웨이트 모델을 활용했으며 현재 버전에는 약 300억개 매개변수의 모델을 보안에 특화하도록 추가 학습했다. 여러 에이전트가 분석과 실행, 검증을 나눠 수행하고 취약점을 찾지 못하면 결과를 바탕으로 다음 작업을 이어간다. 김 대표는 보안 지식을 학습시키는 것과 함께 작업 순서를 판단하는 능력도 갖춰야 한다고 강조했다. 같은 작업을 반복하거나 탐색을 중단하는 대신 이전 시도에서 무엇을 확인했는지 파악하고 다음 행동을 결정해야 한다는 것이다. 그는 “모델 자체가 작더라도 에이전트만 잘 만들면 어느 정도까지 간다”며 “결국 작은 모델은 한계에 부딪히기 때문에 특화 모델로 가야 한다”고 말했다. SmartX는 Cybench 평가에서 87.5% 이상의 과제를 해결했다. CyberGym을 활용한 평가도 진행하고 있다. 취약점 점검뿐 아니라 관련 증거 수집과 보고서 작성, 대응 방안 제시까지 연결하고 KISA·국정원 등의 보안 점검 기준에 대응하는 방향으로 기술을 개발하고 있다. AI의 행동을 통제하는 운영 안전성도 과제로 꼽았다. 취약점을 검증하는 과정에서 AI가 허용된 범위를 벗어나지 않도록 관리하고 실제 운영 시스템과 분리된 환경에서 시험해야 한다는 설명이다. 보안 점검에 사용하는 AI 자체의 취약점에도 대응해야 한다고 덧붙였다. 이미지와 음성 등을 함께 처리하는 멀티모달 AI에서는 입력에 숨겨진 악성 지시나 교란으로 AI를 속이는 공격이 가능하기 때문이다. 김 대표는 “LLM 자체의 취약점이 많다”며 이러한 공격에도 대응할 필요가 있다고 강조했다.

2026.10.08 11:13김민아 기자

"국정원, N2SF 데이터 분류 지침 연내 마련...공공AI 활성화 기대"

"AI시대를 맞아 국내 보안규제가 '망분리'에서 자율보안으로 20년만에 대전환을 했습니다. 국정원이 N2SF 데이터 분류 지침(가이드라인)을 연내 마련할 예정입니다. 공공AI와 클라우드 활성화가 기대됩니다." 곽승희 엔플러스랩 이사는 7일 서울 삼성동 코엑스에서 '2026 AI 페스타'의 부대 행사로 열린 '2026 대한민국 사이버보안 콘퍼런스'에서 'AI 시대 공공분야 N2SF 적용방안'을 주제로 발표하며 이 같이 말했다. 망분리 정책에 따라 정부 전산망은 인터넷망과 분리돼 있으나 국가사이버보안법 개정으로 망분리 의무가 지난 5월 폐지, N2SF가 시행됐다. N2SF는 공공기관의 보안체계를 폐쇄형 네트워크 중심 구조에서 업무정보의 중요도에 따라 보안통제를 차등 적용하는 위험관리 프레임워크다. 보안관리자는 업무정보를 중요도에 따라 기밀정보(C), 민감정보(S), 공개정보(O) 등 세 등급으로 분류하고, 각 등급에 맞는 보안대책을 수립할 수 있다. 기밀정보는 비밀, 안보·국장·외교·수사 관련 기밀정보와 국민의 생활·생명·안전에 직결된 정보에 해당한다. 민감정보는 개인이나 국가의 이익을 침해할 수 있는 비공개정보다. 공개정보는 기밀정보와 민감정보를 제외한 모든 정보와 별도 조치를 적용한 비공개정보에 해당한다. 곽 이사는 "기관은 기능분류체계를 통해 담당업무의 정보를 식별해 C, S, O로 분류해 관리할 수 있다"고 설명했다. 이러한 과정에서 위협을 식별할 수 있는 3단계 방법론도 제시됐다. 가장 먼저 보안등급·보안대책 필요여부를 판단한 뒤, 위협 발생지점·위협 유형을 파악한다. 이후 보안 요구사항을 도출하고 보안통제 방안을 선택할 수 있다. 곽 이사는 N2SF를 구현할 수 있는 솔루션을 소개했다. 엔플러스랩의 단말 보안통제 솔루션 제로트러스트(ZT)는 신원 검증과 마이크로 세그멘테이션을 결합해 단말이 침해된 경우에도 횡적 이동을 원천 차단한다. 원격브라우저격리(RBI) 솔루션은 제로데이 웹 브라우저 공격을 원천 차단한다. 사용자 단말기에서 HTML, 자바스크립트 등 소스코드가 실행되지 않아 신종 악성코드나 랜섬웨어에 감염되지 않는다는 설명이다. 거대언어모델(LLM) 기반 인공지능(AI) 엔진으로 데이터 등급을 판정하고 차단하는 AI-DLP도 대표 제품이다. 내부망 업무 PC의 특정 파일에 대해 AI가 비정형 문맥을 이해하고, 사용자가 사전에 설정한 값을 바탕으로 기밀정보 또는 민감정보 등급을 판정한다. 민감·기밀 정보를 필터링, 마스킹해준다. 문서중앙화(ECM) 솔루션은 문서 파일에 보안등급을 자동으로 부여하고, 접근 권한을 부서와 담당자 단위로 정밀하게 제어한다. 문서를 벡터화해 검색증강생성(RAG) 기능을 제공하며, AI 연계에 효과적인 상태로 관리하는 것이 특징이다. 곽 이사는 "기관이 선도적으로 N2SF를 적용해나가면서 공식적인 체계를 마련해나가고 있다"고 말했다.

2026.10.08 10:39홍하나 기자

개보위 "개인정보 보호 체계 전반 재정립 패러다임 전환 필요"

"개인정보보호 체계 전반을 재정립하는 패러다임 시프트가 필요합니다." 임종철 개인정보보호위원회 공공실태점검단장은 7일 서울 코엑스에서 열린 '대한민국 사이버보안 컨퍼런스 2026'에 참석해 "사이버범죄 산업화와 공격기술 고도화로 개인정보 침해 위협이 지속적으로 증대하고 있다"며 이 같이 밝혔다. 임 단장은 이날 '개인정보 관련 실태와 주요 정책 방향'을 주제로 발표했다. 개인정보보호위원회(개보위)는 정책의 무게중심을 사고 발생 후 수습과 처벌에 머물던 과거 방식에서 벗어나, 사전에 취약점을 차단하고 투자를 유도하는 '사전 예방 중심' 체계로 전환하고 있다. 단순 적발식 점검을 넘어 기업과 기관이 자발적으로 보안 체계를 다지도록 제도적인 유인책과 제재 수단을 함께 재정비하는 모양새다. 임 단장은 개인정보 정책 분위기 변화에 앞서 빈번히 발생하는 유출 사고 원인을 짚었다. 그는 "개인정보 보호를 다룰 때 해킹이 전부가 아니다"라며 "지난해에는 해킹 이슈가 많았지만, 올해 금융권 사고 이전까지만 해도 내부 직원의 일탈이나 부주의, 과실에 따른 개인정보 유출이 큰 화두였다"고 지적했다. 이어 "취약점이라는 것은 외부 해킹 공격 외에도 내부 일탈이나 부주의로도 발생된다"며 "해킹 방어뿐 아니라 내부 관리 작업이 반드시 병행돼야 한다"고 덧붙였다. 현장에서 드러난 기본 보안 조치의 미흡함도 언급했다. 임 단장은 "현장에 나가보면 AI를 활용한 신종 공격이나 정교한 해킹 기법을 논하기에 앞서, 이미 널리 알려진 보안 취약점 점검이나 기본 패치 관리조차 제대로 이행하지 않은 곳이 적지 않다"며 "새로운 기술 도입 이전에 가장 기본적인 조치를 충실히 갖추는 것이 급선무"라고 강조했다. 보안 실무 현장의 고충에 대해서도 현실적인 진단을 내놓았다. 임 단장은 "민간이든 공공이든 현장에 나가면 공통으로 인력과 예산에 대한 한계를 토로한다"고 전했다. 실제로 지난해 기준 민간 기업의 IT 예산 대비 정보보호 투자 비중은 6.3%, 전담 인력은 평균 0.8명에 불과했다. 공공 부문 역시 정보보호 투자 비중이 7.3%, 전담 인력은 0.3명에 그쳐 열악한 보안 여건을 드러냈다. 다만 자원 한계만을 이유로 사고 예방을 늦춰선 안 된다고 선을 그었다. 임 단장은 "정부 차원에서도 범부처 협력을 통해 공공 부문 인력을 늘리는 노력을 기울이고 있지만, 0.5명이나 1명 늘어난다고 해서 극적인 변화를 기대하기는 어렵다"며 "보안 담당자의 가장 큰 고민은 먼 미래에 확보될 예산과 인력이 아니라, 당장 지금 발생하지 말아야 할 사고를 막는 데 있어야 한다"고 말했다. 이어 "현재 주어진 환경 안에서 기존 취약점을 계속해서 확인하고 보완하는 현실적인 조치를 우선 실행해야 한다"고 당부했다. 이에 발맞춰 정부는 개인정보 보호 정책의 초점을 사후 처벌에서 사전 예방으로 전환하고 있다. 개인정보보호위원회(이하 위원회)는 '유출 대응 1차 개인정보 보호법 개정'에 따라 지난달 11일부터 반복적이거나 고의적인 중대 위반 행위에 전체 매출액의 최대 10%까지 부과하는 징벌적 과징금 제도를 시행하고 있다. 이와 동시에 예산과 인력, 설비 등 사전 예방 투자를 성실히 이행한 기업에는 사고 발생 시 과징금을 의무적으로 깎아주는 필수 감경 제도를 함께 도입했다. 단순 사후 처벌보다 사전 투자와 성실한 관리가 기업에 실질적인 이익이 되도록 하겠다는 취지다. 사전 예방 차원에서 조직 내부의 책임 구조도 손질했다. 대표(CEO)에게 관리·감독의 최종 법적 의무를 부여하고, 개인정보보호책임자(CPO)가 실질적으로 업무를 책임질 수 있도록 권한을 강화했다. 특히 매출 1800억원 및 100만명 이상 개인정보를 처리하는 기업을 비롯해 상급종합병원, 재학생 2만명 이상 대학, 공공시스템 운영기관에서는 CPO 지정신고제와 임명 및 면직 시 이사회 의결 절차를 도입하도록 했다. 정부 차원의 예방 점검 체계도 구체화됐다. 위원회는 사고 발생 후 조사에 착수하던 기존 관행에서 벗어나, 고위험 분야를 중심으로 취약점을 미리 살피는 '사전 실태점검'을 본격화하고 있다. 점검 과정에서 문제점을 발견하더라도 즉각적인 처벌보다는 시정 권고를 우선 내려 기업 스스로 보안 취약점을 개선하도록 유도하는 방식이다. 제도적인 안전망도 함께 보강한다. 제품과 서비스 기획·설계 단계부터 보안 요소를 반영하는 '개인정보보호 중심 설계(PbD)' 원칙과 인증제를 법제화하고, 주요 공공기관과 기업 시스템을 대상으로 정보보호 관리체계(ISMS-P) 인증 취득을 단계적으로 의무화해 예방 체계를 완성해 나갈 방침이다. 임 단장은 "유출 사고가 발생했을 때 정보주체의 피해를 구제하고 원인을 제공한 자에게 확실히 책임을 묻는 것도 중요하지만, 사고가 발생하지 않도록 사전 예방 정책을 추진하는 것이 위원회의 핵심 방향"이라며 "위원회가 끌고 나가는 사전 예방 정책에 대해 현장에서도 지속적인 관심을 두고 지켜봐 달라"고 말했다.

2026.10.08 10:37진성우 기자

SKT, 업스테이지와 'AI 사이버보안 협의체' 출범

SK텔레콤과 업스테이지가 한국 보안 기업, 대학과 협력해 현장 데이터 기반 독자 AI 보안 모델 고도화와 안전성 검증에 나선다. SK텔레콤은 업스테이지와 한국 주요 정보보호 기업, 대학이 함께하는 '독자 AI 사이버보안 협의체'를 출범하고, AI 정보보호 기술 협력을 위한 업무협약을 체결했다고 8일 밝혔다. 전날 오후 SKT타워에서 열린 협약식엔 SK텔레콤과 업스테이지를 비롯해 SK쉴더스, 시큐아이, 안랩, 라온시큐어, 지니언스, 파이오링크 등 정보보호 기업 6개사와 고려대, 숭실대, 부산대 등 대학 3개교를 포함해 총 11개 기관이 참여했다. 협약은 정부 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트(독파모)'에서 3단계에 진출한 SK텔레콤 A.X K 시리즈와 업스테이지 솔라를 사이버보안 영역으로 확장하기 위해 마련됐다. 협의체는 보안기업 현장 데이터로 두 모델을 학습시키고, 대학이 안전성을 검증하며 참여사 보안 제품·서비스에 적용해 성과를 확인하는 구조다. 협의체는 악성코드 분석과 취약점 진단 등 현장에서 쌓인 방대한 데이터를 SK텔레콤 차기 모델 A.X K3와 업스테이지 솔라 차기 모델에 학습시켜 AI의 보안 상황 판단 역량을 높일 계획이다. 학습은 기초 지식을 다지는 사전 학습과 실제 업무 수행 능력을 키우는 사후학습 두 단계로 진행된다. 한국 정보보호 기업은 하루 170억 건에 달하는 위협 이벤트 등 보안 데이터를 결집한다. 성능이 강화된 AI 모델은 제로데이 취약점 분석과 실시간 보안관제 등 각 사 상용 보안 솔루션에 적용돼 실제 운영 환경에서 공동 실증을 거치게 된다. 안전성 검증을 위해 두 AI 모델이 서로를 공격해 취약점을 찾는 상호 레드티밍 기법이 도입된다. 대학 연구진은 제3자 입장에서 성능과 방어력을 평가한다. 데이터 확보와 학습, 성능 검증으로 이어지는 선순환 구조를 통해 외산 AI 의존도를 낮추고 한국 독자 'AI 사이버보안 주권'을 확보하는 데 기여할 것으로 기대된다. 유경상 SK텔레콤 AI CIC장은 "독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에서 검증된 모델이 한국 대표 정보보호 기업·대학과 실제 보안 현장에서 효과를 입증해, 국가대표 AI 모델의 활용 성과를 사이버보안 영역에서도 보여주겠다"고 밝혔다.

2026.10.08 09:47홍지후 기자

AI 쓰다가 정보 유출될라…사전 차단 솔루션 뜬다

업무에 생성 인공지능(AI)을 활용하는 것이 일상화되면서 AI가 명령을 수행하는 과정에서 허가받지 않은 정보까지 활용하는 등 새로운 보안 위협이 부상하고 있다. 이 같은 위험을 사전에 차단하는 보안 솔루션이 등장했다. 보안 스타트업 핀타에이아이는 6일부터 서울 삼성동 코엑스에서 3일간 열리는 'AI페스타 2026'에 참가, 자체 개발한 AI에이전트 보안 솔루션 '핀타에이아이'를 선보였다. 핀타에이아이는 AI에이전트가 데이터에 접근하는 맥락 등 정보를 가시화하고, AI가 권한이 없는 정보에 접근하는 것을 사전 차단하는 솔루션이다. 기업이나 기관에서 AI를 활용할 때 의도치 않게 허용 범위를 넘어 내부 정보에 접근하는 문제가 발생할 수 있는데, 이를 통제하고 예방한다. 회사는 데이터베이스를 토대로 접근 제어를 제공하는 기존 솔루션들의 경우 이런 AI 에이전트 활용에 따른 정보 유·노출에 대응하지 못한다는 점에 착안해 솔루션을 개발했다. 김도현 핀타에이아이 대표는 "가령 '테스트 DB에 임시 테이블만 정리해줘'라고 터미널에 프롬프트를 입력하는 경우, 임시 테이블 범위를 잘못 인식해 삭제하지 않아야 할 정보까지 삭제하는 상황도 나타날 수 있다"며 "AI에이전트가 이런 상황을 차단할 수 있다"고 언급했다. 솔루션이 유용하게 쓰일 수 있는 사례들도 소개했다. 김 대표는 "고객 상담처럼 외부에서 입력된 내용을 파악해 내부 데이터를 토대로 적절한 답변을 도출해야 하는 경우에도 적절한 데이터 권한 제어와 통제가 이뤄지지 않으면 허가되지 않은 데이터가 외부로 반출될 수도 있다"고 말했다. 이어 "해킹 의도를 갖고 발송된 메일에서 AI가 숨겨진 텍스트를 읽고 명령을 실행하는 등의 상황도 발생할 수 있는데, 이런 상황에서 발생하는 정보 유출을 차단할 수 있다는 것"이라고 덧붙였다. 김 대표는 "대기업 SI 기업들을 주 공략할 시장으로 보고 있고, 미국 등 해외 고객사 확보도 활발히 진행하고 있다"며 "특히 미국은 AI 에이전트의 권한관리 솔루션 도입에 적극적인 편"이라고 설명했다.

2026.10.07 17:42김윤희 기자

옥타코, AI 에이전트 보안 해법 제시..."신뢰체계 구축해야"

기업의 인공지능(AI) 활용이 문서 작성과 정보 검색을 넘어 실제 시스템을 조작하는 AI 에이전트 단계로 진화하면서 보안의 초점도 달라져야 한다는 제언이 나왔다. AI 사용 자체를 막기보다 AI가 누구를 대신해 어떤 권한으로 무엇을 수행하는지를 지속적으로 확인할 수 있는 검증 가능한 신뢰체계를 구축해야 한다는 것이다. 유장현 옥타코 전략사업팀 팀장은 7일 서울 코엑스에서 열린 AI페스타 대한민국 사이버보안 컨퍼런스 2026에서 'AI 에이전트 시대, 우리는 누구를 신뢰할 것인가? - 사람과 AI를 위한 제로트러스트 아이덴티티 전략'을 주제로 발표하고 이같이 밝혔다. 유 팀장은 “현재 기업에서 AI 에이전트 활용도가 굉장히 넓어졌다”며 “보고서를 작성하거나 문서를 검색하는 단계를 넘어 개발자들도 직접 코딩하기보다 검증하는 단계까지 왔고, 더 나아가 시스템과 응용프로그램 인터페이스(API, application Programming Interface)를 호출해 실제 업무를 자동화하는 단계로 나아가고 있다”고 진단했다. AI 에이전트의 등장은 기존 보안 체계에도 새로운 질문을 던지고 있다. 기존 업무 시스템에서는 사람이 직접 접속해 데이터를 조회하고 판단·처리했기 때문에 현재 접속한 사람의 신원을 확인 하는 것이 보안의 핵심이었다. 반면 AI 에이전트 환경에서는 사람이 에이전트에 업무를 위임하고, 에이전트가 사람을 대신해 데이터를 조회·판단할 뿐 아니라 시스템을 변경하거나 데이터를 외부로 전송할 수도 있다. 유 팀장은 “AI 에이전트와 생성형 AI 모델의 차이는 실제 행동 권한이 주어진다는 점”이라며 “에이전트에게 권한을 위임할 수 있지만 실제 책임은 사람과 조직에 남는다고 생각해야 한다”고 강조했다. 위험 역시 AI의 판단 단계에만 국한되지 않는다. 데이터 접근 과정에서 업무 문서나 민감정보를 필요 이상으로 조회할 수 있고, 판단 단계에서는 업무 등급이나 우선순위를 잘못 판단한 결과가 조직 전체로 확산될 가능성이 있다. 행동 단계에서는 계정을 생성하거나 접근 권한을 변경하고 데이터를 외부로 전송하는 등 보다 직접적인 보안 사고로 이어질 수 있다. 이에 따라 기업의 신원 검증 대상도 사람에서 AI로 넓어져야 한다는 게 유 팀장의 설명이다. 기존에는 사용자와 관리자의 신원을 확인했다면 앞으로는 AI 에이전트 자체의 신원은 물론 역할과 자격, 속성, 부여받은 권한까지 확인해야 한다. 그는 “에이전트가 누구인가를 넘어 누구를 대신해 무엇을 할 수 있는가까지 검증해야 하는 방향으로 가고 있다”고 설명했다. 유 팀장은 이를 위한 기반 가운데 하나로 신원·접근관리(IAM, Identity and Access Management)를 제시했다. IAM은 사용자나 시스템의 신원을 확인하고 각 대상이 어떤 정보와 시스템에 접근할 수 있는지를 관리하는 보안 체계다. 초기 IAM이 사람의 신원 관리에 집중했다면 관리 대상은 기기와 워크로드를 거쳐 AI 에이전트까지 확대되고 있다는 설명이다. AI 에이전트에 신원을 부여할 때도 단순한 식별자만으로는 부족하다. 에이전트 고유 아이디(ID)를 비롯해 에이전트에 권한을 위임한 책임 주체, 업무 목적, 접근 가능한 데이터 범위, 권한의 유효기간, 에이전트가 자신의 신원을 증명하기 위한 자격증명 등을 함께 고려해야 한다. 유 팀장은 AI 에이전트의 신원을 검증하기 위해 연구되고 있는 기술로 분산신원증명(DID, Decentralized Identifier)·검증가능자격증명(VC, Verifiable Credential) 기반 방식과 워크로드 아이덴티티(Workload Identity)를 소개했다. DID·VC 방식은 에이전트에 고유한 신원을 부여하고 신뢰할 수 있는 발행처가 제공한 자격증명을 통해 이를 검증하는 방식이다. 워크로드 아이덴티티는 서버나 컨테이너 등 실제 실행 환경에서 동작하는 에이전트나 워크로드에 신원을 부여해 시스템 간 인증이 가능하도록 하는 개념이다. 그는 두 기술이 서로 경쟁하는 개념이라기보다 서로 다른 신뢰 영역을 대상으로 논의되고 있다고 설명하면서 “신원과 위임된 권한을 구분해 관리해야 한다”고 강조했다. 특히 AI 에이전트에 한번 신원을 확인해줬다는 이유만으로 이후 모든 행동을 신뢰해서는 안 된다고 지적했다. 사람과 위임 관계, 에이전트 자체, 실행 환경, 실제 행동 등을 하나의 신뢰사슬(Chain of Trust)로 연결하고 각 단계가 유효한지를 지속해서 검증해야 한다는 것이다. 이는 제로트러스트 보안 원칙과 맞닿아 있다. 제로트러스트는 사용자나 시스템을 한 번 인증했다고 계속 신뢰하는 것이 아니라 접근 주체와 권한, 환경 등을 지속적으로 확인하고 필요한 경우 추가 인증을 요구하는 보안 접근 방식이다. 유 팀장은 “하나의 인증이 끝났다고 계속 신뢰하는 것이 아니라 지속적으로 검증하고 추가적으로 평가해야 한다”며 “이 부분이 제로트러스트 아키텍처와 연결될 수 있다”고 설명했다. AI가 요청해도 마지막 승인은 사람…FIDO 인증 활용 아울러 고위험 작업의 최종 승인자를 확인하는 수단으로는 패스트 아이덴티티 온라인(FIDO, Fast Identity Online) 인증을 활용할 수 있다고 소개했다. FIDO는 공개키 암호화 방식을 활용해 비밀번호 의존도를 낮추는 인증 표준이다. 유 팀장은 생체인증과 FIDO를 같은 개념으로 생각하기 쉽지만 둘은 구분해야 한다고 설명했다. 생체정보는 FIDO 인증에 활용할 수 있는 인증 수단 가운데 하나이며, FIDO 자체는 공개키 기반의 인증 기술이라는 것이다. 옥타코는 이날 현장 부스에서 AI 에이전트가 특정 업무 수행을 요청하면 사람이 보안키를 이용해 최종 승인하는 방식의 시연도 선보였다. 유 팀장은 기업이 AI 에이전트 도입에 대비하기 위해서는 크게 세 단계가 필요하다고 제언했다. 먼저 조직에서 어떤 AI 에이전트와 공유계정을 사용하고 있는지 파악하고 각각의 소유자와 업무 목적을 지정해야 한다. 동시에 고위험 데이터와 행동을 식별·분류해 조직의 현재 상태를 보이는 상태로 만드는 것이 첫 단계다. 두 번째는 통제하는 상태다. AI 에이전트의 아이덴티티와 권한 범위를 정의하고 상황정보를 토대로 접근 여부를 판단하는 정책을 적용해야 한다. 마지막은 검증하는 상태다. 관리자와 승인자에게 강력한 인증 수단을 적용하고 에이전트의 행동 이력과 이상 징후를 연결해 추적해야 한다. 필요할 경우 에이전트를 즉각 차단하거나 권한을 회수할 수 있도록 대응 체계도 갖춰야 한다. 유 팀장은 이날 “AI를 막는 것보다는 실제 검증 가능한 신뢰체계 안에서 안전하게 사용하는 것이 중요하다”며 “신원 확인은 출발점이고, 궁극적으로는 신뢰할 수 있는 실행이 목표”라고 강조했다.

2026.10.07 17:27이선민 기자

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