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삼성SDS, 두나무와 '스테이블코인 인프라' 판 짠다
삼성SDS가 두나무 지분 투자를 디지털자산 인프라 사업 진출을 위한 전략적 투자로 공식화했다. 스테이블코인 인프라와 가상자산 기반 금융 시스템통합(SI), 인공지능(AI) 기반 결제를 협력 축으로 제시했다. 거래소 사업에 직접 뛰어드는 대신 금융권과 가상자산업계를 잇는 인프라를 공급하겠다는 구상이다. 이준희 삼성SDS 대표는 30일 2분기 실적 발표 컨퍼런스콜에서 "두나무 지분 투자는 단순한 재무적 투자가 아니라 디지털 자산 인프라 사업에 진출하기 위한 전략적 투자"라며 "두나무의 블록체인 운영 노하우와 IT서비스, AI, 클라우드, 보안 역량을 결합하는 것이 목적"이라고 밝혔다. 이날 발표된 2분기 실적은 매출 3조7178억원, 영업이익 2318억원으로 전년 동기 대비 각각 5.9%, 0.7% 늘었다. 투자는 지난 5월 이뤄졌다. 삼성증권과 삼성SDS, 삼성카드는 카카오 계열사가 보유하던 두나무 지분 4%, 139만주를 6128억원에 사들였다. 삼성증권이 2%, 삼성SDS와 삼성카드가 각각 1%를 확보했다. 삼성SDS 몫은 1532억원이다. 두나무가 네이버파이낸셜과 포괄적 주식교환을 추진하면서 카카오가 투자금 회수에 나선 물량을 삼성이 받은 구조다. 삼성SDS는 이미 관련 사업 이력을 쌓아 왔다. 지난 5월 한국예탁결제원의 토큰증권 플랫폼 구축 사업을 수주해 발행량과 유통량을 대조하는 총량관리시스템을 만들고 있다. 2027년 2월 완료가 목표다. 국내 금융기관과는 스테이블코인 유통 실증도 진행했다. 권한 관리와 온·오프라인 결제, 발행 모형, 다른 스테이블코인과의 교환, 소각까지 생애주기 전 구간을 시나리오별로 검증했다. 사업 모델의 방향은 인프라 공급이다. 이지환 삼성SDS 금융컨설팅팀장(상무)은 지난 13일 전자신문 인터뷰에서 "증권사와 디지털자산사 사이의 연결은 분명히 존재해야 하고 거기에 기회가 있다고 본다"고 말했다. 증권사가 가상자산을 취급하려면 가상자산사업자와 연결해야 하고 반대 방향도 마찬가지라는 논리다. 통합 전자지갑과 암호키 관리, 부채증명(PoL), AI 에이전트 간 결제 규격인 x402가 삼성SDS가 꼽는 무기다. 삼성 3사는 협의체를 꾸려 두나무와 공동 사업을 논의하고 있다. 삼성증권은 토큰증권 발행과 유통, 삼성카드는 통합앱 모니모에서의 디지털자산 결제를 검토하는 구도다. 삼성SDS는 이 가운데 시스템을 짓고 운영하는 자리를 맡는다. 시너지의 무게는 양쪽이 다르다. 두나무는 지난해 국내 가상자산 현물 거래량의 3분의 2가량을 처리한 업비트를 운영하며 실거래 데이터와 지갑 운영 경험을 갖고 있다. 삼성SDS는 이를 제도권 금융 시스템에 접속시킬 SI와 보안, 클라우드를 댄다. 원화 스테이블코인이 인가제로 도입되면 발행과 준비자산 관리, 유통, 결제, 자금세탁방지를 묶은 컨소시엄이 필요해지는데 두 회사의 조합은 그 구도에서 한 자리를 노릴 수 있는 구성이다. 삼성SDS는 스테이블코인 수요가 초기에는 가상자산 거래와 개인 결제에서 나오지만, 규모가 큰 시장은 기업 간 결제와 무역·외환거래에서 열릴 것으로 보고 있다. 변수는 제도다. 정부와 여당은 원화 스테이블코인 제도화를 담은 디지털자산기본법의 연내 처리를 목표로 내걸었으나 법안은 아직 발의 단계에 머물러 있다. 9월까지 발의되지 않으면 연내 통과가 어렵다는 관측이 나온다. 협력의 속도도 제도 일정에 묶여 있다. 삼성SDS 관계자는 "아직 계약이나 합작법인 등 확정된 사항이 없다"며 "법제화도 연내 가능 여부가 불확실한 상황이라 아직은 검토와 논의 단계"라고 말했다. 두 회사가 함께 내놓을 상품이나 서비스도 정해지지 않았다.
2026-07-30 17:36:33
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IBM, AI가 공격도 방어도 바꿨다…악성 침해사고 4건 중 1건 AI 활용
인공지능(AI)을 활용한 사이버 공격이 빠르게 늘면서 기업의 침해사고 피해 비용도 사상 최고 수준으로 높아졌다. AI가 공격에 필요한 시간과 비용을 낮추는 동시에 보안 현장에서는 탐지와 대응을 돕는 방어 수단으로 활용되는 양면성이 뚜렷해지고 있다. IBM이 30일 발표한 ‘2026 데이터 유출 비용 보고서’에 따르면 전 세계 악의적 침해사고 4건 중 1건에는 AI가 활용된 것으로 조사됐다. AI 기반 공격은 전년보다 56% 증가했으며 딥페이크를 이용한 사칭과 AI 기반 악성코드가 증가세를 주도했다. AI가 활용된 침해사고의 평균 피해 비용은 600만달러로 집계됐다. 전체 데이터 유출 사고의 평균 비용인 499만달러보다 약 100만달러 많다. 전체 평균 피해 비용도 전년보다 12% 증가해 역대 최고치를 기록했다. 공격자가 AI를 활용해 취약점 탐색과 악성코드 제작, 사칭 콘텐츠 생성을 자동화하면서 공격에 필요한 비용은 수천달러 수준까지 낮아졌다. 반면 피해 기업은 시스템 복구와 사고 조사, 영업 중단, 고객 이탈 및 규제 대응 등에 수백만달러를 지출하고 있다. AI가 사이버 공격의 진입 장벽을 낮추면서 공격자와 피해 기업 사이의 비용 격차가 커진 셈이다. AI는 방어 비용을 낮추는 수단으로도 작용했다. 보안 운영에 AI와 자동화를 폭넓게 적용한 기업은 이를 도입하지 않은 기업보다 침해사고 비용을 평균 193만달러 절감했다. 그럼에도 조사 대상 기업 4곳 중 1곳은 보안 운영에 AI와 자동화를 적용하지 않은 것으로 나타났다. 활용 분야도 탐지와 대응에 편중됐다. 기업 절반 이상이 위협을 탐지하고 확산을 차단하는 데 AI 에이전트를 사용했지만, 이미 발견된 취약점을 관리하고 보완하는 데 활용한 비율은 18%에 그쳤다. 공격자는 AI로 취약점 악용 시간을 단축하고 있지만 기업의 패치와 개선 작업은 기존 속도에 머물러 있다는 의미다. 포네몬연구소가 진행한 후속 조사에서는 차세대 AI 모델의 공격 역량을 인지한 기업 가운데 85%가 보안 투자를 늘릴 계획이라고 답했다. 실제 침해사고를 경험한 뒤 투자를 확대하겠다는 기업 비율인 64%보다 높았다. 응답 기업의 75%는 차세대 AI 위협에 대응하기 위해 보안 운영에서 AI 에이전트를 활용하는 방식을 재검토하고 있었다. 공격은 금융과 에너지 등 핵심 인프라에 집중됐다. AI 기반 공격의 62%가 핵심 인프라 산업을 겨냥했다. 금융 서비스 분야의 평균 침해사고 비용은 630만달러, 에너지 산업은 520만달러였다. 이들 산업에서 발생한 사고는 개별 기업을 넘어 결제망과 공급망, 필수 서비스의 연쇄 장애로 번질 수 있다. AI 모델 자체보다 이를 둘러싼 시스템도 취약 지점으로 지목됐다. 조사 기업의 20% 이상이 AI 모델이나 애플리케이션을 겨냥한 침해사고를 경험했다. 주요 원인은 API·애플리케이션·플러그인 취약점과 AI 워크로드 관련 클라우드 설정 오류로 각각 27%를 차지했다. 랜섬웨어 사고 비중은 전년 34%에서 39%로 높아졌다. 공격자들은 운영 중단뿐 아니라 기업 평판을 훼손하겠다고 위협하는 방식을 가장 많이 활용했다. 주요 압박 대상은 브랜드 평판 41%, 직원 정보 35%, 지식재산권 31% 순이었다. 양자컴퓨팅 시대를 앞두고 암호화 기반도 충분히 갖춰지지 않은 것으로 나타났다. 저장 중인 데이터와 전송 중인 데이터를 모두 암호화한 기업은 37%였으며, 조직 내부의 암호 자산을 파악하고 있는 기업은 34%에 불과했다. 수자 비스웨산 IBM 시큐리티 소프트웨어 부문 부사장은 “AI는 공격을 빠르고 저렴하게 만드는 반면 침해사고 대응 비용은 계속 증가시키고 있다”며 “개발 과정에 복구 역량을 내재화하고 실행 환경의 신원을 보호하며 공격자와 같은 속도로 위험을 해결해야 한다”고 말했다. 이번 보고서는 IBM 후원으로 포네몬연구소가 2025년 3월부터 2026년 2월까지 전 세계 602개 조직에서 발생한 실제 침해사고를 분석해 작성했다. 후속 조사는 올해 5월 원조사 참여 기업 가운데 456곳을 대상으로 진행됐다.
2026-07-30 10:40:12
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카카오 AI '카나나', 여행 추천부터 예약까지…카톡·지도 연결
카카오의 인공지능(AI) 서비스 ‘카나나’가 여름 휴가철을 맞아 여행지 추천부터 일정 구성, 장소 탐색과 예약까지 지원한다. 카카오톡의 대화 데이터와 카카오맵의 장소 정보를 연결해 여행 계획 전반을 하나의 서비스 흐름으로 묶는 방식이다. 카카오는 ‘카나나 인 카카오맵’과 ‘카나나 인 카카오톡’의 여행 관련 기능을 업데이트했다고 30일 밝혔다. 카카오맵 상단 ‘AI 추천’ 메뉴에서 이용할 수 있는 카나나 인 카카오맵은 자연어 요청에 맞춰 여행지와 관광 명소, 숙소, 음식점 등을 종합적으로 추천한다. 이용자가 “1박2일 여행지와 숙소, 맛집을 추천해 달라”고 입력하면 부산이나 경주 등 후보 지역과 주요 장소를 제안한다. 특정 지역과 여행 기간을 정한 뒤 세부 일정을 요청하면 숙소를 중심으로 관광지와 맛집 위치, 이동 거리와 동선을 고려한 코스를 구성해준다. 추천 장소는 카카오맵에서 위치와 거리를 비교할 수 있다. 카카오톡 예약하기와 연동된 숙소·식당은 다른 앱으로 이동하지 않고 예약할 수 있다. 장소별 리뷰와 정보를 AI가 분석해 핵심 키워드, 주차 가능 여부와 편의시설, 추천 메뉴도 보여준다. 추천 결과에 추가 질문을 이어갈 수 있으며 완성된 일정은 카카오톡으로 동행자에게 공유할 수 있다. 동행자도 후보 장소를 확인하고 추가 탐색이나 예약에 참여할 수 있다. 카나나 인 카카오톡은 채팅방의 대화 맥락을 활용한다. 친구나 가족이 휴가 일정을 논의하면 여행 기간과 인원, 출발 지역, 선호 활동 등을 바탕으로 여행지를 제안한다. 목적지가 정해진 뒤에는 호캉스, 전통문화 체험, 전시 등 주변 활동과 날씨·예약 정보를 제공한다. 카카오가 여행 기능을 강화한 배경에는 범용 질문에 답하는 챗봇보다 실제 행동으로 이어지는 AI 에이전트를 확보하려는 전략이 있다. 카카오톡에서 여행 의사를 파악하고 카카오맵에서 장소를 탐색한 뒤 예약하기로 거래를 연결하면 이용자의 서비스 이탈을 줄이는 동시에 지도·예약 사업의 이용률도 높일 수 있다. 다만 추천 장소의 최신성과 이동시간 정확도, 광고·제휴 상품과 일반 추천의 구분은 서비스 신뢰를 좌우할 요소다. 대화 맥락을 활용하는 만큼 이용자가 AI 개입 범위와 개인정보 처리 방식을 쉽게 확인할 수 있도록 하는 것도 필요하다. 카카오 관계자는 “다양한 서비스에서 여행과 나들이 일정을 간편하게 계획하고 장소 예약과 결제까지 이용할 수 있도록 서비스를 지속해서 고도화하겠다”고 말했다.
2026-07-30 07:25:27
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