검색결과 총 20건
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SK쉴더스, 'AI도 직원처럼 관리한다'…제로트러스트 보안 강화
[경제일보] SK쉴더스가 인공지능(AI)을 새로운 보안 관리 대상으로 규정하고 제로트러스트 기반 AI 보안 사업을 강화한다. AI가 단순히 업무를 보조하는 수준을 넘어 기업 시스템과 데이터에 직접 접근해 업무를 수행하는 ‘비인간 주체(NHI)’로 진화하면서 기존 사람 중심의 보안 체계만으로는 새로운 위협에 대응하기 어렵다는 판단이다. SK쉴더스는 19일 자체 제로트러스트 방법론인 ‘SKZT(SK shieldus Zero Trust)’를 기반으로 AI 거버넌스와 보안 컨설팅을 제공한다고 밝혔다. 최근 기업들은 생성형 AI를 넘어 AI 에이전트를 업무에 도입하고 있다. AI가 사람의 지시에 따라 정보를 검색하는 수준을 넘어 사내 시스템에 접속하고 데이터를 분석하거나 업무를 대신 처리하는 사례가 늘면서 AI에 별도의 계정과 접근권한이 부여되는 구조가 확산되고 있다. 문제는 AI가 접근할 수 있는 권한이 커질수록 보안 사고의 파급력도 커진다는 점이다. AI 에이전트에 과도한 권한이 부여되거나 인증·권한 관리가 제대로 이뤄지지 않을 경우 중요 정보 유출이나 시스템 오남용으로 이어질 수 있다. AI가 악의적인 명령이나 조작된 데이터를 받아 정상적인 권한을 악용할 가능성도 새로운 보안 과제로 떠오르고 있다. 이에 따라 사람뿐 아니라 AI와 애플리케이션, 서비스 계정 등 비인간 주체까지 하나의 보안 관리 영역으로 포함해야 한다는 요구가 커지고 있다. SK쉴더스가 주목하는 방식은 제로트러스트다. 제로트러스트는 사용자나 기기, 시스템을 기본적으로 신뢰하지 않고 모든 접근 요청에 대해 신원과 권한을 지속적으로 확인하는 보안 모델이다. AI 역시 기업의 시스템과 데이터에 접근하는 하나의 주체인 만큼 동일한 원칙을 적용해야 한다는 것이다. SKZT는 사용자와 디바이스, 네트워크, 시스템, 애플리케이션, 데이터 등 주요 보호 대상을 식별하고 보안 수준을 진단한 뒤 중장기적인 보안 로드맵을 수립하는 SK쉴더스의 제로트러스트 컨설팅 체계다. SK쉴더스는 기존 방법론을 AI 환경까지 확대해 기업의 AI 활용 과정에서 발생할 수 있는 보안 위험을 점검한다. 구체적으로 AI가 어떤 시스템과 데이터에 접근할 수 있는지, 부여된 권한이 업무에 필요한 최소 수준인지, AI 활용 과정에서 중요 정보가 외부로 유출될 가능성은 없는지 등을 점검한다. 이를 바탕으로 AI 거버넌스와 접근권한 관리, 보안 통제 체계를 구축하고 운영 과정에서 발생할 수 있는 위험에 대한 대응 체계도 마련한다. 글로벌 보안·AI 관련 기준도 컨설팅에 반영한다. 미국 국립표준기술연구소(NIST)의 AI 위험관리 프레임워크(AI RMF), 미국 국방부의 책임 있는 AI 가이드라인(RAI), 국제표준화기구(ISO)의 AI 경영시스템 국제표준인 ISO/IEC 42001 등을 기반으로 기업이 AI 관련 위험을 체계적으로 관리하고 컴플라이언스 요구에 대응할 수 있도록 지원한다. 기술 파트너십도 확대한다. SK쉴더스는 글로벌 기술 기업들과 협력해 AI 환경에서 발생할 수 있는 위협을 탐지하고 AI의 접근권한과 데이터를 안전하게 관리할 수 있는 기술을 확보한다는 계획이다. 사업의 방향은 단순한 AI 보안 솔루션 공급에 그치지 않는다. AI 도입 전 단계에서 거버넌스를 수립하고 보안 위험을 진단한 뒤 실제 운영 과정에서 권한과 데이터를 지속적으로 관리하는 전주기 보안 체계를 제공한다는 전략이다. 이는 AI 에이전트가 기업의 업무 프로세스에 깊숙이 들어갈수록 보안 시장의 초점도 달라질 수 있다는 판단과 맞닿아 있다. 기존에는 ‘누가 시스템에 접속했는가’가 핵심이었다면 앞으로는 ‘어떤 AI가 어떤 권한으로 어떤 데이터에 접근했는가’까지 추적하고 통제해야 하기 때문이다. SK쉴더스 관계자는 “AI가 단순한 업무 지원 도구를 넘어 실제 업무를 수행하는 주체로 자리 잡으면서 보안 관리 대상도 사람 중심에서 AI까지 확대되고 있다”며 “거버넌스 수립부터 보안 체계 구축과 운영까지 전 과정을 지원해 기업이 AI를 안전하게 활용할 수 있도록 하겠다”고 말했다. 한편 SK쉴더스는 향후 금융·제조·공공 등 AI 활용이 확대되는 산업을 중심으로 제로트러스트 기반 AI 보안 사업을 확대할 예정이다.
2026-08-19 17:32:49
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"AI가 일할수록 보안팀도 바빠진다"…기업들 AI 확산에 보안 투자도 확대
[경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 기업 업무 전반으로 빠르게 침투하면서 기업들의 정보보호 투자에도 변화가 나타나고 있다. AI를 활용해 업무 효율을 높이는 동시에 새로운 보안 위협에 대응해야 하는 상황에 놓이면서 AI 투자가 정보보호 투자 확대로 이어지는 모습이다. 과거 해킹이나 악성코드 등 외부 공격을 막는 데 집중했던 보안의 범위가 AI 모델과 데이터, 클라우드 인프라까지 넓어지고 있다. 15일 IT 업계에 따르면 국내 기업들은 AI 도입 확대와 함께 정보보호 체계를 강화하고 있다. 특히 통신과 금융 등 대규모 개인정보와 금융정보를 다루는 산업을 중심으로 보안 인력과 시스템에 대한 투자를 늘리는 움직임이 커지고 있다. AI가 기업의 업무 환경에 들어오면서 보안팀이 관리해야 할 영역도 늘어났다. 임직원이 생성형 AI에 사내 문서나 고객정보 등 민감한 데이터를 입력할 경우 정보가 외부로 유출될 가능성이 있고, 기업이 자체적으로 구축한 AI 시스템과 외부 AI 서비스를 연결하는 과정에서도 새로운 보안 취약점이 발생할 수 있는 것으로 지적되고 있다. 특히 AI가 기존 업무 시스템과 연결되면서 보안 문제는 더욱 복잡해지고 있다. 단순히 AI 모델 자체를 보호하는 것을 넘어 AI가 어떤 데이터에 접근할 수 있는지, 어떤 업무 시스템을 사용할 수 있는지, 생성된 결과물을 어떻게 검증할지까지 관리해야 하기 때문이다. AI를 활용하는 공격도 늘어날 수 있다는 점은 기업들의 부담을 키우는 요인이다. 공격자는 생성형 AI를 이용해 피싱 문구를 제작하거나 악성코드 개발을 지원받고, 취약점 탐색과 공격 과정의 일부를 자동화할 수 있다. 공격 속도와 규모가 커질수록 기존의 인력 중심 보안관제만으로는 대응하기 어려워질 수 있다는 의미다. 이에 기업들의 보안 투자 역시 AI와 결합하는 방향으로 바뀌고 있다. AI를 활용해 이상 징후를 탐지하고 보안 로그를 분석하는 것은 물론, 반복적인 보안 대응 작업을 자동화하는 기술에 대한 관심도 높아지고 있다. AI가 공격에 활용되는 만큼 방어에도 AI를 활용해야 한다는 인식이 확산하는 것이다. IT 기업뿐만 아니라 보안이 중요한 금융권에서도 보안 강화 움직임이 이어지고 있다. 은행과 카드, 증권, 보험 등 금융회사는 개인정보뿐만 아니라 계좌와 결제정보 등 민감한 데이터를 대규모로 보유하고 있어 AI 도입 과정에서 데이터 보호와 접근통제가 중요한 과제로 떠오르고 있다. 이 같은 변화는 AI 산업의 비용 구조에도 영향을 미칠 것으로 분석된다. 지금까지 AI 투자라고 하면 GPU와 데이터센터, AI 모델 개발 등에 집중됐지만 앞으로는 AI 서비스를 안전하게 운영하기 위한 보안 솔루션과 전문 인력, 데이터 관리 체계까지 투자 범위가 확대될 전망이다. 기업의 AI 경쟁력이 단순히 얼마나 많은 AI 서비스를 도입했는지로 결정되는 시대에서 벗어나 AI를 업무에 빠르게 적용하는 동시에 데이터와 시스템을 안전하게 보호할 수 있는 능력까지 갖춰야 실제 경쟁력으로 이어지고 있다. AI 투자가 늘어날수록 정보보호 투자도 함께 증가하는 구조가 본격화되면서 보안이 AI 사업의 부수적인 비용이 아니라 서비스를 운영하기 위한 필수 인프라로 자리 잡을 것으로 분석된다. 한 IT 업계 관계자는 "AI가 빠르게 발전하고 있지만 보안 문제로 발전된 AI를 즉각 실제 업무에 적용하지 못하고 있다"고 말했고, 다른 IT 업계 관계자는 "본사와 자회사 모두 보안 부서를 따로 보유해 보안에 신경 쓰고 있다"고 강조했다.
2026-08-15 09:00:00
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KT 개인정보 유출 제재 이달 말 윤곽…'2000억 과징금설' 따져보니
[경제일보] 불법 초소형 기지국인 펨토셀을 통해 가입자 정보가 유출되고 무단 소액결제 피해까지 발생한 KT에 대한 정부 제재가 이르면 이달 말 확정될 전망이다. 법정 과징금 상한을 단순 계산하면 2000억원 안팎에 이르지만 실제 부과액은 위반 행위와 관련된 매출 범위, 안전조치 의무 위반 정도, 피해구제 노력에 따라 크게 달라질 것으로 보인다. 19일 통신업계에 따르면 개인정보보호위원회는 KT의 개인정보 보호법 위반 여부와 과징금·시정명령 등 제재 안건을 오는 29일 전체회의에서 심의하는 방안을 검토하고 있다. 다만 19일 현재 개인정보위가 공개한 회의 현황에는 지난 15일 제14회 제1소위원회와 지난 8일 제13회 전체회의까지만 올라와 있다. KT 안건의 29일 상정 여부는 공식 확정되지 않은 만큼 추가 검토에 따라 일정이 달라질 가능성도 있다. ◆ 피해 회선 2만2227개, 정보주체는 1만6000여명 KT는 지난해 수도권 일부 지역에서 불법 펨토셀이 내부 통신망에 접속하면서 가입자 정보가 유출되는 사고를 겪었다. 과학기술정보통신부 민관합동조사단은 불법 펨토셀에 접속한 가입자를 2만2227명으로 파악했다. 유출 정보에는 전화번호와 국제이동가입자식별번호(IMSI), 국제단말기식별번호(IMEI)가 포함됐다. 이 가운데 368명에게서 총 777건, 약 2억4300만원 규모의 무단 소액결제 피해가 발생했다. 개인정보위가 KT에 보낸 처분 사전통지서에는 개인정보가 유출된 정보주체가 1만6000여명으로 기재된 것으로 알려졌다. 과기정통부는 불법 펨토셀 접속 이력이 있는 회선을 기준으로 조사한 반면 개인정보위는 법인용 회선과 중복 회선 등을 제외한 것으로 전해졌다. 현행 개인정보 보호법은 살아 있는 자연인에 관한 정보를 보호 대상으로 삼으며 법인이나 단체 자체의 정보는 개인정보에 포함하지 않는다. 따라서 ‘2만2227명 유출’과 ‘1만6000여명 유출’은 어느 한쪽이 틀린 수치라기보다 조사 목적과 산정 기준이 다른 결과에 가깝다. 제재 처분에서는 개인정보위가 산정한 정보주체 규모가 직접적인 기준으로 활용될 가능성이 크다. ◆ 단순 계산하면 2000억원…실제 과징금은 별개 KT에 적용되는 사고 당시 개인정보 보호법상 과징금 상한은 위반 행위와 관련된 최근 3개 사업연도 평균 매출액의 3%다. KT의 최근 3년간 무선서비스 매출은 연평균 약 6조6689억원으로 추산된다. 이를 단순히 3%에 대입하면 약 2000억원이 나온다. 그러나 이 금액을 예상 과징금으로 단정하기는 어렵다. 개인정보위는 전체 무선서비스 매출 가운데 어느 범위를 위반 행위 관련 매출로 볼 것인지 정한 뒤 위반의 중대성과 기간, 유출 규모, 실제 피해, 사후 조치 등을 반영해 부과기준율을 적용한다. 이후 가중·감경 절차도 거친다. SK텔레콤도 지난해 약 2300만명의 유심 관련 정보가 유출된 사고로 법정 상한에 가까운 과징금이 거론됐지만 최종 부과액은 1347억9100만원이었다. 개인정보위는 당시 핵심 네트워크 관리 소홀과 안전조치 의무 위반, 유출 통지 위반 등을 처분 근거로 제시했다. KT의 피해 규모는 SK텔레콤보다 작다. 다만 개인정보가 실제 범죄에 이용돼 368명의 금전 피해로 이어졌다는 점은 가볍게 보기 어렵다. 개인정보위가 단순 유출 인원보다 사고의 발생 구조와 실제 피해를 얼마나 무겁게 판단하느냐가 제재 수위를 가를 전망이다. ◆ 펨토셀 관리 부실이 핵심…사후 투자만으로 면책 어려워 KT에 불리한 대목은 통신망의 말단 설비인 펨토셀 관리 체계가 전반적으로 부실했다는 정부 조사 결과다. 민관합동조사단은 KT가 펨토셀 인증서와 제작 외주업체, 비정상 인터넷주소(IP) 접속, 제품 형상정보를 제대로 관리하지 못해 불법 장비가 내부망에 쉽게 접속할 수 있었다고 판단했다. 불법 펨토셀이 통신 트래픽을 가로채 제3의 장소로 전송할 수 있었고 일부 통신 과정에서는 문자와 음성통화 정보가 탈취될 위험도 확인됐다. 이는 외부 공격자의 범죄만으로 사고를 설명하기 어렵다는 의미다. 가입자 정보를 보호해야 할 기간통신사업자가 핵심 네트워크 장비의 인증과 접속통제 체계를 제대로 관리했는지가 개인정보 보호법상 안전조치 의무 위반 판단의 중심이 될 것으로 보인다. KT가 사고 이후 피해액을 보상하고 유심 무상 교체, 펨토셀 접속 차단, 망 보안 강화 등을 시행한 점은 감경 요소가 될 수 있다. 정부 조사 결과에 따라 전체 이용자를 대상으로 위약금 없는 해지도 허용했다. KT는 지난해 정보보호 분야에 1276억원을 투자했고 개인정보보호 자문위원회와 정보보호 자문위원회도 잇달아 출범시켰다. AI 기반 공격과 제로트러스트, 랜섬웨어 대응 등을 포함한 보안 거버넌스 강화에 나선 상태다. 투자액이 크다는 사실만으로 사고 당시의 책임이 사라지는 것은 아니다. 개인정보위가 살필 부분은 예산의 총액보다 사고 이전에 필요한 보호조치가 실제 작동했는지, 사고 이후 피해 확산을 막고 보호체계를 실질적으로 바꿨는지다. 한편 이번 처분은 피해자 수가 상대적으로 적으면 과징금도 작아지는지를 보여주는 사건이 아니다. 국가 기간통신망의 관리 부실로 식별정보가 범죄에 이용됐을 때 그 책임을 어떻게 산정할 것인지가 핵심이다. 개인정보위의 결론은 KT 한 기업의 비용을 넘어 통신사가 네트워크 보안을 어디까지 경영 책임으로 받아들여야 하는지를 가르는 기준이 될 전망이다.
2026-07-19 11:51:01
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"공격도 AI, 방어도 AI"...AWS·LG CNS가 공개한 차세대 보안 전략
[경제일보] 생성형 인공지능(AI)의 발전으로 사이버 공격 속도가 급격히 빨라지면서 기업 보안 전략도 AI를 활용한 자동화와 실시간 대응 중심으로 전환되고 있다. 공격자가 AI를 활용해 취약점을 빠르게 찾아내는 만큼 방어 역시 사람 중심 대응을 넘어 AI 기반 자율 보안 체계를 구축해야 한다는 것이 업계의 공통된 인식이다. 1일 아마존웹서비스(AWS)는 서울 강남구 AWS코리아 오피스에서 'AWS Security 101' 기자간담회를 열고 고성능 AI 시대 변화하는 보안 환경과 이에 대응하기 위한 AI 기반 보안 전략을 소개했다. 이날 행사에는 신은수 AWS코리아 수석 보안전문 솔루션즈 아키텍트(PSA)와 이진욱 LG CNS RED팀 팀장이 발표자로 나서 AI 기반 보안 기술과 실제 기업 적용 사례를 공유했다. 이날 신은수 AWS 코리아 수석 보안전문 솔루션즈 아키텍트는 고성능 AI가 사이버 공격의 속도와 규모, 접근성을 모두 바꾸고 있다고 진단했다. 과거에는 고위험 취약점 발견과 익스플로잇 제작이 일부 전문가 집단의 영역이었다면, 이제는 생성형 AI를 활용해 누구나 훨씬 빠르게 취약점을 찾고 공격 코드를 제작할 수 있는 환경이 됐다는 설명이다. 그는 AI 시대 보안 위협의 변화로 공격 규모 확대, 공격 속도 가속, 공격 도구 접근성 향상을 꼽았다. AI를 활용하면서 취약점 발견과 익스플로잇 제작 시간이 크게 단축됐고, 이에 따라 기업은 이전보다 훨씬 많은 취약점에 대응해야 하는 상황에 놓였다고 설명했다. 신 아키텍트는 "과거에는 어떤 취약점을 찾는 것조차도 어려웠고, 취약점을 찾아냈다고 하더라도 실제 타겟팅되어 있는 시스템에 써먹을 수 있는 익스플로잇(보안 취약점 혹은 보안 취약점을 이용한 공격)을 만드는 것이 어려웠다"며 "지금은 익스플로잇이 아주 손쉽게 이루어진다"라고 말했다. 이에 AWS는 해당 환경 변화에 대응하기 위해 AI 기반 다층 보안 체계를 운영하고 있다고 설명했다. 수학적으로 보안 정책의 안전성을 검증하는 자동 추론 기술을 주요 보안 서비스에 적용하고 있으며, 하루 수백조 건 규모의 네트워크 데이터를 분석해 이상 징후를 탐지하고 있다. 또한 취약점 발견부터 우선순위 분석, 수정 방안 검증, 실제 조치까지 보안 전 과정을 자동화하는 'AWS 컨티뉴엄'도 소개했다. 이를 통해 침투 테스트와 코드 분석, 위협 모델링 등을 AI가 지원하고, 검증된 결과를 기반으로 기업이 보다 빠르게 대응할 수 있도록 지원한다는 설명이다. 이어 발표에 나선 이진욱 LG CNS RED팀 팀장은 AWS 시큐리티 에이전트를 실제 보안 점검에 적용한 사례를 소개했다. 이 팀장은 최근 대형 보안사고 증가와 AI 전환(AX) 프로젝트 확대, AI 모델 성능 향상으로 침투 테스트 수요가 빠르게 증가하고 있다고 설명했다. 반면 보안 전문 인력은 한정돼 있어 AI 기반 자동화가 필요한 상황이라고 진단했다. LG CNS는 개발 분야에서 AI 활용 경험을 바탕으로 보안 영역에서도 AI 적용 가능성을 검토해 왔으며, 지난해부터 다양한 AI 기반 보안 솔루션을 평가한 끝에 AWS 시큐리티 에이전트를 도입했다고 설명했다. 기존에는 DAST(동적 애플리케이션 보안 테스트)나 전문가가 직접 수행하는 수동 침투 테스트를 활용했지만, DAST는 오탐이 많고 전문가 중심 테스트는 비용과 시간이 많이 소요되는 한계가 있던 것으로 평가된다. 반면 AI 기반 침투 테스트는 추론 과정과 근거를 함께 제공해 결과 검증이 쉽고, 반복적인 점검을 자동화할 수 있다는 점에서 실무 적용 가능성을 확인했다고 강조했다. 이 팀장은 "대시보드도 제공하고 어떻게 침투 테스트를 수행했는지, 어떤 방식으로 했는지에 대한 백데이터들도 상세하게 제공한다"며 "지금 나온 취약점에 대해서 어떤 취약점인지 과정을 재현할 수 있도록 상세한 프로세스를 제공"이라고 말했다. LG CNS는 실제 적용 결과도 공개했다. 동일한 시스템을 대상으로 수행한 테스트에서 AI 에이전트는 약 5시간 만에 점검을 완료했으며, 내부적으로는 약 20시간 동안 복수의 에이전트가 동시에 침투 테스트를 수행했다. 기존 전문가 중심 점검이 평균 4~5일 걸렸던 것과 비교하면 점검 속도가 크게 향상된 것이다. 또한 계정 권한 정보 등 서비스 맥락을 추가로 제공할 경우 탐지 정확도가 약 60%에서 90% 수준까지 향상됐으며, 전문가 검증을 병행할 경우 평균 점검 기간은 5일에서 3일로 줄고 비용은 약 30% 절감됐다. AI 에이전트만 활용하는 반복 점검의 경우에는 점검 기간을 1일 수준으로 단축하고 비용도 최대 80%까지 줄일 수 있을 것으로 평가했다. 특히 고성능 AI 시대에는 개발 초기부터 보안을 적용하는 '시프트 레프트' 전략과 지속적인 보안 검증, AI 에이전트 보안 강화, 조직 전체의 보안 문화 정착이 중요하다고 강조했다. 그는 앞으로는 보안 조직만이 아니라 개발 조직을 포함한 모든 구성원이 AI 기반 보안 도구를 활용하는 문화가 필요하다고 말했다. 이 팀장은 "AI가 발달하면서 해킹 공격에 대한 기술 진입장벽이 굉장히 낮아졌고, 또한 AX 활동들을 많이 하면서 외부 공개 표현도 역시 굉장히 증가하고 있는 상황"이라며 "이런 상황에서 AWS의 시큐리티 에이전트가 해결책이 될 수 있다고 판단했다"고 강조했다.
2026-07-01 14:06:25
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AI 시대 대학 보안 '비상'...SK쉴더스, 360개 대학 대상 보안 협력 확대
[경제일보] SK쉴더스가 대학 사이버보안 강화 사업을 확대한다. 최근 대학이 학사 정보와 연구 데이터, 개인정보를 보유한 주요 공격 표적으로 떠오르면서 교육기관을 대상으로 한 보안 수요가 커지자 전국 대학과 협력 체계를 구축하고 맞춤형 보안 서비스 제공에 나선 것으로 풀이된다. 2일 SK쉴더스는 한국교육정보화재단, 이스케이프솔루션과 전국 대학의 사이버보안 강화를 위한 3자 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 세 기관은 보안 위협 정보 공유와 보안 정책 수립, 보안 서비스 확대 등을 통해 대학 교육 및 연구 환경의 보안 수준을 높인다는 계획이다. 최근 대학은 학생과 교직원 개인정보는 물론 연구 성과와 산학협력 데이터, 국가 연구개발(R&D) 관련 정보 등을 대규모로 보유하면서 해커들의 주요 표적으로 부상하고 있다. 대학 특성상 개방형 네트워크 환경을 운영하는 경우가 많고 다양한 이용자가 동시에 접속하는 구조를 갖추고 있어 보안 관리 난도가 높은 것으로 평가받는다. SK쉴더스 화이트해커 조직 'EQST'에 따르면 지난해 랜섬웨어 공격으로 다크웹에 공개된 교육 분야 데이터는 총 330건으로 집계됐다. 이는 전년 대비 약 26% 증가한 수치이며, 공격 대상도 단순 개인정보 탈취를 넘어 연구 데이터와 내부 문서, 시스템 마비를 노린 형태로 확대되고 있는 것으로 알려졌다. 이번 협약을 통해 한국교육정보화재단 회원교 약 360개 대학은 최신 보안 위협 정보와 취약점 정보를 제공받을 수 있게 된다. SK쉴더스와 이스케이프솔루션은 대학 환경에 적합한 보안 서비스와 상품 개발, 공동 프로모션 등을 추진할 예정이다. SK쉴더스는 대학 특성을 고려한 MDR(관리형 탐지 및 대응), ASM(공격 표면 관리), 모의해킹, 보안 컨설팅 등을 제공한다. 보안 인력이 부족한 대학을 위해 AI 기반 보안관제 플랫폼 '시큐디움'을 중심으로 24시간 365일 관제 체계를 운영하고, 침해사고 대응 전문 조직 '탑서트(Top-CERT)'와 연계해 위협 탐지 및 대응을 지원할 계획이다. 업계에서는 AI 기술 발전이 공격과 방어 양측에 모두 활용되면서 교육기관의 보안 수요가 더욱 증가할 것으로 보고 있다. 대학이 AI 연구와 데이터 활용의 핵심 거점으로 자리 잡고 있는 만큼 보안 투자가 필수 요소로 떠오르고 있는 것으로 분석된다. 특히 정부와 공공기관을 중심으로 디지털 전환이 가속화되면서 교육 분야 역시 보안 체계 고도화 요구가 커지고 있다. 대학이 보유한 연구 자산과 개인정보의 가치가 높아지는 가운데 사이버 위협 대응 역량 확보가 대학 경쟁력과 직결되는 요소로 부상하고 있는 것이다. 김병무 SK쉴더스 사이버보안부문장 부사장은 "대학은 핵심 연구성과와 민감한 개인정보가 집약된 공간으로 보안 체계 고도화의 필요성이 더욱 커지고 있다"며 "SK쉴더스가 보유한 사이버보안 관제 및 대응 역량과 AI 기술을 결합해 대학 환경에 최적화된 서비스를 제공하고, 안전하고 신뢰할 수 있는 학습 및 연구 환경 조성에 기여하겠다"고 말했다.
2026-06-02 09:55:23
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