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독자 AI, 이제 '실전'으로…SKT·업스테이지, 보안 데이터로 성능 검증
[경제일보] 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 경쟁이 모델 성능을 겨루는 단계를 넘어 실제 산업 현장에 투입해 경쟁력을 입증하는 단계로 넘어가고 있다. SK텔레콤과 업스테이지는 국내 정보보호 기업들이 보유한 실제 보안 데이터를 독자 AI 모델에 학습시키고, 두 모델이 서로를 공격하는 레드티밍까지 진행하며 사이버보안 분야에서 실전 성능 검증에 나선다. 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트(독파모)'를 통해 확보한 모델 경쟁력을 산업 현장으로 확장하려는 움직임이다. 8일 SK텔레콤은 업스테이지와 전날 SKT타워에서 국내 정보보호 기업 6곳, 대학 3곳과 함께 '독자 AI 사이버보안 협의체'를 출범하고 AI 정보보호 기술 협력을 위한 업무협약을 체결했다고 밝혔다. SK쉴더스·시큐아이·안랩·라온시큐어·지니언스·파이오링크 등 보안기업과 고려대·숭실대·부산대가 참여했다. 이번 협의체는 국내 보안기업이 현장에서 축적한 데이터를 독자 AI 모델 개발에 연결하는 것을 목표로 설립됐다. SK텔레콤의 A.X K 시리즈와 업스테이지의 솔라에 악성코드 분석, 취약점 분석, 보안관제 등 실제 보안 업무 과정에서 생성되는 데이터를 학습시키고, 이후 보안기업의 제품과 서비스에 적용해 성능을 검증한다. 이는 독파모를 통해 개발한 AI 모델의 활용처를 산업별로 넓히는 과정으로 분석된다. SKT와 업스테이지는 독파모 3단계에 진출하며 국내 독자 AI 모델 경쟁력을 입증한 데 이어, 이번에는 보안이라는 구체적인 산업 영역에서 모델의 활용 가능성을 시험한다. 특히 사이버보안은 일반적인 생성형 AI 서비스와 달리 현장 데이터의 중요성이 큰 분야다. AI가 실제 공격을 탐지하고 취약점을 분석하려면 과거 공격 사례와 악성코드, 보안관제 기록 등 전문 데이터에 대한 이해가 필요하기 때문이다. 새로운 공격 방식이 계속 등장하는 만큼 최신 위협 데이터를 얼마나 빠르게 모델에 반영하느냐도 성능을 좌우할 전망이다. 협의체에 참여한 보안기업들은 각자의 현장 데이터를 바탕으로 모델 고도화를 지원한다. SK쉴더스는 통합 보안관제 플랫폼을 통해 하루 170억건 규모의 위협 이벤트를 분석하고 있으며, 안랩은 2.5PB 이상의 보안 데이터를 보유하고 있다. 시큐아이는 방화벽 등 네트워크 보안 영역, 라온시큐어는 보안 데이터와 자율 모의침투, 지니언스는 보안 솔루션 운영 데이터와 사후학습 데이터셋, 파이오링크는 자율 공격 검증과 탐지룰 생성 분야의 역량을 제공한다. SK텔레콤과 업스테이지는 사전학습과 사후학습을 나눠 진행한다. 사전학습에서는 보안 데이터를 활용해 모델의 기초적인 보안 지식을 강화하고, 사후학습에서는 소프트웨어 취약점 분석·패치, 보안관제센터의 사고 대응, 보안 도구 활용 등 실제 업무 수행 능력을 높인다. SK텔레콤은 차기 모델인 A.X K3에 보안 분야 데이터를 체계적으로 학습시키는 한편 전 국민 대상 AI 서비스인 '모두의 AI'를 안전하게 운영하는 데 필요한 데이터도 보강한다. 업스테이지는 대용량 코드와 장기간 로그를 분석할 수 있는 차기 솔라 모델에 취약점 탐지·분석 데이터를 집중적으로 학습시킬 계획이다. 이 과정에서 두 독자 AI 모델이 서로를 공격하는 '상호 레드티밍'도 진행한다. 한 모델이 다른 모델의 취약점을 찾아 공격하고, 여기서 발견된 문제를 다시 학습 데이터로 활용해 방어 능력을 높이는 방식이다. AI 모델을 대상으로 한 공격과 방어를 반복하면서 기존 벤치마크 점수만으로 확인하기 어려운 보안 취약점을 찾아내겠다는 것이다. SK텔레콤은 앞서 A.X K2 개발 과정에서 자체 레드티밍 자동화 체계인 SERT(셀프 익스펜딩 레드티밍)를 구축해 약 1만5000건의 공격 대응 데이터를 생성·학습한 바 있다. 이를 이번 협의체의 상호 레드티밍에도 확대 적용한다. 업스테이지 역시 고난도·안전성 데이터 21만건과 AI가 위험한 요청을 거부하도록 학습시키는 정렬 체계를 활용한다. 양사가 각각 축적한 AI 안전성 기술을 사이버보안이라는 실제 공격·방어 환경에 적용하는 것이다. 해당 구상에서 대학이 제3자 검증 역할을 맡는다. 고려대는 AI의 실행 파일 분석 능력과 공격 방어력을 평가하고, 숭실대는 AI 보안 성능 평가 기준과 안전장치 우회 공격 대응력을 검증한다. 부산대는 차기 모델과 경량 모델의 성능 및 안전성을 평가한다. 기업이 직접 개발한 AI 모델을 자사 기준으로만 평가하는 것이 아니라 대학의 독립적인 검증을 병행한다는 점에서 이번 협의체의 차별점이 있다. 특히 보안 AI는 모델이 공격을 잘 탐지하는 것뿐 아니라 공격자가 AI의 판단을 우회하거나 잘못된 답변을 유도했을 때도 안정적으로 대응하는지가 중요하다. 최종적으로는 실제 보안 제품과 서비스에 A.X K와 솔라를 적용하는 단계까지 이어진다. 참여 기업들은 제로데이 취약점 분석과 실시간 보안 관제 등 각자의 제품·서비스에 AI 모델을 적용하고 운영 환경에서 성능을 확인할 계획이다. 여기서 확보한 분석·대응 결과는 다시 모델 학습에 반영한다. '보안 데이터 확보 → AI 학습 → 레드티밍 → 현장 실증 → 재학습'으로 이어지는 순환 구조를 만드는 것이 협의체의 목표다. 유경상 SK텔레콤 AI CIC장은 "보안 AI의 수준은 결국 모델이 얼마나 넓고 깊게 추론하느냐에 달려 있다"며 "독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에서 검증된 모델들이 국내 대표 정보보호 기업·대학과 함께 실제 보안 현장에서 효과를 입증해, 국가 대표 AI 모델의 활용 성과를 사이버보안 영역에서도 보여주겠다"고 말했다.
2026-10-08 08:55:43
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금융권 해킹에 민간기업도 비상…정부, 2만8000곳 보안점검 권고
[경제일보] 금융권에서 잇따른 해킹 사고에 정부가 민간기업의 보안점검까지 확대했다. 금융회사에서 확인된 공격정보를 다른 업종에도 전파하고, 해외 클라우드 사업자에게 악성 행위 차단을 요청했다. 개별 금융회사의 사고 조사와 함께 유사 공격이 다른 기업으로 번지는 것을 막기 위한 대응이다. 과학기술정보통신부는 한국인터넷진흥원(KISA)과 긴급 대응체계를 가동하고, 정보보호최고책임자(CISO) 신고기업 약 2만8000개사에 보안점검 권고 메일을 발송했다고 4일 밝혔다. 현재 금융권 사고 조사와 대응은 금융위원회·금융감독원·금융보안원이 중심을 맡고 있다. 과기정통부와 KISA는 민간 정보통신서비스로의 공격 확산과 추가 피해를 막는 데 대응 역량을 집중한다. 금융당국이 전문인력 지원을 요청하면 즉시 현장에 투입할 수 있도록 준비하고 있다. KISA 인터넷침해대응센터(KISC)는 24시간 비상대응체계를 강화했다. 주요 기업 홈페이지의 이상 징후를 모니터링하고 침해사고 대응인력을 보강했다. 긴급 현장 지원을 위한 비상출동조도 상시 대기한다. 공격정보 공유 범위도 넓혔다. 보호나라와 사이버위협정보 분석·공유 체계(C-TAS)를 통해 기관과 기업에 위협정보를 제공하고, 이를 활용해 자체 보안 조치를 강화하도록 안내했다. C-TAS는 금융·전자상거래·호스팅·보안기업 등 여러 업종이 공격정보를 공유하는 체계다. 기업은 공격에 사용된 IP주소와 악성코드 정보를 받아 방화벽, 침입탐지·방지시스템, 백신 등에 적용할 수 있다. 한 기업에서 발견한 공격 흔적을 다른 기업의 탐지와 차단에 활용하는 방식이다. KISA는 중소기업도 위협정보를 이용할 수 있도록 개방형 C-TAS 누리집을 운영하고 있다. 회원가입과 관리자 승인 후 정보를 받을 수 있으며, 긴급 상황에서는 문자와 이메일 등으로 안내한다. 자체 분석인력이 부족한 기업도 공통 위협정보를 확보할 수 있는 통로다. 해외 사업자와의 협력도 추진한다. 과기정통부는 금융보안원이 확인한 해외 공격자 IP주소와 관련 위협정보를 해당 클라우드 사업자에게 전달하고 악성 행위 차단 등 필요한 조치를 요청했다. 피해 기업의 접속 차단에 더해 인프라 사업자 측의 대응도 요청한 것이다. 이번 대응의 배경에는 금융권에서 확인된 외부 접점 시스템의 허점이 있다. 신한은행의 대출모집인용 조회 서비스, KB국민은행의 직원용 모바일 업무지원 시스템 등 고객이 직접 이용하는 금융거래 서비스 밖에서도 정보유출이 발생했다. 이에 금융위는 지난 2일 대고객 서비스 여부와 종류를 가리지 않고 외부에서 접근할 수 있는 전산시스템 전체를 점검하도록 했다. 개인정보 조회 과정에서 인증이 누락되는 경로, 불필요한 정보 노출, 접근권한 관리 등을 확인하고 공격수법을 신속히 공유하라는 주문이다. 민간기업도 홈페이지와 업무지원 시스템을 함께 살펴야 하는 이유가 여기에 있다. 외부 접속이 가능한 시스템에서 고객이나 직원 정보를 조회할 수 있다면, 해당 경로의 인증과 접근통제가 실제로 작동하는지가 중요하다. 정부가 CISO 신고기업에 일괄 점검을 권고한 조치는 금융권에서 드러난 공격정보를 기업 내부의 점검과 보완으로 연결하려는 대응이다. 예방 훈련에도 AI를 활용한다. KISA는 지난 9월 발표한 ‘2026년 하반기 사이버 위기 대응 모의훈련’에 AI 에이전트를 이용한 홈페이지 모의침투를 시범 도입한다. AI가 홈페이지별 특성을 반영해 공격 시나리오를 만들고 다양한 침투 가능성을 점검하는 방식이다. 모의훈련은 오는 19일부터 30일까지 진행된다. 홈페이지 침투뿐 아니라 해킹 메일 대응, 디도스 공격 탐지·대응, 서버 취약점 점검도 포함한다. 참여 기업에는 훈련 종료 후 대응체계 개선에 활용할 분야별 가이드와 최근 침해사고 동향 자료를 제공할 예정이다.
2026-10-05 11:05:26
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KT, ITU에 'AI 보안 모델' 표준 제안…개발부터 평가·개선까지 기준화
[경제일보] 인공지능(AI)이 사이버공격 탐지와 위협 분석·대응에 활용되는 가운데 AI 모델 자체의 보안성과 신뢰성을 확보하기 위한 국제표준 논의가 본격화되고 있다. KT가 국제전기통신연합(ITU) 회의에서 사이버보안에 특화된 AI 모델을 개발·평가하는 기준을 제안하며 국제표준화에 나섰다. AI 모델에 어떤 보안 데이터를 활용할지부터 개발 과정에서 어떻게 성능과 신뢰성을 검증하고 지속적으로 개선할지까지 기준을 마련하겠다는 취지로 풀이된다. 21일 KT는 지난 7일부터 11일까지 중국 충칭에서 열린 ITU 전기통신표준화부문(ITU-T) SG17 국제표준회의에 참석해 AI 사이버보안과 디지털 신뢰 분야의 표준화 논의를 진행했다고 밝혔다. ITU-T SG17은 사이버보안과 보안 아키텍처, 개인정보보호, AI 보안 등을 다루는 정보보호 분야 연구반이다. 각국 정부와 기업, 연구기관의 전문가들이 참여해 ICT 환경에서 활용할 보안 기술과 요구사항에 대한 국제표준을 개발한다. 이번 회의에서 KT는 범용 파운데이션 모델을 활용한 사이버보안 특화 AI 모델 개발 가이드라인을 제안했다. 생성형 AI와 파운데이션 모델이 다양한 산업으로 확산되는 상황에서 이를 사이버보안 영역에 적용하기 위한 별도의 개발 기준이 필요하다는 판단으로 분석된다. 보안 AI는 일반적인 생성형 AI와 달리 악성코드, 취약점, 공격 패턴, 침해사고 등 전문적인 사이버보안 지식을 다뤄야 하는 것으로 꼽힌다. 모델이 최신 보안 위협을 정확하게 분석하지 못하거나 잘못된 판단을 내릴 경우 실제 보안 사고 대응에 영향을 줄 수 있는 만큼 학습 데이터와 모델 성능을 지속적으로 관리하는 것이 중요하다. KT가 제출한 기고서에는 AI 모델 개발에 활용할 사이버보안 지식 소스와 데이터 세트를 비롯해 보안 특화 모델 개발 과정에서 고려해야 할 기술적 요소가 담겼다. 또한 모델 개발 생애주기 전반에 대한 평가와 지속적인 모델 개선을 위한 권고사항도 포함됐다. 해당 기고서는 보안 AI를 한 번 개발한 뒤 사용하는 것이 아니라 데이터 확보부터 모델 개발·평가·운영·개선까지 전 과정을 관리하는 기준을 만들겠다는 의미로 풀이된다. 국제표준이 마련되면 기업이나 기관이 서로 다른 방식으로 보안 AI를 개발하는 과정에서 참고할 수 있는 공통 기준으로 활용될 전망이다. 특히 사이버보안 분야에서는 AI 모델의 지속적인 업데이트가 중요하다. 공격 방식과 악성코드가 계속 변화하는 만큼 과거 데이터를 기반으로 학습한 모델만으로 새로운 위협에 대응하기 어렵기 때문이다. 이에 모델의 성능을 주기적으로 평가하고 새로운 보안 지식과 데이터를 반영하는 체계 역시 표준화 과정에서 중요한 요소가 될 것으로 분석된다. KT는 AI 보안과 함께 디지털 신뢰 분야의 국제표준화도 추진하고 있다. AI가 개인정보를 처리하고 다양한 서비스의 의사결정 과정에 활용되면서 보안뿐 아니라 서비스가 얼마나 신뢰할 수 있는지를 판단할 수 있는 기준도 필요해지고 있다는 판단이다. 염흥열 KT 개인정보보호자문위원회 위원장은 "AI 기술이 산업 전반으로 빠르게 확산되는 상황에서 사이버보안에 특화된 AI 모델의 개발 기준과 ICT 서비스의 신뢰 프레임워크를 국제사회가 함께 마련하는 것이 중요하다"며 "KT와 지속적으로 협력해 우리나라의 기술과 경험이 차세대 정보보호 및 개인정보보호 국제표준에 적극 반영될 수 있도록 노력하겠다"고 말했다. ITU-T SG17에서는 통신·ICT 환경에서 '신뢰'와 '신뢰성'을 정의하고 이를 실제 시스템과 서비스에 적용하기 위한 신뢰 프레임워크의 구성요소와 요구사항을 체계화하는 기술보고서를 개발하고 있다. KT는 해당 기술보고서에 주요 용어 정의를 보완하고 신뢰 프레임워크의 구성요소와 요구사항을 추가하는 수정안을 제안했다. 영국과 인도 측의 지지를 바탕으로 해당 기술보고서 발행도 완료했다. 디지털 신뢰 표준화는 AI 서비스에서 개인정보보호와 보안, 신뢰성을 하나의 체계 안에서 관리하는 기반이 될 수 있다. AI 서비스가 개인정보를 활용하거나 이용자를 대신해 판단하는 영역이 늘어날수록 단순히 AI 모델의 성능만 검증하는 것으로는 충분하지 않기 때문이다. KT는 향후 사이버보안 참조 아키텍처와 디지털 신뢰 프레임워크의 연계성을 높이고 AI 사이버보안·개인정보보호·디지털 신뢰 분야의 국제표준화 활동을 확대할 계획이다. 통신·ICT 분야에서 축적한 보안 경험을 국제표준에 반영하고 이를 기반으로 글로벌 AI 보안 기술과 서비스의 신뢰성을 높이겠다는 전략이다. KT의 국제표준화 활동은 AI 보안 사업과도 연결될 수 있다. AI 기반 위협 탐지와 분석, 대응 기술이 보안 영역에서 확대되면서 모델의 정확도뿐 아니라 어떤 데이터를 학습했는지, 어떻게 평가했는지, 새로운 위협에 맞춰 어떻게 업데이트하는지 등을 설명하고 검증할 필요성이 커지고 있어서다. 다만 이번 제안이 실제 국제표준으로 확정되기까지는 추가 논의와 검토가 필요하다. 향후 각국과 기업, 연구기관의 의견을 반영해 세부 요구사항을 조정하고 표준화 절차를 거쳐야 한다. 따라서 현재 단계에서는 국제표준 제안을 실제 제품이나 서비스에 적용할 수 있는 기준이 확정된 것으로 보기는 어렵다. 김창오 KT 정보보안실 개인정보보호그룹장 상무는 "AI 시대에는 사이버보안과 개인정보보호, 신뢰가 개별적으로 다뤄지는 것이 아니라 AI와 데이터, 서비스 전반에 함께 내재화돼야 한다"며 "KT가 축적해 온 통신·ICT 및 정보보호와 개인정보보호 경험과 국제표준 역량을 바탕으로 AI 보안, 프라이버시, 신뢰 분야의 글로벌 표준화에 지속적으로 기여하겠다"고 말했다.
2026-09-21 10:20:09
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안랩, AI 보안 플랫폼 기업으로 변신…2035년 매출 1조원 목표
[경제일보] 안랩이 인공지능(AI)을 중심으로 30여 년간 이어온 보안 사업의 틀을 다시 짠다. 개별 보안 제품에 AI 기능을 추가하는 수준을 넘어 제품·데이터·보안 운영 전반을 AI 중심으로 재설계하고, AI가 실제 보안 업무를 수행하는 'AI-네이티브 보안 플랫폼'으로 전환한다는 전략이다. 16일 안랩은 서울 강남구 웨스틴 서울 파르나스에서 '안랩 AI 비전 선포' 기자간담회를 열고 통합 브랜드 '안랩 AI 플러스'를 공개했다. 향후 3년간 AI 인프라와 연구개발(R&D) 역량 강화에만 1000억원을 투자하고, 오는 2035년 매출 1조원과 글로벌 매출 비중 30% 이상을 달성한다는 중장기 목표도 제시했다. 이날 강석균 안랩 대표는 AI가 사이버 공격의 속도와 규모, 자동화 수준을 바꾸면서 기존의 사람 중심 보안 운영 방식에도 변화가 필요하다고 진단했다. 공격자가 AI를 활용하면서 공격 속도와 규모가 빠르게 커지는 반면 보안 현장에서 발생하는 이벤트와 로그, 경보를 분석하고 판단하는 인력과 시간은 제한적이라는 것이다. 강 대표는 "해커들의 공격 속도는 이미 지난해 대비 65% 증가했고, 규모 면에도 AI 활용 공격 증가가 지난해 대비 89%나 증가했다"며 "안랩의 다음 단계, 넥스트 스텝, 넥스트 챕터는 AI로의 전환"이라고 강조했다. 안랩은 지난 1990년대 PC용 백신으로 출발해 엔드포인트·네트워크·OT·클라우드 등으로 보호 영역을 확대해왔다. 이제는 개별 제품 간 연동을 넘어 제품과 서비스 자체를 AI 중심으로 재설계한다는 구상이다. 강 대표는 "이제는 AI를 중심으로 모든 것을 설계하려고 한다"며 "제품, 서비스, 보안 운영을 모두 AI 중심으로 재설계해서 AI 네이티브 보안 플랫폼 기업으로 거듭나려고 한다"고 말했다. ◆ AI 공격에 맞춰 방어도 AI로 안랩은 AI가 사이버 공격의 본질 자체를 바꾸기보다 공격에 걸리는 시간과 공격 가능한 규모를 줄이고 넓히는 방향으로 변화를 가져올 것으로 보고 있다. 최근 AI는 취약점 탐색과 공격 코드 생성, 검증, 실제 활용 가능성이 높은 취약점 선별 등 기존에 사람이 상당한 시간을 들여 수행하던 작업을 직접 수행하는 단계로 발전하고 있다는 것이다. 공격은 AI를 통해 빠르게 연결되는 반면 방어 측에서는 서로 다른 보안 제품과 개발·운영팀, 보안팀에서 발생한 이벤트를 사람이 각각 확인하고 연결해야 하는 것으로 꼽힌다. 이에 안랩은 이를 위해 엔드포인트·네트워크·클라우드 등 30여종의 제품과 180여개 이상의 운영 라인업에서 확보한 데이터에 위협 분석과 악성코드 분석, 보안사고 대응 등 전문성을 결합해 문제 발생 시 빠르게 대응한다는 구상이다. 김창희 안랩 제품기획본부장 "공격은 AI의 속도로 연결되고 있는데 방어는 제품과 담당자 사이에서 사람의 속도로 연결되고 있는 갭이 분명히 존재한다"며 "AI 시대의 핵심 과제는 대규모 신호들을 얼마나 빠르게 맥락으로 연결하고 실제 판단해서 대응으로 전환하느냐에 있다"고 설명했다. ◆ 데이터부터 대응까지 연결하는 'AI 플러스' 안랩이 준비하고 있는 서비스 '안랩 AI 플러스'는 개별 제품이 아니라 보안 데이터 수집부터 위협 분석, 판단, 대응까지 연결하는 AI 네이티브 보안 아키텍처다. '시큐리티 데이터 패브릭'에서 엔드포인트·네트워크·클라우드·이메일·계정 및 타사 제품의 데이터를 연결하고, '유니파이드 시큐리티'에서 각 보안 영역의 탐지와 대응을 통합하도록 설계됐다. 특히 '익스포저 매니지먼트'와 '액세스 매니지먼트'를 통해 노출 자산과 취약점, 접근 경로를 관리하고 'AI 네이티브 오퍼레이션'에서 AI가 탐지·분석·대응 업무를 수행하는 것으로 알려졌다. 최상위 'AI 디시전 인텔리전스'는 각 영역의 데이터와 보안 지식을 종합해 AI의 판단을 지원한다. 안랩은 궁극적으로 AI 에이전트가 보안 운영 전반을 수행하는 에이전틱 AI 기반 구조를 구현한다. AI가 이상 신호를 탐지하면 오케스트레이터 에이전트가 업무를 배분하고, 트리아지·인사이트·인베스티게이션 에이전트가 위협 분류와 맥락 분석, 공격 가설 수립 및 조사를 수행한다. 이후 대응 에이전트가 대응 계획을 세우며 실제 조치는 고객이 승인했거나 사전에 설정한 정책 범위 안에서 실행되는 것이다. ◆ AI가 공격하고 AI가 추적한다 안랩은 이날 개발 중인 'AI 펜테스트'를 통해 AI가 실제 보안 업무를 수행하는 과정을 시연했다. AI 펜테스트는 실제 공격이 아니라 특정 환경에서 침투 가능성을 검증하고 위험도를 평가해 예방하기 위한 기술로, AI가 공격 목표와 환경을 분석해 침투 계획을 세우고 필요한 도구를 선택한 뒤 공격을 수행한다. 실패할 경우 다시 시도하고 실행 결과를 분석해 다음 공격 단계를 스스로 결정한다. 방어 AI는 반대로 보안 신호를 따라가며 공격 흐름을 추적한다. 여러 위험 정보를 연계 분석해 권한 상승과 측면 이동, 원격 데스크톱 접근, 자격 증명 수집, 데이터 유출 시도 등 공격 정황을 파악하고 대응 방안까지 제시한다. 다만 AI의 자율적인 판단을 실제 보안 환경에 적용하기 위해서는 통제도 필요하다. 안랩은 감사·권한 통제·정책·승인 체계를 적용해 AI의 행동 범위를 제한하는 '통제된 자율성'을 구현한다는 계획이다. 이승경 안랩 인공지능개발실장은 "AI 시대의 사이버 보안은 보안 분석가의 지식과 단순 반복 업무 자동화 중심으로 경쟁이 이뤄지는 것이 아니라 AI의 추론 능력으로 경쟁이 이뤄질 것"이라며 "안랩은 에이전틱 AI 시큐리티를 보다 더 빠르게 대응하고, 보다 더 지능적으로 대응하고, 또한 자율적으로 대응하는 부분으로 만들어가고 있다"고 말했다. ◆ 12월 플랫폼 출시…3년간 1000억원 투자 안랩은 지난 2023년 '안랩 XDR'을 SaaS 기반으로 출시한 데 이어 지난 2025년 AI 기반 보안 운영 기능을 적용했고, 지난달에는 익스포저 매니지먼트를 추가했다. 에이전틱 AI 기반 보안 운영 플랫폼은 오는 12월 1일 출시할 예정이다. SaaS와 온프레미스 방식으로 제공하며, 안랩은 이를 기반으로 기존 구축·판매 중심 사업에서 구독형 사업으로 전환한다. 엔드포인트는 EPP와 EDR을 SaaS 기반으로 통합하고 PC에서 서버·가상환경·컨테이너·모바일까지 보호 범위를 확대한다. 섹옵스는 XDR·MDR·AI SOC 등을 통해 엔드포인트·네트워크·클라우드 등에서 발생하는 보안 데이터를 연결한다. 안랩은 AI 네이티브 전환을 위해 향후 3년간 1000억원을 투자한다. AI 컴퓨팅과 데이터·플랫폼 인프라, 핵심 인재, AI 기술 및 R&D 역량 확보에 투자를 집중한다. 안랩은 국내에서 축적한 보안 기술과 데이터를 API와 클라우드 기반 서비스, 글로벌 파트너 등을 통해 해외 시장으로 확대하고 M&A와 AI 기술기업·스타트업과의 협력도 추진한다. 이를 통해 오는 2035년 매출 1조원, 글로벌 매출 비중 30% 이상을 달성한다는 목표다. 강석균 대표는 "AI가 사이버보안의 게임 룰과 보안산업의 경쟁 질서를 바꾸는 현 시점에서, '안랩 AI 플러스'가 안랩의 넥스트 챕터"라며 "책임 있는 혁신을 바탕으로 고객의 선제적 대응과 안전한 보안 운영을 지원하며, 고객이 AI 시대의 보안 문제를 마주할 때 가장 먼저 상기되는 'AI 네이티브 보안 플랫폼 기업'으로 성장할 것"이라고 말했다.
2026-09-16 15:19:34
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"'무손실 AI 매매' 믿었다간 지갑 털린다"…빗썸, 가짜 프로그램 경보
[경제일보] ‘인공지능(AI)이 알아서 매매해 고수익을 낸다’, ‘API 키만 연결하면 손실 없이 거래할 수 있다’는 광고를 앞세운 가상자산 악성코드가 확산하고 있다. 자동매매 프로그램으로 위장해 이용자의 거래소 계정과 개인지갑 정보를 빼가는 방식이다. 빗썸은 9월 정보보호 캠페인으로 가짜 AI 자동매매 프로그램과 투자 분석 도구를 통한 악성코드 피해 예방 활동을 진행한다고 9일 밝혔다. 공격자는 검색광고와 사회관계망서비스(SNS), 메신저 등에 자동매매 프로그램을 홍보한 뒤 실행파일이나 압축파일 설치를 유도한다. 프로그램을 실행하면 브라우저에 저장된 아이디와 비밀번호, 로그인 세션 쿠키, 거래소 API 키, 개인지갑의 개인키와 시드 구문 등이 외부로 전송될 수 있다. API 키는 외부 프로그램이 거래소 계정의 시세 조회와 주문 기능 등을 사용할 수 있도록 발급하는 인증정보다. 이용자가 부여한 권한에 따라 자산 조회와 매수·매도, 출금까지 가능해 사실상 금융계좌의 비밀번호와 비슷하게 관리해야 한다. 출금 권한이 없는 API 키도 안전하다고 볼 수 없다. 공격자가 임의로 주문을 내거나 거래량이 적은 가상자산을 비정상적인 가격에 사고팔아 손실을 일으킬 수 있다. 로그인 세션 쿠키가 탈취되면 비밀번호 입력 없이 접속 상태가 재현될 가능성도 있다. 실제 출금 과정에서는 추가 인증과 거래소 보안정책에 따라 공격이 차단될 수 있어, 정보 탈취가 곧바로 자산 출금으로 이어진다고 단정해서는 안 된다. 해외에서는 유사 공격이 이미 확인됐다. 보안 연구진은 올해 초 개인용 AI 에이전트 ‘오픈클로’의 확장 프로그램 장터에서 가상자산 자동매매·지갑 관리 도구로 위장한 악성 프로그램을 발견했다. 해당 프로그램은 거래소 API 키와 지갑 정보, 브라우저 비밀번호를 탈취하도록 설계됐다. 공개된 악성 확장 프로그램만 수백 개에 달한 것으로 조사됐다. 미국 연방수사국(FBI)도 생성형 AI가 사기 광고와 가짜 프로필, 피싱 메시지를 더 빠르고 정교하게 제작하는 데 활용되고 있다고 경고했다. AI가 투자 수익을 만들어주는 것이 아니라 투자자를 속이는 외형을 만드는 도구로 사용되는 셈이다. 빗썸은 출처가 불분명한 실행파일과 압축파일을 내려받지 말고 공식 채널에서 제공하는 서비스만 이용할 것을 당부했다. API 키를 발급할 때는 출금 권한을 제외하고 조회와 주문 등 필요한 기능만 허용해야 한다. 사용하지 않거나 외부에 노출된 키는 즉시 폐기하고, 가능하다면 접속 허용 IP도 제한하는 편이 안전하다. 악성코드 감염이 의심되면 해당 기기의 인터넷 연결을 먼저 차단해야 한다. 감염되지 않은 다른 기기에서 거래소 비밀번호를 바꾸고 API 키와 로그인 세션을 폐기한 뒤 출금 주소와 최근 거래 내역을 확인해야 한다. 개인지갑의 시드 구문이 유출됐다면 기존 지갑을 계속 사용하지 말고 안전한 환경에서 새 지갑을 만든 뒤 자산을 옮겨야 한다. 빗썸은 자체 제공하는 ‘AI 트레이드 킷’을 공식 대안으로 제시했다. 챗GPT와 클로드 등 AI 서비스와 연동해 코딩 없이 자동매매할 수 있으며, 이용자 기기에 API 키 정보를 별도로 저장하지 않는다고 설명했다. 한편 ‘공식’이라는 이유만으로 투자 손실이나 보안 위험이 사라지는 것은 아니다. AI 자동매매 서비스는 이용자 대신 주문을 수행할 뿐 수익을 보장하지 않는다. 거래소는 사기 예방 캠페인과 함께 API 권한을 세분화하고 이상 주문을 조기에 탐지하는 장치, 사고 발생 시 책임 범위를 이용자가 이해하기 쉽게 공개해야 한다.
2026-09-10 08:07:24
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과방위, 3만 포인트 줬는데 사용률 7%…'모두의 AI' 국회 첫 시험대
[경제일보] 정부가 인공지능(AI) 대중화와 사이버안보 강화를 위해 추진하는 ‘모두의 AI’와 보안 특화 AI 사업이 국회의 첫 시험대에 올랐다. 국민에게 AI 개발 환경을 제공한다는 취지에도 실제 포인트 사용률은 7%에 그쳤고 초기 시스템 오류도 확인됐다. 보안 AI 사업은 32개 기관이 참여하는 대형 컨소시엄을 꾸렸지만 예산과 개발 일정, 보안 데이터 확보, 기관 간 정보 공유 체계를 구체화해야 한다는 지적이 나왔다. 8일 서울 여의도 국회에서 열린 제439회 국회 정기회 과학기술정보방송통신위원회 제1차 전체회의에서 여야 의원들은 과학기술정보통신부의 AI·사이버보안 사업 추진 상황을 집중 점검했다. 이연희 더불어민주당 의원은 ‘모두의 AI 성장사다리 프로젝트’에 포함된 온라인 개발 플랫폼 ‘모두의 AI 실험실’의 운영 실태를 문제 삼았다. 모두의 AI 실험실은 국민이 자연어로 프로그램을 만드는 바이브코딩 환경과 생성형 AI 모델, 민간 클라우드, 공공·민간 데이터 등을 활용해 AI 서비스를 직접 개발하도록 지원하는 플랫폼이다. 가입자에게 AI 모델과 클라우드 이용에 쓸 수 있는 3만 포인트를 무상으로 제공한다. 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 발주하고 피씨엔이 운영·유지관리를 맡았다. 사업 규모는 약 39억8000만원이며 수행 기간은 올해 12월까지다. 피씨엔은 지난 5월 사업을 수주한 뒤 8월부터 본격적인 운영에 들어갔다. 그러나 이 의원실이 직접 서비스를 이용한 결과 로그인 상태가 유지되지 않거나 화면을 새로 고치면 다시 로그인해야 하는 문제가 나타났다. 작업을 마친 뒤 결과물 미리보기가 작동하지 않는 오류도 발견됐다. 해당 문제는 의원실과 과기정통부의 점검 이후 조치됐다. 낮은 이용률도 과제로 지목됐다. 이 의원실에 따르면 지난달 16일 기준 가입자에게 지급된 3만 포인트 가운데 실제 사용된 비율은 약 7%였다. 다만 가입자 수와 지급된 전체 포인트, 이용자별 사용 편차는 공개되지 않아 7%라는 수치만으로 사업 수요를 판단하기에는 한계가 있다. 이 의원은 “12월이라는 시한에 쫓기기보다 국민이 불편 없이 사용하고 필요한 결과를 얻을 수 있도록 준비해야 한다”고 말했다. 류제명 과기정통부 제2차관은 “의원실 점검을 통해 신속하게 개선했다”며 “앞으로 세밀하게 관리하겠다”고 답했다. 정부가 추진하는 국민용 AI 에이전트 사업도 연말 출시를 앞두고 있다. 다만 이 사업은 NIA가 운영하는 모두의 AI 실험실과는 별도 트랙이다. 과기정통부는 지난달 SK텔레콤·카카오·KT가 주도하는 3개 컨소시엄을 수행기관으로 선정했다. 3개 컨소시엄에는 엔비디아 B200 그래픽처리장치(GPU) 총 512장이 지원된다. SK텔레콤은 전화와 문자로도 이용할 수 있는 실행형 AI를, 카카오는 메신저에서 예약·신청·결제까지 연결하는 서비스를 개발한다. KT는 다음과 무신사·직방 등 여러 플랫폼을 AI 에이전트로 연결할 계획이다. 정부는 베타 서비스를 거쳐 연내 정식 서비스를 내놓을 방침이다. 국민용 AI 서비스가 안착하려면 무료 제공 자체보다 안정성과 이용 동기를 확보하는 것이 중요하다. 모두의 AI 실험실에서 드러난 초기 오류와 낮은 이용률을 별개의 플랫폼 문제로만 볼 수 없는 이유다. 향후 3개 컨소시엄에 대해서도 월간활성이용자 수(MAU)뿐 아니라 질문 성공률과 서비스 완료율, 장애 발생 시간, 이용자 재방문율 등 품질 지표를 공개해야 한다는 지적이 나온다. 박정하 국민의힘 의원은 ‘사이버 보안 특화 AI 파운데이션 모델’ 개발 사업의 일정과 예산을 질의했다. 과기정통부는 최근 네이버클라우드를 주관기관으로 LG CNS와 LG유플러스, LG AI연구원, 샌즈랩, 이스트시큐리티, 주요 대학·연구기관 등 32곳이 참여하는 컨소시엄을 수행기관으로 선정했다. 정부는 컨소시엄에 엔비디아 B200 GPU 256장을 10개월간 지원한다. 사업 착수 5개월 뒤 중간 성과를 평가해 나머지 5개월의 지원 여부를 결정한다. 개발된 모델은 오픈소스 공개를 지향하며 국가 핵심시설과 주요 산업 현장에서 실증할 예정이다. 보안 AI의 성패는 GPU 규모뿐 아니라 학습 데이터의 질에 달렸다. 실제 악성코드와 취약점, 침해사고 대응 기록은 기업의 영업비밀이나 국가안보 정보와 연결될 수 있다. 32개 기관이 데이터를 어떤 기준으로 익명화하고 공유할지, 공격 기술이 외부로 악용되지 않도록 모델 공개 범위를 어떻게 정할지가 핵심 과제다. 사이버 침해사고 발생 때 경찰과 과기정통부·한국인터넷진흥원(KISA) 간 정보 공유가 충분하지 않다는 점도 도마에 올랐다. 류 차관은 청와대 고위급 인사의 개인정보 유출 정황에 대해 “언론 보도를 통해 인지했다”며 경찰 수사 사건은 관례상 세부 정보를 전달받지 못했다고 설명했다. 해당 사건은 청와대 시스템이 직접 해킹된 것이 아니라 방산·항공 분야 민간 인증기관 서버에서 주요 인사의 명함 정보로 추정되는 개인정보가 유출된 사건이다. 경찰은 유출 경로와 공격 배후를 수사하고 있다. 현행 정보통신망법상 정보통신서비스 제공자는 침해사고를 인지한 뒤 24시간 이내에 과기정통부나 KISA에 신고해야 한다. 지연하거나 신고하지 않으면 최대 3000만원의 과태료를 부과할 수 있다.다만 사업자의 법정 신고와 경찰의 수사정보 공유는 별개의 절차다. 대형 침해사고의 초기 대응력을 높이려면 수사 보안을 해치지 않는 범위에서 관계기관이 공격 지표와 피해 범위를 공유할 수 있는 공식 절차를 마련해야 한다. 한편 정부의 AI 정책은 이제 모델 선정과 GPU 배분을 넘어 실제 이용과 성과를 증명해야 하는 단계에 들어섰다. 모두의 AI는 국민이 반복해서 사용할 만큼 편리해야 하고, 보안 AI는 현장에서 공격을 탐지하고 대응 시간을 줄여야 한다. 7%의 포인트 사용률과 기관 간 정보 단절은 기술보다 운영체계가 사업 성패를 좌우할 수 있다는 점을 보여준다.
2026-09-08 17:57:07
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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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SK쉴더스 EQST, 데프콘 AI CTF 5위…AI 에이전트가 대신 뚫는 대회서 톱5
[경제일보] SK쉴더스는 화이트해커 그룹 EQST가 미국 라스베이거스에서 열린 데프콘 34의 AI 빌리지 CTF에서 200여개 팀 가운데 5위에 올랐다고 10일 밝혔다. 국내 참가팀 중 톱5에 든 것은 EQST가 유일하다. 이 대회는 참가자가 직접 취약점을 찾아 공격하는 기존 CTF와 방식이 다르다. 주어진 AI 모델을 바탕으로 침투테스트를 수행하는 AI 에이전트를 만들고, 그 에이전트가 스스로 문제를 분석해 공격 방법을 고른 뒤 플래그 획득을 시도한다. 사람이 겨루는 것은 에이전트의 구조와 프롬프트, 문제 해결 전략의 설계 능력이다. EQST는 문제 유형별로 AI 모델을 최적화하고 에이전트의 행동 방식을 조정했다. 배점과 난이도를 분석해 어떤 문제를 먼저 공략할지 순서를 정하는 방식도 함께 적용했다. 이런 대회가 별도로 열린 것은 올해 데프콘의 성격 변화와 맞물린다. 데프콘 34는 AI와 자동차, 암호화폐 등을 주제로 38개 빌리지를 운영했고, 메인 CTF도 새 운영진인 베네볼런트 뷰로 오브 버즈(BBB)가 맡으면서 본선에서 AI 사용 제한을 두지 않았다. AI가 도구를 넘어 공격 주체로 시험대에 오른 셈이다. EQST는 메인 CTF 본선에도 진출했다. 네이버클라우드와 루비야랩, 핀란드 H-T8, 일본 츠쿠바대 프로그래밍 서클 TPC와 함께 꾸린 다국적 연합팀 '더 서울 사우나 쇼구네이트' 소속이다. 이 팀은 지난달 21일 경기 성남 네이버 사옥에서 출정식을 열었고, 예선 7위로 본선에 올라 최종 11위를 기록했다. 올해 예선에는 686개 팀이 참가해 12개 팀만 라스베이거스행 티켓을 받았다. 본선은 공격·방어(A&D)와 킹 오브 더 힐(KOTH)을 결합한 방식으로 치러졌다. 상대 시스템의 취약점을 찾아 공격하는 동시에 자기 시스템을 방어하고 서비스를 정상 상태로 유지해야 한다. 취약점 분석과 공격 코드 개발, 패치와 방어 전략 수립을 동시에 굴려야 점수가 쌓이는 구조다. 최종 우승은 다국적 연합팀 블루워터가 차지했고, 한국인만으로 구성된 0x4b52가 2위, 슈퍼다이스코드러버스가 3위, 콜드퓨전이 4위에 올랐다. EQST는 약 200명 규모로 취약점 연구와 침투 테스트, 악성코드 분석, AI 보안 연구를 맡고 있다. 최근에는 △AI 레드팀 해킹대회 '저지먼트 데이' 우승 △드림핵 해킹방어대회 2026 우승 △R3CTF 2026 2위 △미드나이트 선 CTF 2026 3위 등의 성적을 냈다. 이번 대회에서 확인한 AI 에이전트의 공격 전략과 문제 해결 사례는 AI 서비스·모델의 취약점 연구와 AI 레드팀 기술 고도화에 활용할 계획이다. 김태형 SK쉴더스 EQST사업그룹장은 "전 세계 200여 개 팀이 참가한 AI CTF에서 국내 참가팀 중 유일하게 톱5를 기록한 것은 EQST가 축적해 온 AI 보안 기술과 실전 문제 해결 역량을 보여주는 성과"라며 "앞으로도 AI 기술을 활용한 새로운 공격과 보안 위협에 선제적으로 대응할 수 있도록 AI 취약점과 레드팀 연구를 확대하고, 글로벌 수준의 AI 보안 경쟁력을 지속적으로 강화해 나가겠다"고 말했다.
2026-08-10 17:52:47
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KT, 펨토셀 보안 구멍에 540억원 과징금…개인정보위 "예방 가능했던 사고"
[경제일보] KT가 불법 소형기지국인 펨토셀 관리 부실로 1만6000여명의 개인정보를 유출하고 무단 소액결제 피해를 발생시킨 책임으로 약 540억원 규모의 과징금을 부과받았다. 개인정보보호위원회는 KT의 통신망 접근통제 체계가 미흡했다고 판단하고, 사고 조사 과정에서 로그 삭제와 거짓 자료 제출 등 조사 방해 행위에 대해서는 별도 고발을 결정했다. 30일 개인정보보호위원회는 지난 29일 제15회 전체회의를 열고 개인정보 보호법을 위반한 KT에 과징금 539억7900만원을 부과하고 시정명령, 개선권고, 공표명령 등을 의결했다고 밝혔다. 개인정보위는 이번 제재가 이동통신망 내부 접근통제 관리 소홀로 개인정보 유출이 발생하고, 실제 금전 피해까지 이어진 점이 중대하게 고려됐다고 설명했다. 개인정보위는 KT 이동통신서비스 이용자 1만6647명(알뜰폰 포함)의 휴대전화번호, 가입자식별번호(IMSI), 단말기식별번호(IMEI)가 유출됐으며, 368명이 약 2억4000만원 규모의 무단 소액결제 피해를 입었다고 확인했다. 이번 사고는 해커가 KT의 펨토셀 인증서를 악용하면서 발생했다. 펨토셀은 가정이나 사무실, 지하 등 이동통신 신호가 약한 지역의 품질 개선을 위해 사용하는 초소형 기지국이다. 개인정보위 조사 결과 해커는 유실된 KT 펨토셀에서 인증서를 추출한 뒤 자체 제작한 불법 펨토셀에 이를 심어 KT 이동통신망에 접속했다. 이후 이용자 단말과 KT 내부망 사이에서 오가는 통신 정보를 가로채고, 추가 확보한 이름·성별·생년월일 등 개인정보와 결합해 소액결제를 시도했다. 특히 결제 과정에서 필요한 인증코드가 포함된 SMS와 ARS 정보를 탈취하면서 실제 무단 결제로 이어졌다. 개인정보위는 당초 KT가 신고한 유출 규모 2만2227명에서 법인 회선과 다중 회선 등 중복을 제외한 실제 정보주체 기준으로 피해 규모를 산정했다. 문제는 KT의 펨토셀 관리 체계였다. 개인정보위는 KT가 펨토셀 인증서 유효기간을 10년으로 설정하고, 내부망 접속 IP 제한을 두지 않아 타사 및 해외 IP를 통한 접속이 가능하도록 운영했다고 지적했다. 또한 펨토셀 관리 서버를 우회하는 접속 경로가 존재했고, 코어망 접속 시 부여되는 셀 아이디에 대한 관리도 미흡해 비인가 장비의 이상 접속을 탐지하거나 차단하는 체계가 부족했던 것으로 조사됐다. 해커는 이 같은 취약점을 이용해 지난 2024년 10월 8일부터 지난해 9월 5일까지 약 11개월간 KT 내부망에 접속했지만, KT는 소액결제 피해 민원이 발생한 이후에야 비정상 접속 사실을 확인했다. 개인정보위는 이번 사고가 단순한 개인정보 유출을 넘어 실제 재산 피해로 이어졌다는 점에서 심각성이 크다고 판단했다. 과징금 산정 과정에서는 무단 소액결제가 발생한 KT 5G·LTE 이동통신 매출을 기준으로 삼았다. IPTV와 인터넷 등 사고와 관련성이 낮은 사업 매출은 제외했다. 개인정보위는 KT가 국민 생활과 밀접한 이동통신 서비스를 제공하는 기간통신사업자로서 높은 수준의 보안 책임이 요구됨에도 내부망 접근통제를 소홀히 했고, 장기간 비인가 접속을 탐지하지 못한 점을 중대한 위반으로 봤다고 설명했다. KT는 이번 사고가 해커가 직접 제작한 불법 펨토셀을 이용한 새로운 유형의 공격으로 사전 예측과 대응이 어려웠다고 주장했지만, 개인정보위는 펨토셀이 이동통신 서비스 제공 과정에서 반드시 관리해야 하는 핵심 장비인 만큼 충분한 보안 조치를 통해 예방 가능했던 사고라고 판단했다. 개인정보위는 KT에 펨토셀 등 무선통신망 장비 취약점 점검과 내부망 접근통제 강화, 개인정보 보호책임자(CPO)의 역할 강화를 포함한 시정조치를 명령했다. 또한 개인정보보호 관리체계 인증(ISMS-P) 범위를 이동통신 네트워크 시스템까지 확대할 것을 권고했다. KT는 펨토셀 사고 외에도 악성코드 감염 사고 대응 과정에서 문제를 지적받았다. 개인정보위는 KT가 지난 2024년 3월 로밍렌탈서비스 홈페이지 취약점을 통해 해커가 침투해 38대 서버가 BPFDoor 등 악성코드에 감염된 사실을 확인했다고 밝혔다. 해커는 관리자 페이지에 SQL 삽입 공격을 수행해 KT 임직원과 협력사 일부 직원의 이름, 전화번호, 계정 등을 조회·유출한 정황이 확인됐다. 다만 당시 네트워크 로그가 남아 있지 않아 이용자 개인정보의 추가 유출 여부는 확인되지 않았다. 개인정보위는 KT가 악성코드 감염 사실을 인지하고도 정부에 신고하지 않았고, 이후 서버 전수 점검 과정에서 침해 서버 10대의 로그를 삭제하는 등 조사 방해 행위를 했다고 판단했다. 이에 따라 개인정보위는 조사 과정에서 거짓 자료 제출과 진술 번복 등을 한 KT 행위에 대해 보호법상 조사 방해 혐의로 고발을 의결했다. 개인정보위는 이번 사건을 계기로 개인정보 유출 사고 조사 과정에서 증거 은닉·폐기를 막기 위한 제도 개선도 추진한다. 조사 착수 전 증거 폐기 행위에 대한 형사처벌 규정 마련과 전체 매출액 3% 이내 과징금 부과, 자료보전명령 도입 등을 추진할 계획이다. 송경희 개인정보위 위원장은 "이번 처분이 국민 생활에 필수적인 서비스를 제공하는 통신 업계 전반의 보안 역량을 한층 강화하는 계기가 되어야 한다"며 "특히 사고 발생 시 자료를 은폐하거나 축소하는 행위가 기업에 중대한 불이익으로 돌아가도록 제도를 개선하여, 앞으로는 투명한 공개가 가장 합리적인 선택이라는 인식을 업계 전반에 뿌리내리도록 하겠다"고 말했다.
2026-07-30 10:46:02
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IBM, AI가 공격도 방어도 바꿨다…악성 침해사고 4건 중 1건 AI 활용
[경제일보] 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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한컴이 키우는 AI 화이트해커...코드게이트, 인간·AI 해킹 대결 펼친다
[경제일보] 이세돌과 알파고의 세기의 대국 이후 10년, 인간과 AI의 경쟁 무대가 바둑판을 넘어 사이버보안 최전선으로 옮겨왔다. AI가 공격과 방어 모두에 활용되는 시대가 열리면서 보안 역량이 국가 AI 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 떠오른 가운데, 한컴그룹과 코드게이트보안포럼이 국제 해킹방어대회 '코드게이트 2026'을 통해 인간 화이트해커와 AI 해커의 첫 맞대결을 선보인다. 21일 코드게이트보안포럼은 국제 해킹방어대회이자 글로벌 컨퍼런스인 '코드게이트 2026'을 오는 23일부터 24일까지 서울 코엑스 그랜드볼룸에서 개최한다고 밝혔다. 올해로 18회째를 맞는 이번 코드게이트는 'AI 세계 3대 강국으로 가는 길: 시큐리티'라는 주제로 진행된다. 최근 AI 기술이 빠르게 발전하면서 사이버 공격 역시 새로운 국면을 맞고 있다. AI를 활용해 악성코드를 제작하거나 보안 취약점을 자동으로 탐지하는 사례가 늘어나면서 기존의 보안 체계만으로는 대응하기 어렵다는 지적이 나오고 있다. 미국 국방고등연구계획국(DARPA)이 지난해부터 AI를 활용한 사이버보안 기술 경쟁인 'AI 사이버 챌린지(AIxCC)'를 개최하는 것도 이 같은 변화와 무관하지 않다. 특히 올해 코드게이트의 최대 관심사는 인간과 AI의 맞대결이다. 코드게이트보안포럼은 KAIST와 공동 개발한 'AI 해커'를 해킹방어대회 본선에 실제 선수로 참가시킨다. 국내에서 AI가 화이트해커와 같은 문제를 놓고 실력을 겨루는 것은 이번이 처음이다. AI 해커는 문제를 분석하고 보안 취약점을 탐색하는 과정을 수행하며 인간 참가자들과 동일한 조건에서 경쟁하게 된다. AI가 스스로 취약점을 발견하는 수준이 어디까지 발전했는지, 또 인간 화이트해커와 비교해 어떤 강점과 한계를 보일지 확인할 수 있을 것으로 전망된다. 올해 대회 본선에는 최근 3년 사이 가장 많은 규모인 88개국 3333명이 참여했다. 본선은 24시간 동안 진행되는 일반부와 12시간 동안 진행되는 주니어부로 나뉘어 개최되며, 참가자들은 문제를 해결해 '깃발(플래그)'을 획득하는 문제풀이형 방식으로 경쟁한다. 총상금은 7100만원 규모로 일반부 우승팀에게는 5000만원과 함께 이듬해 본선 자동 진출권이 주어진다. AI가 보안 영역에서 수행할 수 있는 역할도 빠르게 확대되고 있다. AI는 방대한 코드와 시스템을 분석해 사람이 발견하기 어려운 취약점을 찾아내고, 공격 가능성을 예측하거나 자동으로 보안 패치를 제안하는 수준까지 발전하고 있다. 향후에는 AI가 보안 운영 과정 전반에 활용되면서 인간 전문가와 협력하는 형태가 일반화될 것으로 전망된다. 오는 24일 열리는 글로벌 컨퍼런스에서는 AI 보안 기술의 현재와 미래를 조망하는 논의도 이어진다. 기조강연은 DARPA가 개최한 AIxCC 최종 라운드에서 우승한 '팀 애틀랜타'를 이끈 김태수 마이크로소프트(MS) 보안 연구 부사장이 맡는다. 김 부사장은 거대언어모델(LLM)과 프로그램 분석 기법을 결합해 대규모 오픈소스 소프트웨어의 취약점을 자동으로 탐지하고 패치한 기술을 소개할 예정이다. 이와 함께 글로벌 블록체인 분석 기업 체이널리시스 공동 창업자인 마이클 그로내거 그라이AI 대표와 루이스 로우 화웨이 사이버보안 및 개인정보보호 부문 글로벌 커뮤니케이션 총괄 등이 발표자로 나선다. 김용대 KAIST 교수가 좌장을 맡는 오픈토크 세션에서는 'AI 시대의 사이버보안'을 주제로 국내외 전문가들이 다양한 의견을 나눌 예정이다. 실전 중심의 보안 교육 프로그램도 마련된다. 미국 데프콘과 블랙햇에서 진행되는 최상위 수준의 보안 트레이닝 프로그램이 21일부터 오는 23일까지 운영되며, 코드게이트보안포럼과 기술보증기금이 공동 주최하고 한컴그룹이 후원하는 'AI 스타트업 해커톤'도 올해 처음 개최된다. 총상금 2500만원 규모로 AI 기술 기반 서비스의 사업화 가능성과 보안성을 함께 평가할 계획이다. 관람객이 직접 참여할 수 있는 해킹 체험 프로그램도 운영된다. 선린인터넷고와 디지털미디어고 학생들이 공동 기획자로 참여해 체험 프로그램을 직접 기획하고 운영한다. 코드게이트는 올해를 기점으로 AI 시대 보안 인재 육성에도 속도를 낼 방침이다. 미래 인재를 선발해 체계적인 교육 기회를 제공하고 현직 화이트해커가 멘토로 참여하는 실전 중심 커리큘럼을 운영한다. 특히 한컴그룹은 차세대 AI 화이트해커 육성을 위한 글로벌 펠로우십 도입을 지원하며, 선발된 인재에게 장학금과 실무 교육, 해외 보안 커뮤니티와의 네트워킹 기회를 제공할 예정이다. AI가 공격과 방어 모두의 핵심 기술로 자리 잡으면서 국가 간 경쟁 역시 AI 기술력뿐 아니라 이를 안전하게 활용할 수 있는 보안 역량으로 확대되고 있다. 인간과 AI가 함께 보안을 지키는 시대가 본격화되는 가운데, 코드게이트는 AI 보안의 현재를 확인하고 미래 인재를 육성하는 무대로 역할을 넓혀가고 있다. 조현숙 코드게이트보안포럼 이사장은 "취약점을 찾고 방어벽을 세우는 경계에 AI가 가세하면서 보안의 패러다임이 완전히 뒤바뀌고 있다"며 "고도화된 공격형 AI를 막아낼 국가적 방어체계 없이는 AI 강국으로의 도약도 불가능한 만큼, 이번 대회가 AI 보안의 현주소를 진단하고 대한민국이 나아갈 명확한 이정표를 제시하는 자리가 될 것"이라고 말했다.
2026-07-21 11:06:41