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SKB·SKT, "통신비 체납도 위기 신호"…복지 사각지대 AI로 찾는다 [경제일보] 통신비 체납과 이용 패턴 등 통신정보를 활용해 복지위기가구를 조기에 찾고 인공지능(AI)이 초기 상담을 지원하는 방안이 추진된다. 국민의 소득·질병·가족관계 등 민감한 정보를 다루는 사회보장시스템에는 양자컴퓨터 시대를 대비한 새로운 암호기술을 적용한다. SK브로드밴드는 SK텔레콤, 한국사회보장정보원과 지난 14일 서울 광진구 정보원 대회의실에서 사회보장 분야 디지털 혁신을 위한 업무협약을 체결했다고 15일 밝혔다. 세 기관은 공동운영협의체를 구성해 △양자내성암호(PQC) 기반 AI 자율형 보안운영체계 실증 △통신정보를 활용한 복지위기가구 발굴과 AI 상담 지원 △PQC와 유·무선 양자통신 적용 △클라우드 하드웨어·소프트웨어·보안시스템 구축·운영 등 4대 과제를 추진한다. 구체적인 사업 일정과 예산, 실증 대상 시스템은 협의체에서 정할 예정이다. 한국사회보장정보원은 사회보장정보시스템 ‘행복이음’과 대국민 복지포털 ‘복지로’ 등을 운영한다. 복지급여 대상자의 자격과 수급 이력을 관리하고 지자체의 신청·조사·지급 업무를 지원하는 기관이다. 대규모 개인정보를 처리하는 만큼 서비스 편의성뿐 아니라 장애 대응과 정보보호 수준이 중요하다. 통신정보 활용은 기존 복지 사각지대 발굴체계를 고도화하는 방향으로 추진될 전망이다. 현재 정부는 단전·단수와 건강보험료·통신비 체납, 질병, 채무, 고용위기 등 21개 기관이 보유한 47종의 위기정보를 분석해 지원 가능성이 높은 가구를 선별한다. 대상자는 지방자치단체의 상담과 조사를 거쳐 공공·민간 복지서비스를 받는다. 보건복지부에 따르면 이 시스템을 통한 발굴 인원은 2015년 11만명에서 2025년 137만명으로 늘었고 실제 지원 인원은 같은 기간 2만명에서 88만명으로 증가했다. SK텔레콤의 통신 데이터와 AI 상담 기술이 결합되면 위험 신호를 더 빨리 포착하고 담당 공무원의 반복적인 초기 확인 업무를 줄일 수 있다. AI 분석 결과만으로 지원 여부를 결정하는 방식이 아니라 대상자를 찾아 상담으로 연결하는 보조수단으로 활용해야 오탐과 누락에 따른 피해를 줄일 수 있다. 보안 분야에서는 PQC가 핵심이다. PQC는 양자컴퓨터로도 풀기 어렵도록 설계된 수학 기반 암호기술로 기존 통신망과 시스템에 소프트웨어 형태로 적용할 수 있다. 광자 등 양자 상태를 이용해 암호키를 전달하는 양자키분배 방식과는 다른 기술이다. 협약에서 두 기술을 함께 제시한 만큼 적용 대상과 보안 구조를 구분할 필요가 있다. AI 자율형 보안운영체계는 시스템의 이상 징후와 공격을 AI가 탐지·분석하고 대응 절차를 제안하거나 일부 조치를 자동 수행하는 방식으로 예상된다. 복지정보망에서는 AI의 오판으로 정상 접속이나 행정업무가 차단되지 않도록 사람의 승인 절차와 복구 체계가 함께 마련돼야 한다. 김구영 SK브로드밴드 엔터프라이즈사업본부장은 “이번 협약은 국민 체감형 복지서비스의 디지털 경쟁력을 높이는 계기”라며 “SK브로드밴드와 SK텔레콤의 AI·양자보안·클라우드 역량을 바탕으로 공공서비스 혁신에 기여하겠다”고 말했다.2026-09-15 18:12:07
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티오리, 보안 AI, 답변 넘어 취약점 직접 검증…'실전훈련' 맡는다 [경제일보] 인공지능(AI)이 보안 지식을 설명하는 수준을 넘어 실제 시스템의 취약점을 찾아 재현하고 검증하도록 훈련하는 국가 프로젝트에 티오리가 참여한다. 티오리는 자율형 AI 보안 솔루션 ‘진트(Xint)’ 개발 경험을 활용해 보안 AI와 분석 도구를 연결하는 실행 환경을 구축한다. AI 기반 오펜시브 보안 기업 티오리는 과학기술정보통신부가 추진하는 ‘사이버보안 특화 AI 파운데이션 모델 개발’ 사업의 네이버클라우드 컨소시엄에 참여한다고 9일 밝혔다. 오펜시브 보안은 공격자의 관점에서 시스템을 시험해 취약점을 선제적으로 찾는 분야다. 이번 컨소시엄에는 네이버클라우드를 중심으로 LG CNS·LG AI연구원·LG유플러스와 티오리·S2W·샌즈랩·이스트시큐리티 등 AI·보안기업, 대학·연구기관 및 수요기관을 포함해 총 33개 기관이 참여한다. 한국항공우주산업(KAI), 한국수력원자력, 한전KDN 등 국가 기반시설 관련 기관도 실증에 나선다. 컨소시엄은 네이버의 하이퍼클로바X와 LG AI연구원의 엑사원을 각각 기반으로 700B급(7000억개 매개변수) 전문가혼합(MoE) 보안 모델 2종을 병렬 개발한다. MoE는 작업에 필요한 일부 전문 모델만 선택적으로 가동하는 구조여서 매번 7000억개 매개변수 전체를 사용하는 방식과는 다르다. 하이퍼클로바X 기반 모델은 방어, 엑사원 기반 모델은 공격·검증 역량을 강화하는 방향으로 개발된다. 약 830테라바이트(TB)의 보안 데이터를 활용해 전력·금융·통신·반도체·방산·항공우주 등 7개 분야에서 실증할 계획이다. 티오리가 맡은 핵심 분야는 ‘하네스(Harness)’다. AI 모델을 취약점 스캐너와 디버거, 시험용 서버 등 실제 보안 도구·환경과 연결하고 명령 실행부터 결과 수집, 재현 여부 판정까지 관리하는 체계다. AI가 그럴듯한 분석 문장을 만드는 데 그치지 않고 취약점이 실제로 존재하는지 통제된 환경에서 입증하도록 설계한다. 학습 과정에는 전문가의 모범 사례를 활용하는 지도미세조정(SFT)과 검증 가능한 결과를 보상으로 삼는 강화학습(RLVR)이 적용된다. 예컨대 AI가 제시한 공격 경로가 시험 환경에서 재현되고 정해진 검증 절차를 통과했을 때만 보상을 주는 방식이다. 보안 AI의 고질적인 문제로 꼽히는 오탐과 재현 불가능한 답변을 줄이는 데 초점이 맞춰져 있다. 정부는 컨소시엄에 엔비디아 B200 그래픽처리장치(GPU) 256장을 지원한다. 전체 지원 기간은 10개월이지만, 우선 5개월간 제공한 뒤 중간평가를 거쳐 나머지 지원 여부를 결정한다. 네이버클라우드는 별도로 B200 4000장을 사전학습에 투입했고 LG 측도 H200 256장을 추가할 계획이라고 밝혔다. 정부는 공모 당시 국내 보안 산업에서 공동 활용할 수 있는 독자 모델 확보를 사업 목표로 제시했다. 박세준 티오리 대표는 “사이버보안 AI에서는 보안 지식을 얼마나 많이 아는지뿐 아니라 실제 환경에서 취약점을 찾아 검증할 수 있는지가 중요하다”며 “진트를 개발하며 확보한 에이전트와 취약점 검증 기술을 적용하겠다”고 말했다. 한편 공격 기능을 갖춘 모델은 방어 역량을 높이는 동시에 악용 가능성도 품고 있다. 컨소시엄이 개발 모델의 오픈소스 공개를 예고한 만큼 모델 가중치와 공격 기능의 공개 범위, 사용자 권한 관리, 실행 기록 보존, 격리된 시험환경 운영 기준이 함께 제시돼야 한다. 개발 규모보다 실제 취약점 탐지율과 오탐률, 재현 성공률, 검증 소요시간을 객관적으로 입증하는 작업이 국가 보안 AI의 신뢰도를 가르게 된다.2026-09-10 08:53:23
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ADT캡스, '집 지키는 AI'서 가족 살피는 AI로…생활 안전 영역 넓힌다 [경제일보] 보안업계의 인공지능(AI) 활용 범위가 침입 감지를 넘어 가족의 일상과 생활 안전을 살피는 영역으로 확대되고 있다. 1인 가구와 맞벌이 가정 증가, 고령화 등으로 주거 안전에 대한 요구가 달라지면서 보안업체들도 ‘집을 지키는 서비스’에서 ‘가족을 살피는 서비스’로 영역을 넓히는 모습이다. SK쉴더스의 물리보안 브랜드 ADT캡스는 홈보안 서비스 ‘캡스홈’에 AI와 전국 출동 인프라를 결합한 ‘AI 안심케어’ 서비스를 강화하고 있다고 28일 밝혔다. 캡스홈은 2017년 출시 이후 현재 전국 약 13만가구가 이용하고 있다. 캡스홈은 현관 주변 이상 상황을 감지하는 기존 보안 기능에 AI를 접목하고 있다. AI 얼굴인식을 기반으로 가족 구성원의 귀가 여부를 알려주고, 낯선 사람의 배회나 침입 시도를 감지한다. 영상 속 사람의 얼굴을 자동으로 가리는 AI 마스킹 기능도 적용해 보안과 함께 사생활 보호까지 고려했다. AI가 위험을 감지한 뒤 실제 대응까지 이어지는 것이 핵심이다. 침입이나 이상 상황이 발생하면 ADT캡스의 전문 출동 인력이 현장을 확인하고 필요한 조치를 수행한다. 영상 기록을 통해 택배 도난이나 침입 시도의 증거를 확보하는 등 사후 대응에도 활용할 수 있다. 위험 감지부터 출동, 피해보상까지 하나의 체계로 연결해 단순 알림 서비스와 차별화했다. 기술 측면에서는 온디바이스 AI가 활용된다. 영상 데이터를 기기 내부에서 실시간 분석하는 방식으로 외부 서버로 데이터를 전송하는 과정을 줄여 신속한 감지와 개인정보 보호를 동시에 노린다. 얼굴인식과 배회 감지 등 적용 기능을 지속적으로 확대하고 있다는 게 회사 측 설명이다. AI 기반 생활 안전 서비스의 경쟁력도 인정받았다. 캡스홈은 최근 ‘ICT AWARD KOREA 2026’에서 Silver Prize를 받았다. 디지털 기술을 실제 생활 서비스에 적용한 점과 보안 기술을 생활 안전 영역으로 확장한 점을 평가받았다는 설명이다. ADT캡스는 앞으로 독거노인의 이상 징후 감지와 영유아·아동 안전관리, 1인 가구 안심 서비스 등으로 적용 범위를 넓힐 계획이다. 단순히 위험이 발생했을 때 대응하는 것을 넘어 평상시 생활 패턴의 변화를 파악해 위험을 사전에 알려주는 방향으로 서비스가 발전할 가능성도 있다. 보안업계에서는 향후 AI 홈보안의 경쟁력이 카메라나 센서 성능을 넘어 얼마나 정확하게 위험을 판단하고, 실제 현장 대응까지 연결하느냐에 달릴 것으로 보고 있다. 다만 생활 데이터를 지속적으로 수집·분석하는 만큼 오탐을 줄이는 기술과 개인정보 보호 체계를 함께 강화하는 것도 과제다. ADT캡스 관계자는 “고객이 원하는 것은 단순히 집을 지키는 보안을 넘어 가족의 일상까지 안심할 수 있는 통합 서비스”라며 “온디바이스 AI 기술과 전국 출동 인프라를 결합해 차별화된 주거 안전 서비스를 제공하겠다”고 말했다.2026-08-28 10:13:52
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SKT·업스테이지, 보안 AI로 의기투합…'국산 AI' 실전 투입 나선다 [경제일보] SK텔레콤이 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 경쟁을 넘어 사이버 보안 분야에서 AI 상용화에 나선다. 독자 AI 파운데이션 모델 2차 평가에서 경쟁했던 SK텔레콤과 업스테이지가 보안 AI 개발을 위해 손잡고, 국내 주요 보안 기업 9곳까지 합류한 '보안 AI 올스타팀'을 꾸렸다. 대규모 언어 모델(LLM)을 실제 보안 현장에 적용해 위협 탐지부터 대응까지 자동화하는 것을 목표로 이번 협업을 진행한다. 27일 SK텔레콤은 업스테이지와 국내 주요 보안 기업, 대학, 한국정보보호산업협회(KISIA) 등과 컨소시엄을 구성하고 과학기술정보통신부가 추진하는 '사이버 보안 특화 AI 파운데이션 모델' 개발 사업에 참여 신청서를 제출했다고 밝혔다. 이번 컨소시엄은 최근 독자 AI 파운데이션 모델 사업 2차 평가에서 살아남은 3개 팀 가운데 SK텔레콤과 업스테이지가 한 팀으로 뭉친 것이 특징이다. 두 회사는 각각 독자 AI 모델인 'A.X K'와 'Solar Open' 계열을 개발해 온 경험을 바탕으로 보안에 특화된 AI 모델 개발을 맡는다. 독자 AI 파운데이션 모델 사업이 국내 자체 AI 모델의 경쟁력을 확보하는 데 초점을 맞혔으며, 이번 사업을 통해 확보한 AI 기술을 특정 산업 현장에 적용한다는 구상이다. 특히 사이버 보안은 실시간으로 대량의 데이터를 분석하고 위협에 대응해야 하는 만큼 AI 활용 가능성이 큰 분야로 꼽힌다. 최근 보안 관제 센터(SOC)에는 하루에도 수많은 보안 경보가 발생하는 것으로 알려졌다. 이에 사람이 모든 경보를 일일이 분석하기에는 한계가 있는 만큼 AI를 활용해 위협 여부를 판단하고 대응 과정까지 자동화하려는 움직임이 커지고 있다. 이번 컨소시엄은 AI 모델 개발에 그치지 않고 실제 보안 현장에서 모델을 검증하는 구조를 갖췄다. SK텔레콤과 업스테이지가 모델 개발을 맡고, 보안 기업들이 실제 운영 과정에서 축적한 데이터를 학습에 활용한다. 이후 개발된 모델을 각 기업의 상용 제품과 보안관제 환경에 적용해 성능을 검증하고 개선하는 방식이다. SK텔레콤은 AI 모델과 'AI 에이전트'를 결합해 위협 탐지부터 분석, 대응까지 자동화한다는 구상이다. 단순히 '공격이 발생했다'고 알려주는 수준을 넘어 AI가 공격 유형과 위험도를 판단하고 적절한 대응 조치까지 수행하도록 하는 것을 목표로 구현하고 있다. 이를 위해 SK쉴더스, 시큐아이, 안랩, 이글루코퍼레이션, 라온시큐어, 스마트엠투엠, 에임인텔리전스, 지니언스, 파이오링크 등 9개 보안 기업이 컨소시엄에 참여한다. 보안관제와 위협 분석부터 네트워크, 단말, 인증, 취약점 점검, AI 모델 안전성 평가 등 각 분야의 전문성을 결합한다. SK텔레콤 역시 통신 인프라를 24시간 관제하며 축적한 보안 운영 경험을 활용한다. CEO 직속 정보보호최고책임자(CISO) 조직 아래 통합보안센터를 운영하고 있으며 129명의 전담 인력이 24시간 탐지·대응 업무를 수행하고 있다. 개인정보보호책임자(CPO) 조직까지 포함하면 관련 인력은 149명 규모다. 보안 AI의 경쟁력은 결국 얼마나 양질의 보안 데이터를 확보하고 실제 현장에서 검증하느냐에 달려 있다. 이번 컨소시엄에는 보안 기업뿐 아니라 고려대학교와 숭실대학교 산학협력단, KISIA도 참여해 모델 성능과 안전성 검증, 전문인력 양성 및 산업계 확산을 맡는다. 특히 국내 보안 환경에 맞는 AI 모델을 확보한다는 점도 이번 사업의 특징이다. 해외에서 개발된 AI 모델을 그대로 활용하기보다 국내에서 발생하는 사이버 위협과 한국어 보안 데이터, 국내 규제 환경 등을 반영한 모델을 개발해 국내 보안 산업의 AI 전환을 지원한다는 것이다. 다만 보안 AI가 실제 현장에 안착하기 위해서는 데이터 확보와 개인정보·기업 기밀 보호, AI의 오탐과 오판을 줄이는 문제 등이 과제로 꼽힌다. AI가 보안 판단을 잘못 내릴 경우 정상적인 서비스를 공격으로 판단하거나 실제 위협을 놓칠 가능성도 있기 때문이다. 이에 모델 성능뿐 아니라 안전성을 독립적으로 검증하는 체계가 중요해질 전망이다. 조동연 SK텔레콤 AI 컨버전스 담당은 "국내 보안 현장의 데이터와 노하우를 국산 AI 모델에 담아 실전형 보안 AI 체계를 만들겠다"며 "국내 산학연이 함께 만든 역량으로 글로벌 시장에서도 경쟁할 수 있도록 보안 AI 생태계를 넓혀가겠다"고 말했다.2026-08-27 09:31:13
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한컴위드, NH농협손보에 안면인증 공급…금융권 eKYC 공략 확대 [경제일보] 한컴위드가 NH농협손해보험에 안면인증 솔루션 ‘한컴오스(Hancom Auth)’를 공급하며 금융권 비대면 본인확인(eKYC) 시장 공략을 확대한다. 한컴위드는 NH농협손해보험과 한컴오스 공급 계약을 체결했다고 29일 밝혔다. 2025년 하반기 우리투자증권, 올해 상반기 해외송금 기업 이나인페이에 이어 보험사까지 고객군을 넓히면서 증권·보험·해외송금을 아우르는 금융 분야 공급 실적을 확보했다. 한컴오스는 스마트폰으로 촬영한 이용자의 얼굴 사진이나 영상을 신분증 사진과 대조해 본인 여부를 확인하는 솔루션이다. 눈을 깜빡이거나 고개를 돌리는 별도 동작 없이 촬영 과정에서 실제 사람인지 판별하는 ‘패시브 라이브니스’ 기술을 적용했다. 사진과 영상, 종이·3D 마스크 등을 활용한 위변조 공격을 탐지하는 기능도 갖췄다. 한컴위드는 한컴오스가 국제표준 ISO/IEC 30107-3에 따른 ‘iBeta PAD 레벨2’ 평가와 미국 국립표준기술연구소(NIST)의 RIVTD 트랙3, 금융결제원 바이오정보 분산관리업무 성능평가를 거쳤다고 설명했다. 금융권에서는 생성형 AI를 이용한 딥페이크와 신분증 위조가 정교해지면서 얼굴 일치 여부뿐 아니라 촬영 대상이 실제 사람인지 확인하는 기술의 중요성이 커지고 있다. 출력한 얼굴 사진으로 일부 금융 애플리케이션의 인증 절차를 우회한 사례까지 알려지면서 금융사들이 위변조 탐지 성능을 별도로 검증하는 추세다. 보험업에서는 비대면 상품 가입과 계약 변경, 보험금 청구 등 본인확인이 필요한 업무가 많다. NH농협손해보험 공급을 계기로 한컴오스의 적용 범위가 가입 단계에서 청구와 고객 관리 업무로 확대될 가능성도 있다. 시장 확대를 위해서는 인증 통과 자체를 넘어 실제 금융 환경에서의 오탐과 인식 실패율, 고령층 이용 편의성, 생체정보 보호 수준을 지속해서 입증해야 한다. 기존 금융 시스템과의 연동성과 처리 속도 역시 후속 수주를 좌우할 요소다. 송상엽 한컴위드 대표는 “출력 사진을 비롯한 다양한 위변조 공격에 대한 탐지 성능과 기술 안정성을 확인했다”며 “금융 서비스의 보안성과 사용자 편의성을 함께 높이겠다”고 말했다.2026-07-29 10:24:15
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MS, AI 해킹에 'AI 방패' 세웠다…보안 특화 모델·플랫폼 공개 [경제일보] 인공지능(AI)을 활용한 사이버 공격이 빠르게 고도화하는 가운데 마이크로소프트(MS)가 AI로 AI 공격을 방어하는 에이전트 기반 보안 플랫폼을 내놨다. 보안 특화 자체 모델과 다수의 전문 에이전트를 결합해 취약점 탐지부터 위험 판단, 수정까지 이어지는 방어 체계를 구축한다는 구상이다. 연합뉴스에 따르면 MS는 27일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 보안 행사를 열고 에이전트형 보안 플랫폼 ‘프로젝트 퍼셉션’을 공개했다. 기존 보안 체계가 침해사고 발생 이후 경고와 분석에 집중했다면 퍼셉션은 조직의 디지털 환경을 지속적으로 살피며 공격 가능성을 사전에 찾아 대응하는 데 초점을 맞췄다. 퍼셉션은 레드팀과 블루팀, 그린팀 등 세 종류의 전문 에이전트가 협력하는 구조다. 레드팀 에이전트는 공격자가 악용할 수 있는 침투 경로를 탐색하고, 블루팀은 조직의 시스템과 자산·계정 정보를 종합해 실제 위험도를 판단한다. 그린팀은 취약점을 수정하거나 보호조치를 적용해 방어 수준을 높인다. 각 에이전트가 취약점을 개별적으로 탐지하는 데 그치지 않고 발견과 분석, 대응 결과를 다시 공유하는 순환형 구조를 갖춘 것이 특징이다. 다만 시스템이 모든 보안 결정을 독자적으로 내리는 것은 아니다. MS는 주요 대응과 위험성이 큰 조치는 보안 담당자가 통제하도록 설계했다고 설명했다. 퍼셉션은 MS가 앞서 공개한 다중 모델 기반 취약점 분석 시스템 ‘엠대시(MDASH)’와 연계된다. 엠대시는 100개 이상의 전문 에이전트를 활용해 소프트웨어 코드를 분석하고 취약점 발견과 검증, 중복 제거, 공격 가능성 입증, 패치 확인 등을 수행한다. MS는 이번에 자체 개발한 보안 특화 모델 ‘MAI-사이버-1 플래시’를 엠대시에 추가했다. 비교적 반복적이고 처리량이 많은 보안 작업은 자체 모델이 담당하고, 복잡한 추론이 필요한 일부 작업은 오픈AI의 GPT-5.4가 처리하는 다중 모델 구조다. 하나의 대형 모델에 모든 작업을 맡기지 않고 성능과 비용, 처리 속도에 따라 적합한 모델을 배치했다. 이 조합은 공개 보안 벤치마크인 ‘사이버짐’에서 95.95%의 성능을 기록했다. GPT-5.5 사이버의 85.6%, 앤트로픽 미토스5의 83.8%보다 10%포인트 이상 높은 수치다. 기존 엠대시 구성보다 운영비용도 약 50% 줄였다는 것이 MS의 설명이다. 다만 95.95%는 MAI-사이버-1 플래시 단일 모델의 점수가 아니라 GPT-5.4와 전문 에이전트를 결합한 엠대시 전체 시스템의 결과다. 벤치마크 성능이 실제 기업 환경의 모든 공격을 탐지하거나 차단한다는 의미도 아니다. 알려지지 않은 공격과 복잡한 조직별 환경에서 같은 성능을 유지하는지는 향후 검증이 필요하다. MS가 방어용 AI를 전면에 내세운 배경에는 자율형 AI 에이전트의 확산이 있다. AI가 취약점을 찾아 공격 코드를 만들고 여러 시스템을 이동하는 과정까지 자동화하면서 공격에 필요한 시간과 비용이 빠르게 낮아지고 있다. 사람 중심의 보안관제만으로 기계 속도의 공격을 따라가기 어려워진 만큼 방어 역시 상시 작동하는 AI 체계로 전환해야 한다는 판단이다. 프로젝트 퍼셉션은 오는 8월3일 공개 프리뷰로 제공된다. MS는 향후 소프트웨어 취약점 관리뿐 아니라 계정과 클라우드, 애플리케이션, 데이터, AI 에이전트 보호 등으로 적용 범위를 확대할 계획이다. 실제 기업 환경에서 오탐을 얼마나 줄이고 인간 보안 담당자와 책임을 어떻게 나눌지가 상용화 성패를 결정할 전망이다.2026-07-28 07:55:43
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클라우드플레어, 캡차 넘는 AI 봇 '프리커서'…클릭·스크롤 습관으로 잡는다 [경제일보] 사람처럼 웹사이트를 돌아다니고 캡차(CAPTCHA)까지 통과하는 인공지능(AI) 봇이 늘어나자 클라우드플레어가 이용자의 행동을 지속적으로 분석하는 방어 기술을 내놨다. 특정 순간에 사람인지 확인하는 기존 방식에서 벗어나 마우스 이동과 입력 리듬, 페이지 체류 시간 등 전체 이용 과정에서 드러나는 차이를 찾아내는 방식이다. 클라우드플레어는 행동 기반 봇 탐지 엔진 ‘프리커서(Precursor)’를 정식 출시했다고 21일 밝혔다. 프리커서는 클라우드플레어의 기업용 봇 관리 서비스인 ‘엔터프라이즈 봇 매니지먼트’에 적용된다. 출시 배경에는 AI 에이전트의 확산이 있다. 클라우드플레어가 자체 네트워크에서 HTML 콘텐츠 요청을 분석한 결과 자동화 트래픽 비중은 약 57%로 사람의 요청을 넘어섰다. 다만 여기에는 악성 봇뿐 아니라 검색엔진과 정상적인 AI 크롤러 등도 포함되기 때문에 전체 57%를 공격 트래픽으로 해석해서는 안 된다. 문제는 최신 악성 봇이 실제 브라우저와 자바스크립트를 사용해 로그인이나 결제 단계의 일회성 보안 검증을 통과한다는 점이다. 상품 재고 선점과 가격 조작, 계정 탈취, 콘텐츠 무단 수집 등에 활용되는 자동화 도구는 짧은 순간에는 사람과 구별하기 어려워졌다. 프리커서는 웹사이트를 통과하는 HTML 응답에 경량 자바스크립트를 자동으로 삽입한다. 별도 애플리케이션 코드 수정 없이 대시보드에서 기능을 켤 수 있다. 스크립트는 마우스와 포인터 이동, 스크롤, 키보드 입력 간격, 페이지 활성 상태, 체류 시간 등을 수집해 클라우드플레어 엣지 서버로 보낸다. 서버는 포인터 움직임과 페이지 표시 상태가 일치하는지, 키보드 입력 당시 실제로 입력창이 선택돼 있었는지 등을 교차 분석한다. 사람의 마우스는 손목 움직임에 따라 불규칙한 곡선을 그리고 클릭 전 반응 시간도 일정하지 않지만 자동화 프로그램은 직선이나 반복적인 속도·간격을 보이는 경우가 많다. 분석 결과는 세션 단위로 누적돼 봇 점수에 반영된다. 봇이 페이지를 새로고침하거나 캡차를 한 차례 통과하더라도 이전 행동 기록을 바탕으로 재평가할 수 있다. 정상 이용자에게 반복적인 캡차를 요구하지 않으면서 자동화 공격자의 행동 모방 비용은 높이겠다는 구상이다. 개인정보 보호를 위해 실제 키보드 입력 내용은 저장하지 않고 입력 시점과 리듬만 수집한다. 행동 신호도 고객 계정이나 로그인 신원과 연결하지 않고 집계된 패턴으로 처리한다는 게 회사 측 설명이다. 다만 행동 분석이 모든 봇을 정확히 가려내는 것은 아니다. 모바일 기기와 보조공학 도구 이용자, 신체 움직임이 불규칙한 사용자의 행동을 자동화로 잘못 판단할 가능성이 있다. AI 봇이 인간의 긴 세션까지 학습해 모방하면 탐지 기술과 우회 기술의 경쟁도 계속될 전망이다. 엄격한 검증 모드를 전체 사이트에 적용하면 정상 이용자에게 추가 인증이 나타날 수 있다. 쿠키를 사용하지 않는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)나 서버 간 통신도 차단될 수 있어 결제·로그인처럼 민감한 경로와 일반 페이지, API에 서로 다른 정책을 적용해야 한다. ‘원클릭 설치’는 가능하지만 실제 운영에는 오탐률과 이용자 불편을 조정하는 작업이 필요한 셈이다. 데인 크네히트 클라우드플레어 최고기술책임자(CTO)는 “최신 봇은 일회성 검증을 우회할 만큼 정교해졌다”며 “프리커서는 사용자의 전체 이용 과정을 분석해 기존 보안의 사각지대를 줄인다”고 말했다.2026-07-21 17:56:59
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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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안랩 V3, VB100서 국내 유일 A+…글로벌 보안 평가서 탐지력 입증 [경제일보] 안랩의 엔드포인트 보안 솔루션 ‘V3’가 글로벌 보안 평가에서 최고 등급을 받으며 탐지 성능을 입증했다. 사이버 공격이 AI와 자동화 도구를 타고 고도화되는 가운데 국내 보안 기업의 글로벌 검증 성과라는 점에서 의미가 있다. 안랩은 자사 엔드포인트 보안 솔루션 ‘안랩 V3’가 바이러스블러틴의 ‘VB100’ 6월 인증 평가에서 악성코드 탐지율 100%를 기록하고 최고 등급인 A+ 인증을 획득했다고 25일 밝혔다. 회사 측에 따르면 동일 평가에 참여한 국내 주요 보안 기업 가운데 A+ 등급과 100% 탐지율을 동시에 기록한 곳은 안랩이 유일하다. VB100은 윈도우 기반 엔드포인트 보안 제품의 악성코드 대응 능력을 검증하는 글로벌 인증 프로그램이다. 바이러스블러틴 공식 페이지에서도 ‘AhnLab V3 Endpoint Security 9.0’이 VB100 인증 제품으로 등록돼 있고 2026년 6월 22일 테스트를 통과한 것으로 확인된다. 이번 평가는 실제 환경에서 유포되는 악성코드를 기반으로 탐지 성능과 오탐 여부를 함께 본다. 보안 제품은 악성코드를 많이 잡는 것만으로는 충분하지 않다. 정상 파일을 위협으로 잘못 판단하면 기업 업무가 중단될 수 있다. 탐지율과 오탐 관리가 동시에 중요한 이유다. 안랩은 이번 평가에서 실제 유포 악성코드 기반 검증 데이터셋인 Certification Set의 악성코드를 모두 탐지했다고 설명했다. 정상 파일에 대한 오탐 기준도 충족했다. 회사 측은 V3의 탐지 정확성과 엔진 안정성을 함께 검증한 결과로 보고 있다. 이번 인증은 글로벌 보안 시장에서 안랩의 신뢰도를 높이는 계기가 될 수 있다. 국내 보안 기업은 공공과 금융 및 대기업 시장에서 강점을 보여왔지만 글로벌 엔드포인트 보안 시장에서는 마이크로소프트와 크라우드스트라이크 및 센티넬원 등 해외 기업과 경쟁해야 한다. 외부 인증은 기술력을 설명하는 근거가 된다. 안랩은 다른 글로벌 평가에도 참여하고 있다. AV-TEST 공식 자료에 따르면 2026년 2월 기업용 윈도우 보안 제품 평가에서 안랩 V3 Endpoint Security 9.0은 보호 5.5점과 성능 6점 및 사용성 6점을 받았다. 총점은 17.5점이다. AV-TEST는 17.5점 이상 제품에 Top Product 평가를 부여한다. MITRE ATT&CK 평가 참여도 보안 경쟁력 확대 흐름과 맞닿아 있다. MITRE 평가는 실제 공격 전술과 기법을 바탕으로 보안 제품의 탐지와 방어 능력을 살펴보는 평가다. 안랩은 2025년 엔터프라이즈 부문 라운드 7 보호 영역에서 100% 차단율을 기록했다고 밝혔다. 해당 수치는 회사 측 설명 기준이다. 양하영 안랩 ASEC 실장은 “이번 만점 인증은 실제 환경에서 유포되는 악성코드를 정확하게 탐지하면서도 정상 파일에 대한 오탐 기준을 충족하는 기본 보안 역량을 검증한 성과”라며 “AI 기반 분석 역량을 고도화해 다양한 환경에서 신뢰할 수 있는 보안 체계를 제공하겠다”고 말했다.2026-06-25 09:58:22
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AI로 보안 운영 혁신…AWS, 'AWS 컨티뉴엄' 프리뷰 공개 [경제일보] 아마존웹서비스(AWS)가 소프트웨어 취약점을 자동으로 탐지하고 해결 방안까지 제시하는 인공지능(AI) 기반 보안 서비스를 공개했다. 생성형 AI가 보안 영역으로 확산되면서 보안 운영의 중심이 단순 탐지에서 자동 분석과 대응으로 이동하고 있는 것으로 분석된다. 19일 AWS는 신규 보안 서비스 'AWS 컨티뉴엄'을 제한된 프리뷰 형태로 공개했다고 밝혔다. AWS 컨티뉴엄은 코드 취약점의 발견부터 우선순위 분석, 검증, 완화 및 해결까지 전 과정을 자동화하는 것이 특징이다. 최근 기업들은 생성형 AI 확산과 함께 급증하는 보안 위협에 대응해야 하는 과제에 직면하고 있다. 특히 AI 기술이 공격자들에게도 활용되면서 취약점 발굴 속도가 빨라지고 공격 방식 역시 고도화되고 있다. 이에 기업 보안팀이 처리해야 할 취약점 백로그도 빠르게 증가하고 있는 것으로 알려졌다. 기존 보안 운영 체계는 방대한 로그와 원격 측정 데이터를 수집하고 분석하는 데 집중해 왔다. 그러나 클라우드 환경과 AI 서비스 확산으로 시스템 복잡성이 커지면서 단순 탐지 중심의 방식만으로는 대응에 한계가 있다는 지적이 제기돼 왔다. AWS는 이러한 문제를 해결하기 위해 취약점 발견 이후 실제 대응까지 이어지는 자동화 체계를 구축했다고 설명했다. AWS 컨티뉴엄은 조직 내 인프라와 네트워크 구조, 권한 체계, 코드 등 정형 데이터뿐 아니라 문서와 커뮤니케이션, 비즈니스 우선순위 등 비정형 데이터까지 함께 분석하도록 설계됐다. 서비스는 발견, 우선순위화, 검증, 해결 등 4단계로 구성된다. 먼저 기존 취약점 백로그와 자체 스캔 결과를 결합해 공격 경로를 분석하고, 이후 실제 비즈니스 영향도와 외부 노출 여부 등을 고려해 우선순위를 산정한다. 이어 오탐 여부를 확인하고 샌드박스 환경에서 취약점 재현을 수행해 실제 위험성을 검증한다. 최종적으로는 네트워크 설정 변경과 정책 수정, 코드 패치 등 대응 방안을 제시하고 검증까지 수행한다. 특히 AWS 컨티뉴엄은 특정 AI 모델에 종속되지 않는 구조로 제작됐다. 취약점 탐지와 분석, 추론 등 각 영역에 적합한 프런티어 모델을 활용하며 새로운 모델이 등장하면 지속적으로 통합할 수 있도록 구성됐다. AWS는 해당 서비스를 AWS와 아마존닷컴의 보안 운영 경험을 기반으로 개발했다고 설명했다. 다양한 산업군과 대규모 클라우드 환경을 운영하면서 축적한 보안 데이터를 토대로 실제 운영 환경에 적용 가능한 보안 자동화 체계를 구축했다는 것이다. 보안 업계에서는 최근 AI 에이전트를 활용한 보안 자동화 경쟁이 본격화되고 있다. 생성형 AI가 단순 질의응답을 넘어 자율적으로 업무를 수행하는 에이전틱 AI 단계로 진화하면서 보안 운영센터(SOC)의 업무 방식 역시 변화하고 있다. 단순 경고 생성보다 위협 분석과 대응 방안 수립, 조치까지 자동화하려는 움직임이 확대되는 추세다. AWS 역시 최근 생성형 AI 서비스와 개발자 도구, 보안 솔루션 전반에 AI 기술을 접목하고 있다. AWS 컨티뉴엄은 이러한 전략의 연장선에서 보안 운영 효율성을 높이고 기업들의 대응 속도를 단축하기 위한 서비스로 평가된다. AWS 관계자는 "새롭게 공개된 'AWS 컨티뉴엄'은 코드 취약점의 발견, 우선순위화, 검증, 완화·해결까지 전 생애주기를 자동화하고, 실제 위험도와 비즈니스 맥락을 반영해 보안팀의 효과적인 대응을 지원한다"고 말했다.2026-06-19 11:12:58
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파수 AI, N2SF 등급 분류 대응 'FDR' 업데이트 출시 [경제일보] 파수 AI가 국가 망 보안체계(N2SF) 전환에 대응하는 데이터 식별·분류 솔루션을 고도화했다. 공공기관이 AI와 클라우드를 활용하기 위해서는 데이터의 중요도와 민감도를 먼저 식별하고 등급별 보안 정책을 적용해야 하는 만큼, 데이터 분류 자동화가 공공 보안 시장의 핵심 과제로 떠오르고 있다. 파수 AI는 데이터 식별·분류 솔루션 ‘파수 데이터 레이더(Fasoo Data Radar, FDR)’의 신규 업데이트 버전을 출시하고 공공기관의 N2SF 전환 지원을 강화한다고 밝혔다. N2SF는 기존 공공부문 망분리 정책을 보완·전환하기 위해 추진되는 새로운 보안 프레임워크다. AI와 클라우드 등 신기술을 안전하게 활용할 수 있도록 데이터와 시스템을 중요도·민감도에 따라 기밀(Classified), 민감(Sensitive), 공개(Open) 등급으로 구분하고, 등급별로 차등화된 보안대책을 적용하는 것이 핵심이다. 파수는 지난해 ‘범정부 초거대 AI 공통기반 대상 국가 망 보안체계 시범 실증’에 참여해 N2SF의 데이터 식별·분류·통제 부문을 맡은 바 있다. 이번 FDR 업데이트는 N2SF 전환의 출발점인 데이터 식별과 등급 분류 기능을 강화한 것이 특징이다. FDR은 윈도, 맥, 파일서버 등 다양한 저장소에 흩어진 데이터를 파악하고 민감정보 포함 여부를 자동으로 탐지·분류하는 솔루션이다. 이후 분류 결과에 따라 암호화, 레이블링, 격리, 권한 회수, 파기 등 후속 조치를 적용할 수 있다. 새 버전에는 OCR 기능이 추가됐다. 일반 이미지 파일이나 문서 안에 삽입된 이미지에서 텍스트를 추출해 민감정보 포함 여부를 검사한다. 기존 텍스트 기반 탐지로는 확인하기 어려웠던 스캔본, 캡처 이미지, 이미지형 PDF 등에 포함된 개인정보와 민감정보까지 식별할 수 있다는 설명이다. 문서 작업 중 등급 인식을 돕는 기능도 강화됐다. 한글, MS 오피스, PDF 등 주요 문서 작업 환경에서 기밀·민감·공개 분류 라벨을 화면에 지속적으로 표시해 사용자가 해당 문서의 보안 등급을 직관적으로 확인할 수 있도록 했다. 공공기관 업무 환경에서는 문서 작성·검토·공유 단계마다 등급 인식이 필요한 만큼, 사용자 실수로 인한 자료 유출을 줄이는 효과가 기대된다. AI 기반 문맥 분석 기능도 더했다. FDR은 파수 AI의 AI 기반 개인정보보호 솔루션 ‘AI-R Privacy’와 연동해 복잡한 문장 속 개인정보를 탐지하고 마스킹할 수 있다. 단순 키워드나 정규식 기반 탐지를 넘어 자연어처리와 딥러닝 기술로 문맥을 해석해 민감정보를 찾아내는 방식이다. 이번 업데이트는 공공기관의 N2SF 전환 수요를 정면으로 겨냥한 것으로 풀이된다. 기존 망분리 체계에서는 내부망과 외부망의 물리적·논리적 분리가 보안의 중심이었다. 그러나 생성형 AI와 클라우드 서비스를 공공 업무에 활용하려면 모든 데이터를 같은 방식으로 막는 구조만으로는 한계가 있다. 어떤 데이터가 기밀이고, 어떤 데이터가 민감하며, 어떤 데이터는 공개 가능한지를 먼저 구분해야 AI 활용과 보안 통제를 동시에 설계할 수 있다. 특히 초거대 AI 기반 행정서비스가 확산되면 데이터 분류의 중요성은 더 커진다. AI 모델에 입력되는 문서와 데이터셋에 개인정보, 내부 정책 문건, 보안 정보가 섞여 있을 경우 유출이나 오남용 위험이 발생할 수 있다. N2SF가 데이터 등급 분류를 전제로 하는 이유도 여기에 있다. 관련 시범 실증 사업 역시 공공부문에 적합한 AI 보안 적용 모델과 확산 방안을 마련하기 위해 추진됐다. 업계에서는 N2SF 전환 과정에서 데이터 보안 시장이 확대될 것으로 보고 있다. 공공기관이 AI와 클라우드를 도입하려면 데이터 발견, 분류, 권한 관리, 암호화, 반출 통제, 로그 추적, 개인정보 마스킹까지 전 주기 관리 체계가 필요하다. 이 가운데 데이터 식별·분류는 모든 보안 정책의 출발점이다. 분류가 부정확하면 과도한 차단으로 업무 효율이 떨어지거나, 반대로 민감정보가 낮은 등급으로 처리돼 유출 위험이 커질 수 있다. 파수 AI는 FDR 외에도 데이터 보안 솔루션 ‘파수 엔터프라이즈 DRM(Fasoo Enterprise DRM, FED)’과 AI 활용을 위한 민감정보 관리 솔루션 ‘AI-R DLP’ 등을 통해 N2SF 대응 포트폴리오를 강화하고 있다. 데이터 등급을 식별한 뒤 문서 암호화와 접근권한 통제, AI 입력 데이터 차단·마스킹까지 연결하는 구조를 구축하겠다는 전략이다. 향후 관건은 실제 공공기관 업무 환경에서의 적용성과 정확도다. 공공기관 데이터는 문서 형식이 다양하고 오래된 스캔본이나 이미지형 자료, 비정형 문서가 많다. OCR과 AI 문맥 분석 기능이 현장 데이터에서 얼마나 높은 탐지율과 낮은 오탐률을 보이느냐가 솔루션 경쟁력을 가를 전망이다. 또 N2SF 전환이 공공기관 전체로 확산되면 보안 등급 분류 기준의 표준화도 중요해진다. 기관마다 다른 방식으로 기밀·민감·공개 등급을 적용하면 시스템 연계와 클라우드 활용 과정에서 혼선이 생길 수 있다. 데이터 분류 솔루션은 기술 기능뿐 아니라 정부 보안 기준과 기관별 업무 특성을 반영한 정책 설계 역량까지 요구받게 된다. 고동현 파수 AI 상무는 “파수 AI는 FDR 외에도 FED와 AI-R DLP 등 N2SF를 위한 포트폴리오를 지속적으로 강화하고 있다”며 “N2SF의 시작이 등급 분류인 만큼 FDR을 통해 공공기관의 디지털 혁신을 지원할 것”이라고 말했다. 이번 FDR 업데이트는 공공 AI 확산 국면에서 보안의 무게중심이 ‘망을 나누는 방식’에서 ‘데이터를 이해하고 통제하는 방식’으로 이동하고 있음을 보여준다. AI와 클라우드 활용이 공공 업무의 효율성을 높일 수 있다면, 그 전제는 데이터가 어디에 있고 어떤 등급인지 정확히 아는 것이다. 파수 AI가 N2SF 전환 시장에서 데이터 분류·통제 솔루션을 앞세워 공공 보안 수요를 얼마나 확보할지 주목된다.2026-05-20 16:38:59
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삼성전자 갤럭시 워치, 쓰러지기 5분전 알려준다…실신 예측 연구 입증 [경제일보] 삼성전자가 갤럭시 워치를 활용해 미주신경성 실신을 조기에 예측할 수 있다는 임상 연구 결과를 7일 공개했다. 스마트워치가 단순 건강 기록 기기를 넘어 사고 예방을 돕는 헬스케어 도구로 확장될 가능성을 보여준 사례다. 삼성전자는 중앙대학교광명병원과 공동으로 진행한 연구 결과가 유럽심장학회가 발행하는 디지털 헬스 학술지 ‘European Heart Journal-Digital Health’에 게재됐다고 밝혔다. 연구는 스마트워치 기반 광혈류 측정 데이터와 AI 분석을 활용해 미주신경성 실신을 예측할 수 있는지를 검증했다. 미주신경성 실신은 긴장 스트레스 통증 장시간 기립 등으로 자율신경계 반응이 급격히 변하면서 혈압과 심박이 떨어지고 일시적으로 의식을 잃는 현상이다. 실신 자체보다 갑작스러운 낙상으로 인한 골절 뇌출혈 등 2차 상해 위험이 크다는 점에서 사전 예측 기술의 의미가 크다. 연구팀은 미주신경성 실신이 의심되는 환자132명을 대상으로 갤럭시 워치6를 착용한 상태에서 기립경사 검사를 진행했다. 갤럭시 워치6의 광혈류 측정 센서가 수집한 심박변이도 데이터를 AI 알고리즘으로 분석한 결과 실신 발생 최대5분전에 84.6% 정확도로 징후를 예측했다. 삼성전자에 따르면 해당 모델은 민감도90% 특이도64% 수준의 성능도 보였다. 이번 연구의 핵심은 ‘5분’이라는 시간이다. 실신 위험을 사전에 인지하면 환자는 앉거나 눕는 등 안전한 자세를 취할 수 있다. 주변에 도움을 요청할 시간도 확보할 수 있다. 웨어러블 기기가 사고 이후 기록을 남기는 수준을 넘어 사고 전 위험 신호를 감지하는 예방형 기기로 발전할 수 있다는 점을 보여준다. 다만 이번 성과가 곧바로 상용 서비스 적용을 의미하는 것은 아니다. 연구는 임상 환경에서 기립경사 검사를 통해 실신을 유도하고 데이터를 분석한 결과다. 실제 일상 환경에서는 움직임 날씨 복약 상태 수면 상태 등 변수가 훨씬 많다. 상용 기능으로 발전하려면 추가 임상 검증과 오탐·미탐 관리 의료기기 규제 검토가 뒤따라야 한다. 삼성전자도 연구 성과와 실제 서비스 적용은 구분하고 있다. 삼성전자 관계자는 “해당 기능의 삼성헬스 앱 연동 여부와 구체적인 서비스 적용 계획은 아직 정해지지 않았다”고 전했다. 연구 성과를 실제 소비자 서비스로 구현하려면 사용 환경별 정확도 검증과 안정적인 경고 체계 마련이 필요하다는 설명이다. 삼성전자는 이번 연구를 바탕으로 웨어러블 헬스 모니터링 기능을 지속 고도화한다는 계획이다. 갤럭시 워치는 수면 운동 심혈관 지표 등 건강 인사이트를 제공해왔다. 지난해 출시한 갤럭시 워치8에는 스마트워치 최초로 항산화 지수 기능을 적용해 5초만에 체내 카로티노이드 농도를 측정하는 기능도 추가했다. 업계에서는 웨어러블 헬스케어 경쟁의 초점이 측정에서 예측으로 이동하고 있다는 분석이 나온다. 심박 산소포화도 수면 패턴처럼 이미 대중화된 지표를 넘어 특정 위험 상황을 조기에 감지하는 기술이 차세대 경쟁력이 될 수 있다는 것이다. 특히 고령층과 반복 실신 환자 만성질환자 대상 예방 서비스 시장이 커질 가능성이 있다. 향후 관건은 정확도와 신뢰도다. 실신 예측 기능은 사용자의 행동을 직접 바꾸는 경고 서비스인 만큼 높은 민감도와 낮은 오경보가 동시에 요구된다. 경고가 지나치게 잦으면 사용자가 기능을 신뢰하지 않게 되고 경고가 늦거나 누락되면 안전 문제가 생길 수 있다. 삼성전자가 의료기관과 추가 연구를 확대해 실제 생활 환경에서도 의미 있는 성능을 입증할 수 있을지가 상용화의 핵심 변수다. 조준환 중앙대학교광명병원 순환기내과 교수는 “실신의 평생 누적 유병률은 40%에 이르며 이 중 3분의1이 반복적인 실신을 경험한다”며 “실신 위험을 실시간 감지하게 되면 전조증상을 느끼기 어려운 환자들의 사고를 예방하는 데 큰 도움이 될 것”이라고 설명했다. 최종민 삼성전자 MX사업부 디지털헬스팀 상무는 “이번 연구는 웨어러블 기술을 통해 사후 관리 중심의 헬스케어를 사전 예방 중심으로 전환할 수 있는 가능성을 보여준 사례”라며 “삼성전자는 이번 연구 성과를 바탕으로 갤럭시 워치에서 예방적 헬스케어 솔루션을 제공하기 위해 노력할 것”이라고 밝혔다.2026-05-07 08:58:11
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엑시스, 'LEAP 2030' 전략 발표…보안 너머 '지능형 플랫폼' 도약 [경제일보] 글로벌 네트워크 카메라 1위 기업 엑시스커뮤니케이션즈(대표 레이 모릿슨)가 단순 영상 감시 장비 제조사를 넘어 인공지능(AI) 기반 통합 보안·운영 플랫폼 기업으로 체질 개선에 나섰다. 엑시스커뮤니케이션즈코리아는 1일 서울 삼성동에서 기자간담회를 열고 한국 시장 맞춤형 중장기 성장 전략 ‘리프 2030(LEAP 2030)’을 발표했다. 이번 전략은 하이엔드 프리미엄 시장 공략을 통해 시장을 확대하고 파트너 역량을 강화해 브랜드 가치를 고도화하는 데 초점을 맞췄다. 한국은 반도체, 스마트공장, 데이터센터, 대형 교통 인프라 등 고도화된 국가 기반 시설이 밀집한 시장으로 글로벌 영상 보안 업계가 주목하는 핵심 전략 지역이다. 문수현 엑시스커뮤니케이션즈코리아 한국지사장은 이 자리에서 올해 30% 성장을 목표로 제시하며 투자 확대 의지를 밝혔다. 그는 프리미엄 제품군 중심의 기술 고도화를 바탕으로 저가 대체재가 아닌 고객 수요에 정밀하게 대응하겠다고 강조했다. 이를 위해 올 하반기 체험형 비즈니스 허브인 ‘엑시스체험센터(AEC) 서울’을 개관해 파트너와 고객이 최신 솔루션을 직접 검증할 수 있는 환경을 제공할 계획이다. 엑시스의 전략 전환은 글로벌 보안 시장의 구조적 변화와 맞물려 있다. 지능형 영상 감시 시스템은 단순 방범용 장비를 넘어 비즈니스 인텔리전스(BI)와 운영 효율성(OE)을 높이는 실시간 데이터 플랫폼으로 진화하고 있다. 글로벌 시장조사기관 리서치네스터에 따르면 전 세계 영상 감시 시장은 2025년 593억달러를 기록했고 2026년 647억달러로 성장할 것으로 전망된다. 노바이라인사이츠는 중국을 제외한 네트워크 카메라 설치 대수가 2025년 5억6200만대에서 2029년 7억3600만대까지 증가할 것으로 내다봤다. 이 같은 변화를 이끄는 핵심 기술은 엣지 인텔리전스다. 과거에는 카메라가 촬영한 방대한 영상 데이터를 중앙 서버나 클라우드로 전송해 분석해야 했지만 이제는 카메라에 탑재된 시스템온칩(SoC)을 통해 현장에서 즉시 데이터 처리가 가능해졌다. 2024년 출시된 엑시스 카메라의 약 80%에는 지능형 분석 기능이 기본 탑재됐으며 상당수가 딥러닝 기반 AI 알고리즘을 적용해 오탐지를 줄이고 실시간 의사결정을 지원한다. 자체 조사에서도 영상 시스템 도입 목적 중 BI 및 운영 효율성 향상 비중이 전년 대비 약 2배 증가한 것으로 나타났다. 지정학적 요인과 글로벌 보안 규제 강화 흐름도 시장 변화를 가속하고 있다. 미국 국방수권법(NDAA) 등을 중심으로 중국산 보안 장비 배제 움직임이 확산되면서 칩셋 보안성이 핵심 경쟁 요소로 부상했다. 엑시스는 자체 개발한 아트펙(ARTPEC) 칩을 앞세워 보안 신뢰성을 강조하며 시장 점유율 확대에 나서고 있다. 국내에서도 국가정보원 보안 기준 등 공공·핵심 인프라 규제가 강화되는 추세다. 엑시스는 이러한 환경에 대응하며 한화비전, 트루엔 등과 하이엔드 시장에서 경쟁을 이어갈 것으로 보인다. 엑시스는 산업별 특화 전략을 통해 적용 범위도 넓히고 있다. 제조 분야에서는 엣지 AI 분석과 시청각 알람을 연계해 설비 이상을 사전에 감지하고 안전사고를 예방한다. 데이터센터와 IT 환경에서는 물리·사이버 보안을 결합한 다계층 보호 체계를 구축하고 스마트 교통 분야에서는 AI 기반 교통 흐름 분석과 사고 대응 역량을 강화해 스마트시티 사업 참여를 확대하고 있다. 에티엔 반 데어 와트 엑시스 아태지역 총괄 부사장은 한국 시장 내 인력과 자원 투자를 2배로 확대하겠다고 밝혔다. 그는 파트너 생태계 강화를 통해 단순 장비 판매를 넘어 AI 통합 보안 비즈니스로의 전환을 지원하겠다고 강조했다. 한편 물리 보안 카메라는 사후 대응 수단을 넘어 기업의 핵심 경영 인사이트를 도출하는 전략 자산으로 진화하고 있다. 엣지 AI와 데이터 보안 역량을 기반으로 플랫폼 전환에 나선 엑시스의 행보가 글로벌 지능형 영상 감시 시장의 판도를 어떻게 바꿀지 주목된다.2026-04-01 17:01:27
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