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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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금융사, 외부 IT 맡길 때 이사회 책임 커진다…제3자 IT 리스크 관리기준 마련 [경제일보] 금융사가 클라우드와 서비스형 소프트웨어(SaaS) 등 외부 정보기술(IT) 서비스를 활용할 때 적용할 제3자 IT 리스크 관리 기준이 마련됐다. 29일 금융감독원은 △은행연합회 △금융투자협회 △생명·손해보험협회 등 각 금융협회와 함께 '금융회사의 제3자 IT 리스크 관리 가이드라인'을 구축했다. 금융의 디지털화로 금융사들이 △클라우드 △SaaS △외부 IT 서비스 활용을 확대하면서 수탁회사 장애나 침해사고가 금융소비자 피해로 이어질 수 있다는 우려가 커진 데 따른 조치다. 가이드라인은 이사회가 제3자 IT 리스크 관리의 최종 책임을 지도록 명시했다. 경영진은 관리체계 구축·시행·유지 주체로 총괄관리부서를 지정하고 안전성 확보 조치와 위탁 현황 관리, 계약 적정성 평가 등을 수행해야 한다. 금융사는 △총괄관리부서 △리스크관리부서 △내부감사부서로 이어지는 3단계 통제체계를 구축해야 한다. 제3자의 △재무건전성 제공 서비스 △처리 정보 종류와 건수 △암호화·통신 방식 △사고 대응 체계 등도 식별·관리해야 한다. 금융회사 업무나 소비자에 중대한 영향을 주는 '주요 제3자'는 별도 지정해 강화된 관리 기준을 적용한다. 주요 제3자는 반기 1회 이상 IT 리스크 정기 평가를 받고 비상 대응훈련과 재해복구훈련, 백업관리 점검 대상에 포함된다. 계약 전에는 현장 실사 등을 통해 서비스 역량과 정보보호 관리체계를 검증해야 한다. 계약 중에는 연 1회 이상 이행 현황을 점검하고 비상대책과 백업관리, 출구전략을 마련해야 한다. 계약 종료 후에는 정보자산 반납과 접근권한 말소, 정보 완전 파기 등을 수행한다. 가이드라인은 최소 기준과 원칙을 제시한 자율규제 성격이다. 업권별 협회와 중앙회는 이를 바탕으로 모범규준을 제정해 오는 11월 이후 시행할 계획이다.2026-07-29 14:12:43
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개인정보위, 29일 KT 펨토셀 해킹 심의…소액결제 피해가 수위 가른다 [경제일보] KT의 불법 초소형 기지국인 펨토셀 해킹 사고에 대한 개인정보보호위원회의 제재 수위가 이르면 이번 주 결정된다. 개인정보 유출 규모는 SK텔레콤이나 쿠팡보다 작지만 유출 정보가 무단 소액결제에 악용돼 금전 피해로 이어진 점이 주요 변수다. 개인정보위는 오는 29일 전체회의에서 KT의 개인정보보호법 위반 여부와 과징금, 시정명령 등 제재안을 심의할 예정이다. 이날 의결이 마무리되면 처분 결과는 30일 공개될 전망이다. 위원 간 추가 논의가 필요하면 결론이 차기 회의로 미뤄질 수도 있다. 개인정보위는 SK텔레콤 유심 정보 유출 사건을 심의할 때도 첫 회의에서 결론을 내리지 못하고 후속 회의에서 최종 제재안을 의결했다. 과학기술정보통신부 민관합동조사단 조사 결과 불법 펨토셀을 통해 KT 이용자 2만2227명의 가입자식별번호(IMSI)와 단말기식별번호(IMEI), 전화번호가 유출됐다. 이 가운데 368명에게 777건, 약 2억4300만원의 무단 소액결제 피해가 발생했다. 불법 펨토셀에는 KT망 접속에 필요한 인증서와 인증서버 IP 정보가 저장돼 있었으며, 해당 장비를 거치는 통신 트래픽을 외부로 전송하는 기능도 확인됐다. 공격자는 탈취한 가입자·단말기 정보와 다른 경로에서 확보한 개인정보를 결합해 ARS와 문자 인증을 가로챈 것으로 조사됐다. 개인정보위는 KT가 불법 장비의 내부망 접속을 차단할 안전조치를 충분히 마련했는지, 이상 징후를 적시에 탐지하고 신고했는지 등을 살펴본 것으로 전해졌다. 단순 정보 유출을 넘어 개인정보가 실제 결제 범죄에 이용된 점은 제재 수위를 높일 수 있다. 현행 개인정보보호법상 과징금은 전체 매출액에서 위반행위와 무관한 매출을 제외한 금액을 기준으로 최대 3%까지 부과할 수 있다. KT의 최근 3년 무선서비스 연평균 매출 약 6조6689억원에 3%를 단순 적용하면 약 2000억원이지만 실제 부과액은 이보다 달라질 가능성이 크다. 개인정보위는 위반 정도와 기간, 피해 규모, 안전조치 의무 위반 내용과 사고 이후 대응 등을 종합해 과징금을 산정한다. 9월 시행되는 반복적·대규모 침해사고 대상 최대 10% 징벌적 과징금은 이번 KT 사건에는 적용되지 않는다. 앞서 개인정보위는 SK텔레콤에 1347억9100만원, 쿠팡에 총 6246억원의 과징금을 부과했다. KT는 유출 인원이 상대적으로 적지만 2차 금전 피해가 확인됐다는 차이가 있다. 반면 피해액 보전과 위약금 면제, 보안 투자 확대 및 재발 방지책은 감경 사유로 고려될 수 있다. 한편 이번 결정은 통신사가 코어망뿐 아니라 펨토셀과 같은 접속 장비의 인증정보와 접근권한까지 어느 수준으로 관리해야 하는지 보여주는 기준이 될 전망이다.2026-07-27 17:03:45
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![[데스크 칼럼] 칩에서 지능산업으로…샌프란시스코 선언이 연 한국 AI의 미래](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/27/20260727141812206237.jpg)
칩에서 지능산업으로…샌프란시스코 선언이 연 한국 AI의 미래 [경제일보] 10년 뒤 샌프란시스코 AI 서밋은 무엇으로 평가받을까. 젠슨 황과 샘 알트만, 다리오 아모데이, 혹 탄이 한국 기업인들과 한자리에 섰던 장면만으로는 부족하다. 그날 발표된 투자액도 시간이 지나면 낡은 숫자가 된다. 한국에서 태어난 AI 기업과 제품, 일자리와 수출이 남아야 비로소 역사적 전환점으로 기록될 것이다. 이번 행사의 의미는 참석자의 면면보다 산업 질서의 변화에서 찾아야 한다. 엔비디아와 오픈AI, 앤트로픽, 브로드컴은 서로 다른 시장에서 경쟁하지만 모두 같은 제약에 맞닥뜨렸다. AI의 성장 속도를 반도체와 데이터센터, 전력 공급이 따라가지 못하고 있다. 최태원 SK그룹 회장이 젠슨 황 엔비디아 CEO를 만날 때마다 더 많은 칩을 달라는 요구를 받는다고 전한 것은 이 변화를 상징한다. 과거에는 반도체 기업이 수요처를 찾아다녔다. 지금은 AI 기업이 생산되지도 않은 칩과 아직 지어지지 않은 데이터센터의 연산 자원까지 먼저 확보하려 한다. AI 산업은 소프트웨어의 얼굴로 출발했지만 규모가 커질수록 중공업의 속성을 띤다. 모델을 고도화하려면 GPU와 고대역폭메모리(HBM)가 필요하다. 서비스를 확장하려면 발전설비와 변전소, 냉각장치, 통신망이 따라붙는다. 최첨단 알고리즘도 전기와 반도체 없이는 움직이지 않는다. AI 기술 패권이 제조 역량과 자본조달 능력의 경쟁으로 넓어진 것이다. 이 변화는 한국에 드문 기회다. 한국은 HBM과 메모리, 첨단 반도체 생산능력을 갖고 있다. 자동차·조선·배터리·로봇·바이오 등 AI가 적용될 산업 현장도 폭넓다. 통신망과 클라우드, 대규모 데이터센터를 구축할 기업까지 보유했다. 반도체 생산과 산업 실증을 한 국가 안에서 연결할 수 있는 조건이다. 샌프란시스코 AI 선언은 이 자산을 하나의 국가 전략으로 묶겠다는 약속에 가깝다. 한국이 반도체를 납품하는 공급국에서 벗어나 컴퓨팅 인프라를 운영하고, 산업용 AI를 개발하며, 세계 시장에 서비스를 제공하는 풀스택 AI 국가로 진화하겠다는 것이다. 이 구상을 가장 구체적인 사업으로 옮긴 기업 중 하나가 네이버다. 엔비디아는 10억달러를 투자해 네이버 지분 약 4.5%를 확보하기로 했다. 네이버는 글로벌 투자사 브룩필드와도 최대 90억달러 규모의 GPU·데이터센터 인프라를 조달하기 위한 협상을 진행하고 있다. 100억달러가 모두 네이버 계좌로 들어오는 것은 아니다. 엔비디아의 10억달러는 지분 투자이고, 브룩필드의 최대 90억달러는 프로젝트금융 등을 활용한 인프라 조달 성격이 강하다. 그럼에도 세계 최대 AI 반도체 기업이 네이버의 주주가 되고, 글로벌 대체투자사가 데이터센터 금융에 참여한다는 사실은 의미가 작지 않다. 네이버는 2027년 상반기 55MW 규모 AI 팩토리를 가동하고 2028년 200MW, 장기적으로 1GW급까지 확대할 계획이다. 200MW 시설에는 블랙웰과 베라 루빈 등 약 10만개의 엔비디아 GPU가 투입될 전망이다. 데이터센터 ‘각 세종’, 네이버클라우드, 하이퍼클로바X, 검색과 지도·커머스 서비스를 연결해 아시아·태평양과 유럽, 중동의 소버린 AI 수요를 흡수한다는 구상이다. 네이버의 도전은 한국 AI 산업이 가야 할 방향을 압축해 보여준다. 반도체를 구매해 데이터센터에 설치하는 데서 끝나는 사업이 아니다. GPU 임대와 모델 학습, 추론, AI 에이전트 개발, 산업별 서비스까지 하나의 체계로 제공해야 한다. 포털 기업이 AI 시대의 컴퓨팅·서비스 사업자로 체질을 바꾸는 실험이다. 소버린 AI의 의미도 여기서 분명해진다. 모든 장비와 기술을 국산화하는 것이 주권은 아니다. 엔비디아 GPU와 글로벌 자본을 활용하더라도 데이터와 모델, 운영 권한을 국내 기업과 고객이 통제하고 그 위에서 독자적인 서비스를 만든다면 산업 주도권을 확보할 수 있다. 외국 기술을 쓰지 않는 나라보다 외국 기술을 자국의 가치로 전환하는 나라가 강하다. 네이버의 AI 팩토리가 성공하려면 시설 규모만큼 고객 구성이 중요하다. 해외 빅테크의 연산 수요만 채우는 데이터센터가 아니라 국내 스타트업과 제조기업, 대학과 공공기관이 활용할 수 있는 컴퓨팅 기반이 돼야 한다. 그곳에서 한국의 산업 데이터로 학습한 모델과 에이전트가 나오고, 다시 세계 시장으로 수출돼야 투자 의미가 완성된다. 이 지점에서 최태원 회장이 제시한 세 가지 방향과 네이버의 투자가 만난다. 최 회장은 국민 1인당 하나 이상의 AI 에이전트를 사용하는 ‘AI 네이티브 국가’, 메모리 생산과 데이터센터 확충을 통한 토큰 비용 절감, 일자리와 환경을 포괄하는 AI 거버넌스를 제안했다. SK가 HBM과 데이터센터로 공급 기반을 만들고 네이버가 클라우드와 모델, 서비스로 활용 경로를 넓힌다면 한국형 풀스택 AI의 윤곽도 선명해질 수 있다. 정부의 ‘모두의 AI’는 이 구상을 대규모 수요로 연결할 수 있는 정책이다. 5000만 국민이 일상과 업무에서 AI를 활용하면 한국은 세계적으로 보기 드문 AI 테스트베드가 된다. 국내 모델과 스타트업에는 초기 시장이 생기고 공공·교육·의료·제조 현장에서는 다양한 사용 사례가 축적될 수 있다. 정책의 목표는 무료 이용자 수가 아니다. 국민이 자신에게 필요한 에이전트와 서비스를 만들고, 기업이 생산공정과 업무 방식을 재설계하도록 해야 한다. 스타트업은 그 결과를 제품으로 만들어 해외에 팔아야 한다. 사용 경험이 창업과 수출로 이어질 때 모두의 AI는 보급 정책을 넘어 성장 정책이 된다. 이를 뒷받침할 자원이 데이터다. 한국은 제조와 의료, 금융, 교육, 행정 분야에 높은 품질의 데이터를 보유하고 있지만 상당 부분이 기관과 기업 내부에 흩어져 있다. 개인정보와 산업기밀을 보호하면서도 AI 학습과 검증에 활용할 수 있는 규칙과 기술 기반을 갖춰야 한다. 데이터 개방을 무조건 확대하자는 뜻은 아니다. 누가 어떤 목적으로 데이터를 사용했고 어떤 결과를 만들었는지 추적할 수 있어야 한다. 보안형 데이터 공간과 비식별 처리, 접근권한 관리, 사용 이력 기록을 결합하면 보호와 활용을 함께 추구할 수 있다. 데이터에 대한 신뢰가 쌓여야 산업 현장의 경험도 수출 가능한 AI 제품으로 전환된다. 샌프란시스코에서 확인된 것은 한국의 가능성이다. 세계 AI 기업들은 한국을 반도체 공급처로만 보지 않기 시작했다. 제조 역량과 인프라, 산업 수요를 갖춘 전략적 파트너로 평가하고 있다. 네이버의 AI 팩토리는 그 가능성을 실제 사업과 매출로 증명해야 하는 첫 시험대 가운데 하나다. AI 시대의 선진국은 칩을 많이 생산하는 나라만을 뜻하지 않는다. 그 칩 위에서 새로운 지능을 만들고 산업을 바꾸며, 완성된 제품과 서비스를 세계에 판매하는 나라다. 샌프란시스코 AI 선언은 한국이 그 길로 들어섰음을 알린 신호다. 다음 10년의 목표는 분명하다. 세계에 반도체를 공급해 온 나라에서 세계가 사용하는 지능과 서비스를 수출하는 나라로 나아가는 것이다.2026-07-27 14:19:27
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"2억건 조선 데이터에 네이버 AI 심는다"…HD현대, 지능형 조선소 승부수 [경제일보] 네이버클라우드가 HD한국조선해양의 2억건이 넘는 조선·해양 데이터를 활용할 전용 인공지능(AI)·클라우드 인프라 구축에 나선다. 범용 AI를 도입하는 수준을 넘어 선박 설계와 생산, 로봇 제어까지 연결하는 ‘조선 특화 AI 운영 기반’을 마련한다는 구상이다. 네이버클라우드와 HD한국조선해양은 최근 세종시 네이버 데이터센터 ‘각 세종’에서 피지컬 AI 기반 조선 사업 혁신을 위한 업무협약을 체결했다고 20일 밝혔다. 협력 분야는 △조선 특화 AI·클라우드 인프라 구축 △데이터센터와 통합 전력 인프라 구축 △차세대 선박 플랫폼 및 조선업 AI 전환(AX) △피지컬 AI·로봇 기술 활용 △디지털 인재 양성 등이다. ◆ 설계도면 지키면서 GPU 활용…프라이빗 클라우드 구축 이번 협력의 출발점은 조선업의 특수성이다. 선박 한 척을 건조하려면 방대한 설계도면과 자재·공정·품질 데이터가 오간다. 선종과 발주처에 따라 설계가 달라지는 주문형 산업이어서 축적된 데이터는 원가와 납기, 품질을 좌우하는 핵심 기술자산이다. 외부 퍼블릭 클라우드에 데이터를 그대로 올리기 어려운 이유도 여기에 있다. 네이버클라우드는 AI 데이터센터를 기반으로 GPU 자원을 최적화하고, HD한국조선해양이 데이터와 접근권한을 직접 통제할 수 있는 프라이빗 클라우드 환경을 구축할 계획이다. 양사는 공동 ‘센터 오브 엑설런스(CoE)’도 구성한다. 외부 사업자에게 시스템 운영을 전적으로 의존하는 대신 HD한국조선해양 내부에 AI·클라우드 설계와 운영 역량을 축적하기 위한 조직이다. 조선 현장의 업무 지식과 네이버의 AI 기술을 결합해 실제 적용 사례를 발굴하는 역할도 맡는다. 네이버클라우드가 파트너로 선정된 배경에는 기존 협력 경험이 있다. 양사는 2024년부터 HD현대의 클라우드 전환과 하이퍼클로바X 활용, 해양 디지털 서비스 사업화를 추진해 왔다. 네이버클라우드가 자체 데이터센터와 GPU 인프라, 대규모언어모델(LLM), 디지털트윈·로봇 기술을 함께 보유한 점도 조선업 AX를 추진하는 데 강점으로 작용했다. ◆ 2030년 자율운영 조선소로…생산성 경쟁 대응 HD현대는 2030년까지 설계와 생산, 물류를 데이터로 연결하는 미래형 조선소 ‘FOS(Future of Shipyard)’ 구축을 추진하고 있다. 최종 목표는 AI가 인력과 자재, 설비, 공정을 분석해 최적의 생산계획을 제시하는 지능형 자율운영 조선소다. 이를 통해 생산성을 30% 높이고 선박 건조 기간을 30% 단축한다는 목표다. 네이버클라우드는 선박 데이터 기반 플랫폼과 실시간 데이터 처리·제어 구조를 공동 설계한다. AI 비전으로 용접 상태나 작업 위험을 인식하고 로봇 운영 플랫폼을 이용해 비정형 작업을 자동화하는 활용 모델도 발굴할 예정이다. 이번 협력은 HD한국조선해양이 기존에 추진해 온 팔란티어 기반 데이터 플랫폼, 지멘스와의 설계·생산 통합 시스템을 대체하기보다 이를 AI·클라우드와 연결하는 성격이 강하다. 여러 시스템에 흩어진 데이터를 프라이빗 클라우드로 묶고 현장에서 실행할 AI의 연산 기반을 네이버클라우드가 담당하는 구조다. 관건은 2억건의 데이터를 얼마나 정제하고 표준화하느냐다. 데이터가 많더라도 설계 형식과 공정 기준이 제각각이면 AI 학습과 로봇 제어에 곧바로 활용하기 어렵다. 업무협약 단계인 만큼 투자 규모와 구축 일정, 첫 적용 조선소도 아직 공개되지 않았다. 향후 개념검증을 실제 생산성 개선과 공급 계약으로 연결해야 이번 협력의 성과를 확인할 수 있다. 김유원 네이버클라우드 대표는 “조선 산업에 특화된 클라우드 환경을 구축하고 다른 산업으로도 확산할 수 있는 AI 혁신 모델을 만들겠다”고 말했다. 김형관 HD한국조선해양 대표는 “2억건 이상의 조선·해양 데이터베이스에 네이버의 AI 기술을 더해 조선업 특화 AI 생태계를 구축하겠다”며 “지능형 스마트 조선소를 완성해 미래 선박 시장을 주도할 것”이라고 밝혔다.2026-07-20 11:31:31
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한컴, 유럽형 '소버린 에이전틱 OS' 3분기 공개…14조원 시장 공략한다 [경제일보] 한컴(대표이사 변성준·김연수)이 기존 공공·금융 시스템을 교체하지 않고 인공지능(AI) 에이전트를 연결하는 방식으로 유럽 소버린 AI 시장 공략에 나선다. 올해 3분기 유럽형 ‘소버린 에이전틱 운영체제(OS)’ 베타 버전을 공개하고 검증을 거쳐 하반기 중 상용 버전을 선보일 계획이다. 한컴은 폴란드 국가공인 연구개발(R&D)센터 7불스(7Bulls), 현지 AI·IT 기업 알고마인(Algomine)과 유럽형 소버린 에이전틱 OS 개발을 위한 세부 협력 어젠다에 합의했다고 15일 밝혔다. 이번 합의는 앞서 체결한 업무협약(MOU)을 구체적인 개발 과제로 옮기는 단계다. 협력 분야는 △제품 현지화 △기존 시스템 연동 △거버넌스와 유럽연합(EU) 규제 대응 △공동 영업과 사업화 등 4개 축이다. 현재는 공동개발과 개념검증(PoC)을 준비하는 과정으로 구체적인 현지 고객이나 공급 계약 규모는 공개되지 않았다. 다만 3분기 베타 공개와 하반기 상용화 일정이 제시되면서 유럽 진출 계획이 제품 개발과 매출화 단계로 넘어가는 분기점을 맞았다는 평가가 나온다. ◆ 기존 시스템 유지한 채 AI 에이전트 연결 한컴이 말하는 에이전틱 OS는 윈도나 리눅스처럼 컴퓨터를 구동하는 전통적인 운영체제와는 다르다. 조직이 보유한 데이터와 업무 시스템, 권한 체계, 여러 AI 모델과 에이전트를 하나의 환경에서 연결하고 통제하는 통합 운영 플랫폼에 가깝다. 핵심은 유럽 공공기관이 장기간 사용해 온 기간계 시스템을 걷어내지 않는다는 점이다. 기존 시스템에 연결 모듈인 커넥터를 붙여 AI 에이전트가 필요한 데이터를 읽고 업무를 수행하도록 설계한다. 전면 교체에 따른 비용과 서비스 중단 위험을 줄이면서 단계적으로 AI를 도입하려는 공공·금융기관을 겨냥한 방식이다. 현지화는 언어에서 시작한다. 한컴은 폴란드어 특화 거대언어모델(LLM) ‘비엘리크(Bielik)’를 에이전틱 OS에 연동하는 방안을 검토하고 있다. 폴란드어 에이전트의 성능을 측정할 평가체계도 공동으로 구축한다. 날짜와 통화, 문자 표기 등 현지 업무환경에 필요한 요소도 제품에 반영할 예정이다. 배포 방식은 폐쇄망과 온프레미스를 중심으로 설계한다. 민감한 문서와 업무 데이터의 외부 이동을 최소화하고 고객이 직접 AI 모델과 데이터 접근권한을 관리하도록 하기 위해서다. 7불스는 현지화와 기술개발을, 알고마인은 고객 채널을 활용한 공공·금융 분야 PoC와 사업 발굴을 맡는다. 한컴은 3분기 공개할 베타 버전을 통해 폴란드어 처리 성능과 현지 기간계 시스템 연동, AI 에이전트의 권한 통제 등을 우선 검증할 것으로 보인다. 이후 하반기 상용 버전을 출시하고 PoC를 실제 공급 계약으로 전환한다는 구상이다. ◆ EU 규제는 부담이자 시장 진입 기회 한컴이 유럽을 첫 해외 거점으로 선택한 배경에는 EU의 규제 시계가 있다. EU AI법에 따른 투명성 의무는 오는 8월 2일부터 적용된다. 이용자가 AI와 상호작용하고 있다는 사실을 알리고 일정한 AI 생성·조작 콘텐츠에는 식별 가능한 표시를 적용해야 한다. 생체인식과 핵심 인프라, 교육, 고용 등에 사용되는 일부 고위험 AI 규정은 2027년 12월 2일부터 적용된다. 로봇과 산업기계 등 규제 대상 제품에 내장되는 시스템에는 2028년 8월 2일부터 관련 규정이 적용될 예정이다. 유럽 공공기관과 기업이 AI 도입과 함께 로그 기록, 접근 통제, 모델 검증과 사람의 감독 체계를 준비해야 하는 이유다. 한컴의 전략은 오픈AI나 구글처럼 기반모델을 직접 개발해 경쟁하는 데 있지 않다. 고객이 필요에 따라 현지 모델이나 외부 LLM을 선택하되 한컴은 문서를 AI가 읽을 수 있는 데이터로 바꾸고 기존 업무 시스템과 연결하며 실행 과정과 권한을 관리하는 역할을 맡는다. 자체 모델 경쟁에 막대한 자금을 투입하기보다 모델에 종속되지 않는 구조를 앞세워 공공·금융 분야의 규제와 레거시 연동 수요를 공략하는 셈이다. 글로벌 빅테크와 정면으로 맞붙기보다 여러 모델과 업무 시스템 사이의 운영 계층을 선점하려는 전략으로 풀이된다. 한컴은 글로벌 에이전틱 AI 시장 전망을 토대로 2030년 소버린 에이전틱 OS의 유효시장(SAM)을 70억∼100억달러, 약 10조∼14조원으로 자체 추산하고 있다. 전체 소버린 AI 시장이 아니라 한컴이 겨냥하는 소프트웨어·플랫폼 영역의 추정치다. 관건은 하반기 상용화 이후 실제 고객을 확보할 수 있느냐다. 국내에서 축적한 공공 문서 처리와 폐쇄망 구축 경험을 폴란드어와 EU 규제 환경에서도 재현해야 한다. 3분기 베타에서 커넥터의 호환성과 언어 정확도, 규제 대응 기능을 입증하고 이를 공급 계약으로 연결해야 유럽 진출이 첫 매출로 이어질 수 있다. 김연수 한컴 대표는 “유럽의 공공 시스템은 수십 년간 축적된 자산”이라며 “그것을 대체하는 것이 아니라 지능화하는 것이 우리의 접근”이라고 말했다. 이어 “AI 주권은 인프라를 갖추는 것으로 완성되지 않는다”며 “그 위에서 데이터가 실제로 일하게 만드는 계층이 필요하고 그 자리를 한컴이 채우려 한다”고 강조했다.2026-07-15 10:39:00
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KT, AI를 '일하는 방식'으로 바꿨다…글로벌 디지털혁신상 수상 [경제일보] AI를 도입하는 것과 구성원이 실제 업무에 쓰게 만드는 것은 다른 문제다. KT가 임직원 누구나 자연어로 사내 데이터를 분석할 수 있는 환경을 구축한 성과로 디지털 혁신상을 받았다. KT(대표이사 박윤영)는 지난 9일 서울 강남구 조선팰리스에서 열린 글로벌 데이터·AI 분석 콘퍼런스 ‘스트래티지 월드 서울 2026’에서 스트래티지 디지털 혁신상을 단독 수상했다고 10일 밝혔다. 스트래티지 월드는 글로벌 비즈니스 인텔리전스(BI)·AI 기업 스트래티지가 고객사의 데이터 활용 사례를 공유하는 행사다. KT는 자체 데이터 플랫폼과 AI 기술을 결합해 전사 데이터 활용체계를 혁신한 점을 인정받았다. KT는 행사에서 ‘KT BI/DW 모더나이제이션-셀프 AI/BI 전환 여정’을 주제로 전사 데이터 분석 환경을 AI 중심으로 전환한 과정도 소개했다. 현재 KT는 전체 임직원 약 4분의 1이 사용하는 20만여개의 BI 리포트를 운영하고 있다. 대규모 데이터 분석 환경에서는 성능과 확장성뿐 아니라 일반 임직원이 데이터를 쉽게 활용할 수 있는 구조가 중요하다. KT는 기존 온프레미스 환경에서 축적한 운영 경험을 바탕으로 데이터 수집과 저장, 분석, AI 활용체계를 전면적으로 현대화했다. 중심에는 자체 통합 데이터 플랫폼 ‘MAGMA’가 있다. MAGMA는 마이크로소프트 애저 데이터브릭스를 기반으로 데이터 수집부터 저장·분석·AI 활용까지 지원한다. 동일한 데이터를 여러 분석 서비스가 공동 활용하도록 설계해 반복 복제를 줄이고 데이터 일관성과 운영 효율을 높였다. 업무 중심의 시맨틱 레이어도 구축했다. 기존 리포트 사용 패턴과 사용자 인터뷰를 분석해 매출·가입자·상품 등 업무 용어와 데이터의 관계를 표준화했다. AI가 숫자뿐 아니라 업무 맥락까지 이해하도록 만든 것이다. 이에 따라 임직원은 “월별 매출 추이를 그래프로 보여주고 다음 달 매출을 예측해줘”와 같은 자연어 질문으로 데이터를 분석하고 대시보드를 생성할 수 있다. 데이터 전문가에게 별도로 분석을 요청하거나 복잡한 도구 사용법을 익혀야 했던 부담을 낮췄다. KT가 내부 AI 전환 사례를 공개한 배경에는 기업 고객 AX 시장이 있다. 기업에 AI 도입을 제안하려면 자사 업무에서 먼저 효율과 안정성을 증명해야 한다. MAGMA와 전사 AI 분석 환경은 향후 금융·공공·제조 고객의 데이터 플랫폼 현대화 사업에 활용할 수 있는 레퍼런스가 된다. 소버린 AI와 데이터 주권도 강조했다. 프롬프트에 개인정보나 기업 기밀이 포함될 수 있고 산업마다 데이터 관련 규제가 다른 만큼 국내에서 정보를 안전하게 저장·활용하는 AI 인프라가 필요하다는 설명이다. 글로벌 AI 모델의 국내 리전 확대도 AI 확산의 기반으로 꼽았다. 향후 평가 기준은 실제 업무 성과다. 자연어 분석이 널리 쓰여도 데이터 기준이 다르거나 접근권한 관리가 느슨하면 잘못된 분석과 정보 유출로 이어질 수 있다. 데이터 품질과 보안체계를 유지하면서 의사결정 시간과 비용을 얼마나 줄이느냐가 KT의 내부 혁신과 외부 AX 사업 경쟁력을 가를 전망이다. 이호재 KT 플랫폼개발담당 상무는 “이번 수상은 KT의 데이터 플랫폼 기술과 AI 활용 역량이 글로벌 시장에서도 인정받은 의미 있는 성과”라며 “임직원 누구나 AI와 데이터를 쉽게 활용할 수 있는 환경을 만들고 AI 기반 데이터 중심 업무 문화를 확산하겠다”고 말했다.2026-07-10 16:10:38
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파수 AI, DRM을 AI 데이터 플랫폼으로 바꾼다…'랩소디 코어' 출시 [경제일보] 기업들이 생성형 AI를 도입하며 가장 먼저 마주치는 문제는 모델이 아니라 문서다. 사내 문서가 흩어지고 중복되고 오래된 상태라면 AI는 똑똑해지기보다 엉뚱한 답을 낼 가능성이 커진다. 파수 AI가 기존 문서보안 시장을 AI 데이터 플랫폼 영역으로 넓히려는 이유다. 파수 AI는 기존 문서보안 솔루션 고객이 AI 활용에 필요한 문서관리 체계를 구현할 수 있도록 지원하는 ‘랩소디 코어’를 출시했다고 9일 밝혔다. 랩소디 코어는 DRM과 연동해 문서 접근권한과 보안 정책은 유지하면서 조직 문서를 중앙에서 저장·관리하도록 돕는 제품이다. 이 제품은 파수 AI의 문서관리 플랫폼 ‘랩소디’ 핵심 기능을 기반으로 개발됐다. 랩소디는 문서가상화 기술을 활용해 문서별 고유 ID를 부여하고 같은 문서를 중복 없이 중앙 저장한다. 여러 사용자가 같은 문서를 각기 다른 위치에 보관하더라도 하나의 문서로 관리되며 문서가 수정되면 다른 사용자가 열 때 자동으로 최신 버전이 동기화된다. 사내 문서가 부서와 개인 PC, 파일서버, 메일 첨부 등에 흩어져 있으면 AI 검색이나 학습에 활용하기 어렵다. 같은 문서가 여러 버전으로 남거나 오래된 문서가 방치되면 AI 답변의 정확도도 떨어진다. 랩소디 코어는 중복·노후·불필요 문서를 줄이고 기업 문서를 AI가 활용 가능한 데이터 자산으로 정리하는 데 초점을 맞췄다. 기존 DRM 고객을 겨냥한 점도 특징이다. 기업이 AI 활용을 위해 문서관리 체계를 새로 구축하려 해도 기존 보안 체계를 바꾸는 것은 부담이 크다. 랩소디 코어는 DRM의 접근제어와 권한 체계를 유지하면서 문서중앙화 기능을 붙이는 방식이다. 사용자는 문서를 링크, 메일 첨부, 랩소디 드라이브 등으로 한 번 공유하면 이후 각 사용자가 문서를 열 때 최신 버전을 자동으로 확인할 수 있다. 보안 정책 적용 범위도 조정할 수 있다. DRM 등급별 정책 설정을 지원해 특정 보안 등급 문서에만 랩소디 코어를 적용할 수 있다. 현재는 파수 AI의 데이터 보안 솔루션 ‘파수 엔터프라이즈 디알엠’과 연동되며 FED와 원클라이언트 배포도 지원한다. 회사는 향후 다른 업체의 데이터 보안 솔루션까지 연동 범위를 확대할 계획이다. 파수 AI의 전략은 문서보안 고도화에 그치지 않는다. 생성형 AI가 기업 업무에 들어오려면 보안이 적용된 문서도 AI가 읽고 활용할 수 있는 자산으로 정리돼야 한다. 접근권한, 최신 버전 관리, 이력 추적, 중복 제거가 갖춰져야 AI 검색과 업무 자동화도 안정적으로 작동한다. 랩소디 코어는 기존 DRM 시장과 AI 데이터 거버넌스 시장을 잇는 제품으로 볼 수 있다. 김용길 파수 AI 상무는 “DRM을 활용하면서도 AI로 인한 시대 변화에 유연하게 대처할 수 있도록 랩소디 코어를 출시했다”며 “자동 백업과 동기화를 통해 직원들의 업무 효율을 혁신하는 동시에 기업 데이터를 AI 시대의 진정한 자산으로 전환시켜주는 AI-레디 데이터 플랫폼”이라고 말했다. 향후 과제는 적용 범위 확대다. 현재는 자사 DRM 연동이 중심인 만큼 타사 보안 솔루션과 얼마나 매끄럽게 결합할 수 있는지가 확산 속도를 가를 전망이다. 기업 AI 도입 경쟁이 본격화될수록 보안과 데이터 품질을 함께 해결하는 문서관리 수요는 커질 수밖에 없다.2026-07-09 15:22:27
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![[보험업계 스냅샷] 카카오페이손보, 정보보호·클라우드 보안 국제인증 동시 획득 外](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/25/20260625163203852857.jpg)
카카오페이손보, 정보보호·클라우드 보안 국제인증 동시 획득 外 [경제일보] 카카오페이손보, 정보보호·클라우드 보안 국제인증 동시 획득 카카오페이손해보험이 국제표준화기구(ISO)가 제정한 정보보호 국제 인증인 'ISO 27001'과 클라우드 보안 국제 인증 'ISO 27017'을 동시에 취득했다고 25일 밝혔다. 이번 인증은 보험 서비스 운영 환경 전반을 대상으로 진행됐다. 카카오페손보는 정보보호 관리체계와 클라우드 보안 운영 역량이 국제 기준을 충족한다는 평가를 받았다. 카카오페이손보는 그동안 정보보호 관련 규정을 마련하고 보안 관리체계를 지속적으로 강화해왔다. 이번 인증을 통해 정보보호 및 보안 운영 역량을 객관적으로 검증받았다는 설명이다. ISO 27001은 정보보호 정책과 위험관리·접근통제·운영보안·침해사고 대응 등 정보보호 관리체계를 평가하는 국제 표준이다. ISO 27017은 데이터 보호와 접근권한 관리, 가상환경 보호 등 클라우드 환경의 보안 통제를 평가하는 인증이다. ISO 인증은 취득 이후에도 매년 사후심사와 정기 갱신심사를 통해 관리체계와 운영 수준을 검증받는다. 김희준 카카오페이손보 정보보호최고책임자(CISO)는 "이번 ISO 27001·27017 인증 취득은 정보보호와 클라우드 보안 역량을 국제적으로 인정받은 결과"라며 "앞으로도 사용자 정보보호를 최우선 가치로 삼고 신뢰할 수 있는 서비스 환경을 제공하기 위해 보안 관리체계를 지속적으로 강화하겠다"고 말했다. 신한라이프, 전사 AI 에이전트 아이디어 공모전 개최 신한라이프가 전사 인공지능 전환(AX) 전략 추진의 일환으로 임직원 참여형 인공지능(AI) 에이전트 아이디어 공모전 'A.B.C'를 개최했다고 25일 밝혔다. 이번 공모전은 조직 내 AI 활용 문화를 확산하고 현업 중심의 AI 역량을 강화하기 위해 마련됐다. 임직원들은 △업무 효율화 △리스크 관리 △의사결정 지원 등 다양한 분야에서 총 131건의 아이디어를 제안했다. 공모전은 단순 제안에 그치지 않고 현장 불편 사항을 AI로 개선해 실제 활용 가능한 에이전트로 구현하는 방식으로 진행됐다. 출품작은 △업무 관련성 △혁신성 △완성도 등을 기준으로 심사했다. 대상에는 'SNS 미승인자료 모니터링 에이전트'가 선정됐다. 이 외 △보험금 청구 이상징후 탐색·조치 지원 △보험상품 경쟁력 분석 △영업관리 위험지표 조기경보 에이전트 등도 우수 사례로 평가받았다. 신한라이프는 발굴된 AI 에이전트를 지속 고도화하고 실제 업무에 적용해 업무 효율화를 추진할 계획이다. 신한라이프 관계자는 "이번 공모전을 통해 현업 직원들이 직접 AI 에이전트를 기획하고 구현하며 각 부서 고유 업무를 바라보는 시각을 확장하는 계기가 됐다"며 "앞으로도 AI를 활용한 다양한 혁신을 추진하며 고객 편의성과 서비스 경쟁력을 강화해 나가겠다"고 말했다. NH농협생명, '코리의 룰렛' 이벤트 실시 NH농협생명이 오는 30일까지 자사 모바일 애플리케이션(앱)에서 '코리의 룰렛: 1일 1행운' 이벤트를 실시한다고 25일 밝혔다. 이번 이벤트는 고객이 농협생명 모바일 앱을 통해 보험 상품 추천 서비스를 체험할 수 있도록 마련됐다. 고객은 이벤트 참여로 획득한 룰렛 코인을 사용해 룰렛을 돌리면 하루 1회 최대 3만 NH포인트를 받을 수 있다. 룰렛 참여 시 경품 추첨에도 자동 응모된다. 추가 경품은 룰렛 참여 횟수에 비례해 당첨 확률이 높아지는 방식으로 운영된다. 이벤트는 만 19세 이상 고객을 대상으로 진행되며 비회원도 휴대폰 인증을 통해 참여할 수 있다. 참여 방법은 농협생명 모바일 앱 이벤트 페이지에서 나이와 성별, 상품군을 선택한 뒤 보험 상품 추천 서비스를 체험하면 된다. 농협생명 관계자는 "이번 이벤트는 고객에게 보험 상품 추천 서비스 체험 기회와 경품 혜택을 함께 제공하기 위해 마련됐다"며 "앞으로도 고객이 보험 상품에 쉽게 접근할 수 있는 다양한 콘텐츠와 이벤트를 이어가겠다"고 말했다.2026-06-25 16:33:24
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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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오픈AI, '미토스' 대항마 GPT-5.5 사이버 보안 접근 확대 [경제일보] 오픈AI가 GPT-5.5의 사이버 보안 활용 범위를 검증된 방어자 중심으로 확대한다. 취약점 분석과 탐지 패치 검증 등 방어 목적의 보안 업무는 더 원활하게 지원하되 무단 침투와 실제 피해를 유발할 수 있는 요청은 계속 제한하는 방식이다. 오픈AI는 7일 ‘사이버 보안을 위한 신뢰 기반 접근(Trusted Access for Cyber·TAC)’을 GPT-5.5 기반으로 확대하고 선별된 파트너를 대상으로 GPT-5.5-Cyber 프리뷰를 시작한다고 밝혔다. 오픈AI는 TAC를 신원과 신뢰 기반 프레임워크로 설명하며 검증된 방어자가 정당한 보안 업무에서 고급 사이버 역량을 활용할 수 있도록 설계했다고 밝혔다. GPT-5.5는 오픈AI가 개발자와 보안팀의 실무 활용을 겨냥해 내놓은 범용 모델이다. 오픈AI는 GPT-5.5를 출시하며 고급 사이버 보안과 생물학 영역을 포함한 안전성 평가와 레드팀 테스트를 거쳤고 약200개 초기 접근 파트너의 실제 사용 사례 피드백도 수집했다고 설명했다. TAC가 적용된 GPT-5.5는 보안팀과 개발자가 자신이 관리하거나 점검 권한을 가진 시스템에서 방어 업무를 수행할 때 활용된다. 주요 활용 분야는 취약점 식별과 분류 악성코드 분석 바이너리 리버스 엔지니어링 탐지 엔지니어링 패치 검증 등이다. 오픈AI는 검증된 방어자에게는 일부 정상 보안 업무에서 불필요한 거절을 줄이되 자격증명 탈취 은닉 지속성 확보 악성코드 배포 제3자 시스템 공격 등 악성 행위는 계속 차단한다고 밝혔다. GPT-5.5-Cyber는 일반 공개 모델이 아니다. 오픈AI는 이 모델을 핵심 인프라 보안 등 고위험 방어 업무를 맡은 선별 파트너에게 제한적으로 제공하는 프리뷰로 운영한다. 목적은 GPT-5.5보다 모든 사이버 성능을 넓게 높이는 것이 아니라 레드팀 침투 테스트 통제된 취약점 검증처럼 위험도가 높은 방어 워크플로우에서 접근 방식과 사용자 검증 계정 단위 통제 오용 모니터링을 검증하는 데 있다. 이번 발표는 AI 보안 활용의 균형점을 찾으려는 시도다. 사이버 보안에서 AI는 취약점 발견과 대응 속도를 높일 수 있지만 같은 역량이 공격 자동화에 쓰일 위험도 있다. 오픈AI가 기본 모델 TAC 적용 모델 GPT-5.5-Cyber를 단계별로 나누는 이유도 활용 범위와 위험 수준에 따라 접근 권한을 다르게 두기 위한 것이다. 오픈AI는 보안 생태계 파트너와의 협력도 확대한다. 취약점 연구 소프트웨어 공급망 보안 탐지와 모니터링 네트워크 보안 분야 파트너들과 협력해 취약점 발견부터 패치 탐지 대응 네트워크 수준 완화까지 이어지는 방어 흐름을 지원한다는 계획이다. 앞서 오픈AI는 TAC 파일럿을 소개하며 사이버 보안 보조금 프로그램에 1000만달러 규모 API 크레딧을 투입하겠다고 밝힌 바 있다. 오픈소스 보안 지원도 병행된다. 오픈AI는 Codex for Open Source 프로그램을 통해 핵심 오픈소스 프로젝트의 선정된 유지관리자에게 Codex Security 접근 권한 등을 제공해 취약점 식별 검증 수정 과정을 지원한다는 방침이다. 오픈소스는 한 번 취약점이 발생하면 생태계 전반으로 빠르게 확산될 수 있어 초기 탐지와 패치 속도가 중요하다. 이번 접근은 기업 보안팀에는 실무 부담을 줄이는 기회가 될 수 있다. 반복적인 취약점 분류와 로그 분석 패치 검증을 AI가 보조하면 보안 인력이 고위험 사고 대응과 정책 설계에 더 많은 시간을 쓸 수 있다. 다만 AI가 생성한 분석 결과를 그대로 신뢰하기보다 사람의 검증과 감사 기록 접근권한 통제가 함께 따라야 한다. 고도화된 사이버 AI를 누구에게 어디까지 열어줄 것인지는 앞으로도 중요한 쟁점이 될 전망이다. 방어 목적을 앞세운 접근 확대가 실제 보안 수준을 높이려면 사용자 검증 오용 감시 책임 소재가 명확해야 한다. 오픈AI의 TAC와 GPT-5.5-Cyber 프리뷰는 강력한 모델을 넓게 공개하기보다 신뢰 신호를 기반으로 단계적으로 개방하는 실험으로 볼 수 있다. 고기석 오픈AI 코리아 정책 총괄은 “오픈AI는 검증된 방어자들이 보다 효과적으로 위협을 탐지·분석·대응할 수 있도록 지원하는 동시에 신뢰 기반 접근과 단계적 검증을 통해 책임 있는 활용 체계를 구축해 나갈 것”이라고 밝혔다.2026-05-08 17:25:17
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