검색결과 총 3건
-
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
-
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
-