검색결과 총 71건
-
-
-
프롬프트 잘 쓰는 시대 지나가나…이제 '루프'를 설계한다
[경제일보] 인공지능(AI)에 좋은 답을 얻기 위해 명령어를 정교하게 다듬던 ‘프롬프트 엔지니어링’의 중심이 흔들리고 있다. 실리콘밸리 AI 개발 현장에서는 사람이 매번 프롬프트를 입력하는 방식보다 AI 에이전트가 목표를 달성할 때까지 실행과 검증, 수정을 반복하도록 설계하는 ‘루프 엔지니어링’이 새 흐름으로 떠오르고 있다. 루프는 사용자가 매 단계마다 “다시 고쳐라”, “오류를 수정하라”고 지시하지 않아도 AI가 스스로 결과를 점검하고 다음 작업을 이어가는 반복 구조를 말한다. 사람이 목표와 기준을 정하면 AI가 작업을 수행하고 결과를 검토하고 실패한 부분을 다시 고치는 방식이다. 프롬프트가 한 번의 명령이라면 루프는 AI가 일하는 절차에 가깝다. 미 경제매체 비즈니스인사이더에 따르면 앤트로픽의 AI 코딩 도구 ‘클로드 코드’를 이끄는 개발자 보리스 처니는 최근 자신이 더 이상 클로드에 직접 프롬프트를 쓰지 않는다고 말했다. 이제 업무는 프롬프트 작성이 아니라 루프를 만드는 일로 바뀌었다는 설명이다. 오픈AI 엔지니어 페터 슈타인베르거도 코딩 에이전트에 프롬프트를 입력하는 방식에서 벗어나 에이전트가 스스로 프롬프트를 만들고 실행하도록 루프를 설계해야 한다고 강조했다. 이 변화는 AI 코딩 도구의 성격 변화와 맞물려 있다. 클로드 코드, 코덱스, 커서 같은 에이전트형 도구는 단순 답변 생성에 그치지 않는다. 코드베이스를 읽고 파일을 고치며 테스트를 실행하고 오류를 다시 수정한다. 사용자는 작업 목표와 제약 조건, 검증 기준을 설계하고 AI는 그 안에서 반복 수행한다. 루프 엔지니어링은 개발자에게만 해당하는 변화가 아니다. 제품기획, 마케팅, 재무, 인사 등 일반 업무에도 적용될 수 있다. 시장조사 보고서를 예로 들면 AI가 자료를 수집하고 초안을 작성한 뒤 빠진 항목을 점검하고 다시 보완하는 식이다. 사람은 문장을 매번 지시하는 대신 업무 역할과 절차, 산출물 기준을 설계하는 관리자가 된다. 일부 현장에서는 이를 직무 설계에 비유한다. 신입사원을 뽑을 때 업무 목표와 권한, 보고 체계, 평가 기준을 정하듯 AI 에이전트에도 역할과 작업 범위, 검증 기준을 정해야 한다는 것이다. 프롬프트 엔지니어링이 ‘AI에게 어떻게 말할 것인가’의 문제였다면 루프 엔지니어링은 ‘AI가 어떤 절차로 일하게 할 것인가’의 문제다. 과제도 분명하다. AI가 목표를 달성하지 못하면 같은 작업을 계속 반복하는 ‘무한 루프’에 빠질 수 있다. 이 경우 API 호출과 토큰 사용량이 급증해 비용 부담이 커진다. 여러 에이전트가 동시에 작업하고 서로 결과를 검토하는 구조에서는 효율이 높아지는 만큼 관리 복잡성도 함께 커진다. 검증 책임도 사라지지 않는다. AI가 코드를 고치고 문서를 보완하더라도 최종 판단은 인간이 해야 한다. 루프가 빠르게 돌아갈수록 사람이 이해하지 못한 결과물이 더 많이 쌓일 수 있다. 잘못된 전제를 기준으로 삼으면 오류가 반복적으로 증폭될 가능성도 있다. 기업 입장에서는 루프 엔지니어링이 AI 도입의 다음 단계가 될 수 있다. 지금까지는 직원들이 챗봇을 잘 쓰도록 교육하는 수준이었다면 앞으로는 부서별 업무를 AI 에이전트가 수행할 수 있는 절차로 다시 설계해야 한다. 이 과정에서 데이터 접근 권한, 보안, 비용 통제, 결과 검증, 책임 소재가 핵심 관리 항목으로 떠오른다. 프롬프트 엔지니어링이 완전히 사라진다고 보기는 어렵다. 좋은 목표를 정의하고 정확한 지시를 내리는 능력은 여전히 필요하다. 달라진 것은 경쟁력의 위치다. 이제 중요한 것은 한 문장을 더 세련되게 쓰는 기술이 아니라 AI가 목표를 향해 반복적으로 움직일 수 있는 업무 시스템을 설계하는 능력이다. AI를 잘 쓰는 조직은 프롬프트를 잘 쓰는 조직을 넘어 AI가 일할 수 있는 구조를 잘 짜는 조직이 될 것이다.
2026-06-22 07:45:09
-
-
-
티빙 유출 파장 CJ ONE까지…1051명 집단소송, 계정 잠금도 확산
[경제일보] 티빙 개인정보 유출 사태가 CJ ONE 계정 보호조치와 집단 손해배상 소송으로 번지고 있다. 단순한 OTT 회원정보 유출을 넘어 CJ 계열 서비스와 연동된 통합 계정, 온라인 식별 정보인 CI·DI까지 문제가 되면서 소비자 불안이 커지는 모습이다. 12일 업계에 따르면 CJ올리브네트웍스가 운영하는 그룹 통합 멤버십 서비스 CJ ONE은 티빙 개인정보 유출 사고 이후 일부 회원을 대상으로 계정 보호조치를 진행하고 있다. 티빙 사고 이후 비밀번호를 바꾸지 않은 CJ ONE 통합회원 계정 등이 대상이다. 계정 잠금 해제를 위해서는 CJ ONE 홈페이지나 앱에서 본인인증을 거쳐 비밀번호를 재설정해야 한다. 티빙은 지난 2일 외부의 비인가 접근으로 개인정보가 저장된 데이터베이스에 접속이 이뤄졌고 개인정보 파일이 외부로 전송된 정황을 확인했다고 밝혔다. 회사는 사고 인지 이후 공격자 IP 접근을 차단하고 클라우드 접근 통제 정책을 변경하는 등 조치를 취했다고 설명했다. 유출 항목은 아이디, 이름, 생년월일, 성별, 휴대전화번호, 이메일, 환불 계좌번호, 비밀번호 등으로 알려졌다. 여기에 CI와 DI도 포함된 것으로 전해지면서 사안의 무게가 커졌다. CI는 본인확인을 거친 이용자를 식별하기 위한 연계정보이고 DI는 서비스 내 중복가입 여부를 확인하는 식별값이다. 이용자가 쉽게 바꿀 수 없는 정보인 만큼 다른 유출 정보와 결합되면 개인 식별과 2차 피해 위험이 커질 수 있다. 티빙은 11일 홈페이지와 앱을 통해 이용자별 개인정보 유출 여부를 확인할 수 있는 조회 서비스를 개설했다. 회사는 “티빙을 믿고 이용해 주시는 회원님께 큰 걱정과 심려를 끼쳐 드린 점 진심으로 사과드린다”며 피해 여부 확인 서비스를 제공하고 있다고 밝혔다. 앞서 최주희 티빙 대표는 “이용자 여러분께서 믿고 맡겨주신 정보를 지켜드리지 못했으며 그 책임은 전적으로 티빙에 있다”고 사과했다. 정부 조사도 본격화됐다. 과학기술정보통신부와 한국인터넷진흥원은 이번 사고를 대규모 정보 유출 및 추가 피해 가능성이 있는 중대한 침해사고로 보고 민관합동조사단을 구성했다. 조사단은 사고 원인, 침입 경로, 유출 규모, 추가 피해 가능성 등을 들여다볼 전망이다. 개인정보보호위원회도 개인정보보호법상 안전성 확보 의무와 정보주체 통지 의무 위반 여부를 살필 가능성이 있다. 법적 대응도 시작됐다. 법무법인 지향은 티빙 개인정보 유출 피해 이용자 1051명을 대리해 서울중앙지법에 손해배상 청구 소송을 제기했다. 청구액은 1인당 30만원이다. 지향 측은 유출 정보의 종류와 2차 피해 위험을 고려할 때 정신적 피해가 크고 향후 조사 과정에서 추가 피해가 확인되면 청구액 확대도 검토할 수 있다는 입장이다. 법무법인 세담도 별도 집단소송을 추진하고 있다. 세담은 CI와 DI가 유출 항목에 포함된 점을 들어 스미싱, 피싱 등 2차 피해 위험이 크다고 보고 있다. 실제 티빙은 전화, 문자, 이메일 등을 통한 사칭 피싱 시도에 주의해 달라고 이용자들에게 안내한 바 있다. 이번 사태는 CJ 계열 서비스 전반의 계정 연동 구조에도 부담을 주고 있다. 티빙은 자체 계정뿐 아니라 CJ ONE, 네이버, 카카오 등 외부 계정으로 가입한 이용자도 많다. 편의성을 높였던 통합 로그인과 계정 연동이 사고 발생 이후에는 비밀번호 변경, 계정 잠금, 본인인증 등 복잡한 대응 절차로 이어지고 있다. 한편 업계에선 정확한 피해 규모와 보상안, 재발 방지 대책에 쏠린다. 일부 보도에서는 유출 대상이 대규모에 이를 가능성이 제기됐지만 현재 공개자료 기준으로 최종 피해 규모는 정부 조사 결과를 지켜봐야 한다. 티빙이 보상안과 추가 조치를 내놓겠다고 밝힌 만큼 실제 이용자 보호책의 수준도 향후 쟁점이 될 전망이다.
2026-06-12 11:21:53
-
-
-
젠슨 황 "지금은 한국의 시간"…정부·AI 생태계와 피지컬 AI 도약 논의
[경제일보] 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 방한 마지막 일정에서 한국 인공지능(AI) 생태계 전반과 협력 확대 의지를 재확인했다. 정부와는 GPU 26만장 도입, 베라 루빈 기반 AI 팩토리, 엔비디아 R&D센터 설립을 논의했고 국내 대기업·스타트업과는 피지컬 AI와 글로벌 진출 방안을 공유했다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 8일 서울 신라호텔에서 열린 엔비디아 ‘코리아 AI 에코시스템 리셉션’에 앞서 황 CEO와 별도 면담을 가졌다. 양측은 지난해 APEC 정상회의를 계기로 형성된 한국과 엔비디아의 AI 인프라 협력을 실제 성과로 이어가야 한다는 데 뜻을 모았다. 배 부총리는 이 자리에서 엔비디아 GPU 26만장의 차질 없는 도입을 요청했다. 또 엔비디아의 차세대 AI 컴퓨팅 인프라인 베라 루빈 NVL72 기반 AI 팩토리 도입을 연내 추진할 수 있도록 협력을 당부했다. AI 팩토리는 GPU와 네트워크, 소프트웨어를 결합해 데이터 수집과 학습, 추론까지 AI 전 과정을 수행하는 차세대 지능형 데이터센터다. 정부의 관심은 단순 GPU 확보에 그치지 않는다. 배 부총리는 한국이 거대언어모델(LLM) 경쟁에서는 미국 빅테크에 뒤처졌지만, 제조와 로봇, 반도체 기반을 결합한 피지컬 AI에서는 앞서갈 수 있다는 점을 강조했다. 피지컬 AI는 AI가 현실 세계의 로봇, 공장, 자동차, 장비를 인식하고 판단하며 움직이도록 하는 기술이다. 엔비디아 R&D센터 국내 설립도 주요 의제였다. 배 부총리는 엔비디아 연구개발 거점이 조속히 국내에 마련돼 국내 산·학·연과 피지컬 AI 공동연구를 수행하는 실질적 협력 허브가 되길 기대한다고 밝혔다. 앞서 엔비디아가 서울 근무 조건으로 피지컬 AI 관련 인력 채용에 나선 만큼 한국 R&D센터 설립 논의는 실행 단계로 접어든 것으로 보인다. 황 CEO는 이날 한국 AI 산업에 대한 강한 기대감을 드러냈다. 그는 “지금이 바로 한국의 시간”이라며 한국이 반도체와 제조, 에너지 인프라, 소프트웨어, 문화적 확산력을 함께 갖춘 드문 국가라고 평가했다. 중공업과 전자 산업에서 세계적 경쟁력을 쌓은 한국이 AI 시대에도 중요한 역할을 할 수 있다는 메시지다. 황 CEO는 한국에 “수천억달러 규모의 잠재적 사업”을 가져왔다고도 말했다. 특히 SK하이닉스와 SK텔레콤을 언급하며 메모리와 AI 클라우드 분야의 초대형 파트너십이 막대한 경제적 기회를 만들 수 있다고 강조했다. SK하이닉스는 엔비디아 AI 가속기에 필요한 HBM 핵심 공급사이고 SK텔레콤은 엔비디아 DSX 기반 GW급 AI 클라우드 구축에 나섰다. 이날 리셉션에는 삼성전자, SK하이닉스, SK텔레콤, 현대차그룹, LG전자, 네이버, 크래프톤 등 국내 주요 대기업이 참석했다. 업스테이지, NC AI, 프렌들리AI, 트웰브랩스, 파일러, 노타 등 AI 스타트업과 두산로보틱스, 로보티즈, 엔닷라이트, 에이로봇 등 로봇·피지컬 AI 기업도 자리를 함께했다. 반도체, 클라우드, 게임, 로봇, 모빌리티, 생성형 AI 기업이 한자리에 모인 셈이다. 간담회에서는 생성형 AI와 소버린 AI, AI 반도체 인프라, 스타트업 투자, 글로벌 시장 진출, 피지컬 AI 협력 방안이 폭넓게 논의된 것으로 알려졌다. 황 CEO는 참석 투자사들을 향해 한국 AI 스타트업에 대한 투자를 독려한 것으로 전해졌다. 한국이 AI의 미래에 투자하기 좋은 시장이라는 메시지를 직접 던진 것이다. 이번 방한에서 엔비디아의 한국 전략은 뚜렷해졌다. SK하이닉스는 HBM과 차세대 메모리, SK텔레콤은 AI 클라우드, 네이버는 소버린 AI와 AI 팩토리, LG는 데이터센터와 휴머노이드 로봇, 현대차는 모빌리티와 제조 AI, 두산은 로보틱스, 게임업계는 시뮬레이션과 피지컬 AI 소프트웨어에서 각각 협력 축을 맡는다. 정부의 역할도 중요해졌다. GPU 도입과 AI 팩토리 구축은 전력, 냉각, 데이터센터 입지, 인재, 규제, 보안 체계가 함께 움직여야 성과를 낼 수 있다. 엔비디아 R&D센터가 실제 산학연 공동연구와 산업 실증으로 이어지려면 정부 지원과 민간 투자가 맞물려야 한다. 검증대에는 실행력이 오른다. GPU 26만장 도입과 베라 루빈 AI 팩토리 구축이 일정대로 진행되는지, 엔비디아 R&D센터가 국내 연구개발 생태계에 어떤 역할을 하는지, 스타트업 투자와 글로벌 진출이 실제 성과로 이어지는지가 관건이다. 황 CEO의 방한은 한국을 단순한 메모리 공급국이나 GPU 구매국이 아니라 AI 인프라와 피지컬 AI를 함께 설계하는 전략 거점으로 끌어올리는 계기가 됐다. 이제 남은 과제는 선언을 산업 현장의 성과로 바꾸는 일이다. 한국이 반도체와 제조, 로봇, 클라우드, 소프트웨어를 묶어 피지컬 AI 강국으로 도약할 수 있을지가 이번 협력의 본질적 시험대가 될 전망이다.
2026-06-08 22:57:11
-
-
KT, 전사 시스템에 '제로트러스트' 확대…내부망도 다시 검증한다
[경제일보] KT가 전사 시스템에 ‘제로트러스트’ 보안 체계를 확대한다. 내부망에 접속했다는 이유만으로 사용자를 신뢰하지 않고, 접속 시점마다 사용자 권한과 단말 상태를 검증하는 방식으로 보안 수준을 높이겠다는 전략이다. KT는 제로트러스트 보안 전략을 고도화해 전사 업무 시스템 전반에 상시 예방과 선제 대응 체계를 적용한다고 7일 밝혔다. 제로트러스트는 ‘아무것도 기본적으로 믿지 않는다’는 원칙에 따라 사용자, 기기, 네트워크 상태를 지속적으로 확인하는 보안 모델이다. KT는 앞서 제로트러스트 네트워크 접근(ZTNA) 솔루션을 도입해 사용자와 단말의 신뢰 수준을 기반으로 업무 시스템 접근을 검증해왔다. ZTNA는 기존 가상사설망(VPN)처럼 내부망 전체에 접속시키는 방식이 아니라, 필요한 업무 시스템에 한해 접근을 허용하는 방식이다. 접근 권한을 더 세밀하게 나눠 공격자가 내부로 들어오더라도 피해 범위를 줄이는 데 목적이 있다. 이번 확대의 핵심은 탐지와 차단이다. KT는 엔드포인트 위협 탐지·대응(EDR) 시스템을 통해 PC와 서버 등 개별 기기에서 발생하는 이상 행위를 분석한다. 동시에 네트워크 위협 탐지·대응(NDR) 시스템으로 네트워크 전반의 비정상 트래픽과 공격 징후를 실시간으로 탐지한다. EDR이 단말 내부의 수상한 실행 파일이나 비정상 행위를 보는 기술이라면, NDR은 네트워크 흐름에서 이상 징후를 찾아내는 기술이다. 두 체계를 함께 운영하면 알려지지 않은 신종 공격뿐 아니라 내부 침투 이후 발생하는 비정상 접근과 추가 공격 시도도 더 빨리 포착할 수 있다. 침해 사고 확산을 막기 위한 마이크로세그멘테이션도 강화한다. 마이크로세그멘테이션은 내부 시스템을 작은 단위로 나눠 접근 경로를 제한하는 기술이다. 공격자가 한 시스템에 침투하더라도 다른 업무 시스템으로 쉽게 이동하지 못하게 막는 것이 핵심이다. KT는 주요 시스템과 일부 업무 환경에 마이크로세그멘테이션을 시범 적용했다. 올해 운영 안정성과 정책 검증을 마친 뒤 전체 업무 환경으로 적용 범위를 넓힐 계획이다. 이번 조치는 국내 보안 정책 흐름과도 맞닿아 있다. 과학기술정보통신부와 한국인터넷진흥원은 국내 기업의 제로트러스트 도입을 돕기 위해 ‘제로트러스트 가이드라인 2.0’을 마련했다. 클라우드, 원격근무, 협력사 접속이 늘면서 기존 경계형 보안만으로는 내부 침투와 계정 탈취에 대응하기 어렵다는 판단이 확산되고 있다. 통신사는 고객 정보와 네트워크, 기업용 서비스 인프라를 동시에 다루는 핵심 사업자다. 내부 시스템 보안이 흔들리면 통신망 운영과 고객 서비스 신뢰에도 영향을 줄 수 있다. KT가 제로트러스트를 전사 보안 체계로 확대하는 이유다. 김창오 KT 정보보안실 상무(CPO)는 “KT는 ZTNA 운영 경험을 토대로 상시 예방과 선제 대응 중심의 제로트러스트 보안 체계를 고도화하고 있다”며 “마이크로세그멘테이션, 행위 기반 탐지 등 선진 보안 기술을 적용해 주요 업무 시스템과 서비스 전반의 보안 수준을 유지해 나가겠다”고 말했다.
2026-06-07 11:26:06
-
티빙 개인정보 DB 뚫렸다…이름·생년월일 등 유출 정황 확인
[경제일보] 국내 온라인동영상서비스(OTT) 티빙이 해킹 공격으로 인한 개인정보 유출 사실을 이용자들에게 공식 통지하고 사과했다. 최근 몇 년간 기업들의 보안 경각심이 높아진 가운데 또다시 대형 플랫폼에서도 개인정보 유출 사고가 발생하면서 이용자 우려가 커지고 있다. 5일 IT 업계에 따르면 티빙은 최근 이용자들에게 개인정보 유출 사실 통지 및 사과문을 문자를 통해 공지했다. 티빙이 공개한 유출 가능 정보는 아이디와 이름, 생년월일, 성별, CI(연계정보), DI(중복가입확인정보), 휴대전화 번호 일부, 이메일 계정 정보 일부, 환불 계좌번호, 비밀번호 등이다. 다만 휴대전화 번호 마지막 4자리와 이메일 일부 정보, 환불 계좌번호 및 비밀번호는 암호화 상태로 저장된 것으로 알려졌다. 티빙은 공지를 통해 "당사는 2026년 6월 2일 개인정보 저장 DB에 신원 미상 해커의 접근 및 파일 유출 정황을 확인했다"며 "인지 즉시 공격 IP 차단 및 클라우드 접근 통제를 변경했고 DB 접속 모니터링 강화 및 추가 피해 확산 방지 보안 조치를 완료했으며 이용자 피해 구제를 위한 전담 고객센터 운영 및 지원 절차를 마련"이라고 밝혔다. 티빙은 사고 인지 직후 공격에 사용된 IP를 차단하고 클라우드 접근 통제 정책을 변경하는 등 긴급 대응에 나선 것으로 알려졌다. 또한 데이터베이스 접속 모니터링을 강화하고 추가 피해 확산 방지를 위한 보안 조치를 완료했다고 설명했다. 또한 이용자 피해 구제를 위한 전담 고객센터 운영과 지원 절차도 마련했다. 이용자들에게는 스미싱·피싱 등 2차 피해에 주의하고, 동일한 계정 정보를 사용하는 다른 서비스의 비밀번호를 변경할 것을 권고했다. 이번 사고는 국내 주요 온라인 플랫폼에서 또다시 개인정보 유출 사고가 발생했다는 점에서 주목된다. 특히 이름과 생년월일, 휴대전화 번호 등 개인정보가 포함된 만큼 향후 스미싱과 피싱 등 2차 범죄 악용 가능성도 제기된다. 이에 업계에서는 정확한 유출 규모와 공격 경로, 실제 외부 유출 여부 등에 대한 추가 조사가 필요하다는 지적이 나오고 있다. 개인정보보호위원회와 한국인터넷진흥원(KISA) 등 관계 기관 역시 관련 사실을 확인하고 사고 경위를 들여다볼 것으로 전망된다. 티빙은 "티빙을 이용해 주시는 고객님께 깊은 사과의 말씀 드린다"며 "보상안 및 추가 필요 사항은 지속적으로 안내하겠다"고 말했다.
2026-06-05 08:37:24
-
파수 AI, AI 시대 '데이터 유출' 막는다…북미 보안시장 공략
[경제일보] 파수 AI가 글로벌 보안 콘퍼런스에서 생성형 인공지능(AI) 시대의 데이터 유출 대응 전략을 공개했다. AI 에이전트와 생성형 AI 활용이 확산되면서 내부 데이터가 외부 서비스로 흘러나갈 수 있다는 우려가 커지는 가운데 북미 보안시장 공략을 본격화하는 모습이다. 파수 AI는 지난 1일부터 3일까지 미국 메릴랜드 내셔널하버에서 열린 ‘가트너 시큐리티 & 리스크 매니지먼트 서밋 2026’에 참가했다고 4일 밝혔다. 가트너 시큐리티 서밋은 글로벌 보안·IT 리더들이 최신 사이버보안 전략과 기술 동향을 공유하는 보안 콘퍼런스다. 파수 AI는 이번 행사에서 세션 발표와 단독 부스를 통해 AI 데이터 유출 리스크 관리 프레임워크와 관련 솔루션을 소개했다. 생성형 AI, AI 에이전트, 섀도우 AI 확산으로 기존 보안 체계가 통제하지 못했던 새로운 데이터 유출 경로가 생기고 있다는 점을 주요 화두로 제시했다. 세션 발표는 파수 AI 미국 법인 통합을 통해 출범한 AX 전문 기업 심볼로직의 론 아덴 부사장이 맡았다. 그는 ‘AI 데이터 유출 방지’를 주제로 AI 활용 과정에서 데이터가 어디에서, 언제, 어떤 방식으로 유출될 수 있는지 설명하고 이를 통제하기 위한 다층적 접근 방안을 제시했다. 섀도우 AI는 기업이 승인하지 않은 AI 도구를 임직원이 임의로 사용하는 현상을 뜻한다. 내부 문서나 고객 정보가 관리되지 않은 외부 AI 서비스에 입력될 경우 데이터 유출 위험이 커질 수 있다. 파수 AI는 AI 사용을 무조건 막기보다 조직의 리스크 수준에 맞춰 데이터 사용 지점별 모니터링과 정책 제어를 조합해야 한다고 봤다. 부스에서는 ‘파수 데이터 레이더(FDR)’와 ‘AI-R DLP’가 소개됐다. FDR은 조직 내 흩어진 민감 데이터를 자동으로 탐지·분류·태깅해 데이터 거버넌스 기반을 마련하는 솔루션이다. AI-R DLP는 AI 서비스 사용 과정에서 개인정보와 조직별 민감정보를 실시간으로 검출하고 차단해 데이터 유출을 막는 역할을 한다. 이번 행사는 파수 AI가 북미 시장에서 AI 보안 기업으로 입지를 넓히는 계기가 될 전망이다. 생성형 AI 도입이 빠른 미국 시장에서는 생산성 향상과 데이터 보호 사이의 균형이 핵심 과제로 떠오르고 있다. 특히 금융, 제조, 공공, 의료 등 규제 산업에서는 AI 활용 확대와 함께 데이터 이동 경로를 통제할 수 있는 보안 체계가 중요해지고 있다. 손종곤 파수 AI 글로벌사업 총괄 상무는 “생성형 AI와 AI 에이전트의 확산으로 데이터 유출 경로가 다변화되면서 엄격한 AI 사용 정책과 다층적 런타임 제어가 모든 조직의 핵심 보안 과제로 부상했다”며 “조직의 리스크 프로파일과 거버넌스 요구에 맞춰 솔루션을 전략적으로 조합하는 실용적 접근으로 글로벌 고객의 AI 보안 역량 강화를 지원하겠다”고 말했다. 한편 시장 확대의 관건은 실제 고객 적용 성과다. AI 데이터 유출 방지는 솔루션 도입만으로 끝나지 않고 내부 보안 정책, 문서 분류 체계, 임직원 AI 사용 기준과 함께 설계돼야 한다. 파수 AI가 FDR과 AI-R DLP를 고객 환경에 맞게 결합해 북미 레퍼런스를 확보하느냐가 향후 성패를 가를 전망이다.
2026-06-04 17:00:04
-
-