2026.10.16 금요일
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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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메가존클라우드, AWS 보안 컴피턴시 추가…AI·클라우드 보안 사업 확대 [경제일보] 메가존클라우드가 아마존웹서비스(AWS) 보안 전문 역량을 공식 검증받으며 클라우드 보안 사업을 강화하고, 마이그레이션·데이터·생성형 AI·DevOps 등으로 넓혀온 AWS 사업 포트폴리오를 보안까지 확장하고 있다. 인공지능(AI)과 클라우드 활용이 확대되면서 데이터와 애플리케이션, AI 워크로드까지 아우르는 보안 역량이 기업의 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다. 보안과 거버넌스를 함께 구축해야 하는 고객 수요를 겨냥한 움직임으로 풀이된다. 9일 메가존클라우드는 AWS로부터 'AWS 보안 컴피턴시'를 획득했다고 밝혔다. AWS 보안 컴피턴시는 복잡한 클라우드 보안 프로젝트를 설계하고 구축·운영할 수 있는 전문 기술력과 컨설팅 역량을 갖춘 파트너를 대상으로 부여되는 인증이다. 이번 심사에는 지난 2월 개정된 최신 'AWS 보안 컴피턴시 컨설팅 파트너 검증 체크리스트'가 적용됐다. 계정 및 접근 관리(IAM), 위협 탐지와 대응, 인프라 보호, 데이터 보호, 컴플라이언스와 개인정보 보호, 애플리케이션 보안 등 주요 영역에 대한 기술력과 컨설팅 역량을 종합적으로 평가해 인증을 부여한다. 메가존클라우드는 이번 인증을 통해 클라우드 환경을 보호하는 기술뿐 아니라 실제 고객 프로젝트를 수행할 수 있는 조직과 운영체계까지 검증받았다고 설명했다. 심사 과정에서 통합 보안 브랜드 'HALO'와 24시간 365일 운영되는 보안운영센터(SOC), 국내외 정보보호 인증, 엔지니어 조직의 기술 자격 등을 제시하고 실제 고객 프로젝트 수행 사례와 문서화된 보안 프로세스도 평가받았다. HALO는 하이퍼스케일 클라우드, AI 보안, 라이프사이클 보안, 제로 트러스트 등 4개 프레임워크를 기반으로 보안 컨설팅과 솔루션 구축부터 매니지드 보안 서비스, 관리형 탐지 및 대응(MDR)까지 지원한다. 자체 보안 브랜드를 통해 보안 사업 역량을 확대한 것이다. 최근 시대의 흐름인 AI의 확산은 보안 사업 확대의 배경으로 작용하고 있다. 기업들이 생성형 AI를 업무에 적용하면서 기존 클라우드 데이터뿐 아니라 AI 모델과 학습·추론 과정에서 활용되는 데이터, 관련 애플리케이션과 인프라에 대한 보호 필요성도 커지고 있다. AI 서비스가 기존 IT 환경과 연결되는 만큼 접근 권한 관리와 데이터 보호, 취약점 대응, 개인정보 보호 등을 별도로 관리하기보다 전체 클라우드 환경과 함께 설계해야 하는 요구도 높아지고 있다. 메가존클라우드는 AI 거버넌스 분야에서도 역량을 강화하고 있다. AI 관리체계 국제표준인 ISO/IEC 42001을 바탕으로 AI 모델의 안전한 배포와 운영, AI 워크로드 보호, 모니터링, 데이터 프라이버시 관리 등에 대응하고 있다. 기존 클라우드 보안에 AI 관련 통제와 거버넌스를 결합해 AI 도입 기업의 복합적인 보안 수요를 공략하고 있다. 이번 인증으로 메가존클라우드가 보유한 AWS 컴피턴시는 총 11개로 증가한 것으로 알려졌다. 메가존클라우드는 마이그레이션 및 현대화, 데이터 및 분석, 생성형 AI 서비스, DevOps, 금융 서비스 등을 포함해 아시아태평양 지역 AWS 파트너 가운데 가장 많은 수준이라고 설명했다. 컴피턴시 확대를 통해 메가존클라우드는 자사의 사업 영역을 클라우드 인프라 구축을 넘어 고객의 디지털 전환 전반으로 넓히고 있다. 클라우드 이전과 현대화에서 시작해 데이터 분석, 생성형 AI, DevOps, 금융 분야에 이어 보안까지 전문성을 확대하면서 고객이 필요로 하는 기술을 하나의 사업 구조 안에서 제공할 수 있는 범위를 확장한 것이다. 메가존클라우드는 1000명 이상의 엔지니어 조직이 약 1800개의 AWS 자격증을 보유하고 있으며 AWS 공식 인증 교육센터도 운영하고 있다. 여기에 ISMS-P, ISO/IEC 27001, ISO/IEC 42001 등 정보보호와 개인정보, AI 관리체계 관련 인증을 확보해 기술 인력과 관리체계를 함께 강화하고 있다고 설명했다. 김종찬 클라우드 스트레티지 유닛 리더는 "이번 보안 컴피턴시 획득으로 클라우드 마이그레이션과 현대화부터 데이터 분석, 생성형 AI 도입, 데브옵스, 금융 서비스, 보안까지 고객의 디지털 전환 전 영역을 아우르는 메가존클라우드의 엔드투엔드 수행 역량이 다시 한번 입증됐다"며 "AWS 프로페셔널 서비스와의 협력을 바탕으로 고객에게 글로벌 기준의 보안 아키텍처와 컨설팅을 제공하고 AI 환경에서도 안정적인 보안 체계를 구현할 수 있도록 지원할 것"이라고 말했다.2026-09-09 14:32:34
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네이버클라우드 컨소시엄, 700B급 보안 특화 AI 개발…33개 기관 뭉쳤다 [경제일보] 국내 인공지능(AI) 경쟁이 범용 모델 개발을 넘어 산업별 특화 모델 확보로 확산하는 가운데 네이버클라우드가 사이버 보안 분야를 겨냥한 초거대 AI 개발에 본격 착수한다. 정부의 특화 AI 파운데이션 모델 사업자로 선정된 네이버클라우드 컨소시엄은 대규모 GPU와 국가 핵심시설의 실데이터를 활용해 국내 보안 환경에 최적화된 AI 모델을 구축한다는 계획이다. 3일 네이버클라우드는 네이버클라우드 컨소시엄이 정부의 '특화 인공지능 파운데이션 모델 개발(사이버 보안 분야)' 사업자로 최종 선정돼 개발에 착수한다고 밝혔다. 이번 사업에는 네이버클라우드를 중심으로 총 33개 산·학·연·공공기관이 참여한다. 컨소시엄은 정식 사업 착수에 앞서 자체 보유 GPU 4000장을 선제적으로 투입해 보안 특화 AI 모델의 사전 학습을 진행해왔다. 정부가 제공하는 GPU 물량 256장과 별도로 네이버클라우드가 B200 4000장, LG가 H200 256장을 추가 투입한다. 민간 인프라를 선제적으로 활용해 개발 기간을 단축하고 모델 성능 고도화와 현장 실증에 시간을 집중한다는 전략이다. 최종적으로는 하이퍼클로바X와 엑사원을 기반으로 700B급 MoE(전문가 혼합) 구조의 초거대 보안 특화 모델을 구축한다. 방어 역량과 공격 역량을 각각 강화한 2개의 독자 모델을 병렬 개발해 사이버 공격의 탐지부터 분석·대응까지 전 주기에 대응한다는 구상이다. 개발 모델은 국제 공인 벤치마크 2종을 활용해 성능을 검증할 예정이다. 학습 데이터도 약 830TB 규모의 실데이터를 활용한다. 네이버클라우드와 LG CNS의 운영 데이터를 비롯해 한전KDN, 한국수력원자력, 금융보안원, KISTI, LG유플러스 등 국가 기반시설과 주요 산업에서 확보한 데이터를 활용한다. 위협정보 수집부터 라벨링·표준화·검증까지 데이터 정제 과정을 거쳐 실제 사이버 위협 환경을 학습시키는 방식이다. 특히 모델 개발 이후 국가 핵심시설과 주요 산업 현장에서 성능을 검증한다. 전력·금융·과학기술·통신·반도체·방위산업·항공우주 등 7대 분야에서 실증을 진행하며, 외부망 접근이 제한되는 폐쇄망 환경에서도 안정적으로 운용할 수 있는 기술을 확보할 계획이다. 이번 사업은 AI를 활용한 사이버 공격이 고도화되는 상황에서 방어 분야에서도 특화 AI 경쟁력을 확보하려는 움직임으로 풀이된다. 보안 분야는 민감한 데이터의 외부 반출이 제한되는 데다 실제 관제 환경에서 높은 정확도가 요구되는 만큼 범용 AI와 달리 국내 산업 환경과 보안 데이터를 반영한 특화 모델의 필요성이 클 전망이다. 네이버클라우드는 개발한 모델을 상업적 활용이 가능한 오픈소스로 공개하고, 중소기업을 대상으로 취약점 및 사이버 공격 탐지 무상 점검 서비스도 제공할 예정이다. 네이버클라우드 마켓플레이스를 통해 국내 보안 기업의 AI 서비스 상용화도 지원해 모델 개발에서 산업 활용으로 이어지는 생태계를 구축한다는 방침이다. 김유원 네이버클라우드 대표는 "이번 사업 수주는 네이버클라우드 컨소시엄이 보유한 대규모 AI 인프라와 데이터, 보안 전문 역량을 종합적으로 인정받은 결과"라며 "국가 핵심 인프라를 지키는 AI를 우리 기술로 만들어낸다는 책임감을 갖고 사업에 임해 대한민국을 대표하는 국가 보안 AI 모델과 생태계를 만들어 가겠다"고 말했다.2026-09-03 15:21:12
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![[2027년 예산안] AI 3대 강국 사활 건 과기정통부…내년 29.6조 쏟아붓는다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/09/01/20260901140309962105.jpg)
'AI 3대 강국' 사활 건 과기정통부…내년 29.6조 쏟아붓는다 [경제일보] 정부가 인공지능(AI)을 국가 성장전략의 전면에 내세우면서 과학기술정보통신부의 내년 살림도 크게 불어난다. 과기정통부는 AI 대전환과 차세대 전략기술에 재정을 집중하고, 이를 산업 현장과 지역으로 확산해 ‘AI 3대 강국’ 도약의 기반을 마련한다는 계획이다. 과기정통부는 1일 국무회의에서 2027년도 예산안이 의결됐다고 밝혔다. 총예산은 29조6476억원으로 올해 추가경정예산보다 5조8272억원, 24.5% 증가했다. 이 가운데 AI 관련 예산은 9조4000억원으로 84.3% 늘었고, R&D 예산도 14조1000억원으로 18.5% 증가했다. 가장 큰 변화는 AI 투자 확대다. 정부는 고성능 GPU 확보부터 독자 AI 모델, 데이터센터, 피지컬 AI까지 AI 생태계 전반에 투자한다. 대규모 GPU 확보를 통해 AI 연산 기반을 확충하고 프론티어급 AI 개발에 필요한 데이터 경쟁력도 강화한다. 전 국민이 범용 AI와 공공 AI 에이전트를 활용하는 ‘모두의 AI’에는 2500억원을 신규 배정했다. AI를 산업 현장으로 가져가는 투자도 늘어난다. 반도체·피지컬 AI·AI 데이터센터를 중심으로 한 3대 메가프로젝트를 추진하고, 로봇과 제조 현장에 AI를 접목하는 사업을 확대한다. AI 데이터센터의 국산 솔루션과 인프라 기술을 개발하고, 피지컬 AI 분야에서는 휴머노이드와 로봇 파운데이션 모델 등 차세대 기술 확보에 나선다. AI 확산에 따른 부작용과 보안 문제에도 예산을 투입한다. AI 안전 기술과 사이버보안 AI 개발, 중소기업의 AI 기반 위협 대응 등을 지원해 ‘빠른 AI 도입’과 ‘안전한 AI 활용’을 동시에 추진한다. ◆ AI 다음 먹거리도 선점 정부는 AI에만 올인하지 않는다. AI 이후 국가 경쟁력을 좌우할 차세대 전략기술에는 12조3770억원을 편성했다. 특히 7대 시드(SEED) 프로젝트에는 1조3439억원을 투입한다. SMR과 핵융합 등 미래에너지, 양자컴퓨터, AI·로봇 기반 신약개발, 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI), 우주항공 등이 주요 대상이다. 정부는 현재 경쟁력이 있는 분야를 따라가는 데 그치지 않고 향후 10~20년 뒤 산업을 좌우할 기술을 선점하겠다는 전략이다. 기초연구와 출연연구기관에 대한 투자도 확대한다. 기초연구 예산을 늘리고 출연연은 기관별 임무 중심 연구를 강화한다. R&D 예산을 대형·중장기 과제로 전환하고 연구성과가 기술이전과 창업, 기업 성장으로 이어지도록 투자형 R&D도 새롭게 도입한다. 2027년 정부 전체 R&D 예산은 39조5000억원으로 올해보다 11.2% 증가한다. 지역 격차 해소도 핵심 축이다. 4대 권역을 중심으로 지역 AI 전환(AX)을 확대하고 지역이 강점을 가진 산업과 AI를 결합하는 방식으로 투자를 늘린다. AI 인재를 수도권에만 묶어두지 않고 지역 대학과 산업 현장에서 길러내겠다는 구상이다. 한편 내년도 과기정통부 예산의 특징은 AI를 중심으로 인프라·기술·인재·산업·지역을 하나의 생태계로 묶는 것이다. 다만 막대한 예산을 투입한다고 경쟁력이 자동으로 생기는 것은 아니다. GPU 확보량이나 연구비 규모보다 중요한 것은 국내 기업과 연구기관이 실제 글로벌 제품과 서비스로 연결할 수 있는 성과를 얼마나 만들어내느냐다. 과기정통부 역시 예산 확대와 함께 R&D의 성과관리와 사업화에 무게를 두고 있다. 결국 2027년은 한국이 AI에 얼마를 썼느냐보다 그 돈으로 어떤 기술을 확보하고 어떤 기업을 키웠는지를 증명해야 하는 해가 될 전망이다.2026-09-01 14:05:01
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세일즈포스·앤트로픽, '클로드포스' 공개…기업 데이터 읽고 업무까지 실행 [경제일보] 세일즈포스와 앤트로픽이 기업용 인공지능(AI)의 역할을 단순 정보 검색과 문서 작성에서 실제 업무 실행 단계로 확대한다. 앤트로픽의 AI 모델 '클로드'가 세일즈포스의 고객 데이터와 영업 파이프라인, 업무 규칙 등에 접근해 분석하고 작업을 수행할 수 있도록 양사의 플랫폼을 결합한다는 구상이다. 28일 세일즈포스는 앤트로픽의 클로드에 세일즈포스의 기업용 AI 인프라인 '엔터프라이즈 하네스'를 결합한 '클로드포스'를 선보인다고 밝혔다. 양사는 이번 협력을 통해 기업의 데이터와 워크플로, 비즈니스 로직, 실행 환경, 거버넌스 등에 클로드가 접근할 수 있도록 하고 업무 전반에서 AI 에이전트 활용을 확대한다는 계획이다. 양사의 첫 결과물은 '세일즈포스 인 클로드'다. 영업 담당자가 별도의 세일즈포스 화면으로 이동하지 않고 클로드 안에서 세일즈포스 기능을 활용할 수 있도록 설계된 플러그인으로, 미팅 준비와 딜 상태 검토, 파이프라인 분석 등 37개의 사전 구축된 영업 스킬을 구현했다. 클로드는 세일즈포스와 슬랙에 저장된 기업 정보를 바탕으로 영업 상황을 분석하고 필요한 업무를 수행할 수 있다. 실시간 매출 맥락을 기반으로 파이프라인을 검토하거나 업데이트하는 방식이다. 일반적인 생성형 AI가 사용자의 질문에 답하거나 문서를 작성하는 데 그쳤다면, 기업 내부 시스템과 연결해 실제 업무 과정에 개입하는 형태로 확장된 것으로 평가된다. 다리오 아모데이 앤트로픽 공동창업자 겸 CEO는 "우리는 프론티어 지능이 안전하고 신뢰할 수 있으며 높은 역량을 갖춰야 한다고 믿는다"며 이번 파트너십을 통해 기업들은 수십 년간 세일즈포스에 구축해 온 고객 정보와 비즈니스 맥락에 클로드를 연결하고, 이를 사용해 실제 비즈니스를 운영하고 성장시킬 수 있다"고 말했다. 특히 이번 통합 모델은 AI가 기업 데이터를 가져와 사용하는 과정에서 기존의 권한과 업무 규칙을 그대로 적용하는 것이 특징이다. 관리자가 한 차례 연결하면 인증과 권한이 중앙에서 관리되며 별도의 사용자별 추가 설정 없이 사용할 수 있도록 설계됐다. 최근 기업들은 AI의 활용 범위가 넓어질수록 내부 데이터에 대한 접근 통제를 중요 과제로 꼽고 있다. 고객 정보나 영업 자료 등 민감한 기업 데이터를 AI가 직접 처리할 경우 누가 어떤 데이터에 접근하고 어떤 업무를 실행할 수 있는지를 통제하지 못하면 생산성 향상만큼 보안 위험도 커질 수 있기 때문이다. 세일즈포스는 기존 기업의 데이터와 업무 규칙을 AI의 실행 과정에 포함하는 방식으로 해당 문제를 해결한다는 전략이다. 클로드가 임의로 데이터를 수정하거나 업무를 수행하는 것이 아니라 세일즈포스에 구축된 권한 체계와 비즈니스 규칙을 기반으로 작업하도록 해 기업이 기존 통제 체계를 유지할 수 있도록 했다. 규제 산업을 겨냥한 보안 체계도 강조했다. 세일즈포스는 아마존웹서비스(AWS)의 아마존 베드록을 통해 클로드를 세일즈포스의 '신뢰 경계' 내에서 제공할 수 있도록 설정했다. 세일즈포스는 이를 통해 금융 등 규제 수준이 높은 산업에서도 기업의 데이터와 AI 작업을 보호하면서 도메인 특화 AI를 활용할 수 있다고 설명했다. 반대로 클로드가 세일즈포스 플랫폼 안으로 들어가는 통합도 진행된다. 클로드는 세일즈포스의 '에이전트포스'에서 사용할 수 있으며 아틀라스 추론 엔진의 추론 모델로 활용된다. 에이전트포스 바이브와 에이전트포스 코워커를 구동하고 에이전트 빌더에서도 사용할 수 있도록 지원한다. 슬랙 역시 양사 통합의 주요 축이다. 세일즈포스는 업무용 협업 플랫폼 슬랙에 클로드를 내장해 사람과 AI 에이전트가 같은 업무 공간에서 협업하도록 한다는 구상이다. 클로드는 슬랙봇의 기본 AI 모델로 활용되며 팀의 의사결정 지원과 코딩 등 업무 영역으로 활용 범위를 넓힌다. 이처럼 양사가 서로의 플랫폼에 AI와 업무 시스템을 깊게 연결하는 것은 기업용 AI 시장의 경쟁 구도가 달라지고 있기 때문으로 풀이된다. 과거에는 어떤 AI 모델이 더 높은 벤치마크 점수와 추론 성능을 갖췄는지가 중요했다면, 최근에는 해당 모델이 기업의 실제 데이터와 업무 시스템에 접근해 얼마나 많은 업무를 처리할 수 있는지가 중요한 경쟁 요소로 부상하고 있다. '세일즈포스 인 클로드'는 현재 일부 고객을 대상으로 파일럿 형태로 제공되고 있으며 내달 오픈 베타 출시가 예정됐다. 추가 사전 구축 스킬도 올해 하반기부터 순차적으로 확대할 계획이다. 마크 베니오프 세일즈포스 회장 겸 CEO는 "이번 파트너십은 글로벌 선도 AI와 선도 CRM의 강점을 하나로 결합한다"며 "클로드의 뛰어난 추론 능력과 신뢰할 수 있는 데이터, 업무 흐름, 관리 체계를 결합해 사고하고 추론하며 실행하는 동적인 업무 환경을 제공한다"고 말했다.2026-08-28 14:08:16
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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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델 "에이전틱 AI, 책상까지 내려온다"…토큰 비용에 '분산처리' 승부수 [경제일보] 인공지능(AI)이 질문에 답하는 수준을 넘어 실제 업무를 수행하는 ‘에이전틱 AI’로 진화하면서 기업의 AI 인프라 전략도 바뀌고 있다. 모든 AI 연산을 클라우드와 데이터센터에 집중하는 방식에서 벗어나 업무 특성과 데이터 민감도, 비용에 따라 PC·워크스테이션·기업 데이터센터·클라우드로 나눠 처리하는 ‘분산 AI’가 새로운 선택지로 떠오르고 있다. 델 테크놀로지스는 25일 서울 코엑스에서 열린 ‘델 테크놀로지스 포럼 2026’과 연계해 기자 간담회를 열고 에이전틱 AI 시대 기업의 핵심 과제로 AI 토큰 비용 관리와 데이터 보안, 인프라 현대화를 제시했다. 유상모 한국 델 테크놀로지스 사장은 이 자리에서 “AI를 어디에서 얼마나 효율적으로 처리할 것인지가 중요해지고 있다”고 강조했다. 델의 ‘2026 모던 엔터프라이즈 레디니스 조사’에 따르면 국내 응답 기업의 72%가 현재 데이터센터가 대규모 AI·분석 워크로드를 지원하기에 충분하지 않다고 답했다. 84%는 데이터센터 현대화 계획을 갖고 있었다. 이는 AI 도입이 모델 선택을 넘어 기존 인프라의 전면적인 재설계 문제로 번지고 있음을 보여준다. ◆ AI 에이전트 늘수록 ‘토큰 비용’이 변수 유 사장은 기자 간담회에서 AI 에이전트가 확산할수록 기업이 AI 사용량과 비용을 함께 관리해야 한다고 강조했다. 그는 “가치가 낮은 업무에 많은 토큰을 쓰는 반면 가치 있는 업무에는 적은 토큰만 사용하는 상황도 발생한다”며 AI 활용을 무조건 늘리는 방식보다 업무별 효율성을 따져야 한다고 지적했다. 에이전틱 AI는 사용자의 요청을 해석하고 검색·도구 호출·실행을 반복하기 때문에 단순 질의응답보다 토큰 사용량이 커질 수 있다. 이에 따라 델은 대규모 연산은 클라우드나 데이터센터에서 처리하고, 반복적인 추론이나 외부 전송이 부담스러운 민감정보는 사용자 PC와 워크스테이션에서 처리하는 ‘데스크사이드 AI’ 전략을 제시했다. 정재욱 델 테크놀로지스 이사는 “클라우드는 대규모 연산에, 데이터 소유권과 통제가 중요한 연산은 기업 데이터센터에 적합하다”며 “반복적인 추론이나 민감한 데이터는 데스크사이드에서 처리해 효율을 확보할 수 있다”고 설명했다. AI PC는 CPU·GPU·NPU를 활용해 일부 AI 추론을 기기 자체에서 수행할 수 있다. 클라우드 API 호출을 줄여 토큰 비용을 낮추는 동시에 민감한 데이터의 외부 전송을 줄이는 수단으로 활용할 수 있다. 델은 인텔 코어 울트라 시리즈3와 AMD 라이젠 AI 프로 400 시리즈 등을 탑재한 기업용 ‘델 프로’ 제품군을 확대하고 있다. 일부 모델에는 고성능 NPU를 적용해 온디바이스 AI 활용 범위를 넓혔다. 델이 인용한 조사에서도 국내 응답자의 90%가 현대적인 디바이스가 회의·협업의 질을 높인다고 답했고, 87%는 노후 장비가 AI 애플리케이션 도입의 걸림돌이라고 답했다. AI PC가 단순한 업무용 기기를 넘어 기업 AI 인프라의 한 축으로 부상하고 있다는 설명이다. ◆ AI 확산할수록 보안·규제도 앞단으로 AI 인프라의 분산은 보안 문제와도 연결된다. 국내 조사 응답자의 75%는 AI 데이터 관련 정부 규제 대응에 어려움을 느꼈고, 65%는 보안·컴플라이언스 문제가 AI 도입을 지연하거나 중단시킨 요인이라고 답했다. 60%는 제3자가 접근할 가능성이 있는 생성형 AI 도구에 회사의 중요 데이터를 맡기기 어렵다고 했다. 델은 AI 활용이 확대될수록 보안을 사후적으로 추가하기보다 PC·데이터센터·클라우드 등 인프라 설계 단계에서부터 보안과 데이터 거버넌스를 함께 구축해야 한다고 강조했다. 결국 에이전틱 AI 시대의 경쟁력은 가장 강력한 모델을 확보하는 데서 끝나지 않는다. 어떤 업무를 어떤 모델로 처리하고, 어디에서 연산하며, 얼마의 비용으로 운영할 것인지를 결정하는 능력이 기업 AI 경쟁력을 좌우할 전망이다. AI 에이전트가 기업 구성원의 업무 파트너로 자리 잡을수록 ‘AI를 많이 쓰는 기업’보다 ‘AI를 효율적으로 배치하는 기업’이 비용과 생산성 경쟁에서 앞설 가능성이 커지고 있다.2026-08-25 16:58:29
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델 "韓 기업 72% AI 인프라 부족"…에이전트 시대 'AI 운영력'이 승부처 [경제일보] 인공지능(AI)이 기업의 업무에 본격적으로 들어오면서 국내 기업의 고민도 ‘AI를 도입할 것인가’에서 ‘AI를 얼마나 안정적이고 효율적으로 운영할 것인가’로 이동하고 있다. 특히 AI 에이전트가 단순 질의응답을 넘어 실제 업무를 수행하는 단계로 발전하면서 기존 데이터센터와 업무 시스템만으로는 늘어나는 AI 워크로드를 감당하기 어렵다는 지적이 나온다. 델 테크놀로지스는 25일 서울 코엑스에서 ‘델 테크놀로지스 포럼 2026’을 열고 AI 전환을 위한 인프라 현대화와 데이터·보안·거버넌스 전략을 제시했다. 델의 ‘2026 모던 엔터프라이즈 레디니스 조사’에 따르면 한국 응답 기업의 72%가 현재 데이터센터 환경이 대규모 AI 워크로드를 지원하기에 충분하지 않다고 답했다. 반면 84%는 데이터센터 현대화 계획을 갖고 있는 것으로 나타났다. 현장에서 가장 강조된 변화는 AI 에이전트다. 맷 던피 델 테크놀로지스 본사 수석부사장은 AI가 기존 업무에 단순히 추가되는 도구가 아니라 업무 프로세스 자체를 재설계하는 계기가 될 것으로 전망했다. 그는 “AI가 일자리를 대체하는 것이 아니라 직원들이 본래 채용된 목적에 맞는 업무를 수행하도록 역량을 강화할 것”이라며 반복 업무는 AI에 맡기고 사람은 판단과 창의성이 필요한 업무에 집중하는 구조로 전환해야 한다고 강조했다. 특히 앞으로 한 명의 직원이 수십개에서 수백, 나아가 수천개의 AI 에이전트를 관리하는 환경이 올 수 있다고 봤다. 이를 위해서는 모델 도입뿐 아니라 데이터 정비와 기존 시스템 통합, 온톨로지 구축, 에이전트가 사용할 수 있는 도구와 보안체계까지 함께 설계해야 한다는 설명이다. 문제는 비용이다. AI 모델의 토큰당 가격이 떨어지고 있지만 실제 사용량이 더 빠르게 늘면서 기업 전체의 AI 비용은 오히려 증가할 수 있다. 유상모 한국 델 테크놀로지스 사장은 “AI 모델 비용은 크게 낮아졌지만 사용량은 폭발적으로 증가하면서 ‘토큰 이코노미’라는 단어가 일상화됐다”고 말했다. AI 사용량 증가는 컴퓨팅뿐 아니라 스토리지와 네트워크, 전력·냉각 수요까지 끌어올린다. 김경진 한국 델 테크놀로지스 회장은 “더 큰 고민은 어떻게 하면 AI 투자 비용과 전력을 낮추면서 업무에 더 효과적으로 쓸 수 있느냐는 것”이라며 AI 투자 효율성을 강조했다. 델은 이날 AI 시대 스토리지 신제품 ‘파워스토어 엘리트’도 소개했다. 회사에 따르면 이전 세대 대비 성능과 집적도를 최대 3배 높였으며, 하나의 3U 시스템에서 최대 5.8PB의 유효 용량을 제공한다. AI 기반 자동화를 통해 수작업을 최대 95% 줄일 수 있다는 설명이다. ([Dell][1]) 보안 역시 AI 도입 초기부터 설계해야 할 영역으로 제시됐다. 델의 조사에서 전체 응답 기업의 65%는 보안과 컴플라이언스가 AI 도입을 지연시키거나 중단시키는 요인이라고 답했다. AI가 기업 데이터와 업무 시스템에 직접 접근하는 만큼 개인정보와 사이버 위협, 규제 대응을 사후적으로 추가하는 방식으로는 한계가 있다는 것이다. 한편 이날 포럼에서 델이 던진 메시지는 AI 모델 경쟁을 넘어 ‘AI를 실제 기업의 일로 만드는 인프라 경쟁’으로 시장의 중심축이 이동하고 있다는 것이다. 유 사장은 “전력과 냉각은 더 이상 IT 이슈가 아니라 회사 경영과 국가 차원의 전략적 과제가 되고 있다”고 지적했다. AI 에이전트가 기업 곳곳으로 확산될수록 컴퓨팅 자원뿐 아니라 데이터 저장·처리, 네트워크, 보안, 전력까지 함께 최적화해야 한다. 국내 기업의 AI 전환도 모델 도입 규모보다 업무 생산성으로 이어지는지, 그 과정에서 발생하는 비용을 얼마나 통제할 수 있는지가 다음 경쟁의 기준이 될 전망이다.2026-08-25 13:20:29
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LG유플러스, 국내 넘어 글로벌 해커와 맞손…통신 보안 검증 '전방위' 확대 [경제일보] AI와 클라우드 확산으로 통신사의 서비스와 인프라가 복잡해지면서 해커가 침투할 수 있는 공격 표면도 빠르게 확대되고 있다. LG유플러스가 국내를 넘어 전 세계 화이트해커를 활용한 보안 검증에 나서며 글로벌 수준의 취약점 관리 체계 구축에 속도를 낸다. 24일 LG유플러스는 세계 최대 버그바운티 플랫폼 해커원과 글로벌 버그바운티 프로그램을 운영한다고 밝혔다. 모바일·인터넷·기업 서비스 등 전 서비스 영역을 대상으로 글로벌 화이트해커의 취약점 제보를 받는다. 버그바운티는 기업의 서비스와 IT 인프라에서 보안 취약점을 발견한 화이트해커에게 포상금을 지급하는 제도다. 외부 보안 전문가가 실제 공격자 관점에서 취약점을 찾아내 기업이 이를 조기에 파악하고 보완할 수 있는 것이 특징이다. LG유플러스는 지난 2024년 10월부터 한국인터넷진흥원(KISA)과 국내 버그바운티를 운영해 왔다. 그동안 국내 화이트해커가 제보한 취약점은 자체 취약점 관리 시스템과 KISA 사이버 보안 취약점 정보 포털 등을 통해 확인하고 조치해 왔다. 이번에는 검증 범위를 국내에서 글로벌로 확대한다. LG유플러스는 해커원의 신원 확인과 역량 검증을 거친 숙련된 글로벌 화이트해커를 대상으로 프라이빗 프로그램을 운영한다. 국내 버그바운티와 글로벌 프로그램을 병행해 국내외 화이트해커의 시각에서 서비스 취약점을 확인한다는 계획이다. 이는 통신 서비스의 공격 표면이 과거보다 크게 넓어진 데 따른 대응으로 풀이된다. 과거 통신사 보안의 주요 대상이 통신망과 가입자 정보였다면 최근에는 모바일 애플리케이션과 웹 서비스, 기업 서비스를 비롯해 클라우드와 AI 등으로 보안 관리 범위가 확대되고 있다. 특히 AI 서비스가 외부 시스템과 데이터, 다양한 플랫폼과 연결되고 로밍과 클라우드 등 해외 인프라를 활용하는 서비스도 늘면서 국내에서 발생하지 않았던 공격 방식까지 고려해야 하는 상황이다. 국내 보안 인력과 기존 검증 방식만으로는 글로벌 환경에서 발생할 수 있는 다양한 취약점을 모두 확인하는 데 한계가 있다는 판단이다. 해커원은 전 세계 240만여명의 화이트해커가 참여하는 글로벌 버그바운티 플랫폼이다. 미국 국방부와 글로벌 빅테크 기업 등과 협력하며 다양한 보안 취약점 발굴 경험을 확보하고 있다. LG유플러스는 글로벌 화이트해커의 공격 경험과 전문성을 활용해 국내 보안 검증에서 발견하지 못한 잠재 취약점까지 찾아낸다는 구상이다. LG유플러스는 앞서 과학기술정보통신부와 KISA가 주관하는 '보안 취약점 상시 신고·조치·공개 제도(CVD·VDP) 시범사업'과 공익 AI 보안 이니셔티브 '프로젝트 캐노피'에도 참여하며 외부 전문가를 활용한 보안 검증을 확대해 왔다. 이번 글로벌 버그바운티 역시 외부 보안 역량을 활용해 내부 보안 체계의 사각지대를 줄이기 위한 조치다. 국내에서는 KISA와 기존 버그바운티를 이어가고 글로벌 시장에서는 해커원을 통해 별도의 취약점 발굴 체계를 운영하면서 보안 검증 범위를 넓힌다. AI와 클라우드가 통신사의 핵심 서비스로 자리 잡을수록 새로운 보안 취약점도 등장할 가능성이 커지고 있다. 이에 AI와 클라우드, 해외 인프라 등으로 서비스 영역을 확대하는 과정에서 발견되는 새로운 공격 경로를 얼마나 빠르게 찾아내고 보완하느냐가 글로벌 버그바운티의 성과를 가를 전망이다. 홍관희 LG유플러스 정보보안센터장은 "이번 파트너십은 통신 서비스가 해외 인프라와 맞닿는 영역이 늘어나는 만큼, 우리가 미처 발견하지 못한 취약점까지 선제적으로 찾아내 조치하는 것이 목표"라며 "안전하고 투명한 보안 생태계 조성과 책임 있는 취약점 관리 문화 확산에 앞장서겠다"고 말했다.2026-08-24 09:00:00
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![[류청빛의 요즘IT] AI가 일할수록 보안팀도 바빠진다…기업들 AI 확산에 보안 투자도 확대](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/14/20260814175944786985.jpg)
"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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빗썸, AI 공급망 공격 예방 가이드 배포…올 상반기 지갑키 노린 사고 잇따라 [경제일보] 빗썸이 8월 정보보호 캠페인으로 'AI 공급망 공격' 예방 가이드를 공개했다. 공급망 공격은 완성된 프로그램을 직접 뚫는 대신 소프트웨어를 만드는 재료 단계에 악성코드를 미리 심어두는 수법이다. 이 방식이 까다로운 이유는 감염 시점을 이용자가 알아채기 어렵다는 데 있다. 오염된 재료가 들어간 프로그램은 설치 초기에는 정상 작동하다가 이후 업데이트를 통해 악성 기능이 붙는 식으로 움직인다. 감염되면 기기에 저장된 아이디와 비밀번호, 가상자산 지갑 정보가 빠져나가거나 원격 제어로 이어질 수 있다. 같은 계정 정보를 쓰는 다른 서비스까지 피해가 번지는 것도 이 공격의 특징이다. 빗썸이 이 주제를 택한 배경에는 올해 상반기에 실제로 벌어진 사고들이 있다. 지난 3월 파이썬 패키지 저장소 PyPI에 올라온 AI 프록시 라이브러리 라이트LLM의 두 개 버전에 악성코드가 삽입돼 배포됐다. 해킹 그룹 팀PCP의 소행으로, SSH 키와 클라우드 인증 정보에 더해 암호화폐 지갑까지 수집해 외부로 빼내는 유형이었다. 악성 버전이 올라가 있던 시간은 3시간 남짓이었지만, 하루 340만건이 넘는 다운로드 규모를 감안하면 그 사이 상당수 시스템이 감염된 것으로 추정된다. 같은 흐름의 사고는 이어졌다. 주간 다운로드 1억건에 이르는 자바스크립트 라이브러리 액시오스는 북한 연계 조직이 관리자 계정을 탈취해 악성 버전을 공식 저장소에 직접 올렸다. 5월에는 개발도구로 위장한 npm 패키지가 솔라나와 수이, 앱토스 지갑 키스토어를 직접 겨냥한 사례도 나왔다. 이 공격은 패키지를 지운 뒤에도 AI 어시스턴트에 백도어가 남는 구조였다. AI 코딩 도구 확산 자체가 공격면을 넓힌다는 지적도 있다. 대형언어모델이 존재하지 않는 패키지 이름을 지어내는 성질을 노려 그 이름을 미리 선점해두는 '슬롭스쿼팅'이 새 공격 경로로 거론된다. 빗썸이 제시한 3대 보안 체크포인트는 △프로그램과 앱은 신뢰할 수 있는 공식 경로로 설치하기 △악성 패키지를 가려내기 위해 제작사 공식 이름 확인하기 △운영체제와 백신을 최신 상태로 유지하고 이상징후 점검하기다. 이미 실행한 뒤의 행동 요령도 담았다. 와이파이와 데이터를 포함한 모든 네트워크 연결을 즉시 끊고, 안전한 다른 기기로 빗썸을 비롯해 같은 계정 정보를 쓰는 서비스의 계정 보호 조치를 해야 한다. 이상 거래나 해킹 피해가 의심되면 빗썸 투자자보호센터, 한국인터넷진흥원(118), 경찰청(112·182)에 신고하도록 안내했다. 빗썸 관계자는 "AI 기술 발전에 발맞추어 새로 등장하는 보안 위협에 선제적으로 대응하고자 이번 캠페인을 준비했다"며 "앞으로도 매월 정기적인 정보보호 활동을 통해 최신 해킹 수법과 대응책을 공유하며 건전하고 안전한 가상자산 투자 환경을 조성하겠다"고 말했다.2026-08-13 20:23:14
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![[컨콜] LG유플러스 AI는 인프라부터…2조원 투자로 AIDC 사업 속도](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/06/20260806152329475428.jpg)
LG유플러스 "AI는 인프라부터"…2조원 투자로 AIDC 사업 속도 [경제일보] LG유플러스가 인공지능(AI) 데이터센터(AIDC)를 중심으로 AI 기업(B2B) 사업 확대에 속도를 낸다. 수도권 최대 규모인 파주 AI 데이터센터 구축에 약 2조원을 투자하는 동시에 AI 컨택센터(AICC)와 AI 보안 사업까지 육성하며 AI 기반 기업 사업을 미래 성장동력으로 키운다는 전략이다. AI 투자 확대에도 별도 외부 자금 조달 없이 재무 건전성을 유지하며 성장과 주주환원을 병행하겠다는 방침도 재확인했다. 6일 LG유플러스는 올해 2분기 실적 발표 이후 진행한 컨퍼런스콜에서 AI 인프라 투자와 기업 AI 사업 전략을 공개했다. 여명희 LG유플러스 최고재무책임자(CFO) 부사장은 이날 컨퍼런스콜에서 "급증하는 데이터센터 수요에 대응하기 위해 파주 AI 데이터센터 구축 일정을 앞당겼다"며 "현재 GPU 기반의 AI 수요를 정확히 예측하기는 쉽지 않지만, 수요 변화에 탄력적으로 대응할 수 있는 단계적이고 확장 가능한 AIDC 파이프라인을 확보하고 있다"고 말했다. LG유플러스는 2조원을 투자해 현재 파주에 수도권 최대 규모인 200MW급 AI 데이터센터를 구축하고 있으며 내년부터 오는 2028년까지 4개 동을 순차적으로 개소할 예정이다. 수도권에서는 AI 추론 서비스 수요를, 지방에서는 학습과 비실시간 추론 수요를 담당하는 전략도 추진하고 있다. 투자 재원은 외부 차입보다 자체 현금 흐름을 활용한다는 계획이다. 여 부사장은 "2026년도 CAPEX(자본적 지출)는 AIDC 투자 확대를 통해 전년 대비 증가할 것으로 예상하고 있지만 EBITDA 범위 내 투자 기조를 유지하며 프리캐시플로(잉여현금흐름)를 안정적으로 확보하고 있다"며 "AIDC 사업은 자체 센터 외에도 임차, DBO 등 에셋라이트한 모델을 병행해 가면서 자본의 효율성을 높이고 현금 흐름 부담을 완화하고 있다"고 말했다. LG유플러스는 신규 AI 데이터센터가 기존 데이터센터보다 높은 수익성을 확보할 것으로 전망하고 있다. AI 서버 운영에 필요한 액체냉각과 전력 인프라 투자로 상면 단가가 높아지는 데다, AI 서비스 확산으로 데이터센터 수요가 급증하면서 전력 사용량도 증가해 수익성이 개선될 것이라는 설명이다. 기업 AI 사업도 AI 컨택센터(AICC)를 중심으로 확대한다. LG유플러스는 자체 AI 기술을 활용한 음성인식(STT), 음성합성(TTS), 상담 지원, 품질관리 솔루션을 금융권 등에 공급한 데 이어 하반기에는 대규모 언어모델(LLM) 기반 챗봇과 고객의 소리(VOC) 분석 등으로 상품군을 확대하며 AI 기반 기업 서비스 경쟁력을 강화한다는 계획이다. 정용훈 LG유플러스 기업 AI 사업 담당은 "파주 AI AIDC를 비롯한 신규 데이터센터는 기존 센터 운영 대비 수익성 개선이 가능할 것으로 기대하고 있다"며 "상반기에는 익시 STT(온디바이스 기반 음성 인식), TTS(텍스트 음성 변환), 상담 어드바이저 '오토 QA' 등 자체 내재화한 상품을 금융권 중심의 구축형 사업에 적용했고, 하반기에는 LLM 기반 챗봇, VOC(고객의 소리) 인사이트 도출 등으로 상품 라인업을 확대해 AICC 사업 경쟁력을 더욱 강화해 나가겠다"고 말했다. 이어 "앞으로도 기업 인프라 사업은 파주 AI DC를 비롯한 데이터센터 구축 및 고객 확보를 통해 성장 기반을 강화하는 한편 내재화된 AICC 상품 경쟁력을 바탕으로 AI 기반 신사업에 실질적인 성과 창출을 가속화해 나가겠다"고 강조했다. LG유플러스는 AI 서비스와 보안 사업도 함께 확대한다. AI 통화 서비스 '익시오'의 기능 고도화와 해외 진출을 추진하는 동시에 에릭슨과 협력해 네트워크와 AI를 결합한 보이스 AI 역량을 강화한다는 계획이다. 또한 MDR(관리형 탐지·대응) 전문기업 파고네트웍스 인수를 바탕으로 위협 탐지와 분석 역량을 내재화하고 기업 보안 사업 경쟁력도 높인다. 내부적으로는 워크플로 표준화와 AI 에이전트 기반 업무 자동화, 클라우드 중심 인프라 전환 등을 통해 전사 AI 전환(AX)을 가속화하며 운영 효율성과 보안 대응 역량도 함께 강화할 방침이다. LG유플러스는 그룹 차원의 AI 전략에서 AI 인프라 운영을 담당하는 핵심 역할도 맡는다. 그룹 계열사들의 냉각·전력·네트워크 역량과 LG AI연구원의 AI 기술을 결합해 AI 인프라 밸류체인을 구축하고, LG유플러스는 수도권 데이터센터와 통신망 운영 역량을 바탕으로 AI 인프라 사업을 확대한다는 전략이다. 자체 AI 데이터센터뿐 아니라 데이터센터 구축·운영(DBO) 사업을 병행해 AI 인프라 공급 능력을 확대하고, 수요 기반 투자로 운영 리스크와 자본 부담을 동시에 관리해 나갈 계획이다. 케빈 조 LG유플러스 최고전략책임자(CSO)는 "LG그룹은 '원 LG' 전략을 바탕으로 AI 인프라를 구축하고 이를 통해 새로운 가치를 창출하고자 한다"며 "그룹 계열사들이 보유한 냉각, 전력, 운영, 네트워크 역량을 결집해 AI 인프라 사업 경쟁력을 강화하고 AI연구원의 엑사원 등 AI 기술과의 연계를 통해 밸류체인을 고도화하고자 하는 전략"이라고 말했다. 이어 "이 가운데 LG유플러스는 AI 인프라 운영을 담당하는 핵심 축으로서 역할을 수행하고 있으며 수도권 핵심 입지의 AIDC 인프라와 네트워크, 데이터센터 운영 노하우를 기반으로 증가하는 AI 수요에 대응해 AI 인프라를 확대해 나갈 계획"이라고 설명했다. LG유플러스는 AI 투자 확대에도 성장 투자와 주주환원을 병행하는 기조를 유지한다는 방침이다. 상반기 서비스 수입이 연초 제시한 가이던스를 웃돈 만큼 연간 목표 달성에는 무리가 없을 것으로 보고 있으며, AI 투자 확대에도 재무 건전성을 유지하면서 기업가치 제고를 이어간다는 계획이다. 중간배당 확대와 자사주 매입·소각 등 기존 주주환원 정책도 지속 추진할 예정이다. AI 인프라 투자 규모가 커질 수는 있지만 투자와 주주환원의 균형을 유지하고 시장과의 소통도 강화한다는 방침이다. 여명희 부사장은 "상반기 별도 기준 서비스 수입은 전년 대비 3.4% 증가하면서 연초에 저희가 제시한 가이던스 2%를 상회하고 있다"며 "하반기에 매출 성장이 다소 완화될 것으로 예상되고 있으나 연간 가이던스는 충분히 달성할 것으로 보고 있다"고 평가했다. 이어 "앞으로도 성장 투자와 재무 건전성과의 균형을 바탕으로 주주환원을 지속 확대해 나갈 계획"이라며 "AI 산업 환경 변화에 따라 투자 기회가 확대될 수 있으나 기업가치 제고와 주주환원 확대라는 방향성은 일관되게 유지할 것"이라고 강조했다.2026-08-06 15:42:05
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"AI도 해킹 표적 된다"…S2W, AI 취약점 진단 시장 공략 [경제일보] 기업들의 생성형 인공지능(AI) 도입이 본격화되며 AI가 직접 업무를 수행하는 '에이전틱 AI' 시대가 열리면서 AI 자체를 겨냥한 새로운 보안 위협이 빠르게 증가하고 있다. 프롬프트 인젝션과 데이터 탈취, 권한 오남용 등 기존 보안 체계만으로 대응하기 어려운 공격 기법이 등장하는 가운데, AI 서비스를 공격자의 관점에서 점검하는 'AI 레드티밍'과 취약점 진단 시장도 확대되고 있다. 30일 빅데이터 분석 AI 기업 S2W는 기업의 안전한 AI 도입과 활용을 지원하기 위해 AI 서비스 취약점 진단 사업을 본격 확대한다고 밝혔다. S2W는 이번 사업이 대규모 언어모델(LLM)과 AI 에이전트를 활용한 서비스가 빠르게 확산되는 상황에서 기업들이 AI 서비스에 대한 보안성을 사전에 검증하고 잠재적 위험을 최소화할 수 있도록 지원하기 위해 마련됐다고 설명했다. 최근 금융과 제조, 공공 분야를 중심으로 생성형 AI 도입이 확대되면서 AI가 기업의 핵심 업무 시스템과 연계되는 사례가 늘어나고 있지만, AI 특성을 고려한 보안 점검 체계는 아직 초기 단계에 머물러 있다는 것이다. 특히 AI 서비스는 기존 정보기술(IT) 시스템과 달리 프롬프트 조작을 통한 정보 유출과 권한 탈취, 악성 데이터 입력을 통한 오작동 유발 등 새로운 유형의 보안 위협에 노출돼 있다. AI 에이전트가 외부 서비스와 연동해 자율적으로 업무를 수행하는 사례가 늘어나면서 AI 보안의 중요성 역시 더욱 커지고 있다. 실제로 최근 정부도 AI 보안 체계 마련에 속도를 내고 있다. 과학기술정보통신부와 한국인터넷진흥원(KISA)은 최근 'AI 보안 레드티밍 가이드'를 발간하고 공격자 관점에서 AI 서비스의 보안성을 점검하기 위한 절차와 방법론을 제시했다. AI 도입이 기업 경쟁력과 직결되는 시대가 도래하면서 사전 보안 검증의 필요성이 커지고 있다는 분석이다. S2W는 해당 흐름에 맞춰 공격자의 시각에서 AI 서비스의 잠재적 취약점을 진단하는 AI 서비스 취약점 진단 사업을 확대한다. 다크웹과 텔레그램, 해킹 포럼 등에서 수집한 실제 LLM 공격 기법을 점검 과정에 즉시 적용할 수 있는 오펜시브 보안 역량을 기반으로 AI 서비스 전반의 보안성을 검증한다는 계획이다. 특히 S2W는 국제 비영리 보안 단체인 OWASP가 제정한 'OWASP Top 10 for LLM'을 기본 기준으로 활용하고, 산업별 특수성을 고려한 추가 점검 항목을 적용해 도메인 적합성을 높였다고 설명했다. 이를 통해 모델과 프롬프트, 데이터, AI 에이전트 등 AI 서비스를 구성하는 다양한 요소에 내재된 취약점을 정밀 진단하고 공격자의 악용 가능성을 다면적으로 검증할 예정이다. 기업들이 AI를 핵심 업무 시스템과 연계하는 사례가 늘어나면서 AI 서비스에 대한 보안 요구 수준도 높아지고 있다. 생성형 AI가 단순 질의응답을 넘어 업무 자동화와 의사결정 지원 역할까지 수행하게 되면서 서비스 도입 이전 단계부터 취약점을 점검하려는 수요 역시 증가하는 추세다. AI 보안 시장이 기존 정보보안의 하위 영역이 아닌 독립적인 시장으로 성장하고 있다는 평가가 나오는 이유다. S2W는 AI 서비스 취약점 진단 사업 개시와 동시에 최근 국내 대형 금융사의 AI 서비스 취약점 진단 사업도 수주했다. 금융권의 엄격한 보안 기준과 규제 환경을 고려한 취약점 진단을 수행 중이며, 향후 제조와 공공 등 다양한 산업 분야로 사업 영역을 확대할 계획이다. 또한 각 산업별 AI 활용 방식과 서비스 구조, 보안 요구사항 등을 종합적으로 반영한 맞춤형 취약점 진단 서비스를 제공하고, 자체 개발한 AI 기반 점검 도구와 오펜시브 보안 전문가들의 노하우를 결합해 AI 서비스의 안전한 도입을 지원한다는 방침이다. 양종헌 S2W 통합분석실장은 "AI 서비스의 잠재적 위험을 사전에 찾아내기 위해서는 AI를 활용한 정교한 점검과 공격자 관점의 전문적인 검증이 함께 이뤄져야 한다"며 "S2W는 자체 개발한 AI 기반 도구에 오펜시브 보안 전문가의 노하우를 결합해 기업이 AI 서비스를 보다 안전하게 도입하고 운영할 수 있도록 실효성 높은 진단 서비스를 제공하고 있다"고 말했다.2026-07-30 14:51:19
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AI 보안으로 동남아 정조준…안랩, 말레이시아 공공시장 확대 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 확산과 함께 사이버 공격이 고도화되면서 아시아 각국 정부와 공공기관의 보안 투자도 확대되고 있다. 국가 기반시설과 공공 시스템을 겨냥한 위협이 늘어나면서 AI 기반 통합 보안 플랫폼 수요가 커지는 가운데 안랩이 말레이시아 공공시장을 겨냥한 사업 확대에 나섰다. 13일 안랩은 지난 7일부터 9일까지 말레이시아 푸트라자야 국제컨벤션센터에서 열린 사이버 보안 포럼 '내셔널 사이버시큐리티 서밋(NCSS) 2026'에 참가해 AI 기반 통합 보안 기술과 솔루션을 선보였다고 밝혔다. NCSS는 말레이시아 국가사이버보안청(NACSA)과 국가안보위원회(NSC)가 공동 주최하는 행사로, 정부와 공공기관을 중심으로 국가 사이버 회복력 강화와 보안 정책, 기술 협력을 논의하는 대표적인 사이버 보안 행사다. 안랩은 이번 행사에서 현지 공공시장 공략을 목표로 'IT와 OT를 모두 아우르는 AI 보안 플랫폼'을 주제로 전시 부스를 운영했다. 부스에서는 AI 기반 위협 분석 플랫폼 '안랩 XDR'을 비롯해 차세대 위협 인텔리전스 플랫폼 '안랩 TIP', 사이버물리시스템(CPS) 통합 보안 플랫폼 '안랩 CPS 플러스' 등 주요 보안 솔루션을 소개했다. AI를 활용한 위협 탐지와 분석, 대응 체계를 하나의 플랫폼으로 통합해 운영할 수 있는 점을 앞세워 정부기관과 기업 관계자들에게 자사 기술력을 선보였다. 특히 안랩 XDR은 엔드포인트와 네트워크, 클라우드 등 다양한 보안 시스템에서 수집한 데이터를 통합 분석해 위협의 연관성과 위험도를 파악할 수 있는 플랫폼으로 주목받았다. AI 기반 분석을 통해 방대한 보안 데이터를 신속하게 처리하고 탐지부터 조사, 대응까지 연결하는 통합 보안 체계를 제공하는 것이 특징이다. 안랩 TIP에도 관심이 이어졌다. 해당 솔루션은 아시아·태평양(APAC) 지역을 포함한 최신 사이버 위협 정보와 공격 그룹 동향을 제공하고, 이를 보안 정책과 탐지 체계에 반영할 수 있도록 지원한다. 안랩은 AI 기반 위협 분석과 위협 인텔리전스를 결합해 공공기관과 기업이 보다 선제적으로 사이버 공격에 대응할 수 있는 환경을 제공한다는 전략이다. 국가 기반시설 보호를 위한 '안랩 CPS 플러스'도 주요 소개 제품 가운데 하나였다. 디지털 전환이 확대되면서 에너지와 제조, 교통 등 운영기술(OT) 환경을 겨냥한 사이버 공격이 증가하는 가운데 IT와 OT를 아우르는 통합 보안 체계 구축 필요성이 커지고 있다는 점을 강조했다. 안랩은 이번 행사 기간 말레이시아 국가사이버보안청과 군, 경찰청 등 정부기관을 비롯해 자동차 제조사와 에너지 기업 등 현지 주요 기관 및 기업 관계자들과 협력 방안을 논의했다. 행사 첫날에는 글로벌사업본부장이 아시아·태평양 지역 사이버 위협 동향과 사이버 회복력 전략을 주제로 발표를 진행하며 국내 공공 분야에서 축적한 보안 운영 경험과 위협 인텔리전스 활용 사례도 소개했다. 안랩은 최근 미국 RSAC, 대만 사이버섹, 일본 인터롭 도쿄에 이어 말레이시아 NCSS까지 글로벌 보안 전시회 참가를 확대하며 해외 시장 공략에 속도를 내고 있다. 앞으로도 AI 기반 통합보안 플랫폼과 공공 분야 구축 경험을 바탕으로 아시아·태평양 지역 정부·공공 시장에서 사업 기회를 지속 확대해 나갈 계획이다. 최정의 안랩 본부장은 "올 들어 미국, 일본, 대만 등 글로벌 사이버 보안 전시회에 참여하며 안랩의 다양한 솔루션·플랫폼과 경쟁력을 알려 나가고 있다"며 "국내 공공 분야에서 수십 년간 쌓아온 수많은 레퍼런스를 바탕으로 '고객 신뢰'를 가장 중요시하는 말레이시아 정부·공공 관계자들에게도 긍정적으로 평가받으며 다양한 협력 가능성을 확인할 수 있었다"고 말했다.2026-07-13 17:16:04
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