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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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IBM, AI가 공격도 방어도 바꿨다…악성 침해사고 4건 중 1건 AI 활용
[경제일보] 인공지능(AI)을 활용한 사이버 공격이 빠르게 늘면서 기업의 침해사고 피해 비용도 사상 최고 수준으로 높아졌다. AI가 공격에 필요한 시간과 비용을 낮추는 동시에 보안 현장에서는 탐지와 대응을 돕는 방어 수단으로 활용되는 양면성이 뚜렷해지고 있다. IBM이 30일 발표한 ‘2026 데이터 유출 비용 보고서’에 따르면 전 세계 악의적 침해사고 4건 중 1건에는 AI가 활용된 것으로 조사됐다. AI 기반 공격은 전년보다 56% 증가했으며 딥페이크를 이용한 사칭과 AI 기반 악성코드가 증가세를 주도했다. AI가 활용된 침해사고의 평균 피해 비용은 600만달러로 집계됐다. 전체 데이터 유출 사고의 평균 비용인 499만달러보다 약 100만달러 많다. 전체 평균 피해 비용도 전년보다 12% 증가해 역대 최고치를 기록했다. 공격자가 AI를 활용해 취약점 탐색과 악성코드 제작, 사칭 콘텐츠 생성을 자동화하면서 공격에 필요한 비용은 수천달러 수준까지 낮아졌다. 반면 피해 기업은 시스템 복구와 사고 조사, 영업 중단, 고객 이탈 및 규제 대응 등에 수백만달러를 지출하고 있다. AI가 사이버 공격의 진입 장벽을 낮추면서 공격자와 피해 기업 사이의 비용 격차가 커진 셈이다. AI는 방어 비용을 낮추는 수단으로도 작용했다. 보안 운영에 AI와 자동화를 폭넓게 적용한 기업은 이를 도입하지 않은 기업보다 침해사고 비용을 평균 193만달러 절감했다. 그럼에도 조사 대상 기업 4곳 중 1곳은 보안 운영에 AI와 자동화를 적용하지 않은 것으로 나타났다. 활용 분야도 탐지와 대응에 편중됐다. 기업 절반 이상이 위협을 탐지하고 확산을 차단하는 데 AI 에이전트를 사용했지만, 이미 발견된 취약점을 관리하고 보완하는 데 활용한 비율은 18%에 그쳤다. 공격자는 AI로 취약점 악용 시간을 단축하고 있지만 기업의 패치와 개선 작업은 기존 속도에 머물러 있다는 의미다. 포네몬연구소가 진행한 후속 조사에서는 차세대 AI 모델의 공격 역량을 인지한 기업 가운데 85%가 보안 투자를 늘릴 계획이라고 답했다. 실제 침해사고를 경험한 뒤 투자를 확대하겠다는 기업 비율인 64%보다 높았다. 응답 기업의 75%는 차세대 AI 위협에 대응하기 위해 보안 운영에서 AI 에이전트를 활용하는 방식을 재검토하고 있었다. 공격은 금융과 에너지 등 핵심 인프라에 집중됐다. AI 기반 공격의 62%가 핵심 인프라 산업을 겨냥했다. 금융 서비스 분야의 평균 침해사고 비용은 630만달러, 에너지 산업은 520만달러였다. 이들 산업에서 발생한 사고는 개별 기업을 넘어 결제망과 공급망, 필수 서비스의 연쇄 장애로 번질 수 있다. AI 모델 자체보다 이를 둘러싼 시스템도 취약 지점으로 지목됐다. 조사 기업의 20% 이상이 AI 모델이나 애플리케이션을 겨냥한 침해사고를 경험했다. 주요 원인은 API·애플리케이션·플러그인 취약점과 AI 워크로드 관련 클라우드 설정 오류로 각각 27%를 차지했다. 랜섬웨어 사고 비중은 전년 34%에서 39%로 높아졌다. 공격자들은 운영 중단뿐 아니라 기업 평판을 훼손하겠다고 위협하는 방식을 가장 많이 활용했다. 주요 압박 대상은 브랜드 평판 41%, 직원 정보 35%, 지식재산권 31% 순이었다. 양자컴퓨팅 시대를 앞두고 암호화 기반도 충분히 갖춰지지 않은 것으로 나타났다. 저장 중인 데이터와 전송 중인 데이터를 모두 암호화한 기업은 37%였으며, 조직 내부의 암호 자산을 파악하고 있는 기업은 34%에 불과했다. 수자 비스웨산 IBM 시큐리티 소프트웨어 부문 부사장은 “AI는 공격을 빠르고 저렴하게 만드는 반면 침해사고 대응 비용은 계속 증가시키고 있다”며 “개발 과정에 복구 역량을 내재화하고 실행 환경의 신원을 보호하며 공격자와 같은 속도로 위험을 해결해야 한다”고 말했다. 이번 보고서는 IBM 후원으로 포네몬연구소가 2025년 3월부터 2026년 2월까지 전 세계 602개 조직에서 발생한 실제 침해사고를 분석해 작성했다. 후속 조사는 올해 5월 원조사 참여 기업 가운데 456곳을 대상으로 진행됐다.
2026-07-30 10:40:12
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반도체 초과세수, '나눠 쓰기'보다 '국가 재투자'가 먼저다
[경제일보] 반도체 경기 회복이 한국 재정의 새 변수가 됐다. 인공지능(AI) 확산, 고대역폭메모리(HBM) 수요 증가, D램 가격 반등이 맞물리면서 삼성전자와 SK하이닉스를 중심으로 기업 실적이 빠르게 개선되고 있다. 그 결과 정부 세수에도 예상 밖의 여력이 생기고 있다. 문제는 이 돈을 어디에 쓰느냐다. 빚을 갚을 것인가, 국민에게 나눌 것인가, 아니면 미래 성장에 투자할 것인가. 김광석 한국경제산업연구원 경제연구실장(한양대 겸임교수)은 27일 발표자료 ‘100조 반도체 초과세수, 갚을까, 나눌까, 투자할까?’에서 초과세수 활용의 세 갈래 선택지를 제시했다. 핵심은 단순하다. 반도체 호황으로 생긴 재정 여력을 일회성 소비로 소진할 것이 아니라, 국가채무 관리와 미래 산업 투자에 우선 배분해야 한다는 것이다. 초과세수, 갚을까 나눌까 투자할까 이번 논의가 중요한 이유는 초과세수의 성격 때문이다. 세수가 늘어난 것은 반가운 일이다. 그러나 그것이 구조적 세입 증가인지, 특정 산업 호황에 따른 일시적 수입인지는 엄격히 구분해야 한다. 반도체는 한국 경제의 핵심 산업이지만 동시에 경기 변동성이 큰 산업이다. 호황기에 늘어난 세수를 항구적 복지 지출이나 반복성 현금 지원의 재원으로 삼으면, 불황기가 왔을 때 재정은 다시 적자로 돌아설 수밖에 없다. 김 실장의 발표자료는 이 지점을 분명히 짚는다. 2019년 이후 한국 재정은 적자 흐름을 이어왔다. 발표자료에 따르면 총수입과 총지출은 2019년 이후 지속적으로 벌어졌고, 2026년에도 총지출이 총수입을 웃도는 구조가 이어지는 것으로 제시됐다. 국가채무도 빠르게 늘어 2026년 전망 기준 1415조원, 2027년 전망 기준 1533조원으로 증가하는 흐름이 나타났다. 국내총생산(GDP) 대비 국가채무 비율도 2027년 56.6%까지 오르는 것으로 제시됐다. 초과세수, 갚을까 나눌까 투자할까 이는 초과세수를 단순한 ‘쓸 돈’으로 볼 수 없는 이유다. 재정은 경기 좋을 때 고삐를 죄고, 경기 나쁠 때 버팀목이 돼야 한다. 호황기에 생긴 여력을 정치적 인기 지출로 먼저 쓰면 정작 위기 때 쓸 탄약이 줄어든다. 중도보수적 재정 운용의 기본은 여기에 있다. 국가는 벌 때 아껴야 하고, 빚이 늘었을 때는 갚을 기회를 놓치지 말아야 한다. 물론 분배의 필요성을 외면할 수는 없다. 발표자료는 경기 회복이 모든 계층에 균등하게 돌아가지 않는 현실도 함께 제시했다. 이른바 ‘K자형 회복’이다. 고소득층과 디지털 기업은 회복의 상단에 있지만, 임시·일용근로자와 자영업자, 전통 기업은 회복의 하단에 놓일 수 있다는 문제의식이다. 통계청 가계동향조사 자료를 활용한 발표자료에서는 2024년 1분기부터 2025년 1분기까지 소득 1분위의 처분가능소득이 3.6% 감소한 반면, 4분위와 5분위는 각각 5.6%, 5.9% 증가한 것으로 제시됐다. 초과세수, 갚을까 나눌까 투자할까 따라서 분배 자체가 잘못된 것은 아니다. 문제는 방식이다. 재정 여력이 생겼다는 이유만으로 전 국민 현금성 지원이나 단기 소비 진작책을 반복하는 것은 재정 원칙에 맞지 않는다. 지원이 필요하다면 취약계층, 저소득 근로자, 한계 자영업자처럼 실제 충격이 집중된 계층에 한정해야 한다. 넓고 얕은 지원보다 좁고 두터운 지원이 재정 효율에도 맞고, 시장 질서에도 덜 해롭다. 더 중요한 선택지는 투자다. 한국 경제는 이미 저성장의 문턱을 넘었다. 발표자료는 한국의 잠재성장률이 장기적으로 하락해 왔고, 노동·자본·총요소생산성의 기여도도 과거보다 낮아졌다는 점을 제시한다. 한국은행 자료를 인용한 발표자료에 따르면 잠재성장률은 2001∼2005년 5.1%에서 20162020년 2.5% 수준으로 낮아졌다. 성장잠재력이 떨어지는 상황에서 초과세수를 단순 소비로 쓰는 것은 미래 세대의 몫을 현재 세대가 앞당겨 쓰는 일에 가깝다. 초과세수, 갚을까 나눌까 투자할까 반도체 호황도 영원하지 않다. 발표자료에 따르면 삼성전자의 영업이익은 최근 큰 폭으로 개선되는 흐름을 보였고, DDR4·DDR5 가격도 급등세를 나타냈다. 그러나 메모리 반도체는 대표적인 사이클 산업이다. 가격이 오를 때는 세수가 늘지만, 가격이 꺾이면 기업 이익과 법인세 수입도 함께 줄어든다. 특정 시점의 초과세수를 영구 재원처럼 취급하는 것은 위험하다. 경쟁국의 추격도 만만치 않다. 발표자료는 세계 D램 시장에서 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론뿐 아니라 중국 창신메모리(CXMT)의 점유율 확대 흐름을 제시했다. 2024년 1분기 1% 수준으로 표시된 CXMT 점유율은 2025년 4분기 4%까지 높아진 것으로 나타났다. 아직 격차는 크지만, 중국의 추격은 가격 경쟁과 공급망 재편을 통해 한국 기업의 수익성을 압박할 수 있다. 갚을까 나눌까 투자할까 이런 상황에서 초과세수의 최우선 사용처는 분명해진다. 첫째, 국가채무 관리다. 최소한 일정 비율은 채무 상환이나 적자 보전에 자동 배분하는 재정준칙이 필요하다. 둘째, 미래 산업 투자다. AI 반도체, 첨단 패키징, 전력망, 데이터센터, 인재 양성, 소부장 국산화, 국가전략기술 연구개발에 집중해야 한다. 셋째, 취약계층에 대한 선별 지원이다. 이 순서가 바뀌면 재정은 느슨해지고 산업 정책은 흔들린다. 발표자료가 제시한 세계 데이터센터 수요 전망도 이를 뒷받침한다. 맥킨지 자료를 인용한 발표자료에 따르면 세계 데이터센터 수요는 2025년부터 2030년까지 빠르게 증가하고, 특히 AI 워크로드 수요가 큰 폭으로 확대될 것으로 제시됐다. AI 시대의 핵심 인프라는 반도체, 전력, 냉각, 데이터센터, 네트워크다. 한국이 이 흐름을 산업 경쟁력으로 연결하려면 세수 증가분을 소비가 아니라 생산성 향상에 투입해야 한다. 초과세수, 갚을까 나눌까 투자할까 반도체가 한국 경제에서 차지하는 비중은 이미 절대적이다. 발표자료에 따르면 한국 수출에서 반도체가 차지하는 비중은 2026년 1분기 36.1%까지 높아진 것으로 제시됐다. 주요 품목별 수출에서도 반도체는 자동차, 일반기계, 석유제품 등을 크게 앞서는 핵심 품목으로 나타났다. 삼성전자와 SK하이닉스의 시가총액 비중 역시 국내 증시에서 막대한 비중을 차지한다. 이는 반도체가 흔들리면 수출, 세수, 증시, 고용, 환율까지 함께 흔들릴 수 있다는 뜻이다. 초과세수, 갚을까 나눌까 투자할까 그러나 국가경제가 특정 산업에 과도하게 의존하는 구조는 장점이자 약점이다. 반도체 호황은 성장의 기회지만, 동시에 편중의 위험을 키운다. 초과세수는 이 위험을 줄이는 데 써야 한다. 반도체 초과세수로 반도체만 더 키우자는 의미가 아니다. 반도체를 기반으로 AI, 로봇, 방산, 바이오, 에너지, 미래 모빌리티 등 다음 성장 축을 넓히는 데 써야 한다는 뜻이다. 정치권은 초과세수를 ‘누가 더 많이 나눠줄 것인가’의 경쟁으로 끌고 가기 쉽다. 그러나 재정은 선거의 도구가 아니라 국가 운영의 기초다. 지금 필요한 것은 인기 있는 지출이 아니라 오래 버티는 지출이다. 국민에게 돈을 돌려주는 방식도 필요할 수 있지만, 그것은 재정건전성 회복과 성장잠재력 확충이라는 큰 원칙 안에서 제한적으로 검토돼야 한다. 반도체 호황은 한국 경제에 찾아온 귀한 기회다. 하지만 기회는 관리하지 않으면 금세 비용으로 바뀐다. 초과세수를 모두 써버리는 국가는 다음 불황에 빚으로 버틴다. 초과세수를 빚 갚기와 미래 투자에 배분하는 국가는 다음 호황의 체력을 만든다. 결론은 분명하다. 반도체 초과세수는 ‘공돈’이 아니다. 국민 경제가 특정 산업의 위험을 떠안고 얻은 성과다. 따라서 그 쓰임도 신중해야 한다. 먼저 갚고, 필요한 곳에 선별적으로 나누며, 남은 힘은 미래 성장에 투자해야 한다. 그것이 재정의 상식이고, 산업국가 한국이 선택해야 할 책임 있는 길이다.
2026-05-27 22:41:57