[정보보호 솔루션 컨퍼런스] AI가 바꾼 보안 지형…위협 진단·대응 전략 한자리에(종합)

AI의 데이터센터·업무 현장 확산과 AI 에이전트의 자율적 시스템 조작 단계 진입으로 보호 대상이 증가하고 공격 표면이 확대되고 있다. 이에 따라 기존 보안의 한계도 함께 제시됐다. 경계 방어·패턴 탐지만으로는 데이터 유출 통제가 어렵고, 내부 확산 차단이 어려우며, AI의 자율 행위 통제도 어려워 AI 시대에 적합한 신규 보안 전략이 필요한 상황으로 설명됐다.

이 같은 흐름 속에서 컴퓨터월드/IT DAILY는 9일 서울 양재동 엘타워에서 '2026 정보보호 솔루션 컨퍼런스'를 개최했다. 행사 주제는 'AI for Security, Security for AI(보안을 위한 AI, AI를 위한 보안)'였다. 연사들은 AI 시대 대응 보안 트렌드를 소개하며 관련 논의를 이어갔다.

연사들은 AI 데이터센터(AIDC)용 보안 프레임워크를 소개하고, 제로트러스트 핵심 요소인 '마이크로세그멘테이션(Micro-Segmentation)'도 함께 설명했다. 아울러 생성형 AI 보안 전략도 소개했다. 한편 9일 서울 양재동 엘타워에서 열린 '2026 정보보호 솔루션 컨퍼런스' 현장 사진이 공개됐으며, 사진 출처는 컴퓨터월드/IT DAILY다.

9일 '2026 정보보호 솔루션 컨퍼런스'가 개최됐다. 사진 출처는 컴퓨터월드/IT DAILY다. 이날 행사에서는 이원태 국가AI전략위원회 보안특별위원장이 축사에 나섰다.

기조연설 전에 이원태 국가AI전략위원회 보안특별위원장과 김진수 한국정보보호산업협회(KISIA) 회장이 축사를 했다. 두 인사는 AI의 이중적 성격을 언급하며, AI가 강력한 보안 수단인 동시에 새로운 보호 대상이라고 짚었다. 아울러 기술 발전에 대응하는 보안 체계의 필요성과 정보보호 산업 생태계의 필요성을 강조했다.

이어 이원태 위원장은 AI의 보안 활용 방안을 설명했다. 그는 AI가 방대한 보안 데이터를 분석하고, 이상징후를 조기에 발견하며, 취약점을 조기에 발견하고, 대응을 자동화할 수 있다고 밝혔다.

이와 함께 이원태 위원장은 고성능 AI 모델의 위험성도 지적했다. 그는 고성능 AI 모델이 사이버 공격의 속도와 규모를 확대할 수 있다고 설명하며, 보안 대책의 필요 범위를 AI 모델과 데이터, 인프라, 공급망 전반으로 넓혀야 한다고 강조했다.

'2026 정보보호 솔루션 컨퍼런스'가 9일 개최됐다. 행사에서는 이 위원장이 보안의 방향을 사후 대응 중심에서 공격자보다 먼저 취약점을 발견·차단하는 선제적·예측적 보안으로 전환할 필요가 있다고 밝혔다.

이 위원장은 또 제로트러스트·국가 망 보안체계(N2SF)가 AI 에이전트·비인간 계정까지 지속 검증·통제하는 방향으로 발전할 필요가 있다고 설명했다.

김진수 한국정보보호산업협회 회장은 행사에서 축사했다. 김 회장은 AI의 산업 전반 변화 속에서 기술·네트워크 발전과 함께 신뢰·보안을 고민할 필요가 있다고 밝혔고, 보안의 성격은 사고 후 대응 비용이 아니라 신기술·신서비스를 가능하게 하는 산업의 기본 인프라라고 강조했다. 이어 보안은 경쟁력을 위한 투자라고 덧붙였다.

김 회장은 정보보호 산업의 성장을 위해서는 기술력을 현장·시장으로 연결하는 기반이 필요하다고 설명했다. 또 수요기업·보안기업이 상호 요구를 이해할 필요가 있고, 현장 목소리의 정책 반영도 필요하다고 밝혔다. 아울러 우수 기술이 실증·사업화를 거쳐 해외 진출로 이어지는 선순환 구조를 강조했다. 사진은 컴퓨터월드/IT DAILY.

김 회장은 협회의 역할과 관련해 현장 의견에 대한 경청을 강화하겠다고 밝혔다. 또 정보화 산업계와 보안기업의 연결을 추진하겠다고 했으며, 이를 통해 새 시장과 사업 기회를 창출하는 데 노력하겠다고 밝혔다.

이 같은 논의는 9일 열린 '2026 정보보호 솔루션 컨퍼런스'에서도 이어졌다. 이날 행사에서는 김창훈 대구대 교수가 기조연설을 발표했다.

김창훈 교수의 기조연설 주제는 'AI 데이터센터(AIDC) 보안을 위한 AI 특화 서비스'였다. 사진 출처는 컴퓨터월드/IT DAILY로 표기됐다.

김창훈 교수는 AI 시대에 대응하기 위한 국가 차원의 사이버보안 프레임워크가 필요하다고 밝혔다. 그는 AI의 데이터 연결과 공유가 확대되면서 자산과 영역을 분리해 보호한다는 기존 원칙과의 불균형이 심화하고 있다고 진단했다.

이어 AIDC 환경에서는 중앙처리장치(CPU)와 운영체제(OS)를 거치지 않는 데이터 전송 방식의 사용이 가능하다고 설명했다. 또한 원격 직접 메모리 접근(RDMA)과 그래픽처리장치(GPU) 간 통신이 새로운 위협 요소가 될 수 있다고 봤다. 김 교수는 이에 따라 AIDC 보안에 더 촘촘한 분리와 보호가 필요하다고 강조했다.

김 교수는 AI 서비스·인프라 전반의 보안 체계가 부족하다는 점을 전제로, AIDC 사이버보안 프레임워크를 제안했다. 이 프레임워크의 기준축은 보호 대상·위치·공격 가능한 보안 속성 등 3개로 구성됐다.

김 교수는 이 프레임워크를 바탕으로 인프라·클라우드·AI 계층의 위협을 분석했고, 기밀성·무결성·가용성의 관점에서 정리했다. 또 프레임워크 제작 과정에서 87개 위협을 모델링했으며, 그 결과 AI 위협이 다수이고 데이터 영역에 집중된다는 점을 확인했다고 설명했다.

김 교수는 향후 과제로 분석 결과의 점수화를 제시하며 보호 우선순위를 결정할 필요가 있다고 밝혔다. 또 SOC의 계층별 정보 종합을 통해 공격 행위 간 연관성을 파악해야 한다고 설명했다. 아울러 AI로 연결 영역이 확대될 경우 내부망 피해 확산 위험이 커진다고 밝혔고, AI 시대의 보안에는 더 촘촘한 대응이 필요하다고 언급했다. 이어 AIDC에 대한 관심에 비해 사이버보안 주목도가 부족하다고 지적하면서, 관련 문제의식이 향후 국가 정책에 반영되기를 희망한다고 밝혔다.

9일 열린 '2026 정보보호 솔루션 컨퍼런스'에서 최영철 SGA솔루션즈 대표가 발표에 나섰다. 발표 주제는 'AI 시대 사이버보안 체계의 재설계, 서버 보안과 마이크로세그멘테이션 기반의 보안 구축 전략'이었다.

최영철 대표는 AI 공격 시대의 피해를 최소화하는 방안으로 마이크로세그멘테이션을 제시했다. 그는 행사 발표에서 AI 공격 환경에 대응하는 보안 재설계 방안으로 마이크로세그멘테이션을 강조했다.

마이크로세그멘테이션은 제로트러스트 아키텍처의 핵심 요소로 제시됐다. 이는 내외부의 물리적 경계 대신 업무·시스템·워크로드 단위로 통신을 분리하는 방식이며, 침투가 발생했을 때 내부 피해의 확산을 차단하는 데 목적이 있다고 설명했다.

최영철 대표는 이러한 설명의 근거로 미국 국방부의 '제로트러스트 참조 아키텍처(ZTRA)'를 들었다. 그는 모든 내부 통신을 차단·통제하고, 엄격한 인증을 거친 뒤 필요한 연결만 허용하는 구조라고 설명했다.

보안 적용 방식으로는 네트워크를 거시적으로 분리한 뒤 세밀한 통제를 추가하는 방안이 제시됐다. 세밀 통제의 대상 예시로는 방화벽만으로 보호하기 어려운 가상머신(VM) 등이 언급됐다. 사진 출처는 컴퓨터월드/IT DAILY로 표기됐다.

SGA솔루션즈의 제품인 'SGZ ZTA 플랫폼'은 서버·VM·컨테이너의 3계층을 보호 대상으로 한다. 서버 계층에서는 통신 통제와 사용자 접속 통제 기능을 수행한다. VM 계층에서는 VM별 정책 집행 지점(PEP)을 배치하고, 애플리케이션 실행을 제한하며, 워크로드 간 이동을 제한한다. 컨테이너 계층에서는 개발~배포·운영 전 과정의 자원을 검증하고, 실행 행위를 검증한다.

최 대표는 AI로 공격 속도가 가속되고 공격 규모가 확대된 상황을 언급하며, 해킹을 회피할 수 없는 상황에서 피해 최소화 전략으로 마이크로세그멘테이션에 집중할 필요가 있다고 밝혔다.

9일 열린 '2026 정보보호 솔루션 컨퍼런스'에서는 한태동 안랩 책임매니저가 발표에 나섰다. 발표 주제는 '당신의 프롬프트는 안전하십니까? 생성형 AI 시대, 기업 프롬프트 보안의 새로운 기준'이었다. 사진 출처는 컴퓨터월드/IT DAILY로 표기됐다.

한태동 안랩 책임매니저는 프롬프트를 통한 데이터 유출 가능성을 제시하며, 이에 대한 대응으로 필터링과 비식별화가 필요하다는 요지를 밝혔다.

한태동 안랩 책임매니저는 '당신의 프롬프트는 안전하십니까? 생성형 AI 시대, 기업 프롬프트 보안의 새로운 기준'을 주제로 발표했다. 한태동은 생성형 AI가 일상적 검색 도구화되는 가운데 프롬프트가 새로운 데이터 유출 경로로 부상했다고 진단했다. 그는 생성형 AI 확산에 따라 개인정보·기밀정보의 외부 유출 위험도 확대되고 있다고 설명했다.

이어 하모닉 집계에 따르면 주요 생성형 AI 도구 입력 프롬프트 중 8.5%에 개인·민감·기밀정보가 포함된 것으로 나타났다. 대표 사례로는 업무 자료를 복사·붙여넣기하는 과정에서 이용자가 인지하지 못한 개인정보·기밀정보가 함께 입력되는 경우가 제시됐다.

또한 HTML 주석 내 정보와 메타데이터 내 정보, 화면 비표시 CSS 영역 정보, 이미지 은닉 정보는 사람 눈에는 비가시적이지만 LLM이 판독·활용할 수 있는 정보라고 설명했다. 이 같은 특성 때문에 이용자가 의도하지 않은 정보까지 프롬프트 처리 과정에 유입될 수 있다는 점을 짚었다.

한태동은 생성형 AI를 전면 차단하기보다 입력·출력 데이터를 선별 통제할 필요가 있다고 제언했다. 그는 전면 차단 시 업무 생산성이 저하될 가능성이 있다고 설명했다. 방안으로는 사용자 단말에 프로그램을 설치하지 않고 인터넷 접속 경로를 시큐어 웹 게이트웨이(SWG)로 우회하는 방식을 제시했다. 이를 통해 프롬프트 필터링과 개인정보·기밀정보 유출 차단, 프롬프트 인젝션(Prompt Injection) 차단, 이용 이력 관리가 가능하다고 밝혔다.

생성형 AI를 활용할 때에는 기본 통제로서 데이터 유출 차단용 필터링 체계의 구축이 필요하다는 조언이 나왔다. 필요 시 비식별화 체계를 구비해야 한다는 점도 함께 제시됐다. 가능하면 기업 전용 서비스를 활용해야 한다는 조언도 이어졌다. 투명한 이력 관리를 위한 상세 로그 기록 체계도 필요하다고 제시됐다.

이 같은 내용은 9일 열린 '2026 정보보호 솔루션 컨퍼런스'의 발표 흐름과 맞물렸다. 행사에서는 '안전한 AI 보안 체계를 기반으로 한 생성형 AI 활용 전략'을 주제로 한 발표가 진행됐다. 발표자는 김주섭 윈스테크넷 클라우드전략사업실 이사였다.

이날 행사에서는 "공공 AI 확산…AI-DLP로 N2SF 대응 체계 구축"을 소제목으로 한 발표도 이뤄졌다. 김주섭 이사는 해당 주제로 발표를 진행했다.

김주섭 이사는 공공 분야의 AI 도입 확대에 맞춰 생성형 AI에 특화한 DLP 체계를 마련할 필요가 있다고 강조했다. 사진 출처는 컴퓨터월드/IT DAILY로 표기됐다.

공공기관 343개 중 132개 기관이 AI 활용·정부 서비스 381건을 구축한 가운데, 김 이사는 이에 수반되는 주요 보안 위협 5가지를 지목했다. 김 이사가 정리한 위협은 민감정보 입력·유출, 첨부파일 경유 정보 유출, 비인가 AI 서비스 사용, 학습 데이터 추출, 프롬프트 인젝션이다.

이에 대한 대응 틀로 N2SF는 업무 데이터·정보 시스템을 중요도별로 기밀(C)·민감(S)·공개(O) 등급으로 분류하고, 등급별 보안 통제를 차등 적용한다고 제시했다. 김 이사는 생성형 AI를 안전하게 활용하기 위한 조건으로 입력·출력 데이터의 기록·모니터링을 통한 가시성 확보를 들었다. 또 김 이사가 제시한 N2SF 정보서비스 모델의 주요 적용 영역은 업무 환경에서 생성형 AI 활용, 업무 단말의 인터넷 이용, 클라우드 기반 통합문서체계다.

김 이사는 기존 패턴·시그니처 기반 보안만으로는 LLM·GPU 사용 AI 환경의 위협에 대응하는 데 한계가 있다고 설명했다. 이에 대한 대안으로 AI-DLP를 제시했다. AI-DLP의 필요 기능으로는 프롬프트·코딩 어시스턴트의 민감정보 입출력 통제, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 통한 데이터 이동 점검, 암호화 통신 구간의 유출 가능성 점검이 제시됐다.

김 이사는 외부 AI로의 무단 전송을 차단하고 민감정보 노출을 원천 차단해야 한다고 설명했다. 또 문맥·첨부파일 등급별로 데이터를 통제할 수 있는 수단이 필요하며, AI-DLP를 통해 가시성과 투명성을 확보해야 한다고 밝혔다.

이 같은 내용은 9일 개최된 '2026 정보보호 솔루션 컨퍼런스'에서 제시됐다. 사진 표기는 컴퓨터월드/IT DAILY였다.

이 자리에서 김동훈 소프트캠프 컨설팅본부 부장은 '생성형 AI 및 AI 에이전트 활용을 위한 AI 시큐리티'를 주제로 발표했다. 김동훈 부장은 AI 에이전트 시대에는 통제 방식과 허용 범위를 구체화할 필요가 있다고 강조했다.

김동훈 부장은 기존 생성형 AI 단계의 주요 과제로 개인정보·기밀정보의 외부 유출을 방지하기 위한 데이터 통제를 짚었다. 이어 AI 에이전트는 파일 열람을 수행할 뿐 아니라 API 호출과 데이터 수정, 데이터 삭제까지 수행한다고 설명했다.

또 AI 에이전트는 짧은 시간 내 수백·수천 개 파일과 시스템 자원에 접근할 수 있는 특성을 지녔다고 밝혔다. 그러면서 AI 에이전트를 '새로운 특권 사용자'로 규정했다.

기존 IAM은 사람의 입·퇴사와 계정 발급·회수를 전제로 해 왔으나, AI 에이전트의 신원·행위 관리에는 미흡하다는 한계가 제기됐다. 이에 소프트캠프는 에이전트별로 소유자와 업무 목적을 등록하고 비인간 신원(NHI)을 부여하는 방안을 제안했다. 아울러 토큰·접근 범위·권한 회수를 포함한 전 생애주기를 관리 범위로 제시했다.

소프트캠프는 사용자 권한과 AI 에이전트 권한을 분리해야 한다고 밝혔다. 또 최종 접근 범위는 사용자 권한·에이전트 권한·도구 정책 3요소의 공통 허용 범위를 기준으로 결정해야 한다고 제안했다. 개인용 접근 토큰과 비밀 키의 중앙 관리 위치로는 '실드 AI 게이트웨이'를 제시했다.

이어 작업 위험도별 통제로 조회는 허용하고, 수정 시에는 승인을 요구하며, 삭제는 차단하는 방안을 설명했다. PC 통제 방식으로는 샌드박스를 통해 승인된 작업공간에만 접근을 제한하는 방식을 제시했다. 김 부장은 AI 허용 여부보다 통제 방식과 허용 범위를 설정하는 것이 과제라고 밝혔으며, 에이전트가 결정된 보안 정책 내에서만 동작하도록 하는 것이 목표라고 밝혔다.

KB국민은행 정보보호부 보안전략대응팀장인 김기웅은 9일 개최된 '2026 정보보호 솔루션 컨퍼런스'에서 금융권 AI 공격 시뮬레이션과 대응 전략을 주제로 발표했다. 사진 출처는 컴퓨터월드/IT DAILY로 표기됐다.

김기웅은 AI 시대의 보안은 속도 경쟁이라며, 금융권의 보안 운영 체계 변화가 필요하다고 밝혔다. 그는 AI 공격 속도에 맞춘 대응 가속이 필요하다고 설명했다.

그는 AI의 영향으로 공격 속도와 규모가 변화하고 있다고 짚었다. 과거에는 취약점 공개 뒤 PoC를 분석하고 공격 코드를 제작하는 데 시간이 소요됐지만, AI 에이전트가 해당 과정을 자동화하면서 실제 공격까지 소요 시간이 단축됐다고 설명했다.

KB국민은행은 실제 활용 가능성 검증을 목적으로 AI 기반 웹 취약점 자동 점검과 공격 시뮬레이션을 수행했다. 그 결과 AI는 URL·API·파라미터 탐색 시간 절감과 취약점 후보 도출 반복 작업 시간 절감에 효과를 보였다.

다만 AI는 금융 업무 로직 이해 부족, 복잡한 인증 절차 이해 부족, 실제 거래 영향 판단 부족의 한계를 드러냈다. 이에 따라 오탐과 실제 취약점 구분, 업무 영향 판단에는 사람의 개입이 계속 필요하다고 설명했다.

공격자와 방어자 사이의 속도 차이를 줄이기 위한 방안으로는 모든 취약점을 동일하게 취급하는 방식을 지양하고, 실제 악용 가능성, 공개된 공격 코드, 인터넷 노출 여부, 중요 자산 연관성을 기준으로 취약점의 우선순위를 정해 먼저 대응할 대상을 가려야 한다는 지적이 나왔다.

이에 따라 보안 점검도 일회성 작업에서 벗어나야 하며, 점검·검증·탐지·정책 수정·재검증을 반복하는 체계가 필요하다는 설명이다. 김 팀장은 핵심이 AI 도입량이 아니라, AI가 높이는 공격 속도보다 더 빠른 검증·대응 운영 체계를 갖추는 데 있다고 밝혔다.

출처: 아이티데일리 (IT DAILY) · 김호준, 양승갑, 김병주, 성원영 기자
원문: https://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=241510

참고자료

• https://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=241510