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[IT뉴스]AI 시대, 해커도 더 똑똑해 졌다…"데이터 통제 못하면 뚫린다"
온카뱅크관리자
조회:
15
2026-05-30 12:07:32
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="WUyVp5UZh2"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="34f77a634b306ac78f3178da3a514ec2ebdf07bb15581aef827d77ce1ffa035e" dmcf-pid="YuWfU1u5l9" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/30/552796-pzfp7fF/20260530120012155pxoz.png" data-org-width="640" dmcf-mid="QRxIjnAiv4" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/30/552796-pzfp7fF/20260530120012155pxoz.png" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="261c7d9a1e2d4d5a4b06e0b7a863a2c0fb5dab250acc9f1e47deea91ed485fb1" dmcf-pid="G7Y4ut71hK" dmcf-ptype="general"><strong>[창간 21주년 각 산업별 스페셜 기획 - 2부] 2026년, AX혁신 전략 심층 분석 5회</strong></p> <p contents-hash="d48d59fd6868a88c8aaaf2f25d4547564b4d5763004e89884bcb852e9642116a" dmcf-pid="HsLWmcsAWb" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 김보민기자] 인공지능(AI)이 국가 경쟁력을 가를 핵심 자산으로 떠올랐다. 정부는 독자 파운데이션 모델을 필두로 'AI 주권'을 실현하는 데 사활을 걸고 있고 컴퓨팅 인프라에 대한 조단위 투자도 이어지고 있다. "AI 없이는 아무 대화도 할 수 없다"는 말이 과언이 아닌 이유다.</p> <p contents-hash="217e8073a9b3107afed26f022f2f2ea487114bf3b97087b0f7b461a2ff33ceca" dmcf-pid="XOoYskOcyB" dmcf-ptype="general">우려도 존재한다. 공격자가 AI 기술을 악용하기 시작하면서 알려지지 않은 제로데이 위협이 이어지고 있고, 국가 배후 해킹조직의 기세도 거세다. 해커가 앤트로픽 차세대 AI 모델 클로드 미토스를 악용해 보안 취약점을 뚫어낼 수 있다는 공포감도 커지면서 AI 시대 보안이 중요해질 전망이다.</p> <div contents-hash="101b91fd6c5ba7a38f87acccc90cd08d7395bf2d6b50b16527d3da050761d3cb" dmcf-pid="ZIgGOEIkTq" dmcf-ptype="general"> 꼭 배후에 해커가 있지 않더라도 AI 도입 자체가 위협이 되기도 한다. AI 개발이나 오작동으로 인해 피해가 발생하거나 기반 시설이 마비되는 식이다. 시장조사업체 스태티스타가 분석한 'AI 관련 사고 및 위험 발생 현황'에 따르면 한국은 2024년 4월 6건의 사고가 처음 발생했고, 이는 올해 1월 24건으로 증가했다. 한국보다 이전에 사고가 보고됐던 중국(1월 27건)과 유사한 수준으로 사고가 발생하는 모습이다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="4f40343a47f31058336644a6fefd18e34e95a893525db57deefa1f9186d44000" dmcf-pid="5CaHIDCECz" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/30/552796-pzfp7fF/20260530120013441ovlg.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="xm7oP2Q9Cf" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/30/552796-pzfp7fF/20260530120013441ovlg.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="89dc4855ce68eb8228e0a60035474e2f2a86eebdc5991bb5b2606e0e577ad0fc" dmcf-pid="1hNXCwhDh7" dmcf-ptype="general">글로벌 보안업계는 '데이터'에 주목하고 있다. AI 학습과 활용 전반에 데이터가 핵심 재료로 사용되고 있는 만큼, 이를 철통 보안하는 것이 시작점이라고 보는 분위기다. 한국도 데이터 흐름을 통제하는 것이 관건이라 공감하며 미국과 같은 주요국 보안 모델을 차용하는 움직임을 보이고 있다.</p> <p contents-hash="86d85b68b47bb8d22122b4cb32be654a3fac7350018f14ae67d8687830bf1561" dmcf-pid="tljZhrlwhu" dmcf-ptype="general">대표적으로 국가정보원은 공공에서 소프트웨어(SW)와 AI 수요가 높아지고 있다는 점을 주목하며 국가망보안체계(N2SF)를 본격 추진하고 있다. N2SF는 업무 및 데이터 중요도에 따라 등급을 기밀(C), 민감(S), 공개(O)로 분류하고 차등적인 보안 통제를 적용하는 것이 핵심이다. '누구도 믿지 말고 경계하라'는 의미의 제로트러스트 원칙에 부합해 위험 기반 데이터 분류 모델을 갖추는 것도 중요 요인이다.</p> <p contents-hash="320c3b520d783ceebb4ddb390c8debb82b3d82d40e2c9a8dc8fab917ed9cd570" dmcf-pid="FSA5lmSrTU" dmcf-ptype="general">그 일환으로 5월1일 '국가 사이버보안 기본지침'이 개정되며 20년 넘게 유지해온 망분리 패러다임이 폐기됐다. 국가 사이버보안 기본지침은 공공기관, 지자체, 군기관 등 각급 기관에 적용되는 최상위 보안 규범이다.</p> <div contents-hash="284bb264fb0ddac1efdb4ea2793b889de9ffd14059e83dcbb06bcf554ef3fc5e" dmcf-pid="3vc1Ssvmyp" dmcf-ptype="general"> 보안업계는 제39조의2 개정 내용을 주목하고 있다. 여기에는 낮은 등급의 정보라도 상위 등급과 결합되거나, 동일 등급 정보가 집합 및 연계돼 중요도가 높아질 경우 등급을 상향할 수 있도록 하는 내용이 담겨 있다. 공개 데이터라도 대규모 결합을 통해 새로운 위험 요소가 될 수 있다는 점을 규제 언어로 명시한 것이다. 빅데이터와 AI 환경에서 데이터 결합 리스크가 처음으로 지침에 반영됐다는 평가도 나온다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="717b19722d764a684e1c294f94bd80d88c66364490adc2877a0dc7f00f8f369e" dmcf-pid="0J9cdPJ6y0" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/30/552796-pzfp7fF/20260530120013696ybsj.jpg" data-org-width="384" dmcf-mid="yjfDnMLxTV" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/30/552796-pzfp7fF/20260530120013696ybsj.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="9f6224e77e6cbeea28c86ef8733508d6c92bbec66d8ca567559f1c13f9c86b5a" dmcf-pid="pi2kJQiPv3" dmcf-ptype="general">그러나 N2SF 기본기인 데이터 분류부터 난항이라는 평가도 나온다. 김승주 고려대 정보보호대학원 교수는 13일 '아톤 시큐리티 서밋'을 통해 "일반 기업들이 N2SF를 어렵게 느끼는 이유는 기초 체력이 부실하기 때문"이라며 "정부와 기업들은 오래 전부터 보안 내재화가 중요하다고 말하며 많은 평가 인증 제도를 마주해왔지만 본질적인 철학을 제대로 이해하지 못하고 운영된 측면이 있다"고 말했다. 이어 "(N2SF와 같이) 선진국형 망분리 개선안이 나왔을 때 따라하기 어려운 이유"라고 강조했다.</p> <p contents-hash="b9389f51259861829ca7e4f0ecbb2cf530f02608dc2c6155bb461c5bbe41e005" dmcf-pid="UnVEixnQhF" dmcf-ptype="general">특히 현장은 데이터 분류는 물론 위협 모델링 역량이 부족해 혼산이 이어지고 있는 것으로 전해진다. 위협 모델링은 정보시스템에서 발생 가능한 구조적 위협을 사전에 식별하고, 이에 상응하는 보안 대책을 수립하도록 돕는 일종의 '지도'다. 시스템, 애플리케이션, 네트워크 및 서비스에 필요한 모든 요구사항과 데이터 흐름을 지도처럼 그려 잠재 위협을 식별하고 개발 초기 단계에 위험을 줄이는 것이 핵심이다.</p> <p contents-hash="cfb99ff5cfe54faf0bf89d1abb56696545061f6336bdf8c3d072ae507565c5be" dmcf-pid="uLfDnMLxlt" dmcf-ptype="general">앤트로픽이 미토스가 발굴한 보안 취약점 정보를 전면 공개할 경우, 역량이 부족한 조직은 직격탄을 맞을 가능성도 점쳐진다. 현재 글로벌 업계에서는 앤트로픽뿐만 아니라 마이크로소프트(MS)도 취약점 탐지 행렬에 합류한 상태다. MS는 AI 에이전트를 동원해 취약점을 찾는 보안 탐지 시스템 'MDASH'를 12일(현지시간) 공개했다. MS는 MDASH가 미토스 대비 탐지 역량이 더욱 뛰어나다고 자신하고 있다.</p> <p contents-hash="8f1b95300201bbf8273ee3a49f765b6746c51662931ff540f2c7a914b839ddc8" dmcf-pid="7o4wLRoMl1" dmcf-ptype="general">앤트로픽 주도 '프로젝트 글래스윙'에 참여 중인 보안기업 팔로알토네트웍스는 "사이버 위협은 더 이상 단일 스캐너나 클라우드 콘솔, 경계 보안 체계 안에서만 관리할 수 있는 문제가 아니다"라며 "보안 조직은 외부·내부 데이터는 물론 제3자 정보까지 통합해 실제 대응 가능한 수준으로 분석·축소하는 운영 체계를 갖춰야 한다"고 진단했다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털데일리. All rights reserved. 무단 전재 및 재배포 금지.</p>
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