통찰력 있는 IT 기업 비젠소프트를 소개합니다.

AI기술이 가져온 변화의 물결은 실로 놀랍습니다. 생산성 향상, 의사결정 지원, 개인화된 서비스 등 우리 삶과

비즈니스를 혁신적으로 변화시키고 있죠. 특히 생성형 AI의 등장은 창의적 작업과 정보 접근성에 있어 큰 도약을

가져왔습니다.

하지만 이런 밝은 전망 이면에는 그림자도 존재합니다. AI 기술이 발전할수록 해커와 악의적 사용자들의 공격

수단도 정교해지고 있으며, 개인정보 침해와 보안 위협은 더욱 복잡하고 심각해지고 있습니다. 기술의 발전과

보안 위협은 마치 동전의 양면처럼 함께 움직이는 것 같습니다.

오늘은 이러한 AI 시대의 양면성을 인식하며, 우리가 직면한 사이버보안의 현실과 대응방안에 대해 이야기해보려 합니다. 특히 최신 보고서와 사례를 통해 한국 기업들의 준비 상태와 앞으로의 과제를 살펴보겠습니다.

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1. 국내 기업의 사이버보안 준비도는?

시스코가 발표한 '2025 사이버보안 준비 지수' 조사 결과에 따르면, 국내 기업 중 단 3%만이 '성숙(Mature)' 단계에 해당할 정도로 보안 대비 수준이 심각하게 낮은 것으로 나타났습니다. 이는 전년(4%)보다도 감소한 수치로, AI 기술의 발전과 초연결 환경이 확산되는 상황에서 우려스러운 결과입니다.

특히 주목할 만한 점은

• 83%의 기업이 최근 1년간 AI 관련 보안 사고를 경험

• 직원 중 AI 기반 위협을 충분히 이해한다는 비율은 30%에 불과

• 공격자의 AI 활용 기법을 파악하고 있다는 비율은 28%에 그침

시스코 측은 "AI가 기업을 근본적으로 변화시키며 전례 없는 새로운 위협에 직면하고 있다"며, 보안 전략을 지금

재정비하지 않으면 AI 시대에 도태될 것이라고 경고했습니다. 실제로 국내 기업의 46%는 "향후 1~2년 내에

사이버 사고로 사업 차질이 있을 것"이라고 응답해 위기감을 드러냈습니다.

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2. AI가 가져온 새로운 보안 위협들

2-1. 딥페이크(Deepfake) 위협

AI 기술로 음성·영상 등 개인 정보를 조작하는 딥페이크는 사회공학 공격과 금융 범죄에 악용되고 있습니다.

실제 사례로는

• 기업 CEO의 목소리를 딥페이크로 모방해 거짓 지시를 내리는 피싱 사기(BEC)

• 유명인이나 일반인의 얼굴을 무단 도용한 불법 성적 영상물 제작

과거에는 딥페이크 탐지 기술(PAD)으로 어느 정도 방어가 가능했으나, 누구나 쉽게 사용할 수 있는 오픈소스 도구가 등장하면서 위협이 더욱 커지고 있습니다.

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2-2. 자동화된 사이버 공격

AI가 해커의 도구가 되면서, 공격의 규모와 정교함이 급격히 증가하고 있습니다. 한 조사에서 응답자 76%가 "

생성형 AI는 공격자에게 유리" 하다고 답할 정도로, AI를 이용한 아래와 같은 공격이 현실화되고 있습니다:

• 자동화된 피싱 공격

• 악성코드 자동 생성

• 취약점 자동 탐지 및 공격

공격자는 AI로 타깃 분석과 공격 시나리오를 자동화하고, 방어체계를 회피하는 정교한 기법을 사용합니다. 이에 맞서 방어자 역시 AI 기반 침해탐지·대응 체계를 도입해야 하는 상황에 이르렀습니다.

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2-3. 개인정보 보호와 윤리적 문제

대규모 데이터 기반의 AI 개발이 확산되면서 개인정보 보호 문제가 더욱 부각되고 있습니다

• 체계적 데이터 수집·분석 과정에서 개인정보 유출 위험 증가

• 사용자 동의 없는 데이터 활용에 대한 논란

• AI 시스템 자체의 편향성과 차별 문제

• 알고리즘 의사결정의 공정성과 투명성 부족

일본에서는 AI 개발 촉진을 위해 개인정보보호법(APPI) 개정을 검토하는 반면, 유럽의 GDPR은 AI 시스템의 투명성과 책임성을 강화하는 방향으로 움직이고 있어 국제적으로 접근법의 차이가 있습니다.

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3. 한국의 최근 사이버 침해사고와 대응 현황

3-1. 사이버 침해사고 급증

KISA(한국인터넷진흥원) 조사에 따르면

• 2023년 1,277건이던 침해신고가 2024년 1,887건으로 48% 급증

• 서버 해킹과 정보유출 사건이 크게 증가

• 중견·중소기업의 피해가 전체의 94% 차지

• 랜섬웨어 건수는 감소했으나 피해는 여전히 심각

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3-2. 주요 사례: 대규모 공공기관 유출 사고

2024년 상반기에는 충격적인 공공기관 데이터 유출 사고가 있었습니다

• 북한 라자루스 해킹 조직이 법원 전산망 침투

• 약 1,014GB(약 26억 장)에 달하는 재판 관련 개인정보 유출

• 주민등록번호, 진단서, 혼인관계증명서 등 민감정보 포함

• 행정안전부 '정부24' 시스템 오류로 인한 개인정보 유출

공공기관 유출 신고 건수는 2024년 1월~5월에만 50곳에서 183,000건으로 전년 대비 24% 이상 증가했습니다.

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3-3. 정부와 기업의 대응 전략

정부는 국가사이버안보전략 등을 통해 대응체계를 강화하고 있습니다.

• 보안 예산과 인력 확대

• 통합보안 솔루션 도입

• 모의해킹·취약점 진단 정기 실시

• 랜섬웨어 대응 체계 구축

• 데이터 암호화·익명화

• 권한관리 강화 및 내부 교육 확대

KISA는 기업들에게 "사전대응 체계 마련과 내부 보안 인식 제고"를 권고했습니다.

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4. 주요국의 AI 보안·윤리 정책 비교

4-1. 미국의 접근

바이든 행정부는 2023년 10월 '안전하고 신뢰할 수 있는 AI 개발·사용'을 위한 행정명령(EO 14110)을 발동하고 NIST AI 위험관리 프레임워크(1.0 버전)를 통해 국가 차원의 AI 안전·보안 정책을 추진하고 있습니다. AI 산업 혁신과 안전성을 동시에 추구하며, 주요 특징은

• 백악관 AI 시민권리 강령(AI Bill of Rights) 제시

• 연방정부 지침 중심의 유연한 규제

• FTC 등이 알고리즘 투명성·공정성 강화 권고

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4-2. 유럽연합(EU)의 접근

EU는 세계 최초의 포괄적 AI 규제인 **'EU AI 법안(AI Act)'**을 통과시켜 고위험 AI에 대한 법적 기준을 확립했습니다:

• 생체인식·의료 등 분야에 엄격한 인증 요건 부과

• 불법 AI 활용 금지 및 처벌 규정

• GDPR과 연계한 개인정보 보호 강화

• 신뢰할 수 있는 AI(Trustworthy AI) 원칙 중시

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4-3. 일본의 접근

일본 정부는 'AI 친화적' 정책 기조를 내세우며 규제 완화를 추진합니다

• AI 기술 연구·개발 촉진법(안) 발의(2025년 2월)

• 민간에 AI 협력을 의무화하는 동시에 정부 지원 확대

• 개인정보보호법(APPI) 개정 제안

• AI 학습 목적의 공공·민감 데이터 활용 시 동의 예외 허용

이처럼 일본은 데이터를 적극 활용한 AI 개발을 장려하는 방향성을 보여줍니다.

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5. AI 도입 시 보안 설계 원칙과 모범 사례

5-1. 안전 설계 프레임워크

NIST의 AI 위험관리 프레임워크(RMF)는 AI 보안을 4단계로 구분합니다

1. 거버넌스(관리)

2. 매핑

3. 측정

4. 관리

기업은 이와 같은 표준이나 MITRE의 AI 위협 분석, OWASP의 LLM 취약점 리스트 등을 참고해 체계적인 대응 전략을 수립해야 합니다.

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5-2. 분할·격리(세분화)

테넌트 격리(PEACH) 원칙에 따라 AI 시스템과 일반 시스템을 명확히 분리하고

• 네트워크를 세분화하여 엄격한 접근제어 적용

• 중요 AI 모델이나 데이터 파이프라인은 전용 방화벽·VPC 등 격리 경계 안에 배치

• 내부통신도 필요한 만큼만 제한적으로 허용

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5-3. 데이터 보안 강화

AI 시스템의 핵심인 데이터 보안을 위해

• 학습·운영 데이터 상시 암호화

• 필요 최소한의 데이터만 수집·저장

• 개인정보 활용 시 가명처리·익명화 적용

• 열람권한 관리 및 로깅 철저화

• 생성형 AI 도구 이용 시 입력에 포함된 민감정보 노출 방지

• 자유입력 텍스트 대신 드롭다운 등 구조화된 입력 활용

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5-4. 샌드박싱 및 테스트

AI 기능 배포 전 철저한 검증이 필요합니다

• 샌드박스 환경에서 모델 사전 검증

• 멀웨어 생성, 비정상적 출력 등 악용 가능성 탐지

• '화이트햇' 공격 기법 적용

• 입력 검증 및 필터링을 통한 프롬프트 인젝션 방지

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5-5. 투명성과 설명가능성

AI 시스템의 신뢰성을 위한 필수 요소

• AI 시스템의 아키텍처, 데이터 흐름, 알고리즘 문서화 및 공개

• 검증 가능성 확보

• 결과에 대한 근거 설명 역량 확보

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5-6. 책임성과 거버넌스

조직 내 명확한 책임 체계를 확립

• AI 모델과 데이터 관리 책임자 지정

• 개발·운영 과정의 기록(로그, 버전 관리) 유지

• 정기적인 보안·윤리 리뷰 실시

• 외부 전문가 자문 및 보안인증(ISO/IEC 27001 등) 활용

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5-7. 보안 인재 양성

AI 보안은 전통 보안과 깊이 연계되므로

• 보안 담당자와 AI 개발자 간 협업 체계 구축

• 정기적인 AI 보안 교육 실시

• 조직 전반의 보안 인식 수준 향상

• AI 비인가 사용(섀도 AI) 모니터링 전담팀 운영

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6. 앞으로의 사이버보안 방향

시스코의 제투 파텔 부회장은 "지금 보안 전략을 재정비하지 않으면 AI 시대에 도태될 수밖에 없다"고 경고했습니다. 앞으로의 보안 전략은

6-1. 통합 방어 전략으로의 전환

기업들은 파편화된 개별 솔루션 대신

• 네트워크·엔드포인트·클라우드·애플리케이션을 아우르는 통합 보안체계 구축

• 상호연동된 보안 에코시스템 조성

• AI기반 위협 인텔리전스와 자동화된 대응 도입

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6-2. AI를 통한 보안 강화(Cyber AI)

AI 기술을 방어 수단으로 적극 활용

• AI를 활용한 침해탐지·위협 예측 시스템 도입

• 공격 패턴 실시간 학습 및 이상 행위 탐지

• 글로벌 조사에서 응답자의 83% 이상이 위협 탐지·대응에 AI 활용 중

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6-3. 국제 협력과 규제 프레임워크 정비

정부 차원의 협력과 규제 개선

• EU와 미국의 AI 안전성·책임성을 위한 국가전략 발표 흐름

• 국내 국가사이버안보 전략의 후속 조치로 AI 보안 표준 마련 필요

• 글로벌 사이버 위협에 대응하기 위한 국제 공조 강화

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6-4. 예방 중심의 보안 문화 확산

KISA의 권고처럼 사전 예방이 핵심

• "보안 대비 수준은 여전히 부족하다"

• "사고가 발생하기 전에 내부 체계를 사전에 점검"

• 보안 예산과 인력 투자 확대

• 중소기업·스타트업 대상 보안 지원 확대

• AI 시스템 전 과정에 걸친 개인정보 보호와 윤리 고려

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7. 마치며

여러분의 조직은 AI 시대의 사이버보안에 얼마나 준비되어 있나요?

AI 기술의 발전은 우리에게 엄청난 기회와 도전을 동시에 가져왔습니다. 특히 사이버보안 영역에서는 공격과 방어의 균형이 더욱 중요해졌습니다. 한국 기업과 기관들이 AI 시대의 새로운 위협에 효과적으로 대응하기 위해서는

단순한 기술 도입을 넘어, 조직 문화와 전략적 접근의 근본적인 변화가 필요한 시점입니다.