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✨ 10월 30일 요약 뉴스
- AI 기술 발전과 함께 중요성이 부각되는 데이터 프라이버시 보호 기술인 머신언러닝 연구가 활발히 진행되고 있음을 알립니다.
- AI 산업 폭발적 성장과 광범위한 응용 분야 확대
- AI 활용의 공통점으로 개인정보 활용의 중요성 부각
- 데이터 프라이버시는 개인식별정보 유출 방지 및 데이터 활용성 극대화 시도 포괄
- 머신언러닝은 AI 모델에서 사용자의 '잊혀질 권리'를 효율적으로 적용하는 기술
- 기존 방식 대비 막대한 비용을 들이지 않고 데이터 영향 제거 가능
- 머신언러닝 관련 최고 권위 AI 학회 논문 수 최근 5년간 급격한 증가 추세
- 현존하는 머신언러닝의 완벽한 방법은 없으며 활발한 연구 진행 중
- 향후 개인정보보호 분야의 핵심 기술로의 발전 가능성 확인
- 국가정보자원관리원 대전 본원 화재로 인한 국가 정보시스템 장기 미복구 상황과 데이터센터 재해 복구 체계의 문제점을 점검해야 합니다.
- 국가정보자원관리원 화재, 리튬이온 배터리 발화로 추정되며 한 달 가까이 시스템 정상 복구 불투명
- 화재 원인으로 현장 관리 부실 및 불법 하도급 등 인재(人災) 지목 및 관련자 입건
- 데이터센터 화재는 전 세계적으로 빈번하며 전력 계통 사고가 핵심 요인으로 분석됨
- 리튬이온 배터리 사용 데이터센터 화재 위험성 지속 제기에도 불구하고 관리 시스템 미작동 사례 발생
- 과거 주요 데이터센터 화재 사고 반복에도 불구하고, 이중화/백업의 미흡으로 인한 장시간 서비스 중단 문제 재발
- 보안의 핵심 지표로 기밀성, 무결성과 더불어 가용성을 명확히 설정할 필요성 제기
- 데이터센터 화재는 상시적 구조적 위험 인식이 필요하며 이중화 및 복구체계(DR) 구축의 시급성 강조
- 인적 실수 최소화를 위해 표준 절차 준수 및 주기적인 교육의 정착 절실함 확인
- 사고를 계기로 신속한 감지·진압·복구 체계 확립과 K보안 모델 구축의 전환점 마련 필요성 강조
- 해외에서도 개발팀과 보안팀 간의 역할 충돌 및 협업의 어려움이 주요 이슈로 논의되고 있습니다.
- SW 빠른 출시를 원하는 개발자와 취약점 제거 및 규제 준수가 필요한 보안팀 간의 엇박자가 고질적 문제로 확인
- 개발팀은 속도와 결과를 중시하고 보안팀은 위험 관리를 중시하는 목표 상충으로 인한 갈등 발생
- 개발자는 신기술 및 오픈소스 활용에 적극적이나 보안팀은 안정성 및 표준 준수로 회의적 태도 표출
- 개발자가 보안팀보다 영향력이 클 경우, 보안 규정 미준수로 인한 사고 책임이 보안 담당자에게 집중되는 문제점 지적
- 보안과 개발 업무의 차이를 이해하고 서로의 언어와 우선순위를 이해하는 기업 문화 조성이 필요함
- 보안팀의 개입 시 개발자에게 부담을 주지 않으면서 보안을 강화하는 방안 모색 필요성 제기
- 개발 프로젝트에서 보안 취약점을 자동 점검하고 수정하는 디펜더봇, 코파일럿 오토픽스 등 도구 활용 논의
- 코드에 포함된 비밀 정보(토큰, API 키 등) 유출을 탐지하고 방지하는 시크릿 스캐닝 기능의 중요성 부각
- 제로트러스트 보안 모델의 고도화를 위해 학계, 산업계, 공공기관이 참여하는 논의가 진행되었습니다.
- 모든 접근을 지속적으로 검증하는 제로트러스트 모델의 수준 평가 및 정책 수립 논의 진행
- 제로트러스트 성숙도 모델 기반의 필러별 기술 해법 및 위험관리(RM) 고도화 방안 제시
- 제로트러스트 보안을 진행 중인 국내 기업 비율이 낮아 성공적인 도입 방안에 대한 막막함 존재 확인
- 제로트러스트 모델 활성화 및 협업 환경 조성을 위해 단일 기업이 아닌 학·산·관의 유기적 연계 강조
- 서울시 및 미군 사례를 통해 제로트러스트 시스템 운영 및 정책 적용 현황 공유
- 제로트러스트 구현 핵심 기술 소개와 함께 전통적 IT 보안을 넘어 운영기술(OT), IoT, AI 영역으로의 확장 필요성 강조
- 제로트러스트는 국가 기반시설 안전 및 AI 시대 신뢰성 확보와 직결되는 중요한 과제임을 재확인
- AI 발전에 따른 방대한 데이터 학습과 개인정보보호법 간의 규제-활용 딜레마에 대한 논의가 이어졌습니다.
- AI 성능 향상은 방대한 데이터 학습에 달려있으나, 학습 데이터에 포함된 개인정보 노출 위험이 비례하여 증가하는 딜레마 발생
- 생성형 AI의 학습 데이터 내 정보 '영구 기억화' 특성으로 인한 개인정보 침해 위험성 심화
- 개인정보보호법의 '최소 수집', '목적 내 이용', '동의' 원칙이 대규모 스크랩핑 및 학습 추론 방식의 AI 데이터 처리와 상충
- AI 산업 경쟁력 확보를 위해 개인정보 보호와 활용 간의 균형점을 찾는 정책적 노력이 필요함
- 공개된 개인정보는 정보 활용 이익이 보호 이익보다 우선할 경우 AI 학습에 활용 가능함을 안내
- 이용자 프롬프트 입력 개인정보는 LLM 성능 개선을 위한 추가 이용 근거로 처리 가능성 제시
- 가명처리를 통해 의료 AI 연구 개발 활성화 및 규제실증특례를 통한 영상 원본 활용 허용 사례 소개
- 데이터 학습과 개인정보 보호의 균형점을 찾기 위해 변화하는 환경에 맞춘 법과 제도의 유연한 발전 필요성 강조
- 에이전틱 AI 기술이 사이버보안 업무에 도입되며 인간의 역량을 넘어서는 속도와 규모로 위협 대응을 혁신하고 있습니다.
- 자율적 위협 탐지 및 대응 능력의 획기적 향상
- 인간이 감당하기 어려운 방대한 데이터의 피로 없는 지속적 처리 가능
- 인간보다 빠른 실시간 대응을 통한 공격 피해 범위 축소 및 탐지 회피 시간 최소화
- 보안팀의 반복적이고 시급한 업무 자동화를 통한 전략적 업무 집중 지원
- SOC의 경보 피로 해소 및 사건 처리 시간 단축을 위한 탐지 기능 자동화
- 침해 지표(IOC) 자율 수집 및 상관 분석을 통한 보안 이벤트 로그 데이터의 풍부화
- 반복적 유지보수 및 보안 도구 문제 해결 자동화를 통한 보안 인력 역량의 전력 승수 역할 수행
- 유사 도메인 등록 스캔, 스크린샷 확보, WHOIS 조회를 통한 브랜드 사기 방어 자동화
- 반복적 헬프데스크 업무 자동화를 통한 복잡하고 신속한 요청 대응으로의 인력 재배치
- 최종 사용자 프로필 모니터링 및 이상 징후 발생 시 접근 권한 자율 조정 기능 구현
- 국내 기업 10곳 중 8곳이 AI 에이전트를 도입하거나 확대 중이며, 재무 부문이 도입을 선도하는 가운데 거버넌스 성숙도가 기술적 과제보다 더 핵심적인 이슈로 대두되고 있습니다.
- 국내 기업의 78%가 AI 에이전트를 초기 프로덕션 또는 롤아웃 단계에서 운영하는 높은 도입률
- 재무 부문이 AI 에이전트 도입의 선도 영역으로 부상하며 향후 활용 범위 확대 전망
- 자체 개발보다 조직 요구에 맞춘 사전 구축형 AI 에이전트 수정/적용이 다수를 차지함
- 기업의 71%가 편향, 개인정보보호, 규제 준수 등 윤리·거버넌스 이슈를 주요 고려 요인으로 인식
- 경영진의 97%가 AI 에이전트 도입이 생산성 향상에 긍정적 영향을 줄 것으로 기대
- 응답자의 79%가 AI 관리 주체를 IT 부서로 꼽아 중앙 집중형 관리의 필요성 시사
- 투명성, 보안, 윤리 기준 강화를 통한 신뢰 기반 비즈니스 환경 구축이 향후 핵심 전략임
- 단순 접수 수준을 넘어선 실질적인 문제 해결을 위해 기술보다 측정 가능한 문제 정의에서 출발하여 체계적인 설계와 거버넌스 구축이 필요합니다.
- 기술이 아닌 미해결 티켓 감소 등 측정 가능한 문제의 통증 지점부터 해결 목표 설정
- 단일 사용례 선정 기준: 명확한 트리거, 정의 가능한 결과, 충분한 티켓 발생량 확보
- 기존 지원 프로세스 이해 및 기술적 통합 평가, 장기적 플랫폼 구축을 위한 올바른 팀 구성이 성공의 기반
- 실행 시스템, 지식 소스, 상호작용 채널 등 데이터, 시스템, 채널의 체계적 매핑이 통합 복잡성의 핵심
- LLM 활용 시 프롬프트가 아닌, 단일 기능 수행, 명확한 입력/구조화된 결과 반환을 갖춘 도구 설계
- 거버넌스 설계를 초기 단계부터 포함하여 프롬프트 인젝션 방어, 민감 데이터 토큰화, 감사 로그 기록 의무화
- 사용자가 익숙한 슬랙이나 팀즈 등 업무 환경에 단일 워크플로우로 배포하며 점진적 확장
- 1단계 티켓 감소율, 평균 해결 시간 등을 통해 효과 측정 지표를 지속적으로 모니터링
- AI의 자율적 실행 범위가 확대됨에 따라, 개발 단계와 기업 운영 단계 전반에서 통제권과 분명한 의도를 기반으로 책임 구조를 재정립해야 합니다.
- AI 시스템 수명주기 전반에서 개발/제조사 및 시스템 운영 기업 간의 책임 소재 이동 경로 명확화 필요
- 대부분의 위험은 벤더 기술과 기업 관리 방식 사이의 간극에서 발생함
- CISO 관점에서 신뢰/통제의 공백, 감사 추적의 공백, 서드파티 연계의 공백 해소 시급
- 데이터 관리자, 모델 관리자, 통제 관리자 등 AI 운영(ModelOps) 전 과정에 걸친 책임 설정
- AI 권한을 업무 수행에 필요한 최소한으로 제한하고, 고위험 작업에는 사람의 검토/승인 워크플로우 적용
- AI 오작동 시 규제 기관/법원 설득을 위해 거버넌스 체계 작동의 문서화된 증거 제시 의무화
- 샌드박스 우선, RBAC, 킬 스위치, 단계별 자율성 등을 포함하는 제한된 자율 모델 운영 방식 채택 권장
- 벤더 계약 시 AI 책임 조항과 함께 데이터 품질 보증, 감사 권한, AI 사고 대응 SLA 명시가 새로운 위험 관리 도구로 부상
📢 주요 보안뉴스
개인정보보호 분야 핵심 기술로 발전할 것이라고 기대했다. 이 날 세미나에는 성맹제 중앙대 연구부총장과 염흥열 개인정보보호책임자협의회 회장이 참석해 환영사와 축사를 했다. 발표 세션에서는 AI시대 안전한...
출처: 보안뉴스
“국가망보안체계(N2SF)는 좁은 의미로는 보안성 검토를 받기 위한 방법론이지만 넓은 의미에선 위험관리 체계를 도입한 것입니다.” 이철호 엔키화이트햇 연구소장은 30일 서울 서초구 AT센터에서 열린 '제1회 제로...
출처: 전자신문
첫째, 보안의 핵심 지표로 '가용성'을 명확히 설정해야 한다. 그동안 보안은 개인정보보호의 기밀성과 무결성 중심으로 다뤄졌지만, 가용성은 이를 완성하는 필수 축이다. 글로벌 클라우드 기업들은 99.9% 이상의...
출처: 전자신문
📌 기타 보안뉴스
해외 기업에서도 개발자와 보안 조직 간 충돌이 고질적인 문제인 것으로 나타났다. 소프트웨어(SW)와 기능을 빠르게 출시하고 싶은 개발자와 달리, 취약점을 제거하고 규제를 준수하는 데 시간이 필요한 보안 조직 간...
출처: 디지털데일리
인공지능(AI)이 사이버 보안의 전장을 빠르게 재편하고 있다. 생성형 AI(Generative AI)를 악용한 피싱(Phishing), 사회공학적(Social Engineering) 공격, 코드 변조 공격 등이 확산되는 한편으로, 보안 기업과 조직들 또한...
출처: IT Daily
30일 과학기술정보통신부는 최우혁 네트워크정책실장 주재로 과학기술자문회의 중회의실에서 롯데카드·비바리퍼블리카·LG유플러스 등 10여명 최고정보보호책임자(CISO)들과 간담회를 개최했다. 이번 간담회는 민간과...
출처: 디지털데일리
금융회사가 스스로 보안체계를 강화할 수 있는 방향으로 전환하기 위해 금융당국이 '자율보안'을 추진하고 있는 가운데 금융권의 제로트러스트(Zero Trust) 보안 모델 적용과 관련한 제언이 나왔다. SGA솔루션즈 김광훈...
출처: 지디넷코리아
모든 접근을 신뢰하지 않고 지속적으로 검증하는 '제로트러스트(Zero Trust) 보안 모델'의 고도화를 위해 학계... (사진=한국정보보호학회) SK쉴더스, SGA솔루션즈, 엔키화이트햇 등 민간 보안 기업부터 과학기술정보통신부...
출처: 지디넷코리아
박덕흠 의원(국민의힘)은 '시스템 첫 설계 때부터 외부 PC 접근 권한 통제와 보안을 강화했어야 한다'며 '단순한 사용자 부주의가 아니라 시스템 설계와 관리 실패다. 외부 사용을 전제로 만든 원격근무망에서 외부 PC를...
출처: 디지털데일리
위퉁홈페이지 갈무리 중국산 전기버스가 해킹 등 보안에 취약해 원격 제어를 당할 위험이 있다는 주장이... 루터는 올 여름 중국산 위퉁 전기버스와 네덜란드산 VDL 전기버스를 대상으로 보안 시험을 진행한 결과 중국산...
출처: 문화일보
이용자들이 프롬프트에 입력한 각종 개인 정보를 LLM 성능을 개선하기 위하여 학습 데이터로 수집, 재이용 하는 것은 개인정보보호법상 문제 없을까. 정보주체의 동의 없이 의료 AI 연구 개발을 할 수 있을까. 자율주행...
출처: 한경닷컴
사이버보안을 비롯한 다양한 IT 운영과 서비스 전반을 혁신할 잠재력을 지니고 있다. 인간의 개입 없이 특정 업무를 수행하는 이 기술은 일부 CISO에게 다소 부담스럽게 느껴질 수 있지만, 점점 더 많은 사이버보안...
출처: CIO Korea
기업들의 보안 투자를 유도하겠다는 취지입니다. [배경훈 / 부총리 겸 과기정통부 장관(지난 22일) : 정보보호 의무 공시 기업을 상장사 전체로 확대함과 동시에 공시 결과를 토대로 보안 역량 수준을 등급화해 모든...
출처: 머니투데이방송
⚠️ 사고 소식
지역 안팎에선 인천시 등이 해마다 수천건의 해킹 시도 등이 있는 만큼, 강력한 보안 대책을 마련해야... 앞서 시는 지난 20일 국정원으로부터 이 같은 사실을 통보 받고, 인증서 유출 사용자 PC에 대한 보안점검 등을...
출처: 경기일보
🧠 IT 뉴스
워크데이는 이를 확장성과 보안을 고려한 실용적 전략으로 평가했다. 조사에서는 기술적 과제보다... 워크데이는 “AI 에이전트 확산과 함께 투명성, 보안, 윤리 기준을 강화해 신뢰 기반의 비즈니스 환경을 구축하는...
출처: 전자신문
초기 단계부터 IT, 자동화 엔지니어, 보안팀을 참여시켜야 한다. 그래야 6개월 뒤 다시 처음부터... 한 사례에서는 역할 기반 접근 권한 부여 시 인간 검토 절차를 추가해, 초기 단계에서 보안팀의 신뢰를 확보했다....
출처: ITWorld
AI와 자동화 기술의 발전으로 개발자들이 보안 취약점을 발견하고 수정하는 데 걸리는 시간이 크게... 이 결과, 심각한 보안 경고를 받은 저장소 수가 전년 대비 26% 감소하며, AI와 자동화가 소프트웨어 보안을...
출처: 인공지능신문
감안한 보안 과제 염두에 두어야.. 데이터 개인 정보 보호, 모델 도용 및 변조, 보안 확장성 등 글로벌 빅테크 기업들은 AI와 클라우드 경쟁 심화에 따라 2025년을 전후로 역대 최대 규모의 데이터센터 투자를...
출처: 뉴스투데이
및 정보보호 등에 관한 법률 일부개정법률안’, 일명 ‘가짜 AI 광고 방지법’을 대표 발의했다고 밝혔다. 최근 SNS와 유튜브를 중심으로 AI가 ‘의사’나 ‘약사’로 위장해, “이 약만 먹으면 10㎏이 빠진다”, “S대 출신...
출처: M이코노미뉴스
한국 기업 중 금융 및 공공 부문은 개인정보보호법과 관련 규제를 이유로 온프레미스 환경을 유지하는 사례가 많다. 반면 제조 및 리테일 부문은 하이브리드 체계를 통해 클라우드 확장성과 내부 데이터 통제력을...
출처: 한스경제
IBM의 ‘2025 데이터 유출 비용 보고서’에 따르면, AI는 이미 보안과 거버넌스 체계보다 훨씬 빠른 속도로... 예를 들어 고객 서비스용 챗봇이 재무 기록을 수정할 수 있다면, 이는 AI의 오류가 아니라 보안 정책의...
출처: CIO Korea
🆕 신제품 소식
토스와 토스 계열사의 보안 전문가들이 현장에서 얻은 경험과 노하우를 공유한다. 토스(운영사 비바리퍼블리카, 대표 이승건)는 내달 20일 서울 삼성동 코엑스 그랜드볼룸에서 보안 컨퍼런스 가디언즈 2025(GUARDIANS 2025)...
출처: 보안뉴스