최근 생성형 AI 기술이 급격하게 발전함에 따라, 사이버 위협의 패러다임 또한 완전히 뒤바뀌고 있습니다. 단순 조언자 역할을 넘어 자율적으로 공격을 수행하는 'AI 슈퍼 해커'가 등장했고, 이에 대응해야 하는 기업들은 전문 인력과 보안 거버넌스 부재라는 심각한 딜레마에 직면해 있습니다.
어제(6월 1일) 발표된 주요 보안 뉴스를 요약해 드립니다. 급변하는 위협 환경 속에서 우리 조직의 보안 전략을 점검하는 계기가 되시길 바랍니다.
🚨 주요 보안 위협 및 취약점 동향
1. 국내 기업 82% 침해 경험, 평균 복구 비용 '39억 원'으로 급증
국내 기업의 보안 전산망이 만성적인 사이버 위협에 노출되어 있습니다. 조사에 따르면 국내 기업의 82%가 최근 1년간 1건 이상의 보안 사고를 겪었으며, 평균 복구 비용은 전년 대비 37% 급증한 39억 원(260만 달러)에 달했습니다. 복구에 1개월 이상 소요된 기업도 61%에 달해 비즈니스 연속성에 치명적인 타격을 입고 있습니다.
2. 팔로알토네트웍스 'PAN-OS' 치명적 결함…글로벌 VPN 위협
글로벌 보안 기업 팔로알토네트웍스의 네트워크 운영체제 'PAN-OS'에서 인증 우회 취약점(CVE-2026-0257)이 노출되었습니다. 해커들은 이 결함을 악용해 2차 인증(2FA)을 무력화하고 방화벽을 우회하여 최고 관리자 권한을 탈취하고 있습니다. 패치 전 악용되는 '제로데이' 가능성이 높아 미국 CISA에서도 긴급 패치 명령을 내렸습니다. 장비 로그 기록에 대한 전수 조사가 시급합니다.
3. 해킹 후 파일 암호화까지 '단 하루', 장기 침투 공격도 일상화
사이버 공격의 과반(50.9%)은 하루 이내에 파일 암호화까지 끝내는 신속 공격 형태로 진행되지만, 약 33%는 평균 108시간 동안 내부에 잠복하는 장기 공격인 것으로 나타났습니다. 특히 공격자들은 '외부 노출 애플리케이션(43.7%)'과 '정상 유효 계정(25.4%)'을 가장 주요한 초기 침투 경로로 악용하고 있습니다.
🤖 AI 에이전트 도입이 가져온 새로운 '보안 사각지대'
1. AI 슈퍼 해커의 습격과 극도로 짧아진 방어 '골든타임'
앤트로픽의 '미토스(Mythos)'와 같은 최선단 AI 모델은 리눅스 등 대형 OS의 제로데이 취약점 수천 건을 단 몇 분 만에 찾아내고, 공격 코드(익스플로잇)까지 자동으로 생성하고 있습니다. 취약점 공개 후 실제 공격 코드가 등장하기까지 걸리는 시간(TTE, Time-to-Exploit)은 과거 수개월에서 최근 24~48시간(평균 1.6일) 수준으로 대폭 단축되었습니다. 취약점 공지가 떠도 보안 담당자가 패치할 시간이 하루도 채 안 된다는 뜻입니다.
2. '비인간 계정(NHI)'과 AI 에이전트를 겨냥한 공격 확산
기업 내 AI 에이전트와 API 활용이 급증하면서 인간이 아닌 시스템 자산인 '비인간 계정(NHI)'이 새로운 보안 구멍으로 떠올랐습니다. 과거에는 사람을 속이는 사회공학 기법이 주를 이뤘다면, 이제는 AI 에이전트의 안전장치를 우회하는 '바이브 해킹'이나 '간접 프롬프트 인젝션'을 통해 에이전트를 속여 민감 정보에 접근하는 공격이 늘고 있습니다. 기업 AI 책임자의 54%가 에이전트 활동을 완전히 추적하지 못한다고 답해 거버넌스 공백이 심각합니다.
3. AI 생성 코드 증가에 따른 품질 및 유지보수 리스크
생성형 AI를 통한 코딩 도구 사용이 늘어나면서(반영된 코드의 42%가 AI 지원), 보안 검증 체계에 과부하가 걸리고 있습니다. AI가 만든 코드는 사람이 작성한 코드보다 1.7배 더 많은 문제를 발생시키며, 기업 토큰 소비량의 44%가 AI가 만든 버그를 수정하는 데 낭비되고 있다는 지적도 있습니다. 무조건 코드를 많이 생성하기보다, 이미 검증된 컴포넌트를 재사용하는 'AI 조립 모델'로의 전환이 필요합니다.
⚖️ 정책 및 규제 변화
1. 개인정보위, 고의·중과실 침해 시 '매출액 최대 10%' 과징금 구체화
개인정보보호위원회가 개인정보 침해행위에 대해 전체 매출액의 최대 10%까지 과징금을 부과하는 시행령 개정안을 입법예고(6/1~7/13)했습니다. 3년 이내 위반 반복, 1,000만 명 이상 피해 발생 등이 가중 대상입니다. 다만, 개인정보 보호에 대한 예산·인력·설비 투자 규모에 따라 최대 40%까지 과징금을 감경받을 수 있는 기준도 함께 마련되었으므로, 기업 차원의 선제적 보안 투자가 더욱 중요해졌습니다.
2. 불법 취득 개인정보 이용자도 '개인정보처리자'로 처벌 (대법원 확정)
대법원은 불법적인 방법으로 타인의 개인정보를 취득·이용했더라도, 업무상 목적으로 개인정보 파일을 운용했다면 개인정보보호법상 '개인정보처리자'에 해당한다고 판결했습니다. 불법 유통 정보를 활용하는 행위 역시 강력한 처벌 대상이 됨을 명확히 한 사례입니다.
💡 CISO를 위한 팁: 지금 당장 무엇을 해야 하는가?
"공격자가 우리를 때리기 전에 우리가 우리를 알아야 합니다."
(박세준 티오리 대표 인터뷰 중)
- 철저한 자산 식별 (지피지기): AI 공격자는 패치 정보를 역분석해 몇 분 만에 무기화합니다. 내부에 어떤 레거시 시스템이 존재하고 어떤 소프트웨어 의존성을 가졌는지 전수 조사가 선행되어야 패치 우선순위를 세울 수 있습니다.
- 사이버 복원력(Resilience) 중심으로 평가 지표 전환: 이제 모든 공격을 완벽히 막는 것은 불가능합니다. 공격을 당했다고 전제하고, 얼마나 빠르게 정상 서비스로 복구하느냐(MTTR, RTO)로 보안 전략의 판도를 바꾸어야 합니다.
- 경영진 참여 거버넌스 확립: 과기정통부가 발표한 행동 수칙처럼, 보안은 CISO 혼자만의 숙제가 아닙니다. 침해 사고 이후 C레벨이 직위 해제되는 경영 리스크로 직결되는 만큼, 이사회 최우선 과제로 예산을 실질적으로 배정받고 전사 정보보호위원회를 가동해야 합니다.
- 국내 기업의 82%가 사이버 침해를 경험하며 복구 비용이 급증하고 있어 전문 인력 확보와 경영진의 전략적 대응이 시급합니다.
- 국내 기업 82%가 최근 1년간 보안 사고를 경험하며 만성적 위협에 노출됨
- 침해 사고당 평균 복구 비용이 전년 대비 37% 증가한 약 39억 원을 기록함
- 복구에 1개월 이상 소요되는 기업이 61%에 달해 비즈니스 연속성에 타격을 입음
- 랜섬웨어 피해 급증 및 취약점 공격 시간 단축으로 방어 골든타임이 압박받는 상황임
- 보안 사고의 주요 원인으로 사이버보안 기술 및 전문 인력 부족이 가장 높게 지목됨
- 전문 인력과 거버넌스 체계가 부재한 신기술 도입으로 AI 보안의 실효성이 저하됨
- 침해 사고 발생 시 경영진의 직위 해제 및 법적 제재 등 경영 리스크가 현실화됨
- 보안을 최우선 과제로 인식함에도 실제 예산 배정과 복원력 계획 수립은 미비함
- 팔로알토네트웍스 PAN-OS 취약점 악용으로 인한 글로벌 보안 위협이 확산되고 있어 각별한 주의가 필요합니다.
- PAN-OS 글로벌 프로젝트 포털 및 게이트웨이 내 인증 우회 취약점 발견
- 취약점 코드 CVE-2026-0257을 통한 비밀번호 및 이중인증 절차 무력화
- 공격자의 최고 관리자 권한 탈취에 따른 핵심 데이터베이스 유출 위험성 증대
- 패치 배포 전 취약점을 노리는 제로데이 공격 가능성에 대한 분석 결과 확인
- 미국 CISA의 KEV 등재 및 전 정부 기관 대상 긴급 패치 명령 하달
- 외부 연결망에 대한 강력한 접근 제어 체계 구축 및 보안 정책 강화 권고
- 장비 로그 기록 전수 조사를 통한 침해 사고 여부 파악 및 보안 업데이트 필수 적용
- 개인정보보호위원회가 개인정보 침해 시 전체 매출액의 최대 10%까지 과징금을 부과하는 세부 기준을 마련했습니다.
- 개인정보 보호법 시행령 개정안에 대한 입법예고 실시
- 전체 매출액의 최대 10%까지 과징금을 부과하는 산정 기준 구체화
- 3년 내 반복 위반 또는 1000만 명 이상 피해 발생 시 가중 처벌 적용
- 개인정보 보호 투자 규모 및 지속성에 따른 감경 사유 명시
- 과징금 감경 상한을 최대 40%로 설정하여 기업의 자발적 노력 유도
- 고의 또는 중대한 과실이 있는 위반행위는 감경 대상에서 제외함
- 영세 및 중소기업의 경미한 위반에 대한 과징금 면제 요건 정비
- 오는 9월 11일 개정 법 시행일에 맞춰 시행령 개정 완료 예정
- AI 보안 위협이 현실화됨에 따라 경영진 차원의 보안 거버넌스 재편과 사이버 복원력 강화가 시급합니다.
- AI를 활용한 공격 자동화로 취약점 공개 후 공격까지 걸리는 시간 대폭 단축
- 국가취약점데이터베이스의 선별 운영 전환에 따른 조직 차원의 취약점 우선순위 선정 필요
- IT 자산 현황 파악 및 외부 노출 공격 표면 최소화를 통한 선제적 방어 체계 구축
- 모든 공격을 막을 수 없다는 전제하에 신속한 서비스 정상화를 목표로 하는 복원력 강조
- 사고 탐지 및 복구 시간을 의미하는 MTTR과 RTO 중심의 정량적 평가 지표 도입
- 보안은 CISO 개인의 몫이 아닌 경영진과 이사회가 다룰 핵심 안건으로 격상 필요
- 정부의 CEO 행동 수칙 배포에 따른 정보보호위원회 설치 및 지속적인 점검 권고
- AI 에이전트 활용이 급증함에 따라 사람 중심의 기존 보안 체계를 넘어선 에이전트 특화 보안 모델의 필요성이 커지고 있습니다.
- 직원 1인당 평균 10개의 AI 에이전트를 활용하는 에이전트 경제 시대 진입
- 공격 타깃이 사람에서 이상 징후 감지가 어려운 AI 에이전트로 변화
- 인간의 의사결정 속도를 앞지르는 에이전트의 특성으로 인한 공격 범위 확대
- 맥락 조작이나 보안 가드레일 우회를 통한 민감 정보 접근 및 악의적 행위 유도
- 사람 중심의 보안 체계로 통제하기 어려운 섀도우 AI 및 권한 남용 문제 발생
- 웹 격리 및 콘텐츠 무해화 기술을 통한 프롬프트 인젝션 등 AI 특화 위협 차단 필요
- 실시간 에이전트 활동 통제 및 최소 권한 원칙 기반의 제로 트러스트 보안 구현 중요
- 최근 사이버 공격은 파일 암호화를 넘어 평균 108시간 이상의 장기 침투 방식으로 진화하고 있습니다.
- 지난해 공격의 과반은 하루 이내 종료되는 신속한 파일 암호화 공격임
- 전체 공격의 약 33퍼센트는 평균 108시간 동안 지속되는 장기 공격 양상을 보임
- 장기 공격 시 메커니즘 설치와 액티브 디렉토리 침해 및 데이터 유출이 동반됨
- 약 19일간 공격이 이어지는 지연 발생형 혼합 공격 비중은 16.1퍼센트를 차지함
- 가장 많이 악용된 초기 경로는 외부 노출 애플리케이션과 정상 유효 계정임
- 과거 주요 경로였던 악성 이메일 대신 협력사 및 파트너 신뢰 관계를 이용한 침투가 증가함
- 다단계 위협에 대응하기 위해 실시간 모니터링과 선제적인 보안 체계 통합이 필요함
- AI 에이전트와 API 사용 확대로 급증하는 비인간 계정이 기업 보안의 새로운 사각지대로 부상하고 있습니다.
- AI 에이전트 및 API 확산에 따른 비인간 계정의 급격한 증가
- 인간 계정 대비 수십 배 많은 수에도 불구하고 관리 및 감시 체계 부족
- API 키, 서비스 계정, OAuth 토큰 등 사람의 개입 없는 디지털 신원 위험성 증대
- 과도한 권한 부여와 관리 부실로 인한 기업 인증 정보 탈취 및 권한 남용 우려
- 클라우드 서명 키 및 서비스 계정 유출을 통한 실제 보안 침해 사례 발생
- 스스로 판단하는 AI 에이전트의 발전에 따른 기존 접근 통제 방식의 한계
- API 보안 강화 및 권한 최소화 등 새로운 보안 체계 구축 필요성 강조
- AI가 자율적으로 실행하는 사이버 공격이 현실화되면서 보안 패러다임의 변화가 시급합니다.
- 사람의 개입 없이 AI가 80~90%를 자율적으로 진행한 사이버 공격 사례 발견
- 역할극을 활용한 바이브 해킹 기법으로 AI 모델의 안전장치를 정교하게 우회함
- 표적 식별 시간을 수일에서 단 몇 분으로 단축하며 대규모 공격 가능성 증대
- 제로데이 취약점 발견 및 공격 코드 생성을 자동화하는 최신 AI 모델 등장
- 취약점 발견 후 공격 코드 등장까지 걸리는 시간이 10시간 이내로 급격히 단축됨
- 한국 정부는 글로벌 보안 협력체에 참여하고 AI 기반의 능동적 대응 체계 마련 추진
- 원데이 취약점 방치와 설치형 보안 프로그램의 허점 등 국내 보안 환경 개선 필요
- 금융권 망분리 규제 완화 등 AI를 활용해 AI 위협을 막는 방어 전략 도입 가속화
- AI 기술 고도화에 따른 사이버 위협에 대응하기 위해 보안 체계를 자동화하고 자산 식별을 선제적으로 수행해야 합니다.
- AI를 활용한 해킹 기술 발전으로 인해 기존 방식의 보안 대응 한계 도달
- 전문 지식 없는 일반인도 사이버 공격이 가능한 에이전틱 AI 시대 진입
- 수십 년간 발견되지 않은 취약점을 단시간에 찾아내 무기화하는 AI 모델 등장
- 기업 내부의 IT 자산을 정확히 파악하는 자산 식별 과정의 중요성 증대
- 패치 정보 공개 전 취약점을 선제적으로 파악하여 방어 전략 수립 필요
- 보안 정책 수립은 사람이 하되 실무 조치는 AI 기반 자동화 시스템으로 전환
- 공공 인프라 및 오픈소스 소프트웨어 보호를 위한 글로벌 보안 협력 추진
- 대법원은 불법 취득한 개인정보를 이용한 자도 개인정보처리자로 판단하여 처벌을 확정하고 헌법불합치 결정된 유류분 조항의 무조건적 적용에 경종을 울렸습니다.
- 불법 취득한 개인정보를 도박사이트 운영에 활용한 피고인에게 징역 1년 확정
- 불법 취득자라도 업무 목적으로 개인정보 파일을 운용했다면 개인정보처리자에 해당함
- 개인정보 보호법의 목적과 피해자 보호 공백 방지를 위한 대법원의 법리 판단
- 기여분을 반영하지 않는 유류분 조항에 대한 헌법재판소의 헌법불합치 결정 언급
- 개선 입법 전이라도 위헌성이 있는 구법 조항을 그대로 적용한 하급심 판결 파기
- 기여상속인의 정당한 이익과 기본권 침해를 방치할 수 없다는 취지의 판결
- 올해 3월 개정된 민법 조항을 재심 사건에 적용하도록 사건 환송 조치 준수 필요
- 국내 기업의 보안 침해 사고가 3년 연속 높은 수준을 유지하며 피해 규모와 복구 기간이 크게 늘어나고 있습니다.
- 국내 기업의 82%가 최근 1년간 1건 이상의 보안 사고를 경험함
- 보안 사고 복구 비용으로 100만 달러 이상을 지출한 기업 비중이 74%에 달함
- 평균 피해액은 약 39억 원으로 전년 대비 37% 증가하며 역대 최고치 기록
- 주요 공격 유형은 DoS·DDoS 공격, 피싱, 랜섬웨어 순으로 발생함
- 사고 원인으로 사이버보안 기술 및 훈련된 전문 인력 부족이 가장 많이 지목됨
- 침해 사고 이후 경영진이 직위 상실이나 법적 제재를 받는 등 경영 리스크 확대
- AI 보안 솔루션 도입은 늘었으나 전문 인력과 거버넌스 부족으로 업무 효율 체감도는 하락함
- 향후 실질적인 보안 강화를 위해 AI 전문 인력 양성과 전략적 대응 체계 구축이 시급함
- 앤트로픽이 문제 난이도에 따라 연산 자원을 유연하게 배분하는 적응형 추론 기술을 탑재한 클로드 오퍼스 4.8을 공개했습니다.
- 인공지능이 스스로 문제 복잡도를 판단하여 연산 자원을 할당하는 적응형 사고 상용화
- 고난도 과제에는 심층 추론을 수행하고 단순 작업에는 기민하게 반응하여 자원 낭비 최소화
- 기업의 엔터프라이즈 AI 운영 비용 구조를 개선하는 혁신적 아키텍처 제시
- 메시지 API 업데이트를 통한 프롬프트 캐시 효율 증대 및 최대 90% 비용 절감 주장
- 100만 토큰의 컨텍스트 윈도우 지원으로 복잡한 멀티 툴 오케스트레이션 수행 가능
- 실질적인 비즈니스 실행력과 운영 효율성을 중시하는 AI 에이전트 경제의 서막 예고
- 단순 지식 축적을 넘어 자율적이고 정교한 목표 완수 능력을 동적 지표로 제시함
- 기업 현장에서 AI 도입이 확산되고 있으나 데이터 보안과 신뢰성 확보를 위해 인간의 감독과 검증이 여전히 필수적입니다.
- 인사 및 급여 관리 등 민감 데이터를 다루는 영역에서 AI 활용 시 데이터 보안 및 의사결정 검증의 중요성 증대
- 인사 업무 특성상 낮은 오류 허용 범위로 인해 1%의 오류도 재무적 손실이나 보안 사고로 이어질 위험 상존
- AI의 인력 대체 시도 이후 업무 보조 수단으로의 활용 방향 전환 및 인력 감축 결정 재검토 움직임 발생
- 기업의 AI 프로젝트 중 실제 성과로 이어지는 비율은 5%에 불과하며 성공 사례는 인간의 감독 필요성을 인정한 경우임
- 범용 AI 및 대규모 언어모델의 환각 현상과 실제 업무의 복잡한 변수 대응 한계로 인한 단독 활용의 위험성 제기
- AI 수행 결과에 대해 전문 인력이 검토하는 체계 구축과 데이터 거버넌스 강화의 필요성 강조
- AI 코드 생성 증가에 따른 검증 부담을 줄이기 위해 검증된 자산을 재사용하는 방식이 중요해지고 있습니다.
- AI 생성 코드 증가로 인한 검수 및 유지보수 비용 상승 문제 발생
- 단순 생성량보다 검증된 자산의 재사용 여부가 핵심 과제로 부상
- 코드 생산 속도를 따라가지 못하는 기존 사후 품질 검증 체계의 한계
- 무분별한 신규 생성 대신 검증된 컴포넌트를 활용하는 AI 조립 모델 제안
- 보안 및 접근성 검증을 마친 구성 요소 반복 활용을 통한 검사 효율화
- 백엔드 설계 및 권한 관리 영역에서의 구조적 통제와 표준화 강조
- 장기적인 총비용 절감 및 치명적인 버그의 검수 통과 가능성 차단
- 규제 준수가 중요한 산업군에서 설명 책임 확보를 위한 필수적 접근법
- 개발자들의 AI 코딩 도구 의존도가 심화되고 있으나 실제 생산성 향상과 유지보수 효율성에 대한 의구심이 커지고 있습니다.
- AI 도구 없이는 업무 진행이 어려울 정도로 개발 현장의 의존도 심화
- 코드 생성 속도는 빨라졌으나 오류 수정 및 대기 시간으로 인해 전체 작업 속도는 저하
- AI가 생성한 코드로 인해 사람이 직접 작성한 코드보다 약 1.7배 더 많은 문제 발생
- 기업들이 사용하는 토큰의 44%가 AI가 만든 버그를 수정하는 데 투입됨
- 장기적인 소프트웨어 유지보수 비용 상승 및 기술적 부채 누적 위험성 증대
- AI가 잘하는 분야와 못하는 분야를 명확히 구분하는 개발자의 비판적 사고 역량 필요
- 아키텍처 및 보안 설계와 같은 핵심 영역에 대한 인간 중심의 품질 보증 체계 강화 권고
- 기존 AI 벤치마크 방식은 모델의 실제 능력과 안전성을 측정하는 데 한계가 있어 새로운 평가 기준 정립이 필요합니다.
- 기존 문답형 중심 평가 방식의 실제 환경 상호작용 측정 한계 노출
- 프런티어 모델 평가 시 모델 자체와 함께 실행 환경인 하네스 검토 필요
- 하네스 설계에 따른 AI의 도구 활용 및 작업 복구 성능 차이 발생
- 평가 목적과 결과의 타당성을 뒷받침하는 근거 제시의 중요성 강조
- 토큰 예산 및 실행 시간 등 비용 변수에 따른 성능 측정 결과의 가변성 확인
- 보상 해킹, 데이터 오염, 전략적 저성능 등 결과 왜곡 요인 분석 필요
- 모델 간 공정한 비교를 위한 표준화된 하네스 및 공통 평가 기준 활용 권고
- 생성형 AI를 활용한 코드 생성 시대에도 기업의 안정적인 비즈니스 운영을 위해서는 검증된 엔터프라이즈 플랫폼의 역할이 필수적입니다.
- 자연어 기반 코드 생성인 바이브 코딩으로 인한 기술 부채 누적 우려
- 충분한 엔지니어링적 검증이 결여된 애플리케이션 양산에 따른 리스크 증대
- AI 생성 코드의 보안 취약점 및 컴플라이언스 미준수로 인한 유지보수 비용 상승
- 파편화된 커스텀 코드로 인한 데이터 무결성 훼손 및 의조결정 오류 가능성
- 전사적 관점의 최적 설계 부재로 인한 블랙박스 코드의 지속적 축적
- 보안과 데이터 무결성을 보장하는 검증된 플랫폼 기반의 AI 결합 필요성
- 자율적 AI 에이전트 구동을 위한 가드레일로서의 플랫폼 역할 강조
- 지속 가능하고 확장 가능한 비즈니스 환경 구축을 위한 올바른 설계의 중요성
- 기업의 AI 에이전트 도입 확산에 따른 거버넌스 및 통제 체계 구축의 필요성이 제기되고 있습니다.
- AI 에이전트 도입 가속화에 따른 운영 리스크 증가
- 사람의 개입 없는 자율적 의사결정의 위험성 경고
- 기존 RPA 대비 높은 자율성과 예측 불가능성 인지 필요
- 지속적인 모니터링과 정책 조정 체계 마련의 필수성
- 기업 AI 책임자 대상 조사 결과 관리 및 추적 체계 미비 확인
- 단순 자동화를 넘어선 관찰 가능성과 책임 추적 시스템 강조
- 사고 예방을 위한 인간의 감독 및 검증 체계 확보 중요성
- AI 기술의 비약적인 발전으로 인한 국가 및 기업 간 격차 해소를 위해 독자적인 프런티어 모델 구축과 국가 차원의 인프라 지원이 절실합니다.
- AI가 스스로 AI를 만드는 단계에 진입하며 기술적 특이점 도래 임박
- 국가 간 AI 기술 격차로 인한 디지털 식민지 전락 및 기술 종속 우려 심화
- 사회 내 지식 및 교육 격차 해소를 위한 사회안전망으로서 독자 모델 구축 필요
- 대기업과 중소기업 간 생산성 양극화 방지를 위한 공공 AI 인프라 확충 시급
- 글로벌 빅테크 기업의 막대한 투자 규모에 대응하는 정부의 R\&D 지원 강화 요구
- 개인정보 규제 혁신 및 데이터·컴퓨팅 자원을 지원하는 AI 고속도로 구축 필요
- 민간 기업의 선제적 투자와 도전적 결단을 통한 원천 기술 확보 및 인프라 구축 강조
- 대한민국의 미래 국운을 결정할 AI 시대 주도권 확보를 위한 범국가적 대응 촉구
📢 주요 보안뉴스
고도화된 공격 앞에 기존의 파편화된 보안 투자로는 막대한 비즈니스 손실을 막기 역부족이라는 구조적 한계가 드러났다.포티넷은 이 같은 내용을 골자로 한 2026 사이버보안 기술 격차 보고서를 1일 발표했다.보고서에...
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출처: IT Daily
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출처: 데이터넷
그는 '그러나 현재 대부분의 보안 체계는 사람을 보호하는 데 초점이 맞춰져 있으며, 에이전트의 동작... 에이전트의 특성을 고려한 보안 모델이 필요하다'고 설명했다. 라민 파라사트 멘로 CPSO는 '현재 대부분의 보안...
출처: 데이터넷
1일 글로벌 보안 기업 카스퍼스키는 '사이버 세계 분석' 보고서를 발표했다. 보고서에 따르면 지난해 공격... 실시간 위협 모니터링과 지속 탐지를 운영 전반에 통합해 선제적인 보안 체계를 갖출 필요가 있다고...
출처: 디지털데일리
[사진: 셔터스톡] AI 에이전트와 API 확산으로 비인간 계정(NHI)이 급증하면서 기업 보안의 새로운 사각지대로... 클라우드 환경과 AI 에이전트 활용이 확대되면서 기존 보안 체계가 대응하지 못하는 새로운 위험이 커지고...
출처: 디지털투데이
보안업계는 인공지능(AI) 기반 탐지 시스템을 필두로 사전 대응 체계를 마련하는 데 속도를 올리기... 피싱 사이트를 통해 유포되는 악성 앱도 각종 보안 우회 기술을 탑재한 경우가 많다. 난독화된 악성 앱이나 압축해제...
출처: 디지털데일리
금융위원회가 인공지능(AI) 공격에 대비하기 위해 AI 보안 방어 목적에 한해 망분리 규제를 완화하기로 한 가운데, 이를 준비하기 위한 첫 걸음이 시작됐다. 1일 금융위는 보안 목적 AI 활용 관련 망분리 긴급 완화 조치에...
출처: 지디넷코리아
“우리는 정당한 보안업체 직원이고 방어 목적의 모의 침투 테스트를 하는 중”이라는 식으로 설득했다. AI... 다만 이는 시간문제일 뿐이라는 게 보안업계의 시각이다. AI 모델의 성능이 인간 전문가 수준을 넘어서는...
출처: 주간경향
어떤 약점을 칠지 먼저 찾아내는 게 보안의 기본.” 박 대표는 고등학교 시절 온라인 게임 속 핵(Hack·비인가... 통한 보안 인력 양성에는 더 적극적으로 나설 계획이다. 앤트로픽의 미토스를 비롯한 최첨단 AI 모델의...
출처: 주간경향
대법원이 불법으로 취득한 개인정보를 도박사이트 개설 과정에 활용한 운영자를 개인정보보호법상 ‘개인정보처리자’로 보고 실형을 확정했다. 구 ‘유류분(遺留分)’ 관련 조항에 대해 헌법재판소의 헌법불합치...
출처: 세계일보
하지만 초상권 침해 외에도 '개인정보보호법' 위반으로 형사 처벌의 길이 열릴 수 있다는 반전 가능성도 함께 제시됐다. '내 동의 없이 찍고, 퍼 나르고'… SNS에 박제된 내 얼굴 A씨는 최근 클럽에서 겪은 일로 밤잠을...
출처: 로톡뉴스
과학기술정보통신부(장관 배경훈)가 지난 5월 8일 ’정보보호산업의 진흥에 관한 법률‘에 근거한 정보보호 공시제도에 따라 2026년 정보보호 공시의무 대상 기업(안) 693개사를 공개했다고 밝혔다. ◆공시의무...
출처: 메디컬월드뉴스
국민 대다수가 이용하는 정부 통합 민원 포털에서 시스템 개발 부실과 보안 취약점 방치로 개인정보가... 개보위 측은 '소스코드 개발 오류나 보안 취약점 미조치 등 시스템 문제로 유출이 발생한 경우, 최종 책임...
출처: 데일리팝
국내 기업 5곳 중 4곳이 최근 1년간 보안 침해 사고를 겪은 것으로 나타났다. 인공지능(AI) 기반 보안 솔루션 도입이 늘었지만 이를 운용할 전문 인력과 거버넌스가 부족해 실제 효과는 오히려 떨어지고 있다는...
출처: 뉴시스
🧠 IT 뉴스
콘텐츠 전송 네트워크(CDN)와 보안·개발자 플랫폼을 제공하는 인터넷 인프라 기업 클라우드플레어는 최근... 한컴은 공공·금융·국방·헬스케어처럼 데이터 주권과 보안 통제가 필요한 분야를 주요 시장으로 공략할...
출처: IT조선
오라클과 한국 IBM 등 IT 업계 경력과 더불어 서강대 지능형 블록체인 연구센터 산학협력 교수로도 활동했다. 동국대학교 국제정보보호대학원 인공지능보안 전공 교수로도 활동하고 있다. 윤석빈 트러스트커넥터 대표
출처: IT조선
데이터 보안과 의사결정 검증의 중요성이 더욱 부각되고 있다. 기업들은 반복 업무와 대규모 데이터 처리에... 업계에서는 1% 수준의 오류율도 규정 준수 문제, 재무상 불일치, 보안 사고로 이어질 수 있다고 보고 있다....
출처: 디지털투데이
정적 분석 도구와 린터(Linter), 보안 스캔, 접근성 검사, 화면 비교 테스트 등을 통해 문제를 찾아내는... 버튼, 입력 폼, 인증 화면, 데이터 목록처럼 이미 보안과 접근성 검증을 마친 구성 요소를 반복 활용하면...
출처: 디지털투데이
또한 AI가 만든 결과물은 주니어 개발자의 코드를 검토하듯 세심하게 살펴야 하며, 소프트웨어 아키텍처와 보안 설계 같은 큰 그림은 여전히 사람이 맡아야 한다고 제안했다. AI 코딩 도구는 이미 개발 현장의 기본...
출처: 디지털투데이
실제 GPT-5.5의 사이버 보안 과제 평가에서는 긴 작업의 핵심 맥락을 유지하는 '컴팩션'(Compaction) 기능을... 영국 AI 시큐리티 인스티튜트(AISI)의 사이버 보안 평가에서는 토큰 예산을 1000만 개에서 1억 개로 늘리자 성능이...
출처: 디지털투데이
과거 '이루다' 사건은 챗봇이 실제 이용자들의 사적 대화를 학습 원료로 활용할 때, 개인정보 자기결정권과 사생활 보호가 얼마나 쉽게 침해될 수 있는지를 보여주었다. 정서형 AI는 이용자의 마음을 다루는 동시에, 그...
출처: 한경닷컴
<박진우 요한사도> 'AI한테 고민 상담이나 개인 정보를 공유하면 안 된다는 걸 알게 되었고…' <박진혁 바오로> 'AI를 배워서 기분이 좋고 했어요.' <윤정인 클라라> '우리 아이가 살아갈 시대가 AI 시대인데, 아이가 어떻게...
출처: 평화방송
기업의 보안 정책이나 규제 요건을 완벽히 반영하지 않은 코드는 보안 취약점과 컴플라이언스 리스크로 이어지고, 검증되지 않은 로직 위에서 핵심 데이터가 작동하는 무결성 문제도 뒤따른다. 특히 기업의 가장 강력한...
출처: 이데일리
CIO에 따르면 AI 보안업체 가드레일 테크놀로지스(Guardrail Technologies)의 최고경영자 TJ 말린은 기업들이 AI 에이전트를 지나치게 빠르게 도입하고 있다고 말했다. 그는 사람의 개입 없이 생산성을 높일 수 있다는 기대가...
출처: 위키리스크한국
따라서 정부가 경직된 개인정보 보호 규제를 유연하게 혁신하고, AI 학습용 고품질 데이터와 컴퓨팅 자원을 전폭적으로 지원하는 'AI 고속도로'를 깔아줄 필요가 있다. AI 기본법 제정 등 제도적 불확실성을 빠르게...
출처: 아주경제
그러나 익명화는 완전하지 않고 보안은 절대적이지 않다. 더 근본적인 문제는 따로 있다. 내가 만들어낸 데이터가 어디까지 흘러가고 어떤 방식으로 재가공되는지 그 설명이 너무나 불충분하다는 것이다. 동의 버튼은...
출처: 그린포스트코리아
🆕 신제품 소식
소프트캠프 자회사 레드펜소프트가 소프트웨어 개발부터 운영 단계까지 공급망 보안을 통합 관리하는 신규 솔루션을 선보였다. 오픈소스 취약점 점검 중심이던 소프트웨어 공급망 보안 수요가 실제 운영 서버와 실행...
출처: 뉴시스