2026년 3월 기준으로, AI 보안규칙 정책의 전환 과정은 주목할 만한 변화를 보이고 있습니다. 첫째로, 정부 주도의 국가망보안체계(N2SF) 도입이 진행 중이며, 이러한 체계는 기존의 망분리 정책을 대체하는 차세대 공공 보안 체계로 자리잡고 있습니다. N2SF는 업무의 중요도 및 데이터의 민감도에 따라 보안을 차별적으로 적용하는 것을 핵심으로 합니다. 이는 순간적인 물리적 차단을 넘어서, 데이터의 특성을 고려하여 보다 유연한 보안 정책의 설계를 가능하게 합니다. 둘째로, AI 환경에서 증가하는 사이버 위협에 대응하기 위해 CTEM, TAPAS, Confidential Computing 등의 최신 기술 솔루션이 본격적으로 적용되고 있습니다. CTEM은 사이버 위협 노출을 지속적으로 평가하고 개선하는 전략으로, 실시간으로 위협을 탐지하여 보다 안전한 디지털 환경을 구축하는 데 기여하고 있습니다. TAPAS는 효율적인 비대칭 개인 집계 프로토콜로 데이터 집계를 안전하게 수행할 수 있도록 지원하며, Confidential Computing은 데이터 처리 중에도 기밀성을 유지하는 기술로 AI의 신뢰도를 높이고 있습니다. 셋째로, 국제적으로는 미국, 유럽연합(EU), 한국의 AI 보안 및 규제 프레임워크가 비교되고 있으며, 이는 각 국가의 고유한 접근 방식을 통해 글로벌 규제 동향을 반영하고 있습니다. 예를 들어, 미국의 National AI Policy Framework는 아동의 디지털 환경 보호를 강조하는 한편, EU AI Act는 고위험 AI 시스템에 대한 규제를 강구하고 한국은 K-AI 규제 모델을 마련하여 AI 산업의 혁신과 안전성을 동시에 추구하고 있습니다. 이러한 동향은 공통적으로 AI 시스템의 안전하고 책임 있는 활용을 위한 국제 표준의 필요성을 강조하고 있습니다.
이러한 정책적 변화와 기술적 진보들은 AI 보안규칙의 성숙을 이끌어내며, 향후 국제 표준 대응 방안을 수립하는 데 중요한 기반이 될 것입니다. 각국의 AI 보안 환경은 상호 보완적이며, 이는 글로벌 수준에서의 협력 강화와 관련 규제 개발이 필수적이라는 결론으로 이어집니다.
국가망보안체계(N2SF, National Network Security Framework)는 기존의 망분리 정책을 대체하기 위해 도입되는 차세대 공공 보안 체계입니다. N2SF의 핵심은 업무 중요도와 민감도에 따라 보안을 차등 적용하는 것입니다. 이는 순간적인 물리적 차단이 아니라, 데이터의 특성을 고려해 유연하게 보안 정책을 설계하도록 돕습니다. 정부는 AI와 클라우드 기술의 점진적 도입을 통해 퍼블릭과 민간 부문 간의 장벽을 줄이고, 더 나은 업무 효율성을 추구하고자 하는 정책을 세운 것입니다. 이주도 한싹 대표는 정부의 N2SF 도입이 공공기관의 보안 환경을 개선하는 데 크게 기여하고 있으며, 데이터 등급별 맞춤형 방어 체계로의 전환을 통해 보안관리의 실제를 개선할 수 있다고 강조하고 있습니다.
한싹은 N2SF를 기반으로 한 맞춤형 보안 전략을 개발하고 있습니다. 데이터의 중요도에 따라 들어오는 접근 통제를 정교하게 설계함으로써 공공기관에서의 데이터 보호 및 작업 효율성을 동시에 높이려는 시도를 이어가고 있습니다. 특히, 올해에는 제로 트러스트(Zero Trust) 모델에 기반한 신제품을 출시할 계획입니다. 이러한 제품군에는 차세대 망연계 솔루션인 '시큐어게이트 4.0'이 포함되어 있으며, 이는 공공기관에서 요구되는 보안 기준에 부합하는 방식으로 특화된 보안 시스템을 지원합니다. 이러한 혁신은 기밀, 민감, 공개 등으로 구분된 데이터 등급에 따라 보안 조치를 차별화하는 데 중점을 두고 있습니다.
파수는 N2SF 시대를 맞아 공공 안전을 위한 AI 보안 솔루션을 개발하고 있습니다. 최근 파수의 문서 보안 솔루션(EFD)은 N2SF의 정책을 반영하여 문서 유형별로 자동으로 보안 조치를 적용하는 기능을 강화하였습니다. 데이터를 범주화하고 분류하는 솔루션은 유지보수 및 관리의 복잡성을 감소시키는 데 도움을 주며, 공공기관에서의 안전한 정보 공유를 위한 중요한 기반이 됩니다. 파수는 또한 AI 기반의 데이터 유출 방지 솔루션 및 다양한 보안 기술을 활용하여 N2SF를 지원하는 전반적인 보안 포트폴리오를 확대하고 있습니다.
C·S·O 등급 기반의 보안 체계가 N2SF의 핵심으로 자리잡고 있는 가운데, 이 체계를 적용한 실증 사업들이 본격적으로 진행되고 있습니다. 국가정보원은 공공부문 정보 보호를 위한 가이드라인을 배포하였으며, 다양한 기관에서 실증 사업을 통해 이러한 시스템을 검증하고 있습니다. 올해에는 억대 규모의 실증 사업이 예정되어 있으며, 이 모든 과정은 보안 접근 제어의 혁신을 이루는 중요한 발판이 될 것입니다. 특히 각 데이터의 기밀성과 민감함에 따라 차등적으로 보안 수칙을 적용함으로써 관리 효율성을 높이고 있습니다.
Continuous Threat Exposure Management(CTEM)는 현대 사이버 보안에서 필수적인 전략으로 자리 잡고 있습니다. 기존의 전통적인 보안 방법이 사이버 위협의 증가 속도를 따라잡지 못하는 상황에서, CTEM은 조직의 보안 태세를 지속적으로 평가하고 개선하는 데 중점을 두고 있습니다. 이는 단순히 주기적인 보안 점검에서 벗어나, 점검이 진행 중인 전 과정에서 공격자가 조직의 디지털 환경을 어떻게 인식하는지를 이해하는 것을 목표로 합니다.
CTEM의 핵심 단계들은 자산 발견, 위험 평가, 위험 우선순위 설정, 검증 및 테스트, 복구 및 모니터링으로 이루어져 있습니다. 이러한 접근 방식은 조직이 실시간으로 위협 노출을 줄이고 보안을 강화하는 데 도움을 줍니다. 특히, CTEM은 클라우드 서비스 및 원격 업무 시스템의 확산으로 증가하는 사이버 공격의 위험에 대응하기 위한 적절한 방법으로 자리 잡고 있습니다.
TAPAS는 효율적인 두 서버 비대칭 개인 집계 프로토콜로, 서로 다른 서버들이 협력하여 개별적인 사용자 기록을 노출하지 않으면서 데이터 집계를 수행할 수 있도록 설계되었습니다. 이러한 프로토콜은 연합 학습과 텔레메트리 작업에서 개별 기록을 안전하게 보호할 필요성이 증가함에 따라 필수적인 기술로 부각되고 있습니다.
기존의 공격으로부터 데이터 보안을 보장하기 위해 TAPAS는 서버 간의 통신 비용은 사용자 수에 무관하게 일정하게 유지하고, 포스트 양자 보안을 기반으로 한 구조를 갖추고 있습니다. 이를 통해 데이터 수집 과정에서 발생할 수 있는 보안 취약점을 최소화하여, AI 시스템의 신뢰성을 크게 향상시키는 데 기여하고 있습니다.
Confidential Computing은 데이터가 사용되는 동안에도 보호된 상태로 유지되도록 지원하는 기술입니다. 이는 인공지능(AI) 시스템이 코드 작성, 고객 데이터 관리 및 금융, 의료와 같은 규제가 엄격한 업종에서 의사 결정을 지원하는 역할을 수행하는 데 있어 신뢰를 회복하는 데 필수적입니다.
이 기술의 핵심 요소는 데이터가 실제로 처리되는 동안 암호화를 유지하는 것입니다. 이는 개인 사용자의 데이터가 처리되는 동안 외부로부터 노출되지 않도록 하여, 데이터 보호를 위한 새로운 기준을 제시합니다. 연구에 따르면, Confidential Computing을 도입한 기업은 GDPR 등 개인 정보 보호 요구사항을 충족시키면서도 데이터의 기밀성을 강화할 수 있습니다.
AI 기반 위협 탐지 및 응답 프레임워크는 머신러닝과 데이터 분석을 활용하여 잠재적인 사이버 위협을 사전에 식별하고 대응할 수 있는 시스템입니다. 이러한 프레임워크는 과거 데이터와 패턴 분석을 통해 공격자가 사용할 수 있는 경로를 사전에 차단하고, 실시간으로 위협을 탐지하여 빠르게 대응하는 데 중점을 둡니다.
미국의 중요 인프라 보호를 위한 AI 응용 사례를 통해 이 프레임워크의 필요성이 더욱 두드러지며, 예를 들어, Colonial Pipeline 랜섬웨어 공격의 사례에서 AI의 신속한 탐지와 대응이 얼마나 중요한지를 보여주고 있습니다. 따라서, AI 기반 탐지 시스템은 조직의 사이버 보안 수준을 크게 향상시킬 수 있습니다.
최근의 연구에 따르면, 비인간 신원(Non-Human Identity, NHI) 도용의 사례가 폭발적으로 증가하고 있습니다. 이는 공격자들이 API 키, 세션 토큰 같은 기계 인증 정보를 목표로 삼아, 특정 계정이나 환경에 대한 인증 접근을 탈취하는 방식으로 운영되고 있습니다.
SpyCloud의 2026 연례 보고서는 비인간 신원이 새로운 공격 표면으로 자리 잡고 있다는 점을 강조하고 있으며, 이러한 변화에 대응하기 위해 CTEM 및 AI 기반 탐지 기술이 필수적입니다. 조직은 이러한 위협을 인지하고, 실시간 대응 체계와 감시 시스템을 강화함으로써 비인간 신원 도용에 효과적으로 대응해야 합니다.
미국 백악관은 2026년 3월 20일, 인공지능(AI) 관련 정책의 틀을 마련한 'National AI Policy Framework'를 발표했습니다. 이 정책은 아동의 디지털 환경과 양육을 부모가 관리할 수 있도록 지원하는 내용으로 이루어져 있습니다.
이번 프레임워크의 핵심은 연방 차원의 일관된 정책 수립과 농후한 주 정부의 법률 대비, 미국이 AI 기술에서 세계 선두를 확립하는 데 필요한 혁신을 도모하는 것입니다.
정책은 아동 온라인 안전을 위한 기존의 법적 틀을 보완하고, 부모에게 아동의 온라인 활동 관리 도구를 제공해주겠다는 내용을 포함하고 있습니다. 특히, AI에 의해 생성된 정보가 개인의 권리를 침해하지 않도록 해야 하며, 혁신을 유도하고 지적 재산권을 존중해야 한다고 강조했습니다.
이 정책은 또한, AI 파생물과 같은 생성 콘텐츠가 저작권 법의 영향을 받지 않도록 보호해야 하며, 공정한 경쟁 환경을 조성하기 위해 미국 기업이 AI 혁신을 통해 이익을 볼 수 있도록 해야 한다고 주장하고 있습니다.
유럽연합(EU)은 AI 기술을 사회에 안전하게 활용하기 위해 EU AI 법안(EU AI Act)을 제정하였으며, 2024년 8월에 발효되었습니다. 이 법안은 AI 시스템을 위험 수준에 따라 분류하고 각각에 상응하는 규제를 명시하고 있습니다.
고위험 AI 시스템은 특히 공공안전, 인권에 중대한 영향을 미치는 시스템으로, 법안에 따라 이러한 시스템은 많은 규제 준수를 요구받습니다. 예를 들어, AI를 활용한 법 집행, 인사 결정, 그리고 공공 서비스 접근 사안에서 인권이 고려되어야 합니다.
2025년에는 특히 용납할 수 없는 위험을 초래하는 AI 시스템의 사용이 금지되며, 이러한 규제가 이행되는 시점에 업체들은 상당한 준비가 필요합니다. 2026년 8월부터는 고위험 AI 시스템에 대한 모든 규제가 본격적으로 시행될 예정이며, 각 업체는 이에 대한 철저한 대응 방안을 마련해야 합니다.
한국 정부는 2026년 3월 기준, AI 기술 발전에 발맞춰 K-AI 규제 모델을 마련하는 데 주력하고 있습니다. K-AI 규제 모델은 국내 AI 산업의 혁신을 지키면서도 안전성을 보장하기 위해 설계되었습니다.
2025년 하반기에는 AI 산업 진흥 및 신뢰성 확보를 위한 법률안이 발표될 예정으로, AI 기술의 개발과 활용에 관한 기본 원칙과 윤리 가이드라인을 명시하게 됩니다. 이 법안은 고위험 AI 시스템에 대한 사전 영향 평가 및 사후 관리 체계를 포함할 것입니다.
그러나 과도한 규제가 혁신을 저해할 수 있다는 우려도 커지고 있어, 이에 따라 정부는 초기 시장의 안정성을 고려한 지원 프로그램과 규제 샌드박스 제도도 검토하고 있습니다. 이는 '선 육성, 후 규제'라는 방향으로, 규제가 산업의 성장과 혁신을 저해하지 않도록 보장하려고 합니다.
HCLTech는 EU AI Act의 리스크 및 의무에 대한 실질적 가이드를 제공하고 있습니다. 이 가이드는 AI 시스템의 위험 수준에 따른 의무사항을 세분화하여 설명하고 있습니다. 고위험 AI 시스템은 인사 관리, 신용 평가, 공공 안전 관련 업무 등에서 요구되는 의무와 책임을 포함합니다.
이러한 가이드는 기업들이 AI 시스템의 설계부터 규제 준수 관점에서 접근할 수 있도록 돕는 데 중요한 역할을 하며, 기업들은 AI 시스템의 규제 요건을 충족하기 위해 사전 준비가 필수적입니다.
특히, 고위험 AI 시스템의 경우, 기업들은 데이터 거버넌스, 위험 관리 시스템, 기술 문서화와 같은 내부 체계 구축이 요구되며, 이러한 절차는 EU AI 법안의 시행에 적합하게 설계해야 합니다.
AI 보안규칙 정책은 현재 정부의 국가망보안체계(N2SF) 전환 추진, 첨단 기술 솔루션의 적용, 그리고 글로벌 규제 조화라는 세 가지 축으로 발전하고 있습니다. 첫째, N2SF를 기반으로 공공 부문에서 민간 부문까지의 보안 체계가 맞춤형으로 확산되고 있으며, 이는 이미 실제 적용 단계에서 실증 사업을 통해 그 성과를 검증받고 있습니다. 둘째, CTEM, TAPAS, Confidential Computing 등 AI 환경에 최적화된 기술들은 실무 단계로 진입하여 사이버 위협에 대한 대응 역량을 강화하고 있습니다. 이러한 기술 혁신은 보안을 단순히 사후적 대응에서 벗어나 사전적 예방 및 실시간 대응 체계로 발전시키는 데 기여하고 있습니다. 셋째, 미국, 유럽연합, 한국의 AI 보안 규제 모델은 서로 다른 접근 방식을 가지고 있지만, 상호 보완성이 높아 국제 표준 및 컴플라이언스 전략 수립이 필요하다는 점이 강조됩니다. 앞으로는 정책, 기술, 규제의 통합 로드맵 마련이 절실히 요구되며, 이를 통해 AI 보안 거버넌스의 완성도를 높여 나가야 할 것입니다. 또한, 각국의 협력 체계를 통해 보다 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 환경을 조성하는 방향으로 나아가야 할 것입니다.