취약점·랜섬웨어·침해사고를 매일 큐레이션해 한글 요약과 함께 전합니다.
2026년 10월 14일 수요일 기준
기업KAIST 김용대 교수가 한국의 사이버 침해사고 예방 체계의 구조적 문제를 짚은 칼럼입니다. 올해도 AnySign4PC 취약점 악용, 소스코드에 노출된 접속키, 모의해킹에서 이미 지적된 취약점 방치 등 "이미 알고 있었지만 고치지 않은" 사고들이 반복되고 있습니다. 현행 제도는 사고 후 과징금·제재 중심이라, 기업이 취약점을 먼저 찾아 고칠 유인이 오히려 줄어드는 역설이 발생합니다. 반면 예방 활동에 실질적인 보상·면책을 부여하는 장치는 접속기록 보관 의무 외에는 거의 없습니다. 저자는 자산 현황·패치 이력·침입 탐지 속도 등 예방 지표를 공시에 포함하고, 스스로 취약점을 찾아 조치한 기업에 법적 면책을 부여해야 한다고 주장합니다.
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공공한국 정부(과학기술정보통신부)가 발주한 '사이버보안 특화 AI 파운데이션 모델 개발' 사업의 수행기관으로 네이버클라우드가 선정되어, 약 2000억원 상당의 자체 GPU 4000장을 투입해 보안 전용 AI 모델을 개발한다고 밝혔습니다. 네이버클라우드(방어)와 LG AI연구원(공격) 이 투 트랙으로 역할을 나눠, 공격 AI가 취약점을 찾으면 방어 AI가 이를 탐지·차단하는 방식으로 서로 성능을 높이는 구조입니다. 악성코드 프로파일링·공격 IP·전문가 대응 이력 등 830TB에 달하는 실전 보안 데이터를 학습에 활용하며, 내년 2월까지 약 300억 개 파라미터(300B) 규모의 모델을 완성하는 것이 중간 목표입니다. 완성된 모델은 금융·통신·전력 등 국가 기반시설에 우선 실증되고, 공공·국방처럼 망분리 규제가 강한 분야에는 직접 설치하는 구축형으로 제공될 예정입니다. 공격에 직접 악용될 수 있는 익스플로잇 하네스 등 일부 구성 요소는 공개 범위를 제한해 오남용을 막을 방침입니다.
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공공한국 국가정보원이 공공 클라우드 보안 가이드라인을 개정해, 해외에서 이미 국제 공통평가기준(CC·Common Criteria) 인증을 받은 보안 제품이 국내 공공기관에 더 쉽게 도입될 수 있도록 절차를 간소화하는 방향을 추진하고 있습니다. 기존에는 해외 CC 인증 제품도 국내 공공환경에 쓰려면 별도의 보안적합성 검증을 추가로 통과해야 했습니다. 이번 변화로 방화벽·침입방지시스템(IPS)·VPN 등 다양한 보안 솔루션 분야에서 글로벌 기업의 공공시장 진입이 수월해질 전망입니다. 국내 보안기업들은 인증 장벽에 의존하기보다 기술력·가격·유지보수 등 실질적인 경쟁력을 키워야 하는 과제를 안게 됐습니다. 업계에서는 세부 기준을 명확히 하고 공급망 안정성과 국가 보안 통제력도 함께 고려해 단계적으로 적용해야 한다는 목소리가 나옵니다.
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공공한국 과학기술정보통신부가 '사이버보안 특화 AI 파운데이션 모델' 개발 사업자로 네이버클라우드 컨소시엄을 선정했습니다. 이 컨소시엄에는 네이버클라우드를 중심으로 32개 기업·기관이 참여하며, 국내 주요 보안 기업들이 각자 보유한 위협 데이터를 AI 모델 학습에 제공하는 역할을 맡을 예정입니다. 사업 기간은 10개월이며, 엔비디아 B200 GPU 256장을 지원받아 개발을 진행합니다. 다만 구글·OpenAI·Anthropic 등 글로벌 빅테크가 이미 사이버보안 특화 AI를 출시한 상황에서 개발 시점이 늦다는 우려도 나오고 있습니다. 전문가들은 북한·중국·러시아 등 국가 배후 해킹 그룹의 특성을 반영한 한국형 모델로 차별화할 수 있다고 평가합니다.
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