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플랫폼·클라우드 정조준…개인정보 규제 '사후 제재'서 예방으로
[경제일보] 인공지능(AI)과 클라우드 기반 서비스 확산으로 개인정보 유출 위험이 커지면서 정부가 개인정보 규제 체계를 사후 제재 중심에서 예방 중심으로 전환한다. 대규모 개인정보를 처리하는 플랫폼과 금융권, 클라우드·서비스형 소프트웨어(SaaS) 업계를 중심으로 상시 점검과 보호 투자가 확대될 것으로 전망된다. 22일 개인정보보호위원회는 경제장관회의에서 '예방 중심 개인정보 관리체계 전환계획'을 발표했다고 밝혔다. 개인정보 침해와 유출 사고가 발생한 이후 제재하는 방식에서 벗어나 위험 가능성을 사전에 식별하고 관리하는 방향으로 정책 체계를 전환하겠다는 취지로 진행됐다. 개보위는 최근 생성형 AI와 플랫폼, 클라우드 서비스 확산으로 개인정보 처리 규모와 활용 방식이 급격히 확대되면서 개인정보 보호 문제가 산업 전반의 핵심 리스크로 떠오르고 있다는 판단이 반영됐다고 설명했다. 특히 AI 서비스 운영 과정에서 대규모 데이터 수집과 분석이 이뤄지고 SaaS와 클라우드 기반 서비스가 빠르게 늘어나면서 기존 획일적 규제 체계로는 대응에 한계가 있다는 지적이 이어져왔다. 개인정보위는 앞으로 개인정보 처리 규모와 민감도, 산업 특성 등을 기준으로 고·중·저 위험군을 구분해 차등 관리에 나설 계획이다. 고위험군에는 정기·수시 점검과 내부통제 점검을 강화하고 상대적으로 위험도가 낮은 분야는 자율점검과 컨설팅 중심으로 관리 체계를 운영한다. 올해는 플랫폼, 금융기관, 공공기관, 에듀테크, 요양병원 등 대규모 개인정보와 민감정보를 처리하는 분야를 중심으로 집중 점검이 이뤄질 예정이다. 100만명 이상 개인정보를 처리하는 사업자는 고위험군으로 분류돼 영향평가와 보호활동 공개, 보안 점검 등이 강화된다. 특히 정부는 SaaS와 클라우드, 전문 수탁업체 등 데이터 공급망 전반에 대한 관리도 확대한다. AI 서비스 상당수가 클라우드 기반으로 운영되는 만큼 개인정보 보호 책임이 플랫폼 기업뿐 아니라 인프라 사업자까지 확대되는 구조다. 이에 국내 클라우드 업계의 보안 투자 경쟁도 본격화될 가능성이 제기된다. 네이버클라우드와 KT클라우드, NHN클라우드 등 주요 사업자들은 최근 AI 인프라 확대와 함께 보안 체계 강화에 집중하고 있다. 삼성SDS와 LG CNS 등도 기업 대상 AI·클라우드 전환 사업과 함께 개인정보 보호 체계 구축 사업을 강화하는 분위기다. 정부는 개인정보 보호 중심 설계(PbD) 원칙도 확대 적용할 방침이다. 기존에는 일부 IP카메라와 로봇청소기 등에 한정됐지만 앞으로는 서비스 기획과 설계 단계부터 개인정보 보호 요소를 반영하도록 제도화를 추진한다. ISMS-P 인증과 각종 평가 체계에도 PbD 원칙이 반영될 예정이다. 기업들의 자발적 보호 투자 확대를 유도하기 위한 인센티브 제도도 마련된다. 개인정보 보호 활동과 내부통제 체계를 적극 공개하거나 법정 기준을 넘어서는 추가 보호조치를 적용할 경우 과징금 감경 등 혜택을 제공하는 방식이다. 특히 오는 9월부터 개인정보보호책임자(CPO) 지정 신고제가 도입되면서 기업 내부 통제 체계 관리도 강화된다. 개인정보위는 CPO 협의체와 핫라인을 운영해 최신 위협 정보를 공유하고 유사 사고에 대한 사전 대응 체계도 구축할 계획이다. 송경희 개인정보위 위원장은 "관계부처와 협력하여 중점 분야별 개인정보 처리 실태와 취약요인을 지속적으로 점검하고, 위험에 비례한 예방 중심 관리체계를 정착시켜 나가겠다"고 말했다.
2026-05-22 08:30:02
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KT, 개인정보보호 자문위원회 신설…고객 신뢰 회복 나선다
[경제일보] KT가 인공지능(AI)과 데이터 기반 서비스 확산에 대응하기 위해 개인정보보호 자문위원회를 신설한다. 개인정보 유출과 보안 사고에 대한 사회적 경각심이 커진 가운데, 외부 전문가가 참여하는 거버넌스를 통해 선제적 개인정보 관리 체계를 구축하겠다는 취지다. KT는 고객 신뢰 회복과 책임 있는 데이터 활용 생태계 조성을 위해 ‘개인정보보호 자문위원회’를 신설한다고 21일 밝혔다. 자문위원회는 사후 대응보다 사전 예방에 초점을 맞춘 개인정보 관리 체계 강화를 추진하는 전략적 거버넌스다. KT는 정책·법률, 기술·보안, 산업·서비스, 윤리·이용자 보호 등 다양한 분야의 외부 전문가로 초대 자문위원을 구성했다. 염흥열 순천향대 정보보호학과 명예교수, 이희정 고려대 법학전문대학원 교수, 류재철 충남대 컴퓨터융합학부 교수, 손기욱 서울과학기술대 컴퓨터공학과 교수, 심상현 한국CPO 포럼 사무국장, 김경하 제이앤시큐리티 대표 등이 참여한다. 자문위원회는 개인정보 처리자로서 KT의 의무 이행과 책임 강화 방안, 개인정보 안전성 보호조치, 데이터 활용 적정성, 개인정보 유출 사고 예방 및 재발 방지 체계 고도화 등을 자문한다. KT는 이달 중 자문위원회를 발족하고 본격 운영에 들어갈 예정이다. 이번 자문위원회 신설은 통신사가 AI 전환 과정에서 마주한 데이터 거버넌스 과제와 맞물려 있다. 통신사는 가입자 정보, 위치 정보, 이용 행태, 결제·인증 데이터 등 민감도가 높은 데이터를 다룬다. AI 기반 서비스가 확대될수록 데이터 활용 범위는 넓어지지만, 동시에 개인정보 오남용과 유출 리스크도 커진다. 규제 환경도 강화되고 있다. 개인정보보호위원회는 지난 12일 ‘예방 중심 개인정보 관리체계 전환 계획’을 발표하고, 오는 9월부터 반복적이거나 중대한 개인정보 유출 기업에 매출액의 최대 10%까지 과징금을 부과하는 징벌적 과징금 제도를 시행한다고 밝혔다. 고의·중과실로 3년 내 반복 사고를 내거나 1000만명 이상 대규모 유출 피해가 발생한 경우가 대상이다. 개인정보위는 과징금 산정 기준도 강화한다. 직전 연도 매출액과 최근 3년 평균 매출액 중 더 큰 금액을 기준으로 적용하고, 하반기부터 100만명 이상 개인정보를 처리하는 1700개 고위험 시스템에 대한 정기 점검에도 착수할 계획이다. 이는 기업이 사고 이후 대응하는 수준을 넘어 평소 안전관리 체계를 입증해야 하는 방향으로 제도가 바뀌고 있음을 보여준다. KT 입장에서는 개인정보보호 자문위원회가 단순 자문기구를 넘어 신뢰 회복 장치가 될 필요가 있다. 외부 전문가가 데이터 활용과 보호 기준을 점검하고, AI 서비스 설계 단계에서 개인정보 보호 원칙을 반영하도록 자문하면 사고 예방뿐 아니라 고객 설명 책임도 강화할 수 있다. 향후 관건은 자문위원회 운영의 실효성이다. 회의체 신설에 그치지 않고 서비스 출시 전 개인정보 영향 검토, AI 학습 데이터 관리, 고객 동의 체계 개선, 유출 대응 모의훈련, 협력사·수탁사 관리까지 실제 업무 프로세스에 자문 결과가 반영돼야 한다. 김창오 KT 개인정보보호그룹장 상무는 “AI 시대에는 데이터 활용의 혁신만큼이나 개인정보 보호에 대한 고객 신뢰 확보가 무엇보다 중요하다”며 “외부 전문가들과의 긴밀한 협력을 통해 글로벌 수준의 개인정보보호 체계를 구축하고, 고객이 안심할 수 있는 데이터 신뢰 환경을 만들어 나가겠다”고 말했다.
2026-05-21 13:45:07
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파수 AI, N2SF 등급 분류 대응 'FDR' 업데이트 출시
[경제일보] 파수 AI가 국가 망 보안체계(N2SF) 전환에 대응하는 데이터 식별·분류 솔루션을 고도화했다. 공공기관이 AI와 클라우드를 활용하기 위해서는 데이터의 중요도와 민감도를 먼저 식별하고 등급별 보안 정책을 적용해야 하는 만큼, 데이터 분류 자동화가 공공 보안 시장의 핵심 과제로 떠오르고 있다. 파수 AI는 데이터 식별·분류 솔루션 ‘파수 데이터 레이더(Fasoo Data Radar, FDR)’의 신규 업데이트 버전을 출시하고 공공기관의 N2SF 전환 지원을 강화한다고 밝혔다. N2SF는 기존 공공부문 망분리 정책을 보완·전환하기 위해 추진되는 새로운 보안 프레임워크다. AI와 클라우드 등 신기술을 안전하게 활용할 수 있도록 데이터와 시스템을 중요도·민감도에 따라 기밀(Classified), 민감(Sensitive), 공개(Open) 등급으로 구분하고, 등급별로 차등화된 보안대책을 적용하는 것이 핵심이다. 파수는 지난해 ‘범정부 초거대 AI 공통기반 대상 국가 망 보안체계 시범 실증’에 참여해 N2SF의 데이터 식별·분류·통제 부문을 맡은 바 있다. 이번 FDR 업데이트는 N2SF 전환의 출발점인 데이터 식별과 등급 분류 기능을 강화한 것이 특징이다. FDR은 윈도, 맥, 파일서버 등 다양한 저장소에 흩어진 데이터를 파악하고 민감정보 포함 여부를 자동으로 탐지·분류하는 솔루션이다. 이후 분류 결과에 따라 암호화, 레이블링, 격리, 권한 회수, 파기 등 후속 조치를 적용할 수 있다. 새 버전에는 OCR 기능이 추가됐다. 일반 이미지 파일이나 문서 안에 삽입된 이미지에서 텍스트를 추출해 민감정보 포함 여부를 검사한다. 기존 텍스트 기반 탐지로는 확인하기 어려웠던 스캔본, 캡처 이미지, 이미지형 PDF 등에 포함된 개인정보와 민감정보까지 식별할 수 있다는 설명이다. 문서 작업 중 등급 인식을 돕는 기능도 강화됐다. 한글, MS 오피스, PDF 등 주요 문서 작업 환경에서 기밀·민감·공개 분류 라벨을 화면에 지속적으로 표시해 사용자가 해당 문서의 보안 등급을 직관적으로 확인할 수 있도록 했다. 공공기관 업무 환경에서는 문서 작성·검토·공유 단계마다 등급 인식이 필요한 만큼, 사용자 실수로 인한 자료 유출을 줄이는 효과가 기대된다. AI 기반 문맥 분석 기능도 더했다. FDR은 파수 AI의 AI 기반 개인정보보호 솔루션 ‘AI-R Privacy’와 연동해 복잡한 문장 속 개인정보를 탐지하고 마스킹할 수 있다. 단순 키워드나 정규식 기반 탐지를 넘어 자연어처리와 딥러닝 기술로 문맥을 해석해 민감정보를 찾아내는 방식이다. 이번 업데이트는 공공기관의 N2SF 전환 수요를 정면으로 겨냥한 것으로 풀이된다. 기존 망분리 체계에서는 내부망과 외부망의 물리적·논리적 분리가 보안의 중심이었다. 그러나 생성형 AI와 클라우드 서비스를 공공 업무에 활용하려면 모든 데이터를 같은 방식으로 막는 구조만으로는 한계가 있다. 어떤 데이터가 기밀이고, 어떤 데이터가 민감하며, 어떤 데이터는 공개 가능한지를 먼저 구분해야 AI 활용과 보안 통제를 동시에 설계할 수 있다. 특히 초거대 AI 기반 행정서비스가 확산되면 데이터 분류의 중요성은 더 커진다. AI 모델에 입력되는 문서와 데이터셋에 개인정보, 내부 정책 문건, 보안 정보가 섞여 있을 경우 유출이나 오남용 위험이 발생할 수 있다. N2SF가 데이터 등급 분류를 전제로 하는 이유도 여기에 있다. 관련 시범 실증 사업 역시 공공부문에 적합한 AI 보안 적용 모델과 확산 방안을 마련하기 위해 추진됐다. 업계에서는 N2SF 전환 과정에서 데이터 보안 시장이 확대될 것으로 보고 있다. 공공기관이 AI와 클라우드를 도입하려면 데이터 발견, 분류, 권한 관리, 암호화, 반출 통제, 로그 추적, 개인정보 마스킹까지 전 주기 관리 체계가 필요하다. 이 가운데 데이터 식별·분류는 모든 보안 정책의 출발점이다. 분류가 부정확하면 과도한 차단으로 업무 효율이 떨어지거나, 반대로 민감정보가 낮은 등급으로 처리돼 유출 위험이 커질 수 있다. 파수 AI는 FDR 외에도 데이터 보안 솔루션 ‘파수 엔터프라이즈 DRM(Fasoo Enterprise DRM, FED)’과 AI 활용을 위한 민감정보 관리 솔루션 ‘AI-R DLP’ 등을 통해 N2SF 대응 포트폴리오를 강화하고 있다. 데이터 등급을 식별한 뒤 문서 암호화와 접근권한 통제, AI 입력 데이터 차단·마스킹까지 연결하는 구조를 구축하겠다는 전략이다. 향후 관건은 실제 공공기관 업무 환경에서의 적용성과 정확도다. 공공기관 데이터는 문서 형식이 다양하고 오래된 스캔본이나 이미지형 자료, 비정형 문서가 많다. OCR과 AI 문맥 분석 기능이 현장 데이터에서 얼마나 높은 탐지율과 낮은 오탐률을 보이느냐가 솔루션 경쟁력을 가를 전망이다. 또 N2SF 전환이 공공기관 전체로 확산되면 보안 등급 분류 기준의 표준화도 중요해진다. 기관마다 다른 방식으로 기밀·민감·공개 등급을 적용하면 시스템 연계와 클라우드 활용 과정에서 혼선이 생길 수 있다. 데이터 분류 솔루션은 기술 기능뿐 아니라 정부 보안 기준과 기관별 업무 특성을 반영한 정책 설계 역량까지 요구받게 된다. 고동현 파수 AI 상무는 “파수 AI는 FDR 외에도 FED와 AI-R DLP 등 N2SF를 위한 포트폴리오를 지속적으로 강화하고 있다”며 “N2SF의 시작이 등급 분류인 만큼 FDR을 통해 공공기관의 디지털 혁신을 지원할 것”이라고 말했다. 이번 FDR 업데이트는 공공 AI 확산 국면에서 보안의 무게중심이 ‘망을 나누는 방식’에서 ‘데이터를 이해하고 통제하는 방식’으로 이동하고 있음을 보여준다. AI와 클라우드 활용이 공공 업무의 효율성을 높일 수 있다면, 그 전제는 데이터가 어디에 있고 어떤 등급인지 정확히 아는 것이다. 파수 AI가 N2SF 전환 시장에서 데이터 분류·통제 솔루션을 앞세워 공공 보안 수요를 얼마나 확보할지 주목된다.
2026-05-20 16:38:59
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KT, 서울대와 AI 정보보안 인재 키운다…융합보안 협력 확대
[경제일보] 생성형 AI 확산과 클라우드 전환이 가속화되면서 보안 인재 수요가 빠르게 확대되는 가운데 KT가 서울대학교와 손잡고 AI 정보보안 인재 양성에 나섰다. 기존 시스템·네트워크 중심 보안을 넘어 AI와 클라우드, 데이터, 정책·거버넌스를 함께 이해하는 융합형 보안 인재 확보에 집중하고 있다. 20일 KT는 서울대학교와 AI 정보보안 분야 인재 양성과 산학 연구협력을 위한 양해각서(MOU)를 체결했다고 밝혔다. 이번 협약은 AI 확산에 따른 보안 환경 변화에 대응하고 교육·연구·기술교류를 연계한 융합보안 인재 양성 체계를 구축하기 위해 추진됐다. 양 기관은 융합보안 분야 인재 양성과 산학연계 교육과정 운영, 공동 연구 및 기술교류, 네트워크 구축 등 다양한 분야에서 협력할 계획이다. 특히 KT와 서울대는 AI 융합보안 핵심 인재 양성을 위한 산학연계 교육과정 개설 방향을 논의한다. 해당 과정은 단순 보안 기술 교육을 넘어 AI와 클라우드, 제로트러스트, 통신·네트워크 보안 등 차세대 보안 환경에 필요한 역량을 중심으로 구성될 예정이다. 또한 정책·규제와 개인정보보호, 보안 거버넌스 등 보안 리더에게 요구되는 영역도 함께 반영해 기술과 정책을 아우르는 융합형 보안 인재 육성 체계를 마련한다는 계획이다. 양 기관은 향후 실무형 교육과 공동 연구 프로젝트 등을 단계적으로 확대하며 산업 현장 중심의 인재 양성 체계를 구체화할 것으로 전망된다. 최근 생성형 AI 도입이 빠르게 확대되면서 기업 보안 환경도 급변하고 있다. 생성형 AI 활용 과정에서 민감정보 유출과 딥페이크, AI 기반 사이버 공격 우려가 커지고 있으며 클라우드·AI 에이전트 환경 확산으로 보안 범위 역시 데이터와 거버넌스 영역까지 확대되고 있다. 특히 기업들이 AI 기반 업무 자동화와 클라우드 전환에 속도를 내면서 보안 체계 역시 기존 경계형 보안에서 제로트러스트 기반 구조로 변화하고 있다. 이에 AI 모델 보안과 데이터 보호, 개인정보 관리, 보안 정책 수립까지 통합적으로 이해할 수 있는 전문 인력 필요성이 커지고 있는 것으로 분석된다. 보안 업계에서는 기존 시스템 중심 보안 인력만으로는 AI 시대 보안 위협에 대응하기 어렵다는 목소리가 나오고 있으며 이에 따라 AI·데이터·통신·정책을 함께 이해하는 융합형 보안 인재 확보 경쟁도 치열해지고 있다. 글로벌 빅테크와 통신·클라우드 기업들도 산학협력과 전문 교육 과정을 확대하며 AI 보안 인재 확보에 나서고 있다. KT는 최근 AICT 기업 전환 전략에 맞춰 AI와 클라우드, 기업 AX 사업 확대에 속도를 내고 있다. AI 데이터센터(AIDC)와 클라우드, 기업용 AI 서비스 사업이 확대되는 가운데 보안 역량 강화와 전문 인재 확보 역시 핵심 과제로 떠오르고 있는 것으로 분석된다. 업계에서는 KT가 통신 인프라와 클라우드, AI 사업을 동시에 확대하는 만큼 향후 AI 보안과 데이터 보호 역량 확보에도 적극 나설 것으로 보고 있다. 특히 공공·금융·기업 시장에서 AI 도입이 확대되면서 보안 신뢰성과 전문 인력 확보가 사업 경쟁력을 좌우할 주요 요소로 부상하고 있는 것으로 전망된다. 박윤영 KT 대표는 "AI 시대의 보안 경쟁력은 기술과 데이터, 네트워크, 정책을 함께 이해하는 융합형 인재에서 나온다"며 "KT는 서울대학교와 함께 KT 및 KT 그룹의 AI 정보보안 인재를 체계적으로 양성하고 대한민국 융합보안 역량 강화에 기여하겠다"고 말했다.
2026-05-20 09:02:24
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SK쉴더스 "보안 점검 넘어 실전 검증으로 전환해야"
[경제일보] SK쉴더스가 기업 보안의 기준이 단순 점검에서 실전 검증으로 이동하고 있다고 강조했다. 클라우드와 외부 서비스 연동이 보편화되면서 보안 경계가 흐려진 만큼 실제 공격 상황에서 탐지와 대응 체계가 제대로 작동하는지 확인해야 한다는 설명이다. SK쉴더스는 5월 보안 인사이트를 통해 최근 사이버 보안의 핵심 화두가 ‘점검’이 아닌 ‘검증’으로 바뀌고 있다고 밝혔다. 기존에는 보안 인증 보유 여부나 정기 점검이 주요 기준이었다면, 이제는 실제 침투 시도를 가정한 대응력 검증이 중요해졌다는 것이다. 최근 사이버 공격은 유출 계정 악용, 자동화 공격, 다중 취약점 결합 등으로 정교해지고 있다. 클라우드 도입과 외부 서비스 연동이 늘어나면서 기업이 보호해야 할 공격 표면도 넓어졌다. 이에 따라 “방어벽이 얼마나 견고한가”보다 “공격이 시작됐을 때 얼마나 빨리 탐지하고 대응할 수 있는가”가 더 중요한 기준이 되고 있다. SK쉴더스는 실전 대응력을 높이기 위해 공격 표면 관리, 모의해킹 기반 침투 검증, 탐지·대응 체계 연계를 핵심 요소로 제시했다. 외부에 노출된 서버와 계정 포트 등 공격 가능한 자산을 지속적으로 식별하고, 취약점 점검을 넘어 실제 침투 가능 경로까지 확인해야 한다는 설명이다. 또 발견된 취약점이 보안관제와 사고 대응 체계 안에서 실제로 차단 가능한지도 함께 검증해야 한다. 랜섬웨어 대응 전략도 주요 과제로 언급됐다. SK쉴더스는 랜섬웨어가 더 이상 일부 대기업만의 문제가 아니며, 예방만으로 피해를 막기 어려운 위협이 됐다고 지적했다. 최근 랜섬웨어 공격은 정상 계정 탈취, 원격 데스크톱 프로토콜(RDP) 악용, 공급망 공격 등 다양한 경로로 침투해 장시간 잠복한 뒤 피해를 확대하는 양상을 보이고 있다. 이에 따라 사고 발생 이후 감염 범위를 빠르게 확인하고 내부 확산을 우선 차단하는 대응 체계가 필요하다고 강조했다. 이상 징후가 발견되면 연관 계정과 시스템 범위를 신속하게 식별하고, 원격접속과 계정 권한, 네트워크 이동 경로를 통제해야 한다. 백업만으로는 한계가 있는 만큼 상시 모니터링과 침해사고 대응 체계를 함께 갖춰야 한다는 것이다. 실제 공격자 관점의 보안 검증 방식인 레드팀 전략도 주목할 필요가 있다고 설명했다. 레드팀은 해커의 시각에서 침투와 내부 확산 시나리오를 재현하며 조직의 실질적인 대응 역량을 확인하는 방식이다. 단순 취약점 진단과 달리 피싱, 사회공학 기법, 내부 이동, 권한 상승 등 실제 공격 절차를 반영해 방어 체계의 허점을 찾는 데 초점이 있다. SK쉴더스는 기존 탐지·차단 중심 보안 체계만으로는 고도화된 공격에 충분히 대응하기 어렵다고 봤다. 실제 해커처럼 침투 가능 경로를 사전에 검증하고, 공격 시나리오별 대응 절차가 작동하는지 확인해야 한다는 것이다. 생성형 AI 기반 보안관제 자동화도 새로운 흐름으로 제시됐다. SK쉴더스는 최근 보안관제 환경에서 경보 분류, 조사, 보고 등 반복 업무를 중심으로 AI를 활용하는 사례가 늘고 있다고 설명했다. 다만 AI 산출물은 참고자료나 초안 수준으로 활용하고 최종 판단은 보안 분석가가 검토·확정하는 운영 체계가 필요하다고 강조했다. 이번 인사이트는 기업 보안이 인증 취득이나 정기 점검만으로는 충분하지 않다는 점을 보여준다. 실제 공격자는 기업의 인증 보유 여부와 무관하게 노출된 계정과 취약한 설정, 외부 연동 지점을 노린다. 따라서 보안 조직은 자산 식별부터 침투 검증, 관제 연계, 사고 대응까지 이어지는 실전형 체계를 갖춰야 한다. 향후 기업 보안 투자는 예방 장비 중심에서 검증과 대응 중심으로 이동할 가능성이 크다. 공격 표면 관리, 레드팀, 랜섬웨어 대응 훈련, AI 기반 관제 자동화가 통합적으로 운영될 때 보안 수준을 실제 위험 감소로 연결할 수 있다. 특히 중소·중견기업은 전문 인력과 예산이 제한적인 만큼 외부 보안 전문기업과의 협업을 통해 실전 대응 체계를 보완할 필요가 있다. SK쉴더스측은 “정기 점검만으로 충분한지 다시 봐야 할 때”라며 “공격자 관점에서 침투 가능성과 대응 체계를 함께 검증하는 실전형 보안 검증이 필요한 시점”이라고 전했다.
2026-05-13 11:02:53
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개보위, 중대 개인정보 유출 기업...9월부터 매출 최대 10% 과징금
[경제일보] 오는 9월부터 반복적이거나 중대한 개인정보 유출 사고를 낸 기업에는 매출액의 최대 10%까지 과징금이 부과된다. 정부는 주요 공공시스템과 대규모 개인정보 처리 시스템에 대한 직접 점검도 확대해 사후 제재 중심에서 예방 중심으로 개인정보 관리체계를 전환한다. 개인정보보호위원회는 12일 대통령 주재 국무회의에서 이 같은 내용의 ‘예방 중심 개인정보 관리체계 전환 계획’을 보고했다고 밝혔다. 핵심은 징벌적 과징금 도입이다. 오는 9월11일 시행되는 개정 개인정보보호법에 따라 반복적이거나 중대한 개인정보보호법 위반 행위에 대해서는 매출액의 최대 10%까지 과징금을 부과할 수 있다. 적용 대상은 고의 또는 중과실로 3년 내 반복된 위반 행위가 발생했거나 1000만명 이상 규모의 개인정보 유출 피해가 발생한 경우다. 대규모 유출 사고가 반복돼도 제재 수준이 기업 규모에 비해 낮다는 지적을 반영한 조치다. 과징금 산정 기준도 강화된다. 오는 19일 시행되는 개정 시행령에 따라 과징금 기준은 기존 ‘최근 3년 평균 매출액’에서 ‘직전 연도 매출액’과 ‘최근 3년 평균 매출액’ 가운데 더 높은 금액을 적용하는 방식으로 바뀐다. 매출이 급증한 기업이 낮은 평균 매출 기준을 적용받는 문제를 줄이려는 취지다. 조사와 처분의 실효성을 높이기 위한 제도도 도입된다. 개인정보위는 이행강제금과 신고포상금 제도를 마련하고 증거 은닉 행위에 대한 제재도 강화할 계획이다. 다만 개정법과 시행령은 시행 이후 발생한 사건부터 적용된다. 현재 조사 중인 쿠팡이나 KT 개인정보 유출 사건에는 소급 적용이 어려울 전망이다. 정부는 제재 강화와 함께 인센티브도 병행한다. 법정 기준을 넘어서는 보호조치와 보안 투자, 안전관리체계 운영 수준 등을 종합 평가해 과징금 감경 등 혜택을 제공한다. 오는 9월부터 시행되는 경영진의 개인정보 보호책임이 현장에서 이행될 수 있도록 기업의 개인정보 보호활동 공개도 유도할 방침이다. 위험도에 따른 차등 관리체계도 구축한다. 주요 공공시스템 387개와 교육·복지 등 고위험 분야를 개인정보위가 직접 집중 관리한다. 올 하반기부터는 주요 공공시스템과 대규모 개인정보를 처리하는 약1700개 고위험 정보시스템을 정기 점검한다. 점검 대상은 공공기관에 그치지 않는다. 개인정보위는 클라우드 사업자 전문 수탁사 시스템 공급사 등 공급망 전반으로 점검 범위를 확대할 계획이다. 현재 상조회사와 고객상담센터 등에 대한 점검이 진행 중이며 초·중·고 에듀테크 업체도 추가 점검 대상에 포함된다. 서비스 설계 단계에서부터 개인정보 보호 요소를 반영하는 ‘개인정보 중심 설계’ 원칙도 제도화된다. 개인정보위는 개인정보 영향평가 기준과 ISMS-P 인증 기준에 개인정보 중심 설계 원칙을 반영할 계획이다. 공공부문 보호 역량 강화도 추진된다. 개인정보위가 지난 3월 공공시스템을 긴급 점검한 결과 개인정보보호 전담 인력은 중앙부처 평균 1.1명, 기초지방정부 평균 0.3명 수준에 그쳤다. 정부는 공공부문 개인정보 보호 인력과 예산을 확충하고 전담 인력 처우 개선도 추진한다. 피해 구제 체계도 강화된다. 개인정보 유출 사고가 발생하면 기업과 기관의 손해배상 책임을 원칙으로 하고 입증 책임도 기업이 지도록 해 법정 손해배상 제도 활성화를 추진한다. 유출 피해자가 피해 사실과 손해를 모두 입증해야 하는 부담을 줄이겠다는 방향이다. 개인정보 침해 행위에 대한 감시도 넓어진다. 개인정보 수정, 동의 철회, 회원 탈퇴를 어렵게 만드는 다크패턴을 집중 점검하고 개인정보 침해신고센터 기능도 강화한다. 민감정보가 유출될 경우 SNS 등 온라인 공간에서 불법 유통 여부를 모니터링하고 탐지·삭제를 지원한다. 수사기관과의 협력도 강화된다. 개인정보 불법 유포자와 이용자에 대한 추적과 처벌을 확대해 유출 이후 2차 피해를 줄이겠다는 방침이다. 이번 계획은 개인정보 보호정책의 무게중심을 사후 처벌에서 사전 예방으로 옮기려는 시도다. 대규모 플랫폼과 전자상거래, 통신, 공공서비스에서 개인정보가 대량으로 처리되는 만큼 단순 과징금 부과만으로는 피해를 막기 어렵다는 판단이 깔려 있다. 다만 기업 입장에서는 규제 부담이 커질 수 있다. 특히 고의·중과실 여부와 반복 위반 판단 기준, 1000만명 이상 유출 사고의 책임 범위가 쟁점이 될 가능성이 있다. 개인정보 보호 투자와 경영진 책임을 강화하되, 기업이 예측 가능한 기준 아래 대응할 수 있도록 하위 기준을 명확히 정비하는 것이 관건이다. 송경희 개인정보위원장은 민간 분야 평가제도 도입과 관련해 “민간은 자발적으로 개인정보 보호를 유도할 수 있는 장치가 필요하다”며 “그간 ISMS-P 제도가 그 역할을 해왔다고 볼 수 있다”고 말했다. 송 위원장은 이어 “앞으로는 위험도에 따라 ISMS-P 체계를 차등 적용할 계획”이라며 “고위험 분야에는 강화된 인증 기준을 적용하고 보통인 경우에는 표준, 위험도가 낮은 분야에는 좀 더 간편화된 인증 기준을 적용할 것”이라고 밝혔다.
2026-05-12 17:53:34
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기업을 묶는 족쇄인가, 사회를 지키는 안전망인가
[경제일보] 국가 경제의 흥망은 결국 기업의 활력에서 비롯된다. 기업이 숨 쉬지 못하는 곳에서 일자리는 사라지고, 투자와 혁신은 국경을 넘는다. 그런데 오늘의 한국은 어떤가. 기업인들이 하나같이 “규제가 기업을 질식시키고 있다”고 호소하는 현실은 결코 가볍게 넘길 수 없는 신호다. 문제는 규제 그 자체가 아니라, 균형을 잃은 규제다. 노자는 『도덕경』에서 “치대국약팽소선(治大國若烹小鮮)”이라 했다. 큰 나라를 다스리는 일은 작은 생선을 굽는 것과 같아, 지나치게 뒤집으면 부서진다는 뜻이다. 지금의 규제는 과연 그 ‘적정한 손길’을 지키고 있는가. 첫째, 이른바 노란봉투법이다. 노동자의 권익을 보호하고, 과도한 손해배상 청구로부터 노조를 지키겠다는 취지는 분명하다. 이는 약자의 권리를 보호한다는 점에서 긍정적이다. 그러나 사용자 범위를 지나치게 확장하고 손해배상 책임을 과도하게 제한하는 구조는 노사 간 균형을 무너뜨릴 위험이 크다. 권리는 책임과 함께 가야 한다. 책임이 사라진 권리는 곧 특권이 된다. 불법 파업조차 사실상 면책되는 환경이라면, 이는 법치의 근간을 흔드는 일이다. 결과적으로 기업은 예측 불가능한 경영 환경에 놓이게 되고, 이는 투자 위축으로 이어진다. 개선 방향은 분명하다. 합법적 쟁의행위는 보호하되, 불법 행위에 대해서는 책임을 명확히 하는 ‘이중 트랙’이 필요하다. 균형 없는 보호는 결국 모두를 해친다. 둘째, 중대재해처벌법이다. 생명보다 중요한 가치는 없다. 산업현장에서의 안전을 강화하겠다는 입법 취지는 시대적 요구이자 당위다. 그러나 문제는 ‘처벌 중심’의 접근이다. 사고의 원인은 구조적이고 복합적인데, 그 책임을 경영자 개인에게 과도하게 귀속시키는 것은 현실과 동떨어져 있다. 특히 중소기업의 경우 안전 인프라를 구축할 여력이 부족한 상황에서, 형사 처벌의 공포는 ‘투자 위축’과 ‘사업 포기’로 이어진다. 공자는 “과유불급(過猶不及)”이라 했다. 지나침은 모자람과 같다. 예방 중심의 정책, 즉 안전 설비 투자에 대한 세제 지원과 기술 지원이 병행되어야 한다. 처벌은 최후의 수단이어야지, 출발점이 되어서는 안 된다. 셋째, 과도한 상속세와 기업 승계 규제다. 기업은 단순한 사유 재산이 아니라 고용과 산업 생태계를 떠받치는 사회적 자산이다. 그런데 현재의 높은 상속세율과 까다로운 공제 요건은 기업 승계를 사실상 불가능하게 만든다. 그 결과는 무엇인가. 기업은 팔리고, 기술과 일자리는 해외로 이전된다. 이는 단순한 세금 문제가 아니라 국가 경쟁력의 문제다. 물론 부의 대물림에 대한 사회적 우려도 존재한다. 그러나 해법은 ‘징벌적 과세’가 아니라 ‘투명한 승계’다. 일정 기간 고용 유지와 투자 확대를 조건으로 세제 혜택을 주는 방식으로 기업의 지속성을 확보해야 한다. 맹자는 “항산이 있어야 항심이 있다”고 했다. 기업이 지속 가능해야 사회도 안정된다. 넷째, 최저임금의 급격한 인상이다. 저임금 노동자의 삶을 개선하겠다는 취지는 누구도 부정할 수 없다. 그러나 문제는 속도와 방식이다. 생산성 향상 없이 비용만 급격히 상승하면, 기업은 고용을 줄이거나 자동화를 선택할 수밖에 없다. 특히 자영업과 서비스업 비중이 높은 한국 경제 구조에서는 그 충격이 더욱 크다. 최저임금은 ‘선의의 정책’이지만, 시장 현실을 외면한 선의는 오히려 약자를 더 어렵게 만들 수 있다. 업종별·지역별 차등 적용, 생산성과 연계된 인상 체계 등 보다 정교한 설계가 필요하다. 다섯째, 주 52시간 근무제다. 장시간 노동을 줄이고 삶의 질을 높이겠다는 방향은 옳다. 그러나 획일적인 시간 규제는 산업 현장의 다양성을 반영하지 못한다. 연구개발, IT, 제조업 등은 특정 시기에 집중적인 노동이 불가피하다. 이를 일률적으로 제한하면 생산성과 혁신이 저해된다. 더 일하고 싶어도 일할 수 없는 구조는 개인의 선택권마저 제한한다. 유연근로제의 확대, 업종별 예외 적용 등 ‘탄력성’이 해법이다. 규제는 틀을 제공하되, 현실을 가두어서는 안 된다. 여섯째, 개인정보보호 규제와 AI 산업이다. 개인정보 보호는 현대 사회에서 필수적인 가치다. 그러나 과도한 규제는 데이터 활용을 막아 AI 산업 발전을 지연시킨다. 데이터는 21세기의 원유다. 이를 활용하지 못하면 산업 경쟁에서 뒤처질 수밖에 없다. 익명화·가명화 데이터 활용을 확대하고, 기업이 안전하게 데이터를 활용할 수 있는 명확한 가이드라인을 제공해야 한다. 보호와 활용은 대립 개념이 아니라 조화의 대상이다. 이 모든 규제를 관통하는 문제는 ‘균형의 상실’이다. 규제는 필요하다. 그러나 규제가 목적이 되어서는 안 된다. 시장을 보호하기 위한 규제가 시장을 질식시키는 순간, 국가는 방향을 잃는다. 지금 한국의 규제 환경은 기업가 정신을 위축시키고, 자본과 인재를 해외로 밀어내는 방향으로 작동하고 있다. 이는 단순한 기업의 문제가 아니라 국가의 미래 문제다. 해법은 복잡하지 않다. 첫째, 규제의 사전적 통제가 아니라 사후적 책임으로 전환해야 한다. 둘째, 획일적 규제에서 벗어나 산업별·기업 규모별 맞춤형 정책을 도입해야 한다. 셋째, 처벌 중심에서 지원 중심으로 패러다임을 바꿔야 한다. 넷째, 정책 결정 과정에 현장의 목소리를 적극 반영해야 한다. 노자는 또 이렇게 말했다. “무위이화(無爲而化)”. 억지로 통제하지 않아도 스스로 질서가 이루어지는 상태가 이상적인 정치라는 뜻이다. 기업이 스스로 성장하고 혁신할 수 있는 환경을 만드는 것, 그것이 진정한 국가 경쟁력이다. 규제는 그 길을 돕는 도구여야지, 장애물이 되어서는 안 된다. 지금 필요한 것은 ‘더 많은 규제’가 아니라 ‘더 나은 규제’다. 기업을 옥죄는 나라에 미래는 없다. 기업이 뛰어야 나라가 뛴다. 이 단순한 진리를 외면하는 순간, 우리는 성장의 기회를 스스로 걷어차게 될 것이다.
2026-03-27 13:34:16
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