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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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생성형 AI 성적 이미지 범람에 경고등…개보위, GPA 공동선언 채택
[이코노믹데일리] 최근 그록(Grok) 등 생성형 인공지능(AI) 서비스를 악용한 딥페이크와 미성년자 성적 이미지의 생성·확산이 전 세계적인 문제로 부상하면서 국제사회가 공동 대응에 나섰다. 23일 개인정보보호위원회는 국제 개인정보 감독기구 협의체(GPA) 차원의 '인공지능 생성 콘텐츠와 개인정보 보호에 관한 공동선언문' 채택에 참여했다고 밝혔다. 최근 일부 생성형 AI 플랫폼에서는 텍스트 명령만으로 특정 인물을 지목해 노출·성적 행위를 묘사한 이미지를 생성하거나, 사회관계망서비스(SNS)에 게시된 사진을 학습 데이터로 활용해 유사 이미지를 제작하는 방식이 문제로 지적됐다. 특히 기술 접근 장벽이 낮아지면서 청소년 이용자까지 손쉽게 딥페이크 제작에 가담하는 사례도 보고되고 있다. 국내외 통계 역시 심각성을 뒷받침한다. 글로벌 사이버보안 업계와 아동보호 단체 등에 따르면 최근 2~3년 사이 딥페이크 음란물 유통 건수는 급증세를 보이고 있으며 피해자의 상당수가 10~20대 여성으로 나타났다. 아동·청소년을 대상으로 한 AI 기반 성적 이미지 범죄 역시 꾸준히 증가하는 추세다. 생성형 AI의 고도화로 이미지·영상의 정교함이 높아지면서 피해 확산 속도와 2차 피해 위험도 함께 커지는 것으로 전망된다. 이번 선언은 실제 인물이 당사자의 동의 없이 묘사·확산되는 프라이버시 침해에 대해 국제사회가 신속하고 일관된 대응 의지를 공식 목표로 정했다. 선언문에는 인공지능 시스템 개발·활용 기관이 준수해야 할 4가지 핵심 원칙이 담겼다. 개인정보 오남용 및 동의 없는 성적 콘텐츠 생성을 방지하기 위한 안전조치 이행, 인공지능 시스템의 이용 가능 범위와 한계에 대한 투명성 확보, 신속한 신고·삭제를 위한 효과적인 구제 절차 마련, 연령 적합 정보 제공 등 아동·청소년에 대한 강화된 보호조치 이행 등이다. 각국 감독기구는 '신뢰할 수 있는 인공지능 혁신'이라는 공동 가치를 실현하기 위해 정책·집행·교육 분야의 대응 경험을 적극 공유하고 초국경적 사안에 대한 공조 강화를 제시했다. 특히 플랫폼 사업자의 사전적 위험 평가와 기술적 안전장치 도입, 피해자 중심의 구제 체계 구축이 핵심 과제로 선정됐다. 이번 선언문은 GPA 산하 국제집행협력 작업반 주도로 마련됐으며 사안의 시급성에 공감한 52개국 61개 개인정보 감독기구가 서명에 참여했다. 한국을 비롯해 프랑스, 영국, 싱가포르, 캐나다, EU 회원국 감독기구 등이 동참한 것으로 알려졌다. 각국의 규제 움직임도 빨라지고 있다. 유럽연합은 인공지능 규제 체계 내에서 고위험 AI와 불법 콘텐츠에 대한 책임을 강화하는 방향으로 제도를 정비하고 있으며, 미국과 영국 등도 딥페이크 음란물과 아동 성적 이미지에 대한 처벌 규정을 확대하거나 별도 입법을 추진 중이다. 아시아 주요 국가들 역시 플랫폼 사업자의 삭제 의무와 투명성 보고를 강화하는 방안을 검토하고 있다. 기술 발전 속도에 맞춘 규범 정립과 함께 사업자의 자율 규제와 이용자 교육이 병행돼야 실효성을 확보할 수 있을 것으로 분석된다. 생성형 AI의 혁신성과 사회적 편익을 살리면서도 딥페이크와 아동·청소년 대상 범죄로부터 개인정보와 인격권을 보호하기 위한 국제 공조는 더욱 강화될 전망이다. 송경희 개인정보보호위원회 위원장은 "딥페이크 등 인공지능 콘텐츠 생성 기술의 오남용으로 인한 개인정보 침해 위험에 국제 사회와 공동으로 대응하겠다"며 "앞으로도 국내외의 신뢰 기반 인공지능 활용 환경 조성을 주도해 나가겠다"고 말했다.
2026-02-23 17:41:59
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