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한컴위드, 제로트러스트 지속 인증 솔루션 '한컴 엑스씨오스' 출시 [경제일보] 한컴위드가 제로트러스트 보안 환경에 대응하는 지속 인증 솔루션 ‘한컴 엑스씨오스(Hancom xCAuth)’를 출시했다. 로그인 시점에 한 번만 사용자를 확인하는 기존 인증 방식에서 벗어나, 접속 이후 세션 전 과정에서 사용자 행위와 장치, 환경 정보를 실시간으로 분석해 신뢰도를 검증하는 것이 핵심이다. 한컴위드는 26일 사용자, 장치, 환경, 세션 정보를 AI 기반으로 분석해 위험도를 판단하는 지속 인증 솔루션 한컴 엑스씨오스를 선보였다고 밝혔다. 이 솔루션은 실내외 위치와 주변 환경 같은 물리적 맥락, 기기·네트워크·블루투스 등 디바이스 정보, 키스트로크 패턴·터치 제스처·안면 등 행위 및 생체 정보를 종합해 신뢰 지표를 정량화한다. 출시 배경에는 공공·금융 보안 체계 전환이 있다. 정부는 지난해 10월 범부처 정보보호 종합대책을 발표하며 IT 시스템 전수점검, 정부 조사 권한 강화, 정보보호 등급제, 최고경영자 책임 강화 등을 제시했다. 국가안보실을 중심으로 관계부처가 공동 수립한 대책으로, 보안을 비용이 아닌 투자로 전환하겠다는 방향도 담겼다. 공공부문에서는 기존 물리적 망분리 일변도에서 벗어나 데이터 중요도에 따라 보안 수준을 차등 적용하는 국가 망 보안체계(N2SF) 도입이 추진되고 있다. N2SF는 정보시스템을 기밀(Classified), 민감(Sensitive), 공개(Open) 등급으로 나눠 보안 통제를 달리 적용하는 방식이다. 정식 가이드라인에서는 보안 통제 항목이 확대되고 생성형 AI, 외부 클라우드, 무선랜 등 활용 모델도 제시된 것으로 알려졌다. 한컴 엑스씨오스는 이 같은 제로트러스트와 N2SF 흐름에 맞춰 설계됐다. 제로트러스트는 ‘신뢰하지 말고 항상 검증하라’는 원칙에 기반해 사용자와 단말, 네트워크, 애플리케이션 접근을 지속적으로 확인하는 보안 모델이다. 특히 공공·금융 분야는 설치형 보안 소프트웨어 의존도를 낮추면서도 인증과 접근통제 수준을 높여야 하는 과제를 안고 있다. 한컴 엑스씨오스의 차별점은 ‘지속적 신뢰 검증’이다. 사용자가 로그인한 뒤에도 AI가 환경 변화와 이상 패턴을 계속 평가한다. 위험 징후가 감지되면 동적 보안 정책에 따라 추가 인증을 요구하는 적응형 다중인증(MFA)을 적용한다. 반대로 위험도가 낮은 정상 사용 환경에서는 불필요한 반복 인증을 줄여 이용자 불편을 낮춘다. 민감한 생체 정보와 행위 데이터 보호를 위해 온디바이스 AI도 적용했다. 데이터 수집과 학습, 평가 과정을 사용자 단말에서 처리해 외부 전송에 따른 유출 위험을 줄이고 운영 비용 부담도 낮췄다는 설명이다. 한컴위드는 2026년 제로트러스트 도입 시범사업에도 참여한다. 회사는 ‘고위험 글로벌 업무 환경의 보안성 확보를 위한 SASE 기반 제로트러스트 모델’의 한 축으로 지속 인증 기술을 지원하고, 수요기업인 하나투어의 실제 업무 환경에 적용할 계획이다. 보안 포트폴리오도 AI 인증을 넘어 양자보안으로 확장하고 있다. 한컴위드는 미국 국립표준기술연구소(NIST) 표준 양자내성암호(PQC) 알고리즘을 포함한 암호모듈 검증을 통과했으며, 데이터 암호 제품군에 PQC를 적용했다고 밝혔다. 회사는 연내 저사양 임베디드용 경량 암호모듈과 무설치 방식의 웹 구간 암호 솔루션으로 적용 영역을 넓힐 계획이다. 양자내성암호는 양자컴퓨터가 기존 암호체계를 무력화할 가능성에 대비하는 기술이다. 한컴위드는 지난해부터 PQC 기반 암호모듈과 관련 제품군을 고도화해왔고, 국방 분야에서도 임베디드용 경량화 양자내성암호 모듈 개발 과제를 수행하고 있다. 이번 제품 출시는 한컴위드가 AI 인증과 양자보안을 차세대 보안 인프라의 두 축으로 삼겠다는 전략의 연장선에 있다. 공공기관과 금융권, 여행·제조·국방 등 외부 접속과 원격 업무가 많은 산업에서는 사용자가 ‘한 번 인증된 사람’인지보다 ‘지금도 정상적인 사용자’인지 확인하는 체계가 중요해지고 있다. 송상엽 한컴위드 대표는 “많은 고객이 제로트러스트의 필요성에는 공감하면서도 실제 구현 방식에서 어려움을 겪고 있다”며 “한컴 엑스씨오스는 사용자, 장치, 환경, 세션을 하나의 인증 흐름으로 연결하고 지속적인 위험도 평가를 실제 인증 집행으로 이어주는 제로트러스트 인증 체계가 될 것”이라고 말했다. 이어 “AI에 이어 양자가 새로운 보안 이슈로 부상하고 있는 만큼 AI 인증과 양자보안을 양대 축으로 기술과 서비스를 고도화해 국내를 넘어 글로벌 시장에서도 경쟁력 있는 보안 기업으로 자리매김하겠다”고 밝혔다.2026-05-26 10:17:21
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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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