2026.06.11 목요일
검색
'DRM' 검색결과
기간검색
-
~
검색영역
검색어
-
파수AI, 美 심볼로직 출범…글로벌 AX 시장 공략 본격화 [경제일보] 파수AI(대표 조규곤)가 미국 AX 전문 법인 ‘심볼로직(Symbologic)’을 공식 출범시키고 글로벌 시장 공략에 나선다. 데이터 보안과 관리 역량을 기반으로 성장해 온 파수AI가 현지 AI 컨설팅 역량을 결합해 기업의 AI 전환 사업을 본격 확대하려는 전략이다. 파수AI는 6월1일자로 미국 법인 심볼로직이 공식 출범했다고 밝혔다. 심볼로직은 파수AI의 미국 법인과 미국 AI 플랫폼·컨설팅 기업 컨실릭스(Konsilix)가 통합해 출범한 AX 전문 법인이다. 파수AI는 앞서 지난 3월 컨실릭스와의 합병 계획을 공개했고 같은 달 정기주주총회를 통해 사명을 파수AI로 변경하며 AX 지원 기업 전환을 공식화했다. 컨실릭스는 기업용 AI 플랫폼과 컨설팅을 전문으로 하는 회사다. AWS, 구글클라우드, PwC 등 글로벌 기술·컨설팅 기업에서 경력을 쌓은 인력들이 참여한 것으로 알려졌다. 특히 미드마켓 기업에 적합한 경량·고효율 AI 아키텍처와 빠른 구축 역량을 앞세워 중견·중소 조직의 AI 도입을 지원해왔다. 심볼로직은 컨실릭스의 AI 컨설팅 역량에 파수AI의 데이터 보안·관리 기술과 기업용 AI 솔루션을 결합하는 방식으로 시장을 공략한다. 파수AI는 문서보안(DRM), 데이터 보안, 개인정보 비식별화, 정보보호 컨설팅 등에서 쌓아온 역량을 기업용 LLM과 에이전틱 AI 포트폴리오로 확장하고 있다. ◆ AX 확산의 핵심은 데이터 보안 이번 출범은 글로벌 기업들이 생성형 AI와 에이전틱 AI 도입을 서두르는 흐름과 맞닿아 있다. 기업용 AI는 단순 챗봇 도입을 넘어 내부 문서, 업무 시스템, 고객 데이터와 연결돼야 실질적인 효과를 낼 수 있다. 하지만 이 과정에서 민감정보 유출, 권한 관리, 데이터 품질, 규제 준수 문제가 동시에 불거진다. 이 때문에 AX 시장에서는 AI 모델 자체보다 데이터를 안전하게 연결하고 운영할 수 있는 구조가 더 중요해지고 있다. 특히 자체 AI 전문 인력과 보안 조직이 충분하지 않은 중견·중소 기업은 AI 도입 필요성은 크지만 실제 구축과 운영에는 어려움을 겪는 경우가 많다. 심볼로직이 미국 미드마켓 고객을 우선 공략 대상으로 삼은 배경도 여기에 있다. 심볼로직은 비즈니스에 바로 적용 가능한 에이전틱 AI 애플리케이션과 컨설팅을 제공한다는 계획이다. 에이전틱 AI는 사용자의 지시에 단순히 답하는 수준을 넘어 여러 업무 단계를 스스로 수행하는 AI를 뜻한다. 생산성 향상 효과가 크지만 내부 시스템 접근 권한과 데이터 사용 범위가 넓어지는 만큼 보안과 거버넌스 체계가 함께 필요하다. 파수AI 입장에서도 심볼로직은 글로벌 사업 확장의 교두보다. 기존 보안 솔루션 기업 이미지를 넘어 AI·데이터·거버넌스를 함께 제공하는 AX 파트너로 포지셔닝할 수 있기 때문이다. 다만 미국 기업용 AI 시장은 빅테크와 글로벌 컨설팅사가 이미 경쟁하고 있는 분야다. 심볼로직이 차별화된 성과를 내려면 보안 기반 AI 구축이라는 강점을 실제 고객 사례로 빠르게 입증해야 한다. 초대 CEO는 컨실릭스 출신 롭 마라노(Rob Marano)가 맡는다. 롭 마라노 심볼로직 CEO는 “강력한 맨파워를 기반으로 독보적인 컨설팅 역량을 가진 컨실릭스와 데이터 보안 및 관리에 이어 기업용 AI까지 포트폴리오를 확대하고 있는 파수AI가 만나 AX 전문 기업이 탄생했다”며 “글로벌 AX 시장이 급속도로 팽창하고 있지만 데이터부터 AI까지 아우르며 전문적인 도움을 줄 수 있는 기업은 매우 한정적인 만큼 심볼로직이 빠르게 시장에 안착해 성과를 낼 수 있도록 최선을 다하겠다”고 말했다.2026-06-01 09:46:01
-
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
많이 본 뉴스
영상
Youtube 바로가기
![[데스크칼럼] 취임 1년 이재명 정부, 이제 청사진은 숫자로 증명해야 한다](https://image.ajunews.com/content/image/2026/06/10/20260610112941280013_518_323.jpg)