[ISEC 2026 미리보기] 데이터시큐어, 네트릭스 DSPM으로 N2SF와 AI 환경 보안 최적화

가시화, 분류, 격리 등 지원해 정보 유출 통제

[보안뉴스 강현주 기자] 데이터시큐어는 네트릭스의 문서보안태세관리(DSPM) 솔루션을 선보인다. 이 솔루션은 조직 내 정보를 가시화하고, 이를 자동으로 분류하며 태깅하고, 격리하며, 권한에 맞게 사용하도록 감시하고 정보의 유출을 통제한다. N2SF와 AI 활용 환경에서 꼭 필요한 데이터를 가시화하고, 자동 분류(기밀·민감·공개) 및 태깅, 권한 관리, 사용 모니터링 및 이상행위 감시를 실시한다.

데이터시큐어는 2014년 코소시스 DLP 제품 총판을 시작으로 현재 코소시스를 인수한 네트릭스(Netwrix)의 한국 총판을 통해 글로벌 보안 제품을 국내에 판매 중이다.

최근 N2SF의 발표와 업무에 AI 사용이 증가하면서 기존 보안 체계는 불가능한 데이터/인프라/신원에 대한 통합 아키텍처 보안 솔루션을 선보이고 있으며, 전세계 1만3500개 이상의 고객이 검증한 솔루션을 한국의 상황에 맞게 추가하여 제공하고 있다. 

 N2SF 가이드라인을 시행하기에 가장 고민이 되는 정보 분류를 자동화 하고 안전하게 사용될 수 있는 체계를 제공함으로써 고객의 고민을 해결할 수 있다는 게 회사 측 설명이다.

데이터시큐어는 N2SF의 모태가 되는 NIST 표준을 모두 만족하는 제품군들이 이미 1만3500개의 글로벌 고객에 의해 검증됐다. 지난해앤 한국 상황에 맞는 한글 인지와 어플리케이션(hwp 등)을 지원하도록 준비했다.

검증된 솔루션을 N2SF를 준비하는 국내 많은 고객에게 소개하고 실제 구축하는 것을 목표로 하고 있다. 최근 클로드 미토스 등의 위험과 같이 AI를 활용한 해킹이 증가하고 있고  AI에 대한 보안 관심이 증가하고 있어 관련 솔루션인 DSPM 및 ITDR, PAM 솔루션이 주목받을 것으로 기대된다.   
 
지켜야 하는 것을 명확히 분류해서 강력한 보호 조치가 될 수 있게 하며, 모든 사용을 감시하고, 유출이 되지 못하게 통제하는 것을 실제 적용하여 보안 체계를 구성하고자 한다. 또 최소 권한 원칙을 위해 권한을 가시화 하고 상시권한과 불필요한 권한을 삭제하여 AI나 해킹에 대한 연속성을 제거 한다는 전략이다.

데이터시큐어 관계자는 “글로벌 보안은 이미 AI에 대응하기 위해 데이터, 인프라, 신원을 하나의 플렛폼에서 관리하는 데이터 보안으로의 전환이 이루어졌다”며 “한국은 N2SF 법제화를 앞두고 있어 데이터 보안 기준의 컴플라이언스를 가진 아시아의 선두 역할을 할 것이며, 데이터시큐어는 이미 많은 사례를 가지고 있는 제품을 시행착오 없이 고객에 제공하겠다”고 말했다.

한편, 대한민국 대표 사이버보안 콘퍼런스이자 아시아 최대 규모로 자리 잡은 ‘ISEC 2026’(제20회 국제 시큐리티 콘퍼런스)가 오는 8월 11일(화)부터 12일(수)까지 양일간 서울 코엑스에서 개최된다. ISEC 2026은 AI의 급속한 발전으로 단순한 자동화를 넘어 AI 에이전트로 가능해진 ‘자율성’에 초점을 맞춰 AI 보안의 미래를 조망하는 의미를 담은 ‘AI로 구현하는 자율 보안의 미래’를 주제로 코엑스 전시장(Hall D)과 오디토리움(3F), 아셈볼룸(2F)에서 지난해보다 확대된 규모로 개최된다. 특히 2026년에는 총 20여개 트랙, 100개 세션 발표와 150여개 사이버보안 솔루션 기업이 참여한 170여개의 솔루션 전시 부스도 마련될 전망이다.

아울러 행사 기간 중 참관객의 현장 투표와 설문조사, 영상 평가 등을 통해 선발한 명강연자들을 시상하는 ‘ISEC 2026 베스트 스피커 어워즈’와 카이스트 사이버보안연구센터와 공동 주관해 사이버 공격에 대한 실습을 통해 대응법을 마스터하고 보안 업무에 활용할 수 있는 유료 ‘트레이닝 코스’ 등 콘텐츠의 질적 향상 및 강연 수준 제고에 끊임없이 나설 계획이다.

[강현주 기자(jjoo@boannews.com)]

AI 및 AI 보안 솔루션이 보안 인력의 업무에 어떤 식으로 영향을 미칠것이라고 생각하시나요
	부족한 인력 보충: 만성적인 인력 부족 문제를 해결하는 보완재 역할을 하고 있다(100% 대체는 불가)
	업무 영역의 분리: AI는 대량 데이터 처리를, 전문가는 고도의 전략적 판단을 맡는 등 역할이 완전히 다르다
	업무 총량의 전이: 단순 업무는 줄었으나, AI 모델 관리·검증 등 새로운 형태의 운영 업무가 발생해 전체 업무량은 비슷하다
	인력 대체 가능: 단순 반복 업무를 넘어 분석/판단 영역까지 대체하여 인력을 줄일 수 있다
	신뢰도 부족: 아직은 AI의 오탐이나 환각(Hallucination) 우려로 인해 사람이 일일이 재검토해야 하므로 실질적인 도움은 적다