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물리·사이버 보안의 경계가 사라진다!
[보안뉴스 김성미 기자] 4차 산업혁명에 따른 초연결 사회로 진입하면서 융합보안에 대한 니즈가 급속도로 늘고 있다. 스마트팩토리와 스마트시티 구축, 5G 상용화는 이같은 융합보안 니즈 확산에 불을 지피고 있다. 물리보안과 사이버보안의 경계가 사라지고 있는 것도 같은 맥락이다. 점점 영역 구분을 명확히 하는 것이 어려워지고 있기 때문이다.
그동안 CCTV 통합관제센터는 폐쇄망으로 구축돼 왔지만, 다양한 분야의 CCTV 영상 빅데이터에 대한 필요는 또 어떤 변화를 가져올지 모르는 상황이다. 이미 CCTV는 아날로그에서 IP 카메라로 대세가 넘어가며 인터넷과의 연결이 활발해지고 있고, CCTV는 사물인터넷(IoT) 기기로 분류되고 있다.
4차 산업혁명을 견인하는 인공지능(AI), 딥러닝, 빅데이터, 사물인터넷(IoT) 등 정보통신기술(ICT)의 발달로 물리·사이버보안의 융합도 열기를 내뿜고 있다. 물리·사이버 보안 분야의 요즘 화두는 인공지능(AI)과 지능형 관제다. 물리보안시장에서 조금 더 영역을 좁힌 영상보안시장에서 지능형 관제가 도입된 것은 2010년 초다. 당시는 움직임 분석 및 룰셋 기반의 패턴분석을 활용했다. 그러나 영상분석 오류가 28.2%로 사람이 용인하기 어려운 수준이었고, 다양한 환경 변화에 대응하지 못하는 경우도 많고 오탐도 빈번해 신뢰도가 낮았다. 이때의 ‘지능형 관제’는 감지를 뜻하는 수준에 불과했다. 하지만 딥러닝 기술이 진화하면서 오류가 획기적으로 개선되고 있다. 오탐율은 2012년 18.4%, 2015년 3.57%로 획기적으로 개선됐다. 얼굴인식은 95% 선으로 정확해져 사람의 눈과 비슷한 수준으로 발전했다. 이에 따라 지자체의 CCTV 통합관제센터를 중심으로 다시금 수요가 확대되고 있다. 영상분석 오류가 수용할 만한 단계에 접어들었기 때문이다.
한편, 사이버보안시장에서는 5G 상용화를 시작으로 사이버공격에 대한 대응 고도화가 추진되고 있다. 초연결 시대에 접어들고 있기 때문이다. 차세대 보안 인프라를 만들기 위한 구체적인 움직임을 보이고 있는 것이다. 정부는 세계 최초의 5G 상용화를 바탕으로 ‘5G 플러스 전략’을 만들어 10대 핵심전략과 5개 핵심 서비스 개발과 실증을 진행해 글로벌 경쟁력을 갖추겠다는 의지를 보이고 있다.
오용수 과학기술정보통신부 정보보호정책관은 우리 정부의 ‘융합보안 정책’에 대해 소개하며 “사이버공격이 현실세계의 위협으로 다가오고 있다”면서, “정보통신망을 이용한 공격이 시스템을 마비시키고 개인정보를 탈취하는 수준을 넘어 이제는 시스템 마비나 경제를 파탄낼 수 있는 상황까지 왔다”고 지적했다. 오 국장은 “사이버보안 위협은 5G 기반 신산업으로 확대돼 개인의 생명과 안전, 경제 전반에 직접적인 피해를 초래할 수 있다. 스마트팩토리 분야에서는 노르스크 하이드로의 랜섬웨어 피해 사례가 있고, 스마트시티 분야에서는 미국 애틀랜타 시의 행정 시스템이 마비된 전례가 있다”고 언급했다.
세계 융합보안 동향... 韓, 융합산업 보안강화 초기 기반 조성
해외 주요국도 융합보안을 강화하고 있다. 독일과 중국, 일본은 정부 주도로 스마트팩토리 확산과 보안 강화를 추진하고 있으며, 미국과 영국은 자율주행차 보안 가이드라인을 만들어 발표했고, 스마트시티와 디지털 헬스케어 역시 정부주도의 보안 가이드라인을 만들어 보급하고 있다. 또한, 미국은 연방차원에서 2019년 IoT사이버보안개선법을 발의했고, 영국은 소비자의 IoT 보안 실천강령 규제를 발표했다. 일본도 2020년 올림픽에 대비해 민간부문 IoT 장치 점검 법안을 통과시켰다.
우리 정부도 융합산업 보안강화를 위한 초기 기반을 조성했다. IoT 및 융합사업의 보안강화를 위한 지속적인 보안강화 대책 마련을 추진(기본계획 수립)했고, 융합산업별 특성에 맞는 보안가이드라인을 개발해 보급했다. 또한, IoT 보안 테스트베드 환경을 제공하고, IoT 제품 보안성 시험 및 인증 서비스를 제공하고 있다.
특히, 정부는 ①스마트팩토리 ②자율주행차 ③스마트시티 ④디지털 헬스케어 ⑤실감 콘텐츠 등 5G 전략 5대 핵심 서비스를 중심으로 분석해 서비스별 보안모델을 개발하고 검증하기로 했다. 특히, 서비스 초기부터 ‘보안내재화(Security by Design)’를 실현해 보안을 강화한다는 방침이다. 이런 가운데 물리·사이버 보안 업계도 ‘보안을 위한 보안’과 ‘지능형 관제’에 앞장서고 있다. 보안 취약점은 시스템에 대한 큰 위협이 될 수 있기 때문이다.
스마트시티, 이제는 ‘해킹’과 ‘보안’도 생각할 때
CCCTV 영상 데이터는 4차 산업혁명의 중요 자원이고, CCTV 통합관제센터는 이런 데이터가 모인 도서관 격이다. 영상 데이터 분석과 재가공을 통해 스마트팩토리, 스마트시티 등 다양한 분야에서 여러 가지 서비스를 제공하는데 활용할 수 있기 때문이다.
국내 지방자치단체들(지자체)은 올해 들어 본격적으로 스마트시티 구축에 나서고 있는데, 스마트시티 구축에서 가장 중요한 자원은 CCTV 영상 데이터라는 데 의견을 같이한다. 방범용 CCTV 영상을 단순히 감시하는 것에서 정보통신기술(ICT)을 적용하고, 도시 전체를 연결해 교통·시설물 정보제공, 안전·재난 감시 및 예방 등 통합관리가 가능한 시스템으로 기술이 진화하고 있기 때문이다. 현재는 기술의 완성 단계가 아니라 시장의 요구와 기술적 역량이 접점을 찾아가는 상태다. 따라서 지자체의 스마트시티 사업에서 유관 분야의 융합은 꾸준히 증가할 것으로 예상되고 이에 따른 보안위협도 더욱 확산될 것으로 보인다.
비슷한 물리·사이버 보안 지능형 관제 개념
물리·사이버 보안에서 지능형 관제의 개념은 빅데이터를 분석해 실시간으로 위협에 대응한다는 점에서 비슷하다. 물리보안에서는 영상분석을 통한 비정형 데이터를 정형 데이터로 분류하거나 메타데이터와 IoT 데이터의 상태 데이터를 취합해 얻은 이상 징후를 딥러닝 데이터로 생성해 내는 것을 가리킨다. 또한, 사이버보안에서는 각각의 정보보안 시스템 간의 데이터를 취합, 이벤트 간 상관분석을 통해 복합위협을 인지하고 대응능력을 향상시키는 것을 지능형 관제라고 부른다.
두 분야 모두에서 지능형 관제는 관제효율을 높이고 관제요원의 업무를 보완해 준다는 공통점을 갖고 있다. 다만 지금은 물리·사이버 보안이 별도의 시스템으로 구분돼 있지만, 앞으로의 초연결 사회에서는 하나의 플랫폼 안에서 영역 간 침범에 대한 데이터 보호와 물리적인 보안이 일원화될 것으로 예상된다. 이에 따라 물리·사이버 보안 업계에서는 다양한 시도가 이어지고 있다.
AI 고도화와 축소된 지능형 영상관제 ‘선별관제’
업계의 다양한 시도 가운데 눈에 최근 띄는 것은 지능형 영상관제에서 범위를 좁힌 ‘선별관제’다. 지자체에 설치되는 CCTV 수가 기하급수적으로 늘어나고 관제요원이 처리할 수 없을 정도의 많은 이벤트가 발생하는 등 관제량이 크게 늘어나면서 인적·물적 한계를 극복하고 더 높은 수준의 보안관제 서비스를 제공하기 위해 적극적으로 인공지능(AI) 기반의 솔루션을 도입하는 것이 필요하다는 데 의견이 모이고 있다.
물리보안에서의 ‘지능형 관제’의 현재 기술 수준은 관제요원이 역할을 대체할 정도는 아니다. 하지만 보완은 가능하다. 관제센터 필요에 따른 사전 운영 시나리오에 맞춰 객체가 있는 영상을 선택적으로 표출해 관제하는 ‘선별관제’는 가능한 수준이다. 전체 카메라 영상이 아닌 영상 분석과 분배 기능을 적용함으로써, 관제가 필요한 영상만 골라내 관제요원이 육안으로 확인할 영상만 모니터에 표출해 관제량을 획기적으로 감소시켜 효율을 높이고 관제 사각지대를 최소화하는 방식이다.
스마트시티는 ICT를 중심으로 전체적인 도시망이 연결되는데, 도시 안전망 구축을 위해서는 CCTV를 스마트화해 효율적이고 효과적인 관제를 통한 빠른 대응이 서로 연결돼야 한다. 이에 따라 전국 CCTV 통합관제센터가 AI를 기반으로 한 선별관제 수요처가 되고 있다. 한편, 영상보안 분야에서는 영상관제와 AI 얼굴인식이 접목되는 모습도 찾아볼 수 있다. 중국은 AI 얼굴인식을 통한 금융 서비스 상용화와 호텔 객실 안내, 대중교통 출입 시스템 등 선행사례를 개발하는 등 기술적 투자와 연구를 하고 있어 세계의 이목을 집중시키고 있다.
하드웨어 리소스의 효율적 활용을 위한 ‘스마트 관제’
영상관제 솔루션(VMS) 국산화를 이룬 이노뎁은 최근 ‘지능형 관제’를 위해 나아가고 있다. 진정한 지능형 관제를 위해 SK인포섹 등 사이버보안 기업과 협력을 맺는 등 다각도의 접근을 시도하고 있다.
이노뎁이 내놓은 지능형 영상관제 솔루션은 ①스마트 관제와 ②스마트 고속검색으로 요약된다. ‘스마트 관제’는 1명의 관제요원이 효율적으로 다수의 영상을 모니터링할 수 있는 솔루션으로 유의미한 이벤트가 발생하거나 객체가 침입할 경우 우선 관제하는 효율적인 관제 솔루션이다. ‘스마트 고속검색’은 스마트 관제에서 생성된 메타데이터를 기반으로 객체를 스마트하고 빠르게 검색할 수 있는 솔루션이다.
이노뎁의 스마트 관제는 계층화된 것이 특징이다. 1차 분석에서 모션벡터 기반으로 영상을 디코딩하지 않고 연산만으로 유의미한 객체를 분류한 뒤, 2차 분석에서 객체를 추출해 딥러닝 기반으로 영상의 형태를 추론하는 형식이다. 전체 영상을 디코딩할 경우 대량의 디코딩 하드웨어 리소스가 필요한데 이를 최소화하는 방법이다.
같은 관점에서 객체분석도 전체 화면을 분석하는 것이 아니라 객체만 분석해 고해상 이미지를 효율적으로 분석하도록 하고 있다. 이노뎁은 이 솔루션을 경상북도 구미시에 적용, 관제요원 1인당 400대 이상의 CCTV 화면을 스마트하게 관제할 수 있는 환경과 메타데이터 기반 스마트 고속검색으로 미아와 범죄자를 인상착의 대입으로 신속하게 검색할 수 있는 환경을 구축했다.
서버 1대당 최대 500 채널 ‘동시 분석’ 관제 효율↑
영상보안기업 인콘은 그동안 쌓아온 사물인터넷(IoT) 기술 노하우를 바탕으로 AI 기반의 영상분석 및 관제 시스템 개발에 집중해 왔으며, 그 결과물로 특화된 영상분석 시스템인 AI-박스와 선별관제 시스템인 e-큐레이션즈(e-Curations)를 올해 상반기에 선보였다. e-큐레이션즈는 AI로 선별한 CCTV 영상을 제공해 관제업무의 효율을 높이는 제품이다.
e-큐레이션즈는 시장에 출시된 다른 지능형 관제 시스템과의 차별화 전략으로, 사건·사고와 가장 밀접한 선별 대상(사람, 자동차 등)을 1차적으로 선별하도록 개발됐다. 이후, 필요한 관제조건에 따라 상태(침입탐지, 자동차충격, 화재감지 등)를 파악할 수 있는 지능형 분석 시스템(AI-BOX)을 선택해 제공받을 수 있다. 또한, 선별 대상이 검출된 영상만을 모니터 서버로 전송함으로써 수 천대 이상의 CCTV에서 들어오는 데이터로 인한 서버의 부담도 완화했다. e-큐레이션즈의 가장 큰 특징은 동시에 최대 500개의 풀-HD 영상을 분석해 다수의 카메라를 관제해야 하는 부담을 완화시킨 것을 꼽을 수 있다. 인콘은 e-큐레이션즈가 특히 보행자와 자동차 인식 등 교통 인프라 안전관리에서 핵심적인 역할을 할 것으로 기대하고 있다.
인콘은 한국어촌어항공단의 ‘ICT 기반 지능형 영상 시스템 프로젝트’에 e-큐레이션즈를 적용했다. 국가어항에서 안전사고가 발생할 경우 원활한 사고 대응을 할 수 있도록 지원체계를 구축하는 사업이다. 사고유형별 데이터 관리와 발생 이벤트 처리 절차 마련을 통해 전반적인 시스템 운영 효율성을 증대시키는 것에 주안점을 두고 사업을 진행하고 있다.
스마트시티, CCTV 영상과 개인정보 모두 ‘보호’해야
이밖에 도입을 고려해야 할 기술로는 CCTV 영상 해킹 대응과 개인정보보호 기술이 있다. 국내에서 지자체의 CCTV 통합관제센터가 뚫린 적은 없지만, 가정에 설치된 홈CCTV가 해킹당하는 사건이 여러 차례 발생하면서 어떤 정보보다 민감하고 직접적일 수 있는 CCTV 영상 데이터인 만큼 이에 대한 보안 니즈가 발생하고 있는 것이다.
4차 산업혁명시대의 잠재적인 리스크인 해킹과 사이버테러 등이 실제 사회현상으로 발생하는 것은 영상 데이터가 고스란히 노출된다는 것과 같은 의미로 해석할 수 있다. 이에 따라 관련 업계는 CCTV 영상 데이터의 활용이 활발한 스마트시티 보안성을 높이는 대책을 수립하기 위해서는 3가지를 반드시 고려해야 한다고 강조하고 있다.
첫 번째는 플랫폼 및 서비스 개발 단계부터 개인정보보호와 다른 정보보호를 고려한 개발이 이뤄져야 한다는 것이다. 다음은 디바이스, 네트워크, 플랫폼, 서비스 및 데이터의 생성·저장·가공·제공 전 단계에 인증 및 암호화 등 엔드-투-엔드 보호대책을 고려해야 한다는 것이다. 마지막은 스마트시티의 정보 보호·관리의 지속성을 확보하기 위한 사이버안전센터가 설립돼야 하며 운영을 위해 관련 인력과 예산을 확보해야 한다는 것이다.
국산 AI 개발로 오탐·과탐 줄이고 관제효과는 높여
통합정보보호기업으로 알려진 마크애니는 문서보안(DRM)으로 사업을 시작했으나 최근에는 블록체인과 AI에 주력하며 기관의 중요 데이터부터 스마트시티 보안을 모두 아우르고 있다.
마크애니가 최근 들어 관심을 갖게된 곳은 스마트시티의 정보보관소인 CCTV 통합관제센터로, 마크애니는 국내 관제센터 실정에 맞는 AI를 개발하기 위해 5년여의 연구 끝에 제품을 출시했다. 마크애니가 오픈된 AI 알고리즘 대신 개발에 나선 이유는 오픈 라이브러리나 오래된 알고리즘을 사용하게 되면 오탐·과탐이 많았기 때문이다. 마크애니의 지능형 선별관제 솔루션 ‘마크애니 스마트 아이’는 국내 실정에 맞춰 자체 개발한 AI인 ‘마크넷’이 탑재돼 CCTV 관제 중 발생하는 화재와 침입, 유기 등 특정 이벤트를 찾아내 관제요원에게 알려준다.
마크애니는 서울 성북구청과 함께 3세대 지능형 선별관제 시스템을 공동 개발 중이다. 1세대 선별관제가 모션벡터 방식의 원시적인 움직임 감지라면, 2세대 선별관제는 딥러닝으로 구현했고, 3세대 선별관제는 객체식별의 다양성과 이상행위, 위험상황, 의심행동, 미세행위 등을 분석할 수 있다. 특히, 객체 및 행위에 대한 실시간 검색과 녹화 영상에 대한 빠른 검색 서비스를 제공할 예정이다.
작년에는 대전광역시에 마크애니 스마트 아이를 시범 적용했다. 이후 기존 지능형 선별관제 제품 대비 오탐율이 99.5% 감소했다. 실제로 도입 테스트 당시 길가에 쓰러진 노인을 초기에 발견해 119 구급대원의 도움을 받은 사례도 있다. 대전은 이 제품 도입으로 행정안전부 장관상도 수상했다. 강원도 고성군에도 선별관제를 서비스하고 있으며 방범·화재·범람 등 다양한 용도에 사용하고 있다.
타깃 명확하고 디테일하게 좁혀야 AI 보안 실효성↑
삼성SDS는 AI 기반 보안위협에 대한 대응체계를 마련하고 있다. AI가 다양한 분야에서 급성장함에 따라 지능형 대량 공격이 증가하면서 인간의 힘으로만 대응하는데 한계가 있기 때문이다. 삼성SDS에 따르면 AI를 보안에 적용할 수 있는 분야가 다양하며, 실제로 많은 분야에서 연구도 진행되고 있다.
사이버보안 영역에서는 악성 탐지와 업무효율과 업무지원 도구로써 AI 활용되고 있다. 그러나 보안 영역에 AI를 적용하는 것이 간단하지는 않기 때문에 관련 이슈도 여러가지다. 이에 따라 삼성SDS가 보안 분야에서 AI를 적용하기 위해서는 범용적인 시장을 타깃으로 두고 AI 보안 제품을 적용하는 것이 아니라 명확하고 디테일하게 범위를 좁혀야 실질적인 효과를 볼 수 있다고 보고 AI 보안을 시작했다.
대표적인 적용사례는 삼성SDS의 보안관제를 꼽을 수 있다. 여기에서 다루는 데이터 영역별(웹로그, 파일, 그래픽 등)로 전문 AI 모델을 구현해 적용했다. AI를 위해서는 데이터가 중요한 만큼 전국 4개의 데이터센터 전용 클러스터도 구축했다. 자체 보유 기술과 오픈소스를 결합해 플랫폼을 확보했고, 체계적인 모델링 추진을 위해 별도의 ‘보안 AI 모델 블록’이라는 개념을 적용했다.
삼성SDS는 보안에 AI를 적용하기 어려운 한계점을 극복하기 위해 악성과 정상이 명확하지 않은 데이터를 별도의 잠재위협으로 관리하는 체계가 필요했다. 또, 모델을 수시로 생성·관리할 수 있는 체계가 중요했다. AI 적용 범위는 가능한 구체화·세분화하는 것이 유리하며, 데이터를 단순히 쌓은 것을 넘어 각 데이터 간의 연관성을 함께 기록·관리하는 것이 중요하다고 보고 있다. 삼성SDS는 보안관제를 적용해 얻은 실무적 효과를 바탕으로 제품 패키지화를 진행 중이다.
AI·지능형 기술 개발을 위한 업계의 대정부 건의사항
4차 산업혁명의 핵심 산업으로 대표되는 영상보안 분야는 1인 가구의 증가와 고령화 가속, 복지 중심의 안전·안심 사회 실현, 범죄·재난 예방 및 신속 대응 트렌드에 따라 생체인식 기술과 융합해 지능형 영상보안 센서 서비스로 발전할 것으로 전망되고 있다. 앞으로 스마트홈, 빌딩·시설물 관리, 금융 서비스 등과 결합하면 새로운 수익산업으로 부상할 수도 있다. 영상감시 시스템의 중요성에 따라 영상보안과 사이버보안은 하나의 시스템으로 합쳐질 것으로 예상되고 있다.
이런 전망에 따라 국내 업계가 다양한 시도를 하고 있지만, 여전히 딥러닝이나 AI가 국내에서 활발하게 쓰이지 못하고 연구가 주춤한 것은 규제 때문이라는 목소리가 높다. 특히, 규제에 막혀 연구용 데이터로도 활용하지 못하는 개인영상정보의 활용 허용 범위에 대한 규제를 풀어 개인정보를 보호하면서도 산업 발전을 이룰 방안을 찾아야 한다고 강조한다. 스마트시티 서비스를 위해서는 개인정보와 영상정보에 대한 규제 완화와 스마트시티 데이터 취합을 위한 규제샌드박스 도입이 필요하다는 것이다.
또한, 스마트시티 구현을 위해서는 필요한 정보를 주고받을 수 있는 환경이 필요하고, 데이터 보안의 중요성에 대한 인식도 제고돼야 한다고 덧붙이기도 했다. 유출의 책임은 정보 사용자에게 지도록 하는 포괄적 허용이 필요하다는 입장도 밝혔다. 업계는 영상정보의 활용이 가능해진다면 국내 기술수준은 단시간 안에 급성장해 많은 기능이 상용화 수준에 도달할 것으로 보고 있다. 허용된 영상정보의 활용을 통해 딥러닝 기반 AI 기술의 고도화가 빠르게 이뤄질 것이라는 판단에서다. 높은 정확도의 영상분석 기술은 스마트시티 제반기술로도 활용할 수 있어 국가 안보와 경쟁력을 강화할 수도 있을 것이라고도 설명한다.
이와 함께 업계는 정부가 공공 분야 AI 수요를 개발해 산업을 육성해야 한다고 제안했다. AI 인재가 산업 전반의 혁신을 이끌 수 있도록 인재양성에도 집중해야 한다고도 강조했다. 아울러 업계는 융합보안의 설 자리가 좁은 이유로, 수요처인 지자체 담당자의 업무가 나뉘어 있는 점을 지적했다.
[김성미 기자(sw@infothe.com)]
[보안뉴스 김성미 기자] 4차 산업혁명에 따른 초연결 사회로 진입하면서 융합보안에 대한 니즈가 급속도로 늘고 있다. 스마트팩토리와 스마트시티 구축, 5G 상용화는 이같은 융합보안 니즈 확산에 불을 지피고 있다. 물리보안과 사이버보안의 경계가 사라지고 있는 것도 같은 맥락이다. 점점 영역 구분을 명확히 하는 것이 어려워지고 있기 때문이다.
그동안 CCTV 통합관제센터는 폐쇄망으로 구축돼 왔지만, 다양한 분야의 CCTV 영상 빅데이터에 대한 필요는 또 어떤 변화를 가져올지 모르는 상황이다. 이미 CCTV는 아날로그에서 IP 카메라로 대세가 넘어가며 인터넷과의 연결이 활발해지고 있고, CCTV는 사물인터넷(IoT) 기기로 분류되고 있다.
[이미지=iclickart]
4차 산업혁명을 견인하는 인공지능(AI), 딥러닝, 빅데이터, 사물인터넷(IoT) 등 정보통신기술(ICT)의 발달로 물리·사이버보안의 융합도 열기를 내뿜고 있다. 물리·사이버 보안 분야의 요즘 화두는 인공지능(AI)과 지능형 관제다. 물리보안시장에서 조금 더 영역을 좁힌 영상보안시장에서 지능형 관제가 도입된 것은 2010년 초다. 당시는 움직임 분석 및 룰셋 기반의 패턴분석을 활용했다. 그러나 영상분석 오류가 28.2%로 사람이 용인하기 어려운 수준이었고, 다양한 환경 변화에 대응하지 못하는 경우도 많고 오탐도 빈번해 신뢰도가 낮았다. 이때의 ‘지능형 관제’는 감지를 뜻하는 수준에 불과했다. 하지만 딥러닝 기술이 진화하면서 오류가 획기적으로 개선되고 있다. 오탐율은 2012년 18.4%, 2015년 3.57%로 획기적으로 개선됐다. 얼굴인식은 95% 선으로 정확해져 사람의 눈과 비슷한 수준으로 발전했다. 이에 따라 지자체의 CCTV 통합관제센터를 중심으로 다시금 수요가 확대되고 있다. 영상분석 오류가 수용할 만한 단계에 접어들었기 때문이다.
한편, 사이버보안시장에서는 5G 상용화를 시작으로 사이버공격에 대한 대응 고도화가 추진되고 있다. 초연결 시대에 접어들고 있기 때문이다. 차세대 보안 인프라를 만들기 위한 구체적인 움직임을 보이고 있는 것이다. 정부는 세계 최초의 5G 상용화를 바탕으로 ‘5G 플러스 전략’을 만들어 10대 핵심전략과 5개 핵심 서비스 개발과 실증을 진행해 글로벌 경쟁력을 갖추겠다는 의지를 보이고 있다.
오용수 과학기술정보통신부 정보보호정책관은 우리 정부의 ‘융합보안 정책’에 대해 소개하며 “사이버공격이 현실세계의 위협으로 다가오고 있다”면서, “정보통신망을 이용한 공격이 시스템을 마비시키고 개인정보를 탈취하는 수준을 넘어 이제는 시스템 마비나 경제를 파탄낼 수 있는 상황까지 왔다”고 지적했다. 오 국장은 “사이버보안 위협은 5G 기반 신산업으로 확대돼 개인의 생명과 안전, 경제 전반에 직접적인 피해를 초래할 수 있다. 스마트팩토리 분야에서는 노르스크 하이드로의 랜섬웨어 피해 사례가 있고, 스마트시티 분야에서는 미국 애틀랜타 시의 행정 시스템이 마비된 전례가 있다”고 언급했다.
세계 융합보안 동향... 韓, 융합산업 보안강화 초기 기반 조성
해외 주요국도 융합보안을 강화하고 있다. 독일과 중국, 일본은 정부 주도로 스마트팩토리 확산과 보안 강화를 추진하고 있으며, 미국과 영국은 자율주행차 보안 가이드라인을 만들어 발표했고, 스마트시티와 디지털 헬스케어 역시 정부주도의 보안 가이드라인을 만들어 보급하고 있다. 또한, 미국은 연방차원에서 2019년 IoT사이버보안개선법을 발의했고, 영국은 소비자의 IoT 보안 실천강령 규제를 발표했다. 일본도 2020년 올림픽에 대비해 민간부문 IoT 장치 점검 법안을 통과시켰다.
우리 정부도 융합산업 보안강화를 위한 초기 기반을 조성했다. IoT 및 융합사업의 보안강화를 위한 지속적인 보안강화 대책 마련을 추진(기본계획 수립)했고, 융합산업별 특성에 맞는 보안가이드라인을 개발해 보급했다. 또한, IoT 보안 테스트베드 환경을 제공하고, IoT 제품 보안성 시험 및 인증 서비스를 제공하고 있다.
특히, 정부는 ①스마트팩토리 ②자율주행차 ③스마트시티 ④디지털 헬스케어 ⑤실감 콘텐츠 등 5G 전략 5대 핵심 서비스를 중심으로 분석해 서비스별 보안모델을 개발하고 검증하기로 했다. 특히, 서비스 초기부터 ‘보안내재화(Security by Design)’를 실현해 보안을 강화한다는 방침이다. 이런 가운데 물리·사이버 보안 업계도 ‘보안을 위한 보안’과 ‘지능형 관제’에 앞장서고 있다. 보안 취약점은 시스템에 대한 큰 위협이 될 수 있기 때문이다.
스마트시티, 이제는 ‘해킹’과 ‘보안’도 생각할 때
CCCTV 영상 데이터는 4차 산업혁명의 중요 자원이고, CCTV 통합관제센터는 이런 데이터가 모인 도서관 격이다. 영상 데이터 분석과 재가공을 통해 스마트팩토리, 스마트시티 등 다양한 분야에서 여러 가지 서비스를 제공하는데 활용할 수 있기 때문이다.
국내 지방자치단체들(지자체)은 올해 들어 본격적으로 스마트시티 구축에 나서고 있는데, 스마트시티 구축에서 가장 중요한 자원은 CCTV 영상 데이터라는 데 의견을 같이한다. 방범용 CCTV 영상을 단순히 감시하는 것에서 정보통신기술(ICT)을 적용하고, 도시 전체를 연결해 교통·시설물 정보제공, 안전·재난 감시 및 예방 등 통합관리가 가능한 시스템으로 기술이 진화하고 있기 때문이다. 현재는 기술의 완성 단계가 아니라 시장의 요구와 기술적 역량이 접점을 찾아가는 상태다. 따라서 지자체의 스마트시티 사업에서 유관 분야의 융합은 꾸준히 증가할 것으로 예상되고 이에 따른 보안위협도 더욱 확산될 것으로 보인다.
비슷한 물리·사이버 보안 지능형 관제 개념
물리·사이버 보안에서 지능형 관제의 개념은 빅데이터를 분석해 실시간으로 위협에 대응한다는 점에서 비슷하다. 물리보안에서는 영상분석을 통한 비정형 데이터를 정형 데이터로 분류하거나 메타데이터와 IoT 데이터의 상태 데이터를 취합해 얻은 이상 징후를 딥러닝 데이터로 생성해 내는 것을 가리킨다. 또한, 사이버보안에서는 각각의 정보보안 시스템 간의 데이터를 취합, 이벤트 간 상관분석을 통해 복합위협을 인지하고 대응능력을 향상시키는 것을 지능형 관제라고 부른다.
두 분야 모두에서 지능형 관제는 관제효율을 높이고 관제요원의 업무를 보완해 준다는 공통점을 갖고 있다. 다만 지금은 물리·사이버 보안이 별도의 시스템으로 구분돼 있지만, 앞으로의 초연결 사회에서는 하나의 플랫폼 안에서 영역 간 침범에 대한 데이터 보호와 물리적인 보안이 일원화될 것으로 예상된다. 이에 따라 물리·사이버 보안 업계에서는 다양한 시도가 이어지고 있다.
AI 고도화와 축소된 지능형 영상관제 ‘선별관제’
업계의 다양한 시도 가운데 눈에 최근 띄는 것은 지능형 영상관제에서 범위를 좁힌 ‘선별관제’다. 지자체에 설치되는 CCTV 수가 기하급수적으로 늘어나고 관제요원이 처리할 수 없을 정도의 많은 이벤트가 발생하는 등 관제량이 크게 늘어나면서 인적·물적 한계를 극복하고 더 높은 수준의 보안관제 서비스를 제공하기 위해 적극적으로 인공지능(AI) 기반의 솔루션을 도입하는 것이 필요하다는 데 의견이 모이고 있다.
물리보안에서의 ‘지능형 관제’의 현재 기술 수준은 관제요원이 역할을 대체할 정도는 아니다. 하지만 보완은 가능하다. 관제센터 필요에 따른 사전 운영 시나리오에 맞춰 객체가 있는 영상을 선택적으로 표출해 관제하는 ‘선별관제’는 가능한 수준이다. 전체 카메라 영상이 아닌 영상 분석과 분배 기능을 적용함으로써, 관제가 필요한 영상만 골라내 관제요원이 육안으로 확인할 영상만 모니터에 표출해 관제량을 획기적으로 감소시켜 효율을 높이고 관제 사각지대를 최소화하는 방식이다.
스마트시티는 ICT를 중심으로 전체적인 도시망이 연결되는데, 도시 안전망 구축을 위해서는 CCTV를 스마트화해 효율적이고 효과적인 관제를 통한 빠른 대응이 서로 연결돼야 한다. 이에 따라 전국 CCTV 통합관제센터가 AI를 기반으로 한 선별관제 수요처가 되고 있다. 한편, 영상보안 분야에서는 영상관제와 AI 얼굴인식이 접목되는 모습도 찾아볼 수 있다. 중국은 AI 얼굴인식을 통한 금융 서비스 상용화와 호텔 객실 안내, 대중교통 출입 시스템 등 선행사례를 개발하는 등 기술적 투자와 연구를 하고 있어 세계의 이목을 집중시키고 있다.
하드웨어 리소스의 효율적 활용을 위한 ‘스마트 관제’
영상관제 솔루션(VMS) 국산화를 이룬 이노뎁은 최근 ‘지능형 관제’를 위해 나아가고 있다. 진정한 지능형 관제를 위해 SK인포섹 등 사이버보안 기업과 협력을 맺는 등 다각도의 접근을 시도하고 있다.
▲이노뎁의 스마트 관제를 도입한 구미CCTV통합관제센터[사진=이노뎁]
이노뎁이 내놓은 지능형 영상관제 솔루션은 ①스마트 관제와 ②스마트 고속검색으로 요약된다. ‘스마트 관제’는 1명의 관제요원이 효율적으로 다수의 영상을 모니터링할 수 있는 솔루션으로 유의미한 이벤트가 발생하거나 객체가 침입할 경우 우선 관제하는 효율적인 관제 솔루션이다. ‘스마트 고속검색’은 스마트 관제에서 생성된 메타데이터를 기반으로 객체를 스마트하고 빠르게 검색할 수 있는 솔루션이다.
이노뎁의 스마트 관제는 계층화된 것이 특징이다. 1차 분석에서 모션벡터 기반으로 영상을 디코딩하지 않고 연산만으로 유의미한 객체를 분류한 뒤, 2차 분석에서 객체를 추출해 딥러닝 기반으로 영상의 형태를 추론하는 형식이다. 전체 영상을 디코딩할 경우 대량의 디코딩 하드웨어 리소스가 필요한데 이를 최소화하는 방법이다.
같은 관점에서 객체분석도 전체 화면을 분석하는 것이 아니라 객체만 분석해 고해상 이미지를 효율적으로 분석하도록 하고 있다. 이노뎁은 이 솔루션을 경상북도 구미시에 적용, 관제요원 1인당 400대 이상의 CCTV 화면을 스마트하게 관제할 수 있는 환경과 메타데이터 기반 스마트 고속검색으로 미아와 범죄자를 인상착의 대입으로 신속하게 검색할 수 있는 환경을 구축했다.
서버 1대당 최대 500 채널 ‘동시 분석’ 관제 효율↑
영상보안기업 인콘은 그동안 쌓아온 사물인터넷(IoT) 기술 노하우를 바탕으로 AI 기반의 영상분석 및 관제 시스템 개발에 집중해 왔으며, 그 결과물로 특화된 영상분석 시스템인 AI-박스와 선별관제 시스템인 e-큐레이션즈(e-Curations)를 올해 상반기에 선보였다. e-큐레이션즈는 AI로 선별한 CCTV 영상을 제공해 관제업무의 효율을 높이는 제품이다.
▲인콘의 e-큐레이션즈 관제화면[자료=인콘]
e-큐레이션즈는 시장에 출시된 다른 지능형 관제 시스템과의 차별화 전략으로, 사건·사고와 가장 밀접한 선별 대상(사람, 자동차 등)을 1차적으로 선별하도록 개발됐다. 이후, 필요한 관제조건에 따라 상태(침입탐지, 자동차충격, 화재감지 등)를 파악할 수 있는 지능형 분석 시스템(AI-BOX)을 선택해 제공받을 수 있다. 또한, 선별 대상이 검출된 영상만을 모니터 서버로 전송함으로써 수 천대 이상의 CCTV에서 들어오는 데이터로 인한 서버의 부담도 완화했다. e-큐레이션즈의 가장 큰 특징은 동시에 최대 500개의 풀-HD 영상을 분석해 다수의 카메라를 관제해야 하는 부담을 완화시킨 것을 꼽을 수 있다. 인콘은 e-큐레이션즈가 특히 보행자와 자동차 인식 등 교통 인프라 안전관리에서 핵심적인 역할을 할 것으로 기대하고 있다.
인콘은 한국어촌어항공단의 ‘ICT 기반 지능형 영상 시스템 프로젝트’에 e-큐레이션즈를 적용했다. 국가어항에서 안전사고가 발생할 경우 원활한 사고 대응을 할 수 있도록 지원체계를 구축하는 사업이다. 사고유형별 데이터 관리와 발생 이벤트 처리 절차 마련을 통해 전반적인 시스템 운영 효율성을 증대시키는 것에 주안점을 두고 사업을 진행하고 있다.
스마트시티, CCTV 영상과 개인정보 모두 ‘보호’해야
이밖에 도입을 고려해야 할 기술로는 CCTV 영상 해킹 대응과 개인정보보호 기술이 있다. 국내에서 지자체의 CCTV 통합관제센터가 뚫린 적은 없지만, 가정에 설치된 홈CCTV가 해킹당하는 사건이 여러 차례 발생하면서 어떤 정보보다 민감하고 직접적일 수 있는 CCTV 영상 데이터인 만큼 이에 대한 보안 니즈가 발생하고 있는 것이다.
4차 산업혁명시대의 잠재적인 리스크인 해킹과 사이버테러 등이 실제 사회현상으로 발생하는 것은 영상 데이터가 고스란히 노출된다는 것과 같은 의미로 해석할 수 있다. 이에 따라 관련 업계는 CCTV 영상 데이터의 활용이 활발한 스마트시티 보안성을 높이는 대책을 수립하기 위해서는 3가지를 반드시 고려해야 한다고 강조하고 있다.
첫 번째는 플랫폼 및 서비스 개발 단계부터 개인정보보호와 다른 정보보호를 고려한 개발이 이뤄져야 한다는 것이다. 다음은 디바이스, 네트워크, 플랫폼, 서비스 및 데이터의 생성·저장·가공·제공 전 단계에 인증 및 암호화 등 엔드-투-엔드 보호대책을 고려해야 한다는 것이다. 마지막은 스마트시티의 정보 보호·관리의 지속성을 확보하기 위한 사이버안전센터가 설립돼야 하며 운영을 위해 관련 인력과 예산을 확보해야 한다는 것이다.
국산 AI 개발로 오탐·과탐 줄이고 관제효과는 높여
통합정보보호기업으로 알려진 마크애니는 문서보안(DRM)으로 사업을 시작했으나 최근에는 블록체인과 AI에 주력하며 기관의 중요 데이터부터 스마트시티 보안을 모두 아우르고 있다.
마크애니가 최근 들어 관심을 갖게된 곳은 스마트시티의 정보보관소인 CCTV 통합관제센터로, 마크애니는 국내 관제센터 실정에 맞는 AI를 개발하기 위해 5년여의 연구 끝에 제품을 출시했다. 마크애니가 오픈된 AI 알고리즘 대신 개발에 나선 이유는 오픈 라이브러리나 오래된 알고리즘을 사용하게 되면 오탐·과탐이 많았기 때문이다. 마크애니의 지능형 선별관제 솔루션 ‘마크애니 스마트 아이’는 국내 실정에 맞춰 자체 개발한 AI인 ‘마크넷’이 탑재돼 CCTV 관제 중 발생하는 화재와 침입, 유기 등 특정 이벤트를 찾아내 관제요원에게 알려준다.
마크애니는 서울 성북구청과 함께 3세대 지능형 선별관제 시스템을 공동 개발 중이다. 1세대 선별관제가 모션벡터 방식의 원시적인 움직임 감지라면, 2세대 선별관제는 딥러닝으로 구현했고, 3세대 선별관제는 객체식별의 다양성과 이상행위, 위험상황, 의심행동, 미세행위 등을 분석할 수 있다. 특히, 객체 및 행위에 대한 실시간 검색과 녹화 영상에 대한 빠른 검색 서비스를 제공할 예정이다.
작년에는 대전광역시에 마크애니 스마트 아이를 시범 적용했다. 이후 기존 지능형 선별관제 제품 대비 오탐율이 99.5% 감소했다. 실제로 도입 테스트 당시 길가에 쓰러진 노인을 초기에 발견해 119 구급대원의 도움을 받은 사례도 있다. 대전은 이 제품 도입으로 행정안전부 장관상도 수상했다. 강원도 고성군에도 선별관제를 서비스하고 있으며 방범·화재·범람 등 다양한 용도에 사용하고 있다.
타깃 명확하고 디테일하게 좁혀야 AI 보안 실효성↑
삼성SDS는 AI 기반 보안위협에 대한 대응체계를 마련하고 있다. AI가 다양한 분야에서 급성장함에 따라 지능형 대량 공격이 증가하면서 인간의 힘으로만 대응하는데 한계가 있기 때문이다. 삼성SDS에 따르면 AI를 보안에 적용할 수 있는 분야가 다양하며, 실제로 많은 분야에서 연구도 진행되고 있다.
사이버보안 영역에서는 악성 탐지와 업무효율과 업무지원 도구로써 AI 활용되고 있다. 그러나 보안 영역에 AI를 적용하는 것이 간단하지는 않기 때문에 관련 이슈도 여러가지다. 이에 따라 삼성SDS가 보안 분야에서 AI를 적용하기 위해서는 범용적인 시장을 타깃으로 두고 AI 보안 제품을 적용하는 것이 아니라 명확하고 디테일하게 범위를 좁혀야 실질적인 효과를 볼 수 있다고 보고 AI 보안을 시작했다.
대표적인 적용사례는 삼성SDS의 보안관제를 꼽을 수 있다. 여기에서 다루는 데이터 영역별(웹로그, 파일, 그래픽 등)로 전문 AI 모델을 구현해 적용했다. AI를 위해서는 데이터가 중요한 만큼 전국 4개의 데이터센터 전용 클러스터도 구축했다. 자체 보유 기술과 오픈소스를 결합해 플랫폼을 확보했고, 체계적인 모델링 추진을 위해 별도의 ‘보안 AI 모델 블록’이라는 개념을 적용했다.
삼성SDS는 보안에 AI를 적용하기 어려운 한계점을 극복하기 위해 악성과 정상이 명확하지 않은 데이터를 별도의 잠재위협으로 관리하는 체계가 필요했다. 또, 모델을 수시로 생성·관리할 수 있는 체계가 중요했다. AI 적용 범위는 가능한 구체화·세분화하는 것이 유리하며, 데이터를 단순히 쌓은 것을 넘어 각 데이터 간의 연관성을 함께 기록·관리하는 것이 중요하다고 보고 있다. 삼성SDS는 보안관제를 적용해 얻은 실무적 효과를 바탕으로 제품 패키지화를 진행 중이다.
AI·지능형 기술 개발을 위한 업계의 대정부 건의사항
4차 산업혁명의 핵심 산업으로 대표되는 영상보안 분야는 1인 가구의 증가와 고령화 가속, 복지 중심의 안전·안심 사회 실현, 범죄·재난 예방 및 신속 대응 트렌드에 따라 생체인식 기술과 융합해 지능형 영상보안 센서 서비스로 발전할 것으로 전망되고 있다. 앞으로 스마트홈, 빌딩·시설물 관리, 금융 서비스 등과 결합하면 새로운 수익산업으로 부상할 수도 있다. 영상감시 시스템의 중요성에 따라 영상보안과 사이버보안은 하나의 시스템으로 합쳐질 것으로 예상되고 있다.
이런 전망에 따라 국내 업계가 다양한 시도를 하고 있지만, 여전히 딥러닝이나 AI가 국내에서 활발하게 쓰이지 못하고 연구가 주춤한 것은 규제 때문이라는 목소리가 높다. 특히, 규제에 막혀 연구용 데이터로도 활용하지 못하는 개인영상정보의 활용 허용 범위에 대한 규제를 풀어 개인정보를 보호하면서도 산업 발전을 이룰 방안을 찾아야 한다고 강조한다. 스마트시티 서비스를 위해서는 개인정보와 영상정보에 대한 규제 완화와 스마트시티 데이터 취합을 위한 규제샌드박스 도입이 필요하다는 것이다.
또한, 스마트시티 구현을 위해서는 필요한 정보를 주고받을 수 있는 환경이 필요하고, 데이터 보안의 중요성에 대한 인식도 제고돼야 한다고 덧붙이기도 했다. 유출의 책임은 정보 사용자에게 지도록 하는 포괄적 허용이 필요하다는 입장도 밝혔다. 업계는 영상정보의 활용이 가능해진다면 국내 기술수준은 단시간 안에 급성장해 많은 기능이 상용화 수준에 도달할 것으로 보고 있다. 허용된 영상정보의 활용을 통해 딥러닝 기반 AI 기술의 고도화가 빠르게 이뤄질 것이라는 판단에서다. 높은 정확도의 영상분석 기술은 스마트시티 제반기술로도 활용할 수 있어 국가 안보와 경쟁력을 강화할 수도 있을 것이라고도 설명한다.
이와 함께 업계는 정부가 공공 분야 AI 수요를 개발해 산업을 육성해야 한다고 제안했다. AI 인재가 산업 전반의 혁신을 이끌 수 있도록 인재양성에도 집중해야 한다고도 강조했다. 아울러 업계는 융합보안의 설 자리가 좁은 이유로, 수요처인 지자체 담당자의 업무가 나뉘어 있는 점을 지적했다.
[김성미 기자(sw@infothe.com)]
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