[2026 개인정보보호 솔루션 리포트] 끊임없는 개인정보 유출 사건, 법률 강화와 AI 기술로 최소화

강력해진 거버넌스... 정부, 개인정보 침해를 막기 위해 칼을 빼다
[설문조사] 공공기관 및 기업의 개인정보보호 업무 전담 직원 0명 또는 1명, 70%에 달해
개인정보보호 솔루션 전문기업 집중분석: 시큐와우, 펜타시큐리티, 지란지교데이터, 위즈코리아, 삼오씨엔에스, 에버스핀

[보안뉴스 원병철 기자] 쿠팡 ‘3367만건’, 듀오 ‘43만건’, 대한항공 ‘3만건’ 등 최근 개인정보 유출 사건·사고가 끊이지 않고 있다. 내부 개발자의 정보 유출부터 외부 해킹까지 수법은 다양했지만, 모든 사이버 위협의 끝은 바로 ‘개인정보 유출’이었다. 개인정보는 그 자체로 암시장에 유통되는 고가치의 상품이면서 더 큰 공격을 하기 위한 핵심 키 역할을 하기 때문이다. 때문에 개인정보를 보호하는 것이야말로 사이버 위협 자체를 줄일 강력한 대응이라 할 수 있다. 아울러 정부도 개인정보 유출 기업에 매겼던 제재 처분 중 과징금 항목을 확대하는 등 개인정보보호에 대한 이슈가 갈수록 커지고 있다.

2026년 2월 국회를 통과한 ‘개인정보보호법 개정안’은 최근 연이어 발생한 대규모의 개인정보 유출 사고에 대응하기 위해 기업의 책임을 강화하고 거버넌스를 정립하는 데 초점을 맞췄다. 개인정보 침해에 대한 엄정한 제재를 통해 강력한 억지력을 확보하는 한편, 사전 예방적 투자를 촉진하고 개인정보 관리 체계를 강화해 개인정보 유출 사고의 재발을 막겠다는 취지다.

강력한 억지력 확보한 ‘개인정보보호법 개정안’
개인정보보호위원회에 따르면 이번 개정안은 크게 네 가지 주요 이슈를 담고 있다.

첫 번째는 ‘징벌적 과징금 및 사전 예방 투자 인센티브 도입’이다. 반복적이거나 중대한 위반행위에 대해서는 전체 매출액의 최대 10%까지 징벌적 수준의 과징금을 부과할 수 있는 특례를 도입했다. 기존 과징금제도(전체 매출액의 3% 이하)만으로는 개인정보 침해 사고에 대한 실효적인 억지력 확보에 한계가 있다는 점을 고려, 반복적·대규모 피해 발생 등의 경우에는 강화된 제재를 부과할 수 있는 법적 근거를 마련했다.

예를 들면, △최근 3년간 고의 또는 중대한 과실로 위반행위를 반복한 경우 △고의 또는 중대한 과실로 대규모(1000만명 이상) 피해를 초래한 경우 △시정명령 불이행으로 인한 개인정보 유출 등 사고가 발생하면 강화된 과징금을 부과할 수 있다.

특히 개인정보위는 과징금 부과와 관련한 명확한 기준을 위해 ‘개인정보보호법 시행령’과 ‘개인정보 보호법 위반에 대한 과징금 부과기준’ 일부개정안도 시행했다.

그동안 문제가 제기됐던 과징금 산정 기준에 대해 ①위반행위가 있었던 사업 연도(해당 사업 연도) 직전 사업 연도의 매출액과 ②해당 사업 연도 직전 3개 사업 연도의 연평균 매출액 중 큰 금액을 기준으로 과징금을 산정하도록 했다. 또한 위반행위의 중대성이 매우 클 경우 과징금 감경의 전부 또는 일부를 적용하지 않도록 했다.

아울러, 개인정보 보호를 위한 사전 예방적 투자를 활성화하기 위한 인센티브도 함께 도입해, 개인정보 보호 관련 예산·인력·설비·장치 등을 투자·운영한 경우 과징금을 필수 감경(고의·중과실의 경우는 제외)하도록 했다.

두 번째는 ‘유출 가능성 통지제 도입’ 등이다. 현행 보호법은 개인정보처리자가 ‘유출 등이 되었음을 알았을 때’ 정보 주체에게 알리도록 규정하고 있어, 유출 등 가능성이 있음에도 통지가 지연되는 문제가 있었다. 유출 등 사고 발생 초기부터 정보 주체가 이를 인지하고 신속하게 대응할 수 있도록 ‘유출 등의 가능성이 있음을 알게 되었을 때’에도 지체없이 통지하도록 의무화했다.

또한, 기존에는 랜섬웨어 등으로 인한 개인정보의 위조·변조·훼손의 경우는 통지·신고 대상에 포함되지 않아 신속한 대응에 어려움이 있었다. 이에 개인정보의 분실·도난·유출뿐만 아니라 위조·변조·훼손도 ‘유출 등 사고’의 범위에 포함해 통지·신고 대상이 되도록 했다. 더불어, 개인정보 유출 통지 시 손해배상 청구, 분쟁조정 신청 등 피해 구제 방법을 함께 알리도록 했다.

▲국내외 대표 개인정보보호 솔루션① [출처: 각 사 제공, 정리: 보안뉴스·시큐리티월드]

AI의 확산에 따른 변화로 커가는 개인정보보호 솔루션 시장
세 번째는 ‘대표자(CEO) 및 개인정보 보호책임자(CPO) 책임 강화’다. 개인정보 유출 사고를 근본적으로 예방하기 위해서는 기업·기관 차원에서 개인정보 처리·보호에 대한 인식 강화와 관심 제고가 필수적인 점을 고려, 사업주 또는 대표자(이하 ‘CEO’), 개인정보 보호책임자(이하 ‘CPO’)의 책임성 강화를 통한 개인정보의 안전한 관리체계 확보도 함께 추진한다.

이를 위해 CEO에 개인정보 처리 및 보호의 최종 책임자로서 관리·감독 의무를 명확히 부여했다. 일정 규모 이상의 개인정보처리자에 대해서는 CPO 지정·변경·해제 시 이사회 의결을 거치고 개인정보보호위원회에 신고하도록 의무화했다.

또한 상시적인 개인정보 안전관리 체계를 구축하기 위해 CPO의 역할을 강화했다. CPO가 개인정보보호에 필요한 전문 인력 관리, 예산 확보 업무를 수행하도록 의무화했으며, 대표자와 이사회에 개인정보보호 관련 사항을 보고하도록 했다.

마지막 네 번째는 ‘공공·민간 주요 개인정보처리자의 ISMS-P 인증 의무화’다. 공공·민간 분야에서 파급력이 큰 주요 기업·기관에 대해서는 기존에 자율적으로 운영되던 개인정보보호 인증(ISMS-P 인증)을 의무화했다. 이를 통해 정보보호 및 개인정보보호 수준을 스스로 강화하도록 하고, 실효성 있는 개인정보보호 관리체계를 구축하고자 했다.

이와 관련 안랩은 “이번 개정안은 기업의 개인정보보호 책임과 관리 체계를 보다 강화하는 방향으로 보인다”면서. “특히 CEO의 감독 책임 명문화, CPO 권한 강화 등은 개인정보보호가 단순 실무 영역이 아니라 경영 차원의 이슈로 확대되고 있다는 의미로 볼 수 있다”고 분석했다. “이에 따라 기업들은 단순 솔루션 도입을 넘어, 실제로 개인정보보호 정책이 운용되고 있다는 점을 입증할 수 있는 관리 체계와 통제 이력을 더욱 중요하게 고려할 것으로 예상됩니다. 또한 생성형 AI 활용이 빠르게 확산되는 상황에서 기업 내부 데이터가 어떤 방식으로 활용되고 있는지 가시성을 확보하려는 수요도 함께 증가할 것으로 보이며, 생성형 AI 보안, AI 거버넌스, 데이터 통제 영역에 대한 관심도 함께 확대될 가능성이 있다고 판단됩니다.”

시큐와우는 “IT 부서의 실무에서 이사회 중심의 경영 거버넌스로 격상됐다”면서, “이제 기업은 사고 후 수습이 아닌, 지속 가능한 투자를 통한 사전 방어 체계를 구축해야만 생존할 수 있다”고 설명했다.

엘세븐시큐리티도 “이번 개정안은 보안을 ‘비용’이 아닌 ‘경영의 핵심 리스크’로 격상시켰다”면서, “과징금 상한이 매출액의 10%로 상향되고 CEO의 책임이 명문화됨에 따라, 기업들은 사후 약방문식 대응에서 벗어나 실시간 감지와 자동 마스킹이 가능한 고도화된 솔루션 도입을 서두를 것”이라고 강조했다. “이는 기술력을 갖춘 하이엔드 보안 시장의 급격한 성장을 견인할 것으로 보입니다.”

인스피언 역시 “개인정보 처리 행위에 대한 관리·감독 책임이 강화되면서, 기업들은 단순 보안 솔루션 도입을 넘어 ‘증적 기반 관리 체계’를 중요하게 보기 시작했다”면서, “향후에는 개인정보 접속기록 관리 솔루션이 필수 보안 인프라로 자리 잡을 가능성이 높다고 판단되며, AI 기반 이상행위 분석이나 사용자 행위 패턴 분석 기능에 대한 수요도 함께 확대될 것으로 전망된다”고 설명했다.

케이사인은 “가장 주목할 부분은 과징금 상한이 ‘매출액의 10%’로 대폭 상향된 점”이라면서, “기존에는 위반에 따른 과징금이 기업 입장에서 ‘감수할 수 있는 비용’으로 인식되는 경우도 있었지만, 이제는 매출 규모에 비례한 제재가 가해지므로 경영진이 개인정보보호를 리스크 관리의 핵심 의제로 올릴 수밖에 없게 됐다”고 강조했다.

삼오씨엔에스 역시 “이번 개정안은 개인정보보호 솔루션의 수요 증가를 넘어, 기능적·전략적 가치가 완전히 재정의되는 국면이라 볼 수 있다”면서, “유출 사고를 사전에 탐지하고, 소명자료를 즉각 생성할 수 있는 접속기록관리 솔루션은 선택이 아닌 필수 보험으로 인식될 것”이라고 예상했다.

그렇다면 실제 개인정보보호 솔루션 시장의 분위기는 어떨까? 업계에 따르면 최근 생성형 AI의 확산에 따라 AI 데이터 보안과 AI 거버넌스 영역이 빠르게 성장하는 분위기라고 한다. 글로벌 시장에서도 기업 내부 데이터 보호와 AI 활용 통제를 함께 고려하는 흐름이 강화되고 있으며, 단순한 차단 중심을 넘어 안전한 AI 활용 체계를 구축하려는 방향으로 시장이 변화하고 있다.

실제로 오픈AI(OpenAI)는 100만명 이상의 비즈니스 고객을 확보했고, 앤트로픽(Anthropic)은 포춘 10대 기업 중 8개가 도입한 상황이다. 또한 SaaS 상위 100곳 중 80% 이상이 Gemini를 도입한 것으로 알려졌다. 이처럼 프론티어 모델의 빠른 기업 도입이 AI 데이터 보안 시장을 견인하고 있으며, 가트너(Gartner)는 2027년까지 AI 관련 데이터 유출의 40% 이상이 부적절한 AI 사용에서 발생할 것으로 전망하고 있어 시장 성장세는 더욱 가속화될 것으로 보인다.

위즈코리아도 “현재 시장의 가장 큰 화두는 클라우드와 AI 환경 전환에 따른 망 분리 규제 완화와 CPO의 업무 과부하 해소”라면서, “규제가 유연해진 만큼 사고 발생시 책임이 온전히 기업에 귀속되기에 고객들은 다양한 인프라 환경에서도 유연하게 작동하는 위험 분석 기반의 보안 체계를 원하고 있다”고 설명했다. 그리고 “한정된 보안 인력으로 강화된 감사에 대응할 수 있도록 이상징후 분석과 소명 프로세스가 전면 자동화된 솔루션을 요구하는 고객도 많은 편”이라고 덧붙였다.

데이티스바넷 역시 “AI와 클라우드의 확산으로 테스트 데이터와 AI 학습 데이터의 개인정보보호 수요가 빠르게 증가하고 있고, 고객들도 AI와 클라우드에 상당한 관심을 두고 있다”면서, “이에 맞춰 AI 에이전트 도입과 클라우드 전환을 통해 기능 고도화를 진행 중인 기업들이 늘고 있다”고 설명했다.

공공 데이터 개방의 범위 확대와 AI 활용을 위한 학습 데이터에서 개인정보를 보호하기 위한 목적으로 비식별화 솔루션을 찾는 수요도 늘고 있다는 의견도 나왔다.

파수AI는 “비식별화 솔루션의 활용이 점차 다양해지고 있다”면서, “복잡한 텍스트나 수기로 기록된 개인정보 등을 검출하고 마스킹해 보호하거나, 외부로 전송되는 파일의 민감정보를 검출해 유출을 차단하는 것이 대표적”이라고 설명했다.

오내피플은 “글로벌 시장에서는 OneTrust, BigID, Securiti.ai와 같은 데이터 거버넌스 기반 플랫폼이 빠르게 성장하고 있으며, 개인정보보호 역시 단순 보안 기능을 넘어 운영 자동화 영역으로 확장되고 있다”면서 “반면 국내 시장은 아직도 컨설팅과 수기 점검, 인증 대응 중심의 구조가 강한 편”이라고 설명했다. “규제는 지속 강화되고 있고, 조직 내 개인정보 담당 인력은 제한적이며, 공공기관은 인사이동도 잦습니다. 이제는 사람이 엑셀과 문서만으로 개인정보를 관리할 수 있는 수준을 넘어섰다고 판단합니다.”

개인정보보호 솔루션 시장은 지속적으로 성장하고 있다. 다만 국내의 경우 아직 인증 대응과 컨설팅 중심의 시장 구조가 강한 편이라고 업계에서는 보고 있다. 반면 글로벌 시장은 데이터 거버넌스 및 운영 자동화를 중심으로 이동하고 있다.

유럽의 GDPR 이후 개인정보를 단순히 보호 대상이 아닌 관리돼야 하는 ‘데이터 자산’으로 보는 흐름이 생겼고, AI 급성장과 함께 데이터 처리 근거와 흐름을 관리하는 플랫폼 시장도 성장하고 있다.

업계에서는 국내 역시 같은 흐름으로 갈 것으로 보고 있으며, 현재 사람 중심의 관리와 컨설팅 의존도에서 결국 자동화 기반 거버넌스 체계가 핵심 경쟁력이 될 것으로 예측했다.

▲국내외 대표 개인정보보호 솔루션② [출처: 각 사 제공, 정리: 보안뉴스·시큐리티월드]

강화된 컴플라이언스 대응에 꼭 필요한 개인정보보호 솔루션
<시큐리티월드>와 <보안뉴스>가 진행한 설문조사에 따르면 응답자의 66.2%가 현재 개인정보보호 솔루션을 사용하고 있으며, 9.3%가 1년 이내 도입할 계획이라고 밝혔다. 무려 응답자의 3/4이 사용중이지만, 아직 1/4은 사용하지 않고 있다는 의미도 된다.

개인정보보호 솔루션이 필요한 이유는 명확하다. 개인정보 사고는 단순한 기술 사고가 아니라 법적 책임, 과징금, 고객 신뢰 하락, 브랜드 가치 훼손으로 이어지는 경영 리스크이기 때문이다. 특히 개인정보는 유출 후 회수가 사실상 어렵고, 한 번 사고가 발생하면 피해자 통지, 관계기관 신고, 포렌식, 소송 대응, 언론 대응까지 장기간 비용이 발생한다. 피앤피시큐어는 “예를 들면, 개인정보 접속기록 관리 관점에서 보면 책임 추적성과 이상행위 탐지”를 위해 꼭 필요하며, “자동화된 솔루션을 통해 개인정보 접속기록 수집, 보관, 분석, 소명, 보고서 작성 등 실제 감사와 사고 대응에서 신뢰할 수 있는 근거를 확보할 수 있다”고 강조했다.

위즈코리아 역시 “개인정보보호법 강화로 유출 사고시 페널티가 강화됐고, 책임의 주체가 실무자에서 경영진으로 격상됐다”고 강조한뒤, “기업의 재무적 파산을 막으려면 선제적 방어 시스템이 필수”라고 설명했다. “강력한 개인정보보호 솔루션은 클라우드나 AI 환경에서도 데이터 유출 걱정 없이 안전하게 비즈니스를 확장할 수 있도록 돕는 가장 확실한 성장 기반입니다.”

문서를 활용해야 하지만, 개인정보는 노출되면 안 되는 상황이 늘고 있다는 지적도 나왔다. 에이씨엔에스는 “공공기관이나 기업에서의 업무에 문서 활용은 필수지만, 개인정보보호를 위해 문서를 차단하거나 비공개 처리를 하면 업무 효율이 떨어지고, 개인정보를 마스킹하는 방식은 누락이나 오처리 위험이 발생할 수 있다”면서, “때문에 사용자들은 자동 검출 및 마스킹, 사용자 권한에 따라 개인정보 노출 수준을 다르게 적용하고, 열람·출력·다운로드 이력을 관리할 수 있는 감사 추적 기능을 원하고 있다”고 설명했다.

앞서 계속 언급됐던 AI에 대한 이슈도 있다. 특히 생성형 AI는 업무 생산성을 높이는 장점이 있지만, 사용 과정에서 의도치 않은 정보 유출 가능성이 존재한다. 실제로 기업 내부 문서나 고객 정보, 소스코드 등이 외부 AI 서비스에 입력되는 사례에 대한 우려도 커지고 있다.

이와 함께 최근에는 AX(AI Transformation)의 본질 자체에 대한 고민도 함께 이어지고 있다. 안랩은 AX의 핵심은 단순히 보안 거버넌스를 구축하는 데 그치는 것이 아니라, AI를 전제로 업무 수행 방식과 운영 환경 자체를 변화시키는 데 있다면서, 따라서 기업 입장에서는 생성형 AI 활용 자체를 막거나 늦추기보다는, 필요한 업무 활용은 지원하면서도 민감정보는 보호할 수 있는 균형 있는 보안 체계를 갖추는 것이 더욱 중요해지고 있다고 설명했다. 결국 보안은 AX 자체의 목적이라기보다, 기업이 AI 환경을 보다 안전하고 안정적으로 활용할 수 있도록 지원하는 기반이자 AX를 지속적으로 확산·가속하기 위한 요소로 중요성이 커지고 있기 때문에 반드시 도입해야 한다는 주장이다.

개인정보보호 솔루션 사용자 설문조사
그렇다면 현재 개인정보보호 솔루션에 대한 보안 전문가들의 생각은 어떨까? <시큐리티월드>와 <보안뉴스>는 보안 전문가들의 의견을 듣기 위해, 2026년 5월 13일부터 15일까지 3일간 약 10만명의 보안 전문가들에게 설문조사를 실시했다. 이번 설문조사에는 공공(29.8%)과 민간(70.2%)의 보안 전문가 1517명이 답했다.

먼저 응답한 조직이 보유하고 있는 개인정보는 얼마나 되는지를 물어봤다. 우선 가장 적은 단위의 ‘1000명 미만’을 선택한 곳이 36.4%로 가장 많았다. 그리고 ‘1만명~5만명 미만’과 ‘100만명 이상’을 보유한 곳이 각각 12.6%로 뒤를 이었다. 또한 ‘1000명~3000명 미만’이 11.9%였다. 이어 ‘5만명~10만명 미만’과 ‘10만명~30만명 미만’이 각각 6.0%가 나왔다.

이어 조직에 개인정보보호 업무 전담 인력이 있는지 물어봤다. ‘1명’이라고 답한 응답자가 35.1%였고, ‘없다’고 답한 응답자가 34.4%였다. 또한 개인정보보호 업무 전담 인력이 ‘2명’인 조직이 14.6%, ‘5명 이상’인 곳이 10.6% 나왔다. 그리고 ‘3명’인 조직이 4.6%였고, ‘4명’인 곳이 0.7%였다.

현재 개인정보보호 솔루션을 사용하고 있는지를 묻자, 응답자의 66.2%가 ‘현재 사용 중’이라고 답했다. 또한 ‘1년 이내 도입할 계획’인 곳도 9.3%에 달했다. 즉, 응답 조직의 3/4이 개인정보보호 솔루션을 사용하고 있거나 도입할 계획인 셈이다. 다만 응답자의 15.9%는 ‘필요성은 느끼지만 당분간 도입 계획은 없다’도 답했으며, 8.6%는 ‘사용하지 않는다’라고 답했다.

그렇다면 현재 사용 중인 개인정보보호 솔루션은 어떤 분야일까? 2개 이상의 솔루션을 사용할 가능성이 있어 복수로 응답을 받았다. 가장 많은 응답자가 사용 중인 개인정보보호 솔루션은 ‘데이터 보호/관리: DB 암호화 및 접근제어, 개인정보 비식별화, 개인정보 라이프사이클 관리’로 응답자의 51.0%가 선택했다. 이어 ‘로그 및 모니터링: 개인정보 접속기록 관리, 개인정보 오남용 탐지’와 ‘유출 및 권한 제어: 정보유출방지(DLP), 디지털 저작권 관리(DRM)’가 각각 45.7%의 선택을 받았다. 그리고 23.2%는 ‘인증 및 접근: 다요소 인증(MFA) 및 계정 권한 관리’를 선택했으며, 12.6%는 ‘이미지/비정형 데이터: 비정형 데이터(OCR) 내 개인정보 탐지/마스킹’을 사용하고 있다고 밝혔다. 마지막 ‘클라우드: 클라우드 내 개인정보 보호(CASB/DSPM)’는 8.6%가 선택했다.

사용 중인 개인정보보호 솔루션은 어떻게 운용하는지도 물어봤다. 응답자의 절반 이상인 61.6%는 ‘내부에 담당자를 두고 직접 운용한다’고 답했다. 이어 23.2%는 ‘모니터링은 보안 업체가 하되, 의사 결정과 사고 조사는 내부 보안팀과 협력한다’라고 답했으며, 8.6%는 ‘보안 업체가 자사 관제센터에서 원격으로 모니터링한다’를 선택했다. 또한 ‘보안 업체의 인력이 본사로 출근해 상주하며 운용한다’와 ‘통합보안관제기업(MSSP)이 모든 보안 솔루션을 통합해 운영한다’를 각각 3.3%가 선택했다.

그럼 각 조직들은 개인정보보호 솔루션을 도입하고 운용할 때 얼만큼의 비용을 책정하고 있을까? ‘1000만원~3000만원 미만’을 선택한 조직이 31.1%로 가장 많았으며, ‘3000만원~5000만원 미만’과 ‘5000만원~1억원 미만’이 각각 23.2%로 뒤를 이었다. ‘1억원~2억원 미만’이 9.3%였다.

▲국내외 기업의 개인정보보호 솔루션 구축 사례① [출처: 각 사 제공, 정리: 보안뉴스·시큐리티월드]

개인정보보호 솔루션을 도입할 때 꼭 따져봐야 할 것들
앞서 소개한 것처럼 설문 응답자의 75%는 개인정보보호 솔루션을 도입했지만, 아직 25%는 도입하지 않았다. 여러 이유가 있겠지만, 최근 끊임없이 늘어난 개인정보 유출 사건과 개인정보보호법 개정안 등 관련 컴플라이언스 강화로 인해 기업들은 개인정보보호 솔루션 도입에 대한 고민을 다시 시작해야 할 상황이 됐다.

먼저 개인정보보호 솔루션 도입에 앞서 따져봐야 할 것들을 강조한 기업들이 있었다. 데이티스바넷은 “개인정보보호 솔루션 도입에 앞서 먼저 조직의 데이터 흐름과 목적을 명확히 해야할 것”이라면서, “솔루션의 범위가 넓기 때문에 어떤 목적인지 확실히 따져야 하며, 기능에 있어서 얼마나 효율적인지에 대한 판단을 가져가야 한다”고 조언했다. 아울러 “컴플라이언스 대응과 운영 적합성도 따져봐야 할 것”이라고 덧붙였다.

디사일로는 “어디서 원본 데이터가 노출되는지를 먼저 확인해야 한다”면서, “접근 권한을 통제하거나 저장 데이터를 암호화하는 것만으로 해결되지 않는 지점이 반드시 존재할 것”이라고 말했다. 이어 “데이터를 외부 기관과 공동으로 활용하거나, AI 모델 학습에 민감 데이터를 사용해야 하는 경우라면, 기존 방식의 솔루션으로 커버할 수 없는 보호 공백이 있는지 반드시 점검해야 한다”고 강조했다.

위즈코리아는 “규제 준수를 넘어 실질적 사전 예방이 가능한지 확인해야 한다”고 조언했다. 단순히 접속기록을 쌓아두는 법적 요건 충족에만 그치면 실제 유출 사고를 막을 수 없으며, AI 기반의 실시간 이상행위 탐지는 물론, 위협 발견 즉시 단말을 격리하는 등 ‘즉각적인 행동’이 가능한 능동형 플랫폼을 선택해야 강화된 경영 리스크에 대비할 수 있다고 설명했다.

핵심 기능을 자세하게 확인할 것도 요구했다. 엘세븐시큐리티는 실제 업무에서 사용하는 오피스 문서, 한글, PDF 등을 완벽하게 탐지하고, 마스킹하는지, 그리고 마스킹 후 데이터 복구가 불가능한 비가역적 처리가 이뤄지는지 기술력을 꼼꼼히 검증해야 한다고 강조했다. 또한 기존 시스템, 예를 들면 이메일과 그룹웨어, 문서중앙화와 망 분리 등과의 유연한 연동도 체크해야 한다고 설명했다.

도입한 후 후속조치와 관리에 대한 조언도 있었다. 에이씨엔에스도 개인정보보호 솔루션은 한 번 구축하고 끝나는 체계가 아니라면서 법·제도와 내부 정책이 변경될 때 기존 문서에도 즉시 정책을 반영할 수 있어야 하고, 누가 어떤 문서를 어떤 권한으로 열람했는지 감사 증적을 확보할 수 있어야 한다고 강조했다. “따라서 도입 단계부터 자동화와 정책관리, 권한별 차등 적용과 로그 관리, 기존 시스템 연동성을 종합적으로 검토하는 것이 중요합니다.”

안랩은 단순한 특정 솔루션을 도입하는 것만으로 개인정보보호가 완성되는 것은 어렵다고 봤다. 때문에 기업의 업무 환경과 데이터의 흐름, AI 활용 방식을 함께 고려한 통합적인 접근이 중요하다는 것이다.

▲국내외 기업의 개인정보보호 솔루션 구축 사례② [출처: 각 사 제공, 정리: 보안뉴스·시큐리티월드]

안전하고 편리한 개인정보 활용을 위한 한 걸음 나아가다!
개인정보보호 기술의 패러다임은 이제 ‘경계 방어’에서 ‘데이터 중심 보안’으로 전환되고 있다고 업계에서는 보고 있다. 이 변화의 핵심은 네트워크나 단말 자체를 통제하는 것을 넘어, 실제 활용되는 데이터와 전자문서 자체를 보호 대상으로 바라보는 것이라는 설명이다.

규제 당국 역시 단순히 보안 솔루션을 도입했는지가 아닌, 실수를 방지할 수 있는 상시 운영 체계를 갖췄는지를 더 중요하게 평가한다. 실무자가 파일을 PC로 내려받아 관리하는 관행을 없애고, 정보가 시스템 안에서만 흐르며, 필요한 시점에 자동으로 사라지게 만드는 예방 통제 인프라가 핵심 기반이 된다고 업계에서는 보고 있다.

이처럼 개인정보보호는 단순한 규제 준수를 넘어 기업의 신뢰와 지속 가능성을 결정하는 핵심 경쟁력으로 변화하고 있다. 특히 AI와 클라우드 환경 확산으로 개인정보의 생성과 활용 속도가 빨라지고 있는 상황에서, 이제 개인정보보호 산업은 단순히 보안 기능 경쟁을 넘어, 데이터를 얼마나 안전하고 투명하게 운영할 수 있는가가 중요해지는 날이 올 것이다. 안전하고 편리한 활용, 바로 개인정보보호가 나아갈 궁극적인 방향이기 때문이다.

[개인정보보호 솔루션 집중 분석-1] 시큐와우
사회공학적 공격에 의한 개인정보 유출 차단... ‘사람’ 중심의 능동적 보안 체계 구축
시큐와우, ‘악성 메일 모의 훈련’(WMTS)으로 개인정보보호의 ‘라스트 마일’ 완성

최근 발생하는 대규모 개인정보 유출 사고의 시발점은 고도화된 해킹 기술보다 ‘사람의 심리’를 파고드는 악성 이메일인 경우가 압도적이다. 시큐와우는 기업의 가장 강력한 자산이자 동시에 취약점이 될 수 있는 ‘임직원’을 보안의 핵심 방어선으로 전환하기 위해 악성 이메일 모의훈련 서비스를 고도화하고 있다.

시큐와우의 WMTS는 실제 공격과 흡사한 시나리오를 통해 임직원의 보안 의식을 내재화하고, 기술적 보안 솔루션이 놓치기 쉬운 ‘사회공학적 위협’으로부터 개인정보를 안전하게 보호하는 통합 프레임워크를 제시한다.

개인정보 유출의 통로 ‘피싱’(Phishing), 실전형 훈련이 답이다
개인정보보호법이 강화되고 기술적 보안이 견고해짐에 따라, 공격자들은 직접적인 시스템 침투 대신 내부자의 권한을 탈취하는 방식을 선호한다. 특히 인사팀·재무팀 등을 사칭해 개인정보가 담긴 파일을 열람하게 하거나 계정 정보를 탈취하는 ‘스피어 피싱’(Spear Phishing)은 오늘날 가장 위협적인 유출 경로다.

시큐와우의 악성 이메일 모의훈련 서비스는 이러한 최신 위협 트렌드를 반영한 다양한 실전형 시나리오를 제공하며 기본 제공되는 시나리오 외에도 시나리오 자체 제작 및 커스텀이 가능하기도 하다.

단순히 메일을 발송하는 것에 그치지 않고, 사용자가 링크를 클릭하거나 첨부파일을 실행했을 때 나타나는 부서별 메일 열람/링크 클릭/파일다운/파일실행/신고의 비율 및 건수를 표와 그래프로 확인할 수 있다. 이를 통해 기업은 어떤 부서나 직군이 특정 유형의 피싱에 취약한지 데이터화해 맞춤형 보안 전략을 수립할 수 있다.

업계 차별화 포인트, ‘개인별 행동 단계’ 추적과 상시적 대응 체계
시큐와우 WMTS의 핵심 경쟁력은 단순한 감염률 통계를 넘어선 ‘개인 단위의 행동 추적’에 있다. 부서 수준의 집계 지표를 기본으로 제공하면서도, 특히 주목할 만한 강점은 임직원 개개인이 악성 메일에 어느 단계까지 반응했는지를 열람→ 링크 클릭→ 파일 다운로드→ 파일 실행의 4단계로 세분화하고, 각 행동이 발생한 정확한 시각까지 기록한다는 점이다.

여기에 더해 이번에 새롭게 강화된 ‘개인정보 입력 탐지’ 기능은 행동 추적의 범위를 한 단계 더 확장한다. 실제 공공기관이나 포털 사이트의 로그인 화면을 정교하게 모사한 피싱 페이지를 통해, 사용자가 아이디·비밀번호·주민등록번호 등 정보를 직접 입력하는지까지 판별할 수 있게 됐다. 입력된 데이터는 보안상 서버에 실제 저장되지 않으면서도, 실제 정보 유출 사고로 이어질 수 있는 가장 위험한 행동 단계를 정확히 감지해 낸다는 점에서 기존 탐지 방식의 결정적 공백을 메운다.

이 상세 타임라인 데이터는 보안 담당자에게 결정적인 인사이트를 제공한다. 예를 들어 ‘메일을 열람하는 데 그쳤는지’, ‘링크까지 클릭했지만, 파일 실행은 하지 않았는지’, 나아가 ‘피싱 페이지에 개인정보를 직접 입력하는 단계까지 도달했는지’처럼 위험 수준이 다른 행동을 명확히 구분할 수 있어, 집중 교육이 필요한 고위험 인원을 정밀하게 선별할 수 있다. 전체 조직의 평균적인 통계보다 훨씬 실질적인 조치가 가능해지는 것이다.

또한 시큐와우는 훈련 중 악성 링크를 클릭한 임직원에게 즉시 보안 교육 콘텐츠를 노출한다. 링크 클릭 시 별도 웹 페이지로 이동되며, 해당 메일이 모의훈련용 악성 메일임을 안내함과 동시에 실제 상황에서의 올바른 대처 방법을 즉각적으로 제시한다. 고객사 요청에 따라 해당 교육 페이지를 커스터마이징도 가능하다. 임직원이 실수한 시점에 교육 콘텐츠를 통한 피드백을 제공함으로써 교육 효과를 극대화하고, 동일한 유형의 공격에 다시 노출되지 않도록 경각심을 일깨운다. 이러한 반복적이고 주기적인 훈련은 임직원 개개인을 하나의 ‘인적 방화벽’(Human Firewall)으로 기능하게 만든다.

시큐와우는 커넥티드 환경의 확산에 따라 새로운 공격 표면으로 부상하고 있는 IoT 보안 영역까지 사업 범위를 확장해 나갈 계획이다. 사람과 기술, 그리고 연결된 모든 디바이스를 아우르는 통합 보안 체계를 구현함으로써, 끊임없이 진화하는 사이버 위협에 선제적으로 대응하는 종합 보안 파트너로 자리매김하겠다는 목표다.

[개인정보보호 솔루션 집중 분석-2] 펜타시큐리티
ISMS-P부터 CRA까지, 국내외 규제 환경 최적화된 암호 플랫폼
격변하는 보안 규제 환경, ‘디아모’(D.AMO)로 완성하는 실효적 개인정보보호 체계

디지털 전환의 가속화와 함께 개인정보보호는 기업의 생존을 결정짓는 핵심 경영 과제가 됐다. 특히 최근 국내외에서 발생한 대규모 정보유출 사고는 단순한 인증 취득을 넘어, 실질적인 데이터 암호화와 관리체계 구축의 중요성을 다시금 일깨우고 있다. 국내 암호화 시장 점유율 1위인 펜타시큐리티는 암호 플랫폼 ‘디아모’(D.AMO)를 통해 레거시 환경부터 클라우드까지 IT 전 계층을 아우르는 보안 프레임워크를 제공하며 기업들의 대응책으로 주목받고 있다.

강화되는 국내 규제 환경, 인증 실효성 확보가 관건
국내에서는 개인정보보호법 강화와 함께 ‘정보보호 및 개인정보보호 관리체계 인증’(ISMS-P)이 기업 보안의 필수 척도로 자리 잡았다. 하지만 최근 ISMS-P 인증을 보유한 기업들조차 해킹 피해를 입으면서, 인증 기준을 단순히 충족하는 수준이 아니라 실질적으로 데이터를 보호할 수 있는 상용 보안 솔루션 도입의 필요성이 커지고 있다.

디아모는 국가정보원 검증필 암호모듈을 탑재해 ISMS-P에서 요구하는 암호 알고리즘의 적정성을 완벽히 충족하는 솔루션이다. ‘디아모’를 도입하면 데이터베이스 내 주요 데이터를 컬럼 단위로 선택적 암호화해 관리 효율성을 극대화할 수 있다. 또한, 베이스라인 기반의 세분화된 접근제어 기능을 통해 인가된 사용자나 애플리케이션만 데이터에 접근할 수 있도록 허용함으로써, 비인가자의 접근 및 데이터 유출 위협을 원천 차단한다.

특히 악성코드 탐지나 정책 관리는 중앙 관리 서버를 통해 수행되므로 운영 안정성을 보장하며, 이는 인증 심사 과정에서 ‘검증 불가’ 판정을 피하고 실효성 있는 보안 체계를 구축하고자 하는 기업들에게 최적의 해법이 되고 있다.

글로벌 시장 진출의 열쇠 ‘CRA’와 ‘CBPR’ 선제적 대응
글로벌 시장으로 사업을 확장하려는 기업들에게는 더욱 강화되는 해외 규제 준수가 필수적이다. 2027년 12월부터 유럽 사이버복원력법(CRA) 준수가 의무화됨에 따라, 유럽 시장 진출을 준비하는 기업은 제품의 설계 단계부터 보안 적합성을 확보해야 한다.

펜타시큐리티의 디아모는 보관 중이거나 전송 중인 데이터에 대한 암호화 요구사항을 충족하는 보안 구성요소로서, 고객사 제품의 보안 설계가 CRA 가이드라인을 준수함을 입증하는 역할을 수행한다. 고객사는 디아모 도입 시 제공되는 데이터 암호화 기능 등으로 유럽 시장 진출에 필수적인 CE 마크 획득 절차를 효율적으로 진행하고, 완제품의 사이버 복원력을 체계적으로 갖출 수 있다.

또한 국제 표준 알고리즘인 AES, TDES 등을 폭넓게 지원해 해외 현지 시스템 환경에서도 별도의 변경 없이 안정적으로 운용할 수 있다. 이를 통해 기업은 국가별로 상이한 개인정보 규제 환경 속에서도 통일된 보안 정책을 유지할 수 있으며, 접근제어 및 감사 로그 기능을 통해 사용자 권한과 접근 이력을 체계적으로 관리해 글로벌 비즈니스 연속성을 확보할 수 있다.

통합 보안 프레임워크 고도화로 데이터 전 계층 보안 확립
디아모의 핵심 경쟁력은 고객사의 고유한 시스템 아키텍처에 맞춰 Application, DBMS, OS의 다양한 계층에서 최적의 암호화 방식을 유연하게 선택하고 적용할 수 있다는 점에 있다. 이는 보안성뿐만 아니라 시스템 가용성을 동시에 보장해야 하는 운영 환경에서 매우 강력한 이점으로 작용한다.

암호화만큼 중요한 ‘키 관리’ 역시 전용 관리 시스템인 ‘디아모 KMS’(D.AMO KMS)를 통해 해결한다. 키의 생성부터 보관, 사용, 폐기에 이르는 전 과정을 국내외 표준 가이드라인에 맞춰 안전하게 관리하며, 중앙 집중식 통합 관리 시스템을 통해 보안 업무의 효율성을 대폭 높여준다.

또한, ‘디아모 컨트롤 센터’(D.AMO Control Center)를 통해 암호화 운영 전반을 효율적으로 통합 관리할 수 있다. 대규모 라이선스와 암호화 정책, 제품별 운영 상태를 중앙에서 관리할 수 있어 운영 편의성을 높일 수 있다. 권한 분리 기반의 접근제어와 서버별 로그 및 감사 이력 기능을 제공해 안정적인 보안 운영 체계도 지원한다. 대시보드를 통한 구축된 디아모의 시스템 현황(라이선스, 통신 상태 등) 실시간 모니터링과 기업 인프라 내 구축된 전 디아모 서버의 운영 및 암호화 설정을 통해 보안성을 강화할 수 있다.

펜타시큐리티는 20년 넘게 축적된 기술력을 바탕으로, 급변하는 규제 환경 속에서 기업들이 데이터 자산을 가장 안전하게 보호할 수 있도록 엔드포인트와 네트워크 관점의 통합 보안 프레임워크 고도화를 지속하고 있다.

▲PC필터와 AI필터의 통합 보안 프로세스 개념도 [출처: 지란지교데이터]

[개인정보보호 솔루션 집중 분석-3] 지란지교데이터
연동 기반 통합 보안으로 유출 차단부터 비정형 데이터 보호까지 동시 구현
지란지교데이터, PC필터·AI필터로 AI 보안 시장 공략

생성형 AI 확산과 디지털 전환 가속화로 개인정보 유출 리스크가 새로운 국면에 접어들었다. 과거의 보안 위협이 외부 공격 중심이었다면, 이제는 내부 사용자의 AI 활용 과정에서 발생하는 데이터 유출이 주요 위험 요소로 부각되고 있다. 이에 기업과 기관은 사전 통제와 데이터 활용까지 고려한 통합적인 전략을 요구받고 있다. 지란지교데이터는 DLP(정보유출방지) & 개인정보보호 솔루션 ‘PC필터’와 AI OCR 개인정보 관리 솔루션 ‘AI필터’를 결합해 이러한 변화에 선제적으로 대응하고 있다.

유출 경로를 통제하는 PC필터, 생성형 AI까지 확장된 보호 범위
PC필터는 엔드포인트 기반의 DLP 솔루션으로 USB, 메일, 메신저, 문서 출력, 화면 캡처 다양한 경로를 통한 정보 유출을 실시간으로 탐지·차단한다. 단일 에이전트 기반 통합 관리와 내부 정보유출방지 기능을 제공한다. 특히 생성형 AI 환경까지 보호 영역을 확장했다는 점이 주목할 만하다.

PC필터는 비인가 생성형 AI 서비스에 대한 접속 통제와 함께, 프롬프트 입력 단계에서 개인정보 및 기밀정보를 실시간으로 탐지·차단한다. 또한 프롬프트 이력 모니터링 기능을 통해 내부 정보의 AI 활용 현황을 관리할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 생성형 AI 활용 과정에서 발생할 수 있는 데이터 유출을 사전에 통제하며, 최근 강화되는 AI 관련 규제 환경에서 요구되는 ‘선제적 데이터 보호’ 체계 구축을 지원하는 핵심 솔루션으로 평가받는다.

비정형 데이터까지 보호하는 AI필터, 데이터 활용 보안 실현
AI필터는 고도화된 AI OCR 기술을 기반으로 문서, 이미지, PDF 등 비정형 데이터 내 개인정보를 탐지하고 비식별 처리하는 솔루션이다. 텍스트뿐만 아니라 이미지 속 정보까지 식별할 수 있어 비정형 데이터 영역까지 보호 범위를 넓혔다. 특히 AI필터는 대용량 비정형 데이터 환경에서도 고속 처리 기술을 통해 개인정보를 빠르게 분석·탐지할 수 있으며, AI NER(객체명 인식) 기반 탐지 기능을 통해 이름, 주소, 연락처 등 다양한 개인정보를 정밀하게 식별할 수 있다. 또한 산업별 데이터 특성에 맞춘 도메인 특화 파인튜닝(Fine-tuning) 기능을 지원해 개인정보 노출 위험을 최소화한다. 기업 내부의 스캔 파일이나 이미지 데이터가 AI 학습 또는 입력 데이터로 활용되는 사례가 늘어나며 AI필터의 역할은 더욱 중요해지고 있다. AI필터는 데이터 활용 과정에서 발생할 수 있는 개인정보 노출 위험을 최소화해, 개정 개인정보보호법이 강조하는 ‘사전 예방’ 중심의 보안 체계 구축을 지원한다.

PC필터와 AI필터의 연동, ‘통제와 활용’의 통합 보안 완성
지란지교데이터의 솔루션의 핵심 경쟁력은 PC필터와 AI필터의 유기적인 연동 구조에 있다. PC필터가 데이터의 ‘이동 경로’를 통제하는 역할을 수행한다면, AI필터는 데이터 내용을 빠르고 정확하게 분석하고 비식별하는 분석가 역할을 담당한다. 이러한 이중 보호 체계는 데이터 반출 경로의 사전 차단과 비정형 데이터의 안전한 활용이라는 상반된 요구를 동시에 충족한다. 정형·비정형 데이터를 아우르는 이 통합 솔루션은 단순히 유출을 막는 것을 넘어, 보안 관리의 효율성을 극대화한다. 지란지교데이터는 앞으로도 AI 기반 기술을 지속적으로 고도화해 ‘AI를 활용한 보안, AI를 활용하기 위한 보안’을 지원하는 통합 데이터 보안 기업으로의 성장을 이어갈 방침이다.

[개인정보보호 솔루션 집중 분석-4] 위즈코리아
AI 기반의 능동형 통합 개인정보보호 플랫폼
위즈코리아 ‘BlackBox Series’, 규제 준수를 넘어 실질적 사전 예방까지

개인정보보호법 개정과 2026년 공공기관 평가 기준 전환으로 개인정보 보안은 실무 담당자의 업무를 넘어 경영진의 리스크 관리 과제가 됐다. 위즈코리아는 탐지에서 격리까지 끊김 없는 대응 사이클을 갖춘 통합형 개인정보보호 플랫폼, BlackBox Series로 이 시대의 해법을 제시한다.

경영 리스크로 격상된 개인정보보호
최근 국회를 통과한 개인정보보호법 개정안은 개인정보보호의 무게중심을 완전히 바꿔놓았다. 과거 개인정보 침해사고는 실무 보안 담당자나 개인정보보호책임자(CPO)의 관리 실패로 귀결되는 경우가 많았다. 하지만 이번 개정으로 개인정보 보호는 CEO와 이사회가 직접 책임지는 ‘경영 리스크’ 영역으로 격상됐다. 개인정보 유출 사고가 발생하면 조직 최고 의사결정층까지 법적·행정적 책임이 미칠 수 있게 된 것이다.

페널티 수위도 대폭 높아졌다. 이번 개정안은 개인정보 유출 사고에 대한 제재를 기존보다 두 배 이상 강화했다. 사고 한 건이 기업의 신뢰와 재무 건전성을 동시에 위협할 수 있는 구조가 된 셈이다.

동시에 2026년도 공공기관 개인정보 보호 수준 평가 계획은 ‘형식적 법 준수 여부’가 아닌 실질적인 보호 역량과 사고 예방 능력, 그리고 내부자 보안 활동을 중심으로 평가 기준이 강화됐다. 단순히 시스템을 구축했는가가 아니라, 그 시스템이 실제로 어떻게 작동하는지를 검증하겠다는 것이다.

기술 환경 변화에 따른 규제 유연화도 주목할 필요가 있다. AI와 클라우드 인프라의 확산으로 개인정보 처리 환경이 다양해지면서, 오랫동안 일률적으로 적용돼 온 망 분리 조치 기준이 개선된다. 개인정보처리자가 자신의 환경에 맞는 위험 분석을 바탕으로 보안 조치를 차등 적용할 수 있게 된다. 자율성이 확대되는 만큼, 사고 발생 시 그 책임 또한 더욱 명확하게 해당 조직에 귀속되는 구조다.

BlackBox Series — 탐지에서 격리까지 완결된 통합 플랫폼
위즈코리아는 이러한 환경 변화를 수년 전부터 예측하고 준비해 왔다. 그 결과물이 바로 BlackBox Series다. 접속기록 생성부터 AI 기반 이상행위 탐지, 얼굴인식을 통한 부인 방지, 자동화된 소명 관리, 그리고 이상행위자 단말 격리까지 — 개인정보보호를 위한 내부자 위협 대응의 전 사이클을 하나의 플랫폼 안에서 끊김 없이 처리한다.

BlackBox Series는 단순한 로그 생성·관리 도구가 아니다. 탐지된 위협에 즉각적으로 ‘행동’할 수 있는 액션형 보안 플랫폼이다.

Core Engine ‘BlackBox Privacy’ 접속기록 관리와 이상행위 탐지의 핵심
BlackBox Series의 근간을 이루는 제품이다. 개인정보처리 시스템에서 발생하는 모든 개인정보 접속·처리 행위(조회, 열람, 수정, 다운로드 등)를 실시간으로 모니터링하고 기록을 생성해 체계적으로 관리한다. 단순한 로그 저장에서 그치지 않고, 수집된 데이터를 다차원적으로 분석해 비정상적인 접근 패턴이나 오·남용 행위를 탐지한다. 개인정보보호법 및 관련 규정에 따른 안전성 확보 조치 의무를 충족하면서, 감사 대응에 필요한 분석 리포트를 자동으로 생성한다. 2026년 공공기관 개인정보 보호수준 평가나 ISMS-P 인증 심사를 대비하는 기관이라면 가장 먼저 검토해야 할 제품이다.

AI 분석 ‘BlackBox AI’ 사람이 놓치는 위협을 인공지능이 포착한다
BlackBox Privacy가 생성·수집한 데이터 위에서 동작하는 AI 분석 엔진이다. 머신러닝을 기반으로 개별 사용자의 행동 패턴을 지속적으로 학습해 무엇이 이상 또는 위험 행위인지를 스스로 판단한다. 단순히 규칙 기반으로 특정 행위를 차단하는 방식과는 차원이 다르다. 내부자의 은밀한 정보 유출 시도나 권한 오남용처럼 규칙만으로는 잡아내기 어려운 위협을 조기에 식별한다. 규제 당국이 강조하는 ‘AI를 활용한 능동적 예방 보호체계’의 구현이 바로 BlackBox AI다. 개인정보처리자가 자율적으로 보안 수준을 결정해야 하는 망분리 개선 환경에서, AI 기반의 정교한 이상행위 탐지는 선택이 아닌 필수 기반이 된다.

감사 자동화 ‘BlackBox Board+’ 탐지 이후의 프로세스를 자동화하다
이상행위가 탐지됐다고 해서 그것이 곧 실제 위반을 의미하지는 않는다. 정당한 업무 처리였을 수도 있고, 단순한 오류일 수도 있다. BlackBox Board+는 이 판단 과정을 체계화한다. 이상행위로 탐지된 사용자에게 즉시 소명을 요청하고, 소명 내용과 처리 결과를 일괄 관리한다. 감사 대상 식별에서 소명 절차 완료까지 전 과정이 자동화되기 때문에, CPO와 보안 인력의 업무 부담이 대폭 줄어들게 된다.

내부통제와 감사 프로세스의 실질적 운영 수준이 개인정보보호의 중요한 평가 요인이 되는 상황에서, BlackBox Board+는 그 수준을 수치로 증명하는 도구다. 단순히 시스템을 도입했다는 사실이 아니라, 얼마나 체계적으로 운영하고 있는가를 보여주는 근거가 여기서 만들어진다.

부인 방지 ‘Face-Trace’ “내가 하지 않았다”는 말이 통하지 않는다
내부자 보안에서 반복적으로 등장하는 문제 중 하나가 바로 ‘부인’이다. 이상행위로 탐지된 사용자가 소명 과정에서 자신의 행위를 부정하거나 타인의 계정 도용을 주장하는 경우다. FaceTrace는 얼굴인식 기술로 이 문제를 원천 차단한다.

개인정보 처리 시점에 실제 시스템 앞에 있는 사람의 얼굴을 인식해 등록된 정보와 대조함으로써, 해당 행위의 실제 주체를 기술적으로 확정한다. 타인의 계정을 이용한 비정상 접근이나 대리 조작 시도도 즉각 식별된다.

이는 단순한 보안 기능을 넘어, 분쟁 발생 시 조직을 법적으로 보호하는 증거 기반이 된다. 소명 과정에서 본인 행위를 부정하는 것이 기술적으로 불가능해지면, 내부 보안 문화 자체가 달라진다.

격리 통제 ‘BlackBox AC’ 위협을 발견했다면, 즉시 차단하라
탐지와 분석, 소명 요청이 이루어지는 동안에도 위협 주체가 계속해서 개인정보에 접근할 수 있다면 그 과정은 의미가 없다. BlackBox AC는 이상행위자로 판정된 사용자의 엔드포인트 단말, 즉 업무용 PC를 즉시 제어해 개인정보처리 시스템에 대한 모든 접근을 차단한다. 격리 조치는 자동으로 이루어지며, 정당한 소명이 완료되고 검토가 승인된 이후에는 해제가 가능하다.

탐지된 위협이 실제 피해로 이어지는 것을 막는 마지막 방어선이자, 사고 확산을 원천 봉쇄하는 즉각적 대응 수단이다. BlackBox Series가 ‘탐지형’이 아닌 ‘액션형’ 플랫폼으로 불리는 이유가 바로 여기에 있다.

규제 대응을 넘어 신뢰 자산으로
BlackBox Series의 도입은 강화된 규제 환경에서 조직이 스스로를 보호하고, 신기술 환경에서도 개인정보를 안전하게 활용할 수 있는 기반을 갖추는 전략적 결정이다.

첫째, AI·클라우드 환경에서의 개인정보 안전 활용 기반이 확보된다. 망분리 제도 개선 이후에도 위험 분석 기반의 차등화된 보안 체계를 통해, 보안과 업무 효율성을 동시에 달성할 수 있다.

둘째, 개인정보 유출 사고에 대한 사전 예방 효과가 극대화된다. 이상행위 탐지에서 그치지 않고 즉각적인 격리 조치까지 가능하게 함으로써 사고 발생 가능성을 근본적으로 낮춰준다.

셋째, CPO 등 보안 인력의 업무 부하가 대폭 경감된다. 접속기록 수집, 이상행위 분석, 소명 관리까지 자동화함으로써 한정된 인력이 더 중요한 의사 결정에 집중할 수 있도록 돕는다.

넷째, 공공기관 개인정보 보호수준 평가 및 ISMS-P 인증 심사 대응에 직접적으로 유리한 위치를 점하게 된다. 실질적 운영 수준과 관리체계의 효과성을 증명하는 객관적 데이터와 근거가 자동으로 축적되기 때문이다.

규제는 강해지고, 책임은 무거워지고, 위협은 정교해진다. BlackBox Series는 이 변화의 한가운데에서 조직이 법적 리스크에서 자유롭고 신뢰받는 개인정보처리자로 자리매김할 수 있도록 기술과 프로세스 양면에서 완결된 해답을 제공한다.

[개인정보보호 솔루션 집중 분석-5] 삼오씨엔에스
질의만으로 분석 시나리오 자동 생성, 고도화된 AI 엔진으로 공공·금융권 보안 니즈 완벽 대응
질문하면 보안 시나리오가 뚝딱... 파르고스, 지능형 보안 시대의 “게임체인저”

법령 강화로 달라진 개인정보보호의 ‘무게’ 2026년 2월 국회를 통과하고 같은 해 3월 공포된 개정
개인정보보호법(2026년 9월 11일 시행 예정)은 기업과 기관의 개인정보 거버넌스 체계에 근본적인 변화를 예고하고 있다. 해마다 반복되는 개인정보 유출 사고와 이에 따른 감독 당국의 제재 강화가 맞물리면서, 기업과 기관의 개인정보 보호체계를 근본적으로 재설계해야 한다는 목소리가 높아지고 있다.

특히 2026년 개인정보보호법 개정으로 사업주 또는 대표자(CEO)를 개인정보 처리 및 보호의 최종 책임자로 명시하고, 개인정보보호 책임자(CPO)에게는 전문 인력 관리·예산 확보·이사회 보고 의무를 부과했다. 뿐만 아니라 반복적·중대한 위반에 대해서는 현행 매출액 3% 상한의 과징금을 매출액 10% 이내로 대폭 상향하는 징벌적 과징금이 부과될 수 있게 되면서, ‘컴플라이언스를 위한 최소한의 대응’이라는 소극적 접근 방식은 더 이상 통용되지 않는 시대가 됐다.

이는 개인정보보호가 더 이상 담당 부서만의 과제가 아니라, 대표자(CEO)와 이사회가 직접 챙겨야 하는 최상위 경영 리스크로 격상됐음을 의미한다.

ISMS-P 인증 의무화 대상 확대 역시 기업들의 보안 체계 고도화를 더욱 가속화할 전망이다.

이러한 환경 변화 속에서 삼오씨엔에스의 개인정보 접속기록관리 및 AI 이상탐지 시스템 파르고스(PARGOS)가 공공기관을 넘어 금융· 증권·일반 기업 분야로 고객 영역을 빠르게 확장하며 지능형 보안 시대의 ‘게임체인저’로써 주목을 받고 있다.

최신 AI 기술 분석 기능 강화 : 특정 대상자(군), 시나리오 생성 및 분석 기능까지
파르고스(PARGOS)는 딥러닝 알고리즘을 활용한 접속기록 이상패턴 탐지 기능으로 한국수력원자력, 한국전력기술을 비롯한 공공기관에 구축 사례가 있다. 증권·금융·일반 기업 분야에 효과적인 진출을 통해 관제 기능을 강화할 땐 시나리오 생성·분석 기능이 필요하다. 삼오씨엔에스는 최신 AI 기술을 적용한 시나리오 생성기를 개발 완료하고 2026년 6월 PIS FAIR에서 발표한다. 파르고스(PARGOS)는 관리자가 질의어를 입력하면 시나리오를 생성하고, 이를 바로 적용한 분석 결과를 확인할 수 있게 된다.

공공 레퍼런스의 힘 이제는 금융·증권으로
최근 삼오씨엔에스는 이를 발판으로 미래에셋증권, 코스콤, 노랑풍선 등 증권·금융·일반기업 분야로 고객을 빠르게 확장하고 있다. 금융기관은 대량의 고객 신용정보와 투자 정보를 처리하는 만큼 개인정보 유출 사고 발생 시 피해 규모가 막대하고 감독 리스크도 크다. 이런 이유로 금융기관에서는 단순 컴플라이언스 충족을 넘어, 내부 직원의 비정상 행위 탐지·차단과 실시간 이상징후 관제를 동시에 요구하는 추세다. 파르고스(PARGOS)가 제공하는 DRM·E-DLP·출력물 보안 연계 통합 관제 기능은 바로 이 지점에서 금융기관의 니즈와 정확히 맞아 떨어진다. 고객 데이터에 접근하는 내부자의 행위를 실시간으로 추적하고, 이상 패턴 발생 시 즉각 알림·소명 요청이 가능하기 때문이다.

파르고스, 컴플라이언스 도구를 넘어 개인정보 통합관제 플랫폼으로
삼오씨엔에스의 파르고스(PARGOS)는 개인정보 접속기록관리 솔루션에서 출발했지만, 현재는 개인정보가 조직 밖으로 나가는 모든 경로를 한 곳에서 모니터링하고 이상징후를 탐지하는 통합 관제 플랫폼으로 그 범위를 훨씬 넘어선다.

파르고스(PARGOS)는 개인정보처리 시스템의 DBMS에 저장된 개인정보에 대한 접속 로그를 육하원칙 형태로 자동 수집·분석하고, 빅데이터 플랫폼 기반의 AI 딥러닝 엔진으로 비정상 접속 행위를 근 실시간 탐지한다.

단순히 로그를 쌓는 것이 아니라 △비정상 접속 패턴 탐지 △소명 처리 및 검증·이력 관리 △월 점검분석보고서 자동 생성 △다운로드 사유(사전/사후) 관리 △인사정보 연계를 통한 접근권한 현행화까지 개인정보보호위원회 고시의 핵심 항목을 원스톱으로 충족시킨다.

여기에 더해 최근 파르고스(PARGOS)가 특히 주목받는 이유는 DRM, E-DLP, 출력물 보안 등 기존 개인정보보호(정보보호) 포인트 솔루션의 로그를 통합·관제하는 플랫폼으로서의 역할이다.

개인정보가 데이터베이스 접근 경로뿐만 아니라 문서 유출, 이메일 송신, 출력물 등 다양한 경로로 새어 나갈 수 있다는 점을 고려할 때, 파르고스(PARGOS)는 이러한 다양한 경로를 단일 시나리오에서 통합/상관분석 해 감시하는 개인정보 통합관제 허브로 기능하고 있다.

대응이 아닌 관제의 시대로
개인정보 유출 사고가 발생한 뒤 수습하는 사후 대응 체계로는 강화된 법령과 징벌적 과징금을 막을 수 없다. 대표자(CEO)가 최종 책임자로 지목된 지금, 개인정보보호는 전략적 경영 의사결정의 영역이 됐다.

파르고스(PARGOS)는 단일 솔루션이 아니라 조직 내 모든 개인정보 흐름을 가시화하고, AI가 이상징후를 먼저 감지하며, 법적 요건을 자동으로 충족시키는 지능형 개인정보 통합관제 플랫폼이다. 공공에서 금융으로, 컴플라이언스에서 통합관제로 파르고스(PARGOS)의 진화는 지금도 계속되고 있다.

[개인정보보호 솔루션 집중 분석-6] 에버스핀
설치형 SW 제거 정책에도 가장 효과적인 대안으로 부상
에버스핀, AI-MTD로 무력화하는 AI 발 사이버 위협

오늘날 대부분의 웹 공격은 브라우저를 통해 전달되는 프론트 엔드 영역에서 시작된다. 과거엔 해커가 직접 브라우저 개발자 도구를 열어 JavaScript 구조나 API 호출 흐름을 파악하고 스크립트를 짜야 했지만, 이제는 AI가 단 몇 초 만에 웹사이트 구조 분석·인증 우회 루트 탐색·맞춤형 크롤링 봇 및 크리덴셜 스터핑 코드 생성까지 자동으로 해낸다. 취약점 공개 후 실제 공격까지 걸리는 시간이 평균 10시간 수준으로 단축된 현 상황에서, AI를 무기로 장착한 공격자에게 전단부는 활짝 열린 문이나 다름없다.

문제는 방어자들의 방식이 여전히 과거에 머물러 있다는 점이다. 웹 방화벽(WAF), 코드 난독화, 정적 토큰 인증, 시그니처 기반 탐지 등 기존의 방어 체계는 모두 ‘정적’(Static)이라는 치명적인 약점을 안고 있다.

아무리 복잡하게 코드를 난독화하고 방어벽을 두껍게 쌓아도, 구조 자체가 고정돼 있다면 AI에게는 그저 시간이 조금 더 걸리는 퍼즐일 뿐이다. 공격형 AI는 엄청난 연산 능력을 바탕으로 고정된 방어 패턴을 학습하고 우회로를 찾아내며, 한 번 분석이 완료되면 동일한 방식으로 무한 반복 침투가 가능해진다. 타깃이 움직이지 않는 한 방어벽이 뚫리는 것은 시간문제일 뿐이다.

그렇다면 AI의 분석 속도를 뛰어넘는 방어는 어떻게 가능할까. 해답은 타깃 자체를 끊임없이 움직이게 만드는 것이다. 에버스핀의 ‘Eversafe Web’(에버세이프 웹)은 AI-MTD(Moving Target Defense, 이동 표적 방어)를 핵심으로 하는 AI 기반 웹 보안 솔루션으로, 공격 탐지·차단의 사후 대응에서 벗어나 웹 소스코드와 보안 모듈을 매번 실시간으로 변화시키는 기술이다.

AI-MTD가 AI 발 위협에 대응할 수 있는 이유는 AI의 학습 및 분석 자체를 방해하기 때문이다. 공격 AI가 프론트 엔드의 DOM 구조나 API 규칙을 분석해 공격 스크립트를 완성하는 순간, Eversafe Web의 AI-MTD는 이미 코드를 완전히 다른 형태로 변형시켜 버린다. AI가 타겟을 스캔해도 유의미한 패턴을 찾을 수 없고, 이전 구조 기반의 자동화 공격 코드는 다음 접속 시 즉시 오류를 일으키며 실패한다. 결국 공격 AI는 매번 처음부터 다시 분석을 시작해야 해 막대한 컴퓨팅 자원과 시간을 낭비하게 되는, 단순 차단을 넘어 공격조건 자체를 원천 봉쇄하는 선제 예방 구조인 셈이다.

이러한 동적 방어 체계는 이미 치열한 산업·공공 현장에서 그 위력을 증명하고 있다.

대표적인 사례가 국세청 홈택스다. 국세청은 민간 세무 플랫폼의 과도한 스크래핑으로 발생하던 접속 지연 문제를 해결하기 위해 Eversafe Web을 도입했다. AI-MTD 기반 동적 방어로 비인가 스크래핑과 자동화 Bot 접속에 대한 서버 부하를 대폭 줄이고 납세자 접속 품질을 개선해, 방어가 곧 서비스 부하로 이어지던 기존 한계를 극복하고 대국민 공공 서비스 영역에서 AI 기반 웹 보안의 실효성을 입증했다.

또한 예매 플랫폼 티켓링크는 도입 후 단 3개월 만에 무려 6975만건에 달하는 비정상적인 매크로 및 스크래핑 접속을 차단했다. 수천만건의 자동화 공격이 쏟아지는 환경에서도 공격 표면을 지속적으로 변화시켜 정상 이용자를 위한 공정한 서비스 환경을 지켜냈다.

스크래핑, 봇·매크로, 제로데이 위협부터 미토스로 대변되는 AI 자동화 해킹까지, 움직이지 않는 보안으로 보호되는 웹 서비스들은 AI의 진화 앞에 급속도로 무너지고 있다. 공격이 자동화되고 지능화된 만큼, 보안 체계 역시 유기적으로 살아 움직여야 한다.

별도의 에이전트 설치 없이 웹 구간 전반을 보호하는 에버스핀의 ‘Eversafe Web’은 공격자의 분석과 우회 시도에 휘둘리지 않고 보안 환경 자체를 능동적으로 제어하는 새로운 보안 패러다임을 제시하며, 정부·금융권의 설치형 보안 SW 제거 기조에도 부합하는 사실상 유일한 구조적 보안 솔루션으로 주목받고 있다.

끊임없이 변화해 공격자가 표적 자체를 찾지 못하게 하는 AI MTD 기술은 다가오는 AI 사이버 위협 시대에 기업이 선택해야 할 유일하고도 가장 강력한 보안의 출발점이다.

[원병철 기자(boanone@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