AI보안 | AI가 데이터·기술유출의 지름길? 방지 시스템 구축이 급선무

CONTENTS

1. AI보안 | 생성형 AI, 가장 흔하지만 보이지 않는 데이터·기술 유출 경로
- - 유출 방식의 변화
2. AI보안 | 기술 문제가 아닌 경영 리스크로 전이되는 위협
- - 입력 기반 기밀 유출
- - 프롬프트 인젝션 및 적대적 공격
- - 책임 구조의 불명확성
3. AI보안 | 기업이 구축해야 할 AI 데이터 거버넌스의 핵심
- - 데이터가 밖으로 나가지 않는 구조
- - 입력 단계에서 차단되는 기술적 통제
- - AI 수명주기 기반 관리
- - 책임 주체의 명확화
4. AI보안 | 보안 수준이 기업 신뢰도와 투자 평가를 좌우하는 시대
- - AI는 막을 대상이 아니라 관리해야 할 경영 자산

1. AI보안 | 생성형 AI, 가장 흔하지만 보이지 않는 데이터·기술 유출 경로

AI보안이 중요해진 배경은 명확합니다.

생성형 AI는 이미 업무 현장에서 가장 자주 사용되는 ‘일상적인 생산성 도구’가 되었지만 동시에 기업이 가장 통제하지 못하는 데이터·기술 유출 경로로 빠르게 자리 잡고 있습니다.

문제는 여전히 많은 기업이 AI를 그저 업무 도구로만 인식하고 있다는 점입니다.

그러나 실제로 AI는 이메일, USB, 외장하드의 뒤를 잇는 새로운 유출 인프라로 기능하고 있으며, 기존 유출 방식에 비해 탐지와 통제가 어렵다는 점에서 기업의 대응 난도를 크게 높이고 있습니다.

최근 해외 기업 환경 분석에 따르면 상당수의 직원이 이미 생성형 AI 도구를 사용하고 있는 것으로 확인됩니다.

문제는 이들 중 다수가 회사의 관리·통제 범위를 벗어난 개인 계정을 통해 AI를 활용하고 있다는 점입니다.

유출 방식의 변화

기술 유출이 기존 보안 체계로 포착하기 어려운 방식으로 발생하고 있다는 점 역시 대응 난이도를 높이는 지점입니다.

기존 보안 체계는 파일 업로드나 저장 행위를 중심으로 설계돼 있으나 실제 데이터·기술 유출의 상당수는 파일이 아닌 복사·붙여넣기, 즉 프롬프트 입력 과정에서 발생합니다.

∙ 직원 다수가 회의록, 코드, 설계 설명을 그대로 AI 프롬프트에 입력

∙ 이 중 상당수가 개인 계정 기반 사용

∙ 클립보드라는 ‘파일 없는 채널’을 통해 유출

∙ 기존 DLP·보안 로그로는 탐지 자체가 어려움

결과적으로 기업은 유출을 막지 못하는 것은 물론 유출 사실조차 인지하지 못하는 상태에 놓이게 됩니다.

이에 AI 활용 과정에서는 기술 자체보다 가시성과 통제가 약화된 업무 흐름이 더 큰 위험 요인으로 작용합니다.

실제로 해외 기업 환경에서는 개발 코드 검수나 기술 문서 정리 과정에서 AI 프롬프트 입력만으로 핵심 알고리즘 구조가 외부로 노출된 사례도 보고되고 있습니다.

개인정보보호법으로 본 AI 챗봇 학습과 메시지 데이터의 동의 문제

2. AI보안 | 기술 문제가 아닌 경영 리스크로 전이되는 위협

AI보안 이슈는 생성형 AI로 인한 데이터·기술 유출을 이제 사고가 아닌 구조적 경영 리스크로 인식해야 하는 단계에 들어섰습니다.

대표적인 위협 유형은 다음과 같습니다.

입력 기반 기밀 유출

임직원이 기밀 정보를 프롬프트로 입력하는 순간 해당 정보는 기업 통제 영역을 벗어날 수 있습니다.

AI 서비스의 운영 방식에 따라 입력 정보가 로그·분석 데이터로 활용될 가능성을 완전히 배제하기 어렵습니다.

프롬프트 인젝션 및 적대적 공격

외부 입력을 통해 AI가 의도치 않은 데이터를 노출하거나 내부 규칙을 우회하도록 유도하는 공격 방식입니다.

특히 고객 대응, 문서 요약, 코드 검증 등 자동화 업무에서 위험이 커집니다.

이는 작은 보안 사고를 넘어 자동화된 의사결정 과정에서 기업이 의도하지 않은 법적·계약적 책임을 부담하게 만드는 위험으로 이어질 수 있습니다.

책임 구조의 불명확성

AI 출력물은 ‘2차 생성물’ 형태로 나타나기 때문에 사후에 원본 기술과의 동일성, 유출 경로, 책임 주체를 입증하기가 매우 어렵습니다.

이에 따라 기업은 다음과 같은 경영 리스크에 직면할 수 있습니다.

∙ 유출 경로와 책임 주체 입증이 극히 어려워지는 구조적 한계

∙ 투자·협업 과정에서 보안 관리 미흡 기업으로 평가

∙ 개인정보·산업기술 관련 규제 위반 리스크

∙ 사고 이후에도 재발을 막지 못하는 구조적 취약성

AI보안은 이제 정보보호부서나 특정 책임자의 영역에 그치지 않고 전사 차원에서 관리해야 할 경영 리스크로 확장되고 있습니다.

3. AI보안 | 기업이 구축해야 할 AI 데이터 거버넌스의 핵심

AI보안을 위해 일부 기업은 생성형 AI 사용을 전면 금지하는 방식을 선택하지만, 이는 현실적인 대안이 되기 어렵습니다.

업무 효율과 속도를 경험한 조직에서 AI 사용을 완전히 막는 순간 AI는 공식 시스템이 아닌 섀도 AI(Shadow AI)로 이동합니다.

여기서 섀도 AI란 기업이 승인하거나 관리하지 않는 상태에서 임직원이 개인 계정이나 외부 AI 서비스를 활용하는 행위를 말합니다.

이 경우 입력·출력되는 데이터에 대한 기록과 모니터링이 불가능해지고 어떤 정보가 어떤 경로로 외부에 제공되었는지 사후적으로 확인하기도 어려워집니다.

특히 코드, 기술 문서, 고객 정보 등 민감한 데이터가 별도 통제 없이 프롬프트로 입력되면서 보안 정책과 내부 통제 체계가 사실상 무력화되는 문제가 발생합니다.

통제는 사라지고 리스크는 오히려 확대되는 부차적 이슈가 발생하는 것입니다.

따라서 필요한 것은 금지가 아니라 통제 가능한 사용 구조, 즉 데이터 거버넌스입니다.

데이터 거버넌스란?

기업이 보유·활용하는 데이터에 대해 어떤 데이터가 보호 대상인지, 누가 어떤 목적과 범위에서 사용할 수 있는지를 사전에 정하고, 그 기준이 실제 업무와 시스템에서 일관되게 적용되도록 관리하는 체계를 말합니다.

AI 환경에서는 AI 입력·출력 데이터의 범위, 사용 가능 조건, 기록·모니터링 방식까지 포함하는 통합적인 통제 구조가 데이터 거버넌스의 핵심이 됩니다.

AI를 통한 유출을 막기 위해서는 무엇이 보호 대상인지부터 파악해야 합니다.

핵심 기술·데이터의 범위를 정의하지 않은 상태에서의 통제는 형식에 그칠 수밖에 없습니다.

이 전제가 갖춰지지 않으면 어떤 보안 시스템이나 정책도 실효성을 갖기 어렵습니다.

데이터가 밖으로 나가지 않는 구조

공개형 생성형 AI를 그대로 사용하는 경우 임직원이 입력한 내용이 기업 내부가 아닌 외부 서비스의 서버로 전송됩니다.

이 과정에서 해당 데이터가 어디에 저장되고 어떻게 처리되는지, 다시 학습에 활용되는지까지 기업이 직접 확인하거나 통제하기는 어렵습니다.

반면 기업이 자체 서버를 두고 AI를 내부 시스템 안에서만 운영하는 온-프레미스 환경, 또는 외부 클라우드를 사용하더라도 기업만을 위해 분리된 독립 공간에서 AI를 운영하는 전용 VPC 기반의 Private AI 구조에서는 데이터의 저장·처리·접근 범위를 기업이 직접 관리할 수 있습니다.

이러한 구조는 데이터가 외부로 유출되지 않도록 통제할 수 있다는 점에서 이제는 선택이 아닌 기본 전제로 자리 잡고 있습니다.