한국인터넷정보학회, 생성형 AI 환경의 ISMS-P 개인정보 영향평가 보완방안 발표

핵심 요약

- 한국인터넷정보학회 2026년 추계학술대회에서 'AI 사이버보안' 특별세션 진행 - 생성형 AI 활용 환경에서의 ISMS-P 개인정보 영향평가 보완 방안 연구 발표 - AI 기술 발전에 따른 개인정보보호 인증 체계의 실무적 대응 방향 제시

주요 내용

한국인터넷정보학회가 2026년 추계학술발표대회에서 AI 사이버보안을 주제로 한 특별세션을 운영했다고 23일 밝혔다. 이번 학술대회는 급격히 발전하는 생성형 AI 기술이 개인정보보호 체계에 미치는 영향을 심층적으로 다루며, 실무 차원의 대응 방안을 모색하는 자리로 마련됐다.

특별세션에서는 이준화 이사가 '생성형 AI 활용 환경에서의 ISMS-P 개인정보 영향평가 보완 방안 연구'를 발표하며 주목을 받았다. 생성형 AI 서비스가 대량의 개인정보를 학습 데이터로 활용하면서, 기존 ISMS-P 인증 기준만으로는 포착하기 어려운 새로운 개인정보 침해 위험이 발생하고 있다는 점을 지적했다.

발표에서는 AI 모델 학습 과정에서의 개인정보 처리, 생성 결과물에 포함될 수 있는 개인정보 노출 위험, 그리고 프롬프트를 통한 민감정보 추출 가능성 등 생성형 AI 특유의 개인정보보호 이슈가 집중 분석됐다. 특히 현행 개인정보 영향평가 체계가 AI 환경의 동적이고 예측 불가능한 특성을 충분히 반영하지 못하고 있다는 문제의식이 제기됐다.

이번 학술대회를 통해 제시된 보완 방안들은 향후 ISMS-P 인증기준 개정 및 개인정보보호위원회의 가이드라인 수립에 중요한 참고자료로 활용될 전망이다. 학계와 실무계의 협력을 통한 AI 시대 개인정보보호 체계 고도화의 필요성이 재확인된 자리였다.

전문가 시각

생성형 AI 환경에서의 개인정보 영향평가는 기존 평가 방법론으로는 한계가 명확하다. AI 모델이 학습 데이터를 어떻게 처리하고 있는지, 생성 결과물에 개인정보가 재식별 가능한 형태로 포함될 위험은 없는지, 모델 자체가 개인정보를 '기억'하고 있지는 않은지 등 새로운 평가 항목들이 필수적으로 추가되어야 한다. 특히 프롬프트 인젝션 공격을 통한 개인정보 추출 가능성은 기존 정보보호 위험 분석에서는 다루지 않았던 영역이다.

ISMS-P 심사 현장에서도 생성형 AI 서비스를 운영하는 기업들의 대응 수준은 천차만별이다. 일부 기업은 AI 학습 데이터의 개인정보 비식별화 처리를 철저히 수행하고 있지만, 다수는 기술적 복잡성을 이유로 최소한의 조치만 취하고 있다. 이번 학술대회에서 제시된 보완 방안들이 실제 인증기준에 반영된다면, 2027년부터는 AI 활용 기업들의 ISMS-P 인증 심사 난이도가 상당히 높아질 것으로 예상된다.

ISMS-P 심사원 체크포인트

1. 개인정보 영향평가 수행 (ISMS-P 인증기준 3.1.4)
- 생성형 AI 서비스 도입 시 개인정보보호법 제33조에 따른 개인정보 영향평가 사전 수행 여부 확인
- AI 학습 데이터셋 구성 시 개인정보 수집·이용 목적의 명확성, 최소수집 원칙 준수 여부 점검
- 모델 출력물에 개인정보가 포함될 위험에 대한 평가 및 기술적 통제 방안(필터링, 마스킹 등) 마련 여부 심사

2. AI 모델 학습 데이터 관리 (ISMS-P 인증기준 3.2.1, 3.3.1)
- 학습 데이터 내 개인정보의 비식별 조치 적정성 평가 (개인정보보호법 제28조의2)
- 재식별 위험 분석 수행 여부 및 주기적 재평가 체계 확인
- 학습 완료 후 원본 개인정보의 파기 또는 분리 보관 절차 이행 점검

3. 프롬프트 인젝션 등 AI 특화 위협 대응 (ISMS-P 인증기준 2.8.5)
- 프롬프트를 통한 개인정보 우회 추출 시도에 대한 탐지 및 차단 메커니즘 구현 여부
- AI 서비스 접근통제 및 입력값 검증 정책 수립·운영 현황
- AI 모델 자체의 개인정보 '기억' 및 재생성 위험에 대한 기술적 대응 방안 마련 여부

CPPG·ISMS-P 연계 포인트

개인정보 영향평가 (PIA, Privacy Impact Assessment)
공공기관이 구축·운영·변경하려는 개인정보파일 또는 민간 기업의 대규모 개인정보 처리 시스템이 개인의 프라이버시에 미칠 영향을 사전에 평가하는 제도이다. 생성형 AI처럼 새로운 기술 환경에서는 데이터 흐름의 복잡성과 예측 불가능성으로 인해 평가 범위와 방법론의 확장이 필수적이며, AI 모델의 생명주기 전반(학습-추론-재학습)에 걸친 개인정보 처리 위험을 종합적으로 평가해야 한다.

비식별 조치 및 재식별 위험 관리
개인정보를 가명처리 또는 익명처리하여 특정 개인을 알아볼 수 없도록 하는 기술적·관리적 조치를 의미한다. AI 학습 데이터의 경우 단순 마스킹만으로는 불충분하며, 모델이 학습 과정에서 개인정보 패턴을 내재화하여 추론 시 재식별 가능한 정보를 생성할 위험(모델 인버전 공격, 멤버십 추론 공격 등)을 고려한 고도화된 비식별 기법과 지속적인 재식별 위험 모니터링 체계가 요구된다.