AI 시대 사이버 위협 대응·신뢰할 수 있는 AI 구현 학술대회 개최

핵심 요약

- AI 시대의 사이버 위협 대응 전략과 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 구현 방안을 다루는 학술대회 개최 - 개인정보보호·데이터 거버넌스, 디지털 신뢰 생태계·국제 협력 등 4대 핵심 의제 중심 논의 - AI 기술 발전에 따른 보안 위협 증가와 AI 거버넌스 체계 구축 필요성 부각

주요 내용

2026년 현재 AI 기술의 급속한 발전과 함께 새로운 사이버 보안 위협이 증가하면서, 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 생태계 구축을 위한 학술 논의가 활발히 진행되고 있다. 이번 학술대회는 AI 시대의 사이버 위협과 대응 전략을 첫 번째 핵심 의제로 설정하여, 생성형 AI를 활용한 사이버 공격 증가와 AI 시스템 자체에 대한 공격 등 새로운 보안 패러다임을 다룬다.

두 번째 의제인 '안전하고 신뢰할 수 있는 AI 구현'에서는 AI 시스템의 투명성, 공정성, 설명가능성 확보 방안이 논의된다. 특히 2024년 1월 시행된 AI기본법 이후 기업들의 AI 윤리 및 거버넌스 체계 구축 의무가 강화되면서, 실무적 적용 방안에 대한 관심이 높아지고 있다.

세 번째 의제는 개인정보보호와 데이터 거버넌스로, AI 학습 데이터의 개인정보 처리 이슈와 데이터 3법 개정 이후의 가명정보 활용 현황을 중점적으로 다룬다. AI 모델 학습 과정에서 발생하는 개인정보 재식별 위험과 프라이버시 보호 기술(PETs) 적용 사례가 공유될 예정이다.

마지막 의제인 디지털 신뢰 생태계와 국제 협력에서는 EU AI Act, 미국 AI 행정명령 등 글로벌 AI 규제 동향과 국제 표준 대응 전략이 논의된다. 특히 국경 간 데이터 이전과 AI 서비스의 글로벌 컴플라이언스 확보 방안이 주요 주제로 다뤄진다.

전문가 시각

ISMS-P 선임심사원 관점에서 볼 때, 이번 학술대회의 4대 의제는 현재 기업들이 직면한 AI 보안 및 개인정보보호 실무 과제와 직결된다. 특히 AI 시스템에 대한 사이버 공격은 모델 포이즈닝(Model Poisoning), 적대적 예제(Adversarial Examples) 등 전통적 보안 통제만으로는 대응이 어려운 새로운 위협이다. 기업들은 AI 개발·운영 생명주기 전반에 걸친 보안 통제 체계를 수립하고, AI 특화 보안 위험 평가 방법론을 도입해야 한다.

신뢰할 수 있는 AI 구현을 위해서는 AI 윤리 원칙을 실질적인 기술 요구사항으로 전환하는 작업이 필수적이다. AI 모델의 편향성 검증, 설명가능성 확보, 개인정보 영향평가(PIA) 통합 등을 AI 개발 프로세스에 내재화해야 한다. 특히 개인정보보호법 제15조의2에 따른 자동화 결정에 대한 설명 요구권 행사에 대비하여, AI 의사결정 과정의 투명성 확보 메커니즘을 사전에 구축할 필요가 있다.

CPPG·ISMS-P 연계 포인트

AI 시스템 보안 통제: AI 모델 학습 데이터의 무결성 보장, 모델 접근 통제, AI 서비스 API 보안 등 AI 특화 보안 요구사항이 ISMS-P 인증 심사 시 점차 중요해지고 있다. 정보보호 및 개인정보보호 관리체계 수립 시 AI 시스템을 별도 자산으로 식별하고 위험 평가를 수행해야 한다.

AI 개인정보 영향평가: AI 시스템이 개인정보를 처리하는 경우 개인정보보호법 제33조에 따른 개인정보 영향평가 대상이 될 수 있으며, 특히 자동화된 의사결정(제15조의2)을 수행하는 경우 정보주체의 권리 보호 방안을 구체적으로 마련해야 한다. 데이터 최소화, 목적 제한, 프라이버시 바이 디자인 원칙을 AI 개발 초기 단계부터 적용하는 것이 핵심이다.