금융권 망분리 완화, AI 도입과 개인정보보호 균형이 관건

핵심 요약

- 금융권 망분리 규제 완화로 AI 도입 가속화되지만, 개인정보 유출·AI 환각 등 새로운 보안 위험 증가 - 망분리 해제 후 데이터 접근 통제, AI 모델 검증, 보안 인력 확보가 금융사 경쟁력의 핵심 요소로 부상 - 기술적 보안 대책과 함께 AI 거버넌스 체계 구축 및 전문 인력 양성이 시급한 과제

주요 내용

금융권에서 망분리 규제 완화 논의가 본격화되면서 AI 활용 경쟁이 가속화되고 있다. 그동안 망분리는 외부 인터넷과 내부 업무망을 물리적으로 분리해 해킹을 방지하는 핵심 보안 수단이었으나, AI 시대에는 데이터 접근성 제약으로 작용해왔다. 규제 완화는 금융사들이 빅데이터를 활용한 AI 서비스를 개발할 수 있는 기회를 제공하지만, 동시에 새로운 보안 위험을 초래한다.

최근 대규모 해킹 사고가 잇따르면서 망분리 완화 이후의 보안 대책 마련이 더욱 중요해졌다. 특히 생성형 AI의 '환각(Hallucination)' 현상은 금융권에서 치명적인 문제가 될 수 있다. AI가 잘못된 투자 정보나 대출 조건을 제시할 경우 고객 피해와 금융사 신뢰도 하락으로 이어질 수 있기 때문이다. 이에 따라 AI 출력값 검증 체계와 개인정보 비식별화 기술 적용이 필수적이다.

금융사들은 망분리 완화에 대비해 다층 보안 체계 구축에 나서고 있다. 네트워크 접근 통제(NAC), 데이터 유출 방지(DLP), 행위 기반 탐지 시스템 등 기술적 보안 솔루션 도입과 함께, AI 모델의 학습 데이터 관리 및 출력값 모니터링 체계를 강화하고 있다. 또한 AI 윤리 가이드라인 수립과 내부 거버넌스 체계 정립도 병행되고 있다.

그러나 가장 큰 과제는 보안과 AI를 모두 이해하는 전문 인력 부족이다. 금융권은 ISMS-P, AI 거버넌스, 데이터 보호 규제를 통합적으로 관리할 수 있는 인재 확보에 주력하고 있으며, 청소년 대상 AI·코딩 교육(디지털새싹, 사이버가디언즈 등)을 통한 장기적 인력 양성에도 관심을 기울이고 있다.

전문가 시각

ISMS-P 선임심사원 관점에서 망분리 완화는 '기술적 통제'에서 '관리적·물리적 통제의 통합 체계'로의 전환을 의미한다. 금융사는 단순히 망분리 해제가 아닌, 위험 기반 접근법(Risk-based Approach)에 따른 세분화된 접근 통제 정책을 수립해야 한다. 특히 개인신용정보를 다루는 시스템은 ISMS-P 인증 기준에 따라 접근 권한 관리, 암호화, 로그 관리를 더욱 강화해야 하며, AI 모델 학습 시 개인정보 처리 단계별 보호조치를 문서화해야 한다.

AI 거버넌스 측면에서는 금융사가 자체적인 'AI 리스크 관리 프레임워크'를 구축해야 한다. 이는 EU AI Act, 한국 AI 기본법 논의 동향과 연계하여 AI 시스템의 위험도 분류, 고위험 AI에 대한 사전·사후 검증 절차, 설명 가능성(Explainability) 확보 방안을 포함해야 한다. 특히 금융 분야는 AI 결정에 대한 소비자 설명 요구권이 강화될 것으로 예상되므로, AI 판단 근거를 추적·설명할 수 있는 기술적 장치와 프로세스를 사전에 마련해야 한다.

CPPG·ISMS-P 연계 포인트

접근통제 및 권한관리 (ISMS-P 2.8): 망분리 완화 시 네트워크 영역별 차등화된 접근통제 정책 수립이 필수적이다. 최소권한 원칙(Least Privilege)과 직무분리(Segregation of Duties)를 적용하여 개인정보 접근 권한을 세분화하고, AI 학습용 데이터 접근 시 이중 인증 및 접근 로그 실시간 모니터링 체계를 구축해야 한다.

개인정보 비식별 조치 (개인정보보호법 제28조의2): AI 모델 학습에 개인정보를 활용할 경우 가명처리 또는 익명처리를 통한 비식별화가 필수적이다. 금융 데이터 특성상 k-익명성, l-다양성 등 통계적 기법을 적용하되, 재식별 위험성 평가를 주기적으로 실시하고 AI 출력값에서의 개인정보 노출 가능성도 검증해야 한다.