생성형 AI 시대, 내부정보 유출 탐지 통합 보안 솔루션 주목 - ISEC 2026

핵심 요약

- 엑스큐어넷, ISEC 2026에서 생성형 AI 보안과 내부정보 유출 탐지를 통합한 차세대 보안 솔루션 공개 예정 - ChatGPT 등 생성형 AI 활용 증가로 새로운 정보 유출 경로 차단 필요성 증대 - 클라우드, 메신저, 생성형 AI 등 다양한 채널에 대한 통합 모니터링 및 제어 기능 강화

주요 내용

엑스큐어넷은 2026년 8월 개최 예정인 정보보안 박람회 ISEC 2026에서 생성형 AI 시대에 대응하는 통합 보안 솔루션을 선보일 예정이다. 최근 기업 환경에서 ChatGPT, Claude, Copilot 등 생성형 AI 도구 활용이 급증하면서, 이를 통한 의도적·비의도적 정보 유출 위험이 새로운 보안 과제로 부상하고 있다.

특히 임직원들이 업무 효율성 향상을 위해 생성형 AI에 고객정보, 영업비밀, 개인정보 등을 입력하는 과정에서 민감정보가 외부로 유출되는 사례가 증가하고 있다. 기존의 DLP(Data Loss Prevention) 솔루션으로는 API 기반으로 작동하는 생성형 AI 서비스의 데이터 흐름을 효과적으로 통제하기 어렵다는 한계가 드러났다.

엑스큐어넷의 통합 보안 솔루션은 생성형 AI뿐만 아니라 클라우드 스토리지, 협업 메신저, 이메일, USB 등 모든 정보 유출 경로를 단일 플랫폼에서 모니터링하고 제어할 수 있는 기능을 제공한다. 특히 AI 프롬프트에 입력되는 데이터를 실시간으로 분석하여 개인정보나 기밀정보 포함 여부를 탐지하고, 정책에 따라 차단 또는 경고 조치를 취할 수 있다.

또한 내부자 위협(Insider Threat) 탐지를 위한 사용자 행위 분석(UBA) 기능도 강화되어, 비정상적인 대용량 파일 다운로드, 근무시간 외 접속, 퇴사 예정자의 데이터 접근 등 의심스러운 패턴을 자동으로 식별한다. 이를 통해 사전 예방적 보안 체계 구축이 가능하다.

전문가 시각

ISMS-P 심사 현장에서 최근 가장 빈번하게 발견되는 취약점 중 하나가 바로 생성형 AI를 통한 정보 유출 위험에 대한 대응 미비이다. 많은 기업이 직원들의 ChatGPT 등 AI 도구 사용을 금지하는 정책만 수립해놓고 실제 기술적 통제 수단은 마련하지 않고 있다. 정책과 기술적 통제의 괴리가 실질적인 보안 공백을 만들고 있는 것이다. 엑스큐어넷과 같은 통합 솔루션은 이러한 간극을 메우는 실효성 있는 대안이 될 수 있다.

다만 통합 보안 솔루션 도입 시 주의해야 할 점은 과도한 통제로 인한 업무 효율성 저하 문제이다. 모든 AI 사용을 차단하는 것이 아니라, 업무 목적의 정당한 사용은 허용하면서도 민감정보 유출은 방지하는 세밀한 정책 설계가 필요하다. 예를 들어 개인정보나 영업비밀이 포함된 프롬프트는 차단하되, 일반적인 업무 질의는 허용하는 방식이다. 또한 솔루션 도입 전 충분한 파일럿 테스트를 통해 오탐(False Positive)을 최소화하고, 임직원 대상 보안 인식 교육을 병행해야 실효성을 확보할 수 있다.

ISMS-P 심사원 체크포인트

1. 인증기준 2.8.2 (개인정보 전송 시 보안조치)
- 생성형 AI 서비스로의 개인정보 전송이 암호화되는지, 전송 전 개인정보 포함 여부를 탐지하는 기술적 통제 수단이 구현되어 있는지 점검
- 개인정보보호법 제29조(안전조치의무)에 따라 개인정보가 인터넷 구간을 통해 송신되거나 외부 저장매체를 통해 전달되는 경우 암호화 필수
- 심사 시 실제 ChatGPT 등에 개인정보 입력 시도 시 차단되는지 시연 요청, 차단 로그 기록 및 보관 여부 확인

2. 인증기준 2.8.6 (개인정보 유출 및 오남용 방지)
- 내부자에 의한 개인정보 대량 다운로드, 외부 전송, 생성형 AI 입력 등 비정상 행위 탐지 체계 구축 여부
- DLP, UBA 등 기술적 통제 수단과 더불어 접근권한 관리, 로그 모니터링, 이상징후 탐지 절차 수립 여부 점검
- 개인정보보호법 시행령 제30조에 따른 개인정보 처리 기록 최소 3년 보관 의무 준수 여부 확인

3. 인증기준 2.10.4 (PC 등 단말기 보안)
- 생성형 AI 포함 업무용 PC에서 사용 가능한 외부 서비스 통제 정책 수립 및 기술적 구현 여부
- 허용되지 않은 클라우드 서비스, AI 도구 사용 차단, 승인된 서비스에 대해서도 민감정보 업로드 제한 정책 적용 확인

CPPG·ISMS-P 연계 포인트

DLP(Data Loss Prevention)와 개인정보 유출 방지
데이터 손실 방지 솔루션은 개인정보가 조직 외부로 무단 유출되는 것을 탐지하고 차단하는 기술이다. 네트워크 기반 DLP, 엔드포인트 DLP, 스토리지 DLP로 구분되며, 개인정보보호법 제29조의 안전조치의무 이행을 위한 핵심 기술적 통제 수단이다. ISMS-P 인증기준 2.8.6에서 요구하는 개인정보 유출 및 오남용 방지 대책의 구체적 구현 방법으로 활용된다.

UBA(User Behavior Analytics)와 내부자 위협 탐지
사용자 행위 분석은 평상시 사용자의 정상 행위 패턴을 학습하여 이상 행위를 자동으로 탐지하는 보안 기술이다. 대량 파일 다운로드, 비정상 시간대 접속, 퇴사 예정자의 데이터 접근 증가 등을 탐지하여 내부자에 의한 정보 유출을 사전에 방지한다. ISMS-P 인증기준 2.5.4(사용자 계정 관리) 및 2.10.7(로그 및 접속기록 관리)와 연계되는 개념이다.