토스뱅크, AI 기반 보안 투자 34% 확대…ISMS-P·PCI DSS Ver4.0 인증 체계 고도화

핵심 요약

- 토스뱅크가 2026년 보안 투자를 전년 대비 34% 증가시키며 AI 기반 자동방어 체계 구축에 집중 - ISMS-P, ISO27001, ISO27701, PCI DSS Ver4.0 등 다층 인증 체계를 통해 금융 보안 신뢰성 확보 - 2026년 말까지 보안 전담 조직을 단계적으로 확대하며 AI 기반 위협 대응 역량 강화

주요 내용

토스뱅크가 2026년 인터넷전문은행의 보안 투자 확대를 선도하고 있다. 전년 대비 34% 증가한 보안 투자 규모는 디지털 금융 환경에서 증가하는 AI 기반 보안 위협에 선제적으로 대응하기 위한 전략적 의사결정으로 평가된다. 특히 AI 기술을 활용한 자동방어 시스템 구축은 실시간 위협 탐지와 대응 속도를 획기적으로 개선할 것으로 예상된다.

토스뱅크는 국내외 주요 정보보호 인증을 총망라한 체계를 구축하고 있다. 정보보호 및 개인정보보호 관리체계(ISMS-P) 인증을 기반으로 ISO27001(정보보호 관리체계), ISO27701(개인정보 관리체계), PCI DSS Ver4.0(결제카드산업 데이터보안 표준) 등을 보유하며 글로벌 수준의 보안 통제 환경을 구현하고 있다.

2025년부터 시작된 보안 체계 고도화 작업은 2026년 현재 가시적 성과로 나타나고 있다. 특히 2026년 말까지 전담 조직을 단계적으로 확대하는 계획은 AI 기반 보안 위협의 변화 추이를 지속적으로 모니터링하고 대응 역량을 강화하기 위한 것이다. 이는 인터넷전문은행이 전통 은행과 차별화된 디지털 중심 보안 전략을 구축하는 과정으로 해석된다.

금융권에서 AI 기반 보안 시스템 도입은 단순한 기술 혁신을 넘어 규제 대응과 고객 신뢰 확보라는 이중 과제를 해결하는 핵심 전략이다. 토스뱅크의 사례는 디지털 네이티브 금융기관이 어떻게 보안 투자와 인증 체계를 통해 시장 경쟁력을 확보하는지 보여주는 모범 사례로 평가할 수 있다.

전문가 시각

ISMS-P 선임심사원 관점에서 토스뱅크의 다층 인증 체계는 매우 전략적인 접근이다. ISMS-P가 국내 법적 요구사항을 충족하는 기본 프레임워크라면, ISO27001/27701은 국제적 신뢰성을, PCI DSS Ver4.0은 결제 데이터 보호의 전문성을 입증하는 구조다. 특히 2024년 발표된 PCI DSS Ver4.0은 클라우드 환경과 API 보안을 강화한 버전으로, 토스뱅크가 최신 보안 트렌드를 선제적으로 적용하고 있음을 의미한다. 다만 인증 유지에는 지속적인 통제 활동과 문서화가 필수적이며, 특히 AI 시스템 도입 시 알고리즘 투명성과 개인정보 처리 적법성에 대한 입증이 심사 시 핵심 쟁점이 될 것이다.

기업들이 주목해야 할 점은 단순한 인증 취득을 넘어 실질적인 보안 역량 내재화다. 토스뱅크의 전담 조직 확대 계획은 인증 유지를 위한 형식적 대응이 아닌, 보안을 핵심 경쟁력으로 인식하는 조직문화의 표현이다. AI 기반 자동방어 시스템 구축 시에는 개인정보 처리 최소화 원칙, 자동화된 의사결정에 대한 정보주체 권리 보장, AI 모델 학습 데이터의 적법성 확보 등 ISMS-P와 개인정보보호법의 요구사항을 설계 단계부터 반영하는 Privacy by Design 접근이 필수적이다.

ISMS-P 심사원 체크포인트

1. 2.8.1 정보보호 및 개인정보보호 투자 (관리체계 수립 및 운영) - 보안 투자 34% 증가가 실제 위험 평가 결과와 연계되어 있는지 확인 필요 - 투자 의사결정 프로세스, 예산 배분의 합리성, 투자 효과성 측정 지표(KPI) 수립 여부 점검 - 경영진의 보안 투자 승인 기록 및 이사회 보고 체계 검토 - 개인정보보호법 제29조(안전조치의무)의 기술적·관리적·물리적 안전조치에 투자가 적절히 배분되었는지 평가

2. 2.10.2 인공지능(AI) 보안 (신기술 적용 시 보안) - AI 기반 자동방어 시스템의 학습 데이터 출처, 개인정보 포함 여부, 비식별 조치 적정성 확인 - AI 모델의 의사결정 과정에 대한 설명가능성(Explainability) 확보 여부 - 자동화된 보안 조치가 오탐(False Positive)으로 인한 서비스 장애를 유발하지 않도록 하는 통제 절차 - AI 시스템 자체의 보안(Model Poisoning, Adversarial Attack 방어) 대책 - 개인정보보호법 제15조(개인정보의 수집·이용) 및 제17조(개인정보의 제공) 준수 여부

3. 2.5.3 정보보호 및 개인정보보호 인증 관리 - ISMS-P, ISO27001, ISO27701, PCI DSS Ver4.0의 통합 관리 체계 구축 여부 - 각 인증별 갱신 주기 관리, 부적합 사항 조치 이력, 인증 범위의 일관성 확인 - PCI DSS Ver4.0의 새로운 요구사항(예: 다요소 인증 강화, 접근통제 강화) 이행 증적 - 전자금융거래법 제21조의2(전자금융거래 안전성 확보 의무) 준수를 위한 인증 활용 전략

CPPG·ISMS-P 연계 포인트

AI 시스템과 개인정보 영향평가(PIA) AI 기반 자동방어 시스템은 네트워크 트래픽, 사용자 행동 패턴 등 개인정보를 분석하여 위협을 탐지한다. 개인정보보호법 제33조에 따라 고위험 개인정보 처리 시 개인정보 영향평가를 수행해야 하며, 특히 프로파일링이나 자동화된 의사결정이 정보주체의 권리에 중대한 영향을 미칠 경우 필수적이다. ISMS-P 인증심사 시 AI 시스템 도입에 따른 PIA 수행 여부, 위험 완화 조치, 정보주체 권리 보장 방안이 주요 확인 항목이 된다.

다층 인증 체계와 국제 표준 정합성 ISMS-P(한국), ISO27001(국제 정보보호), ISO27701(국제 개인정보), PCI DSS(결제카드)는 각각 고유한 통제 항목을 가지지만 핵심 원칙은 일치한다. 효과적인 관리를 위해서는 공통 통제 항목을 통합 관리하고(예: 접근통제, 암호화, 로그 관리), 각 표준의 고유 요구사항(예: PCI DSS의 카드 데이터 보관 제한, ISO27701의 개인정보 처리 기록)을 별도로 관리하는 이원화 전략이 필요하다. CPPG 시험에서는 국제 표준 간 차이점과 국내법 준수를 위한 추가 통제 요구사항 이해가 중요하다.