News[ISAA Lab.] 인사이트코리아(26.07.22) 인프라부터 암호까지…통신 3사, AI 보안에 사활(교수님 인터뷰)
Author 관리자시스템Date 2026-07-23Views 138
생성형 인공지능(AI)이 산업 전반으로 확산하면서 기업들의 AI 경쟁도 새로운 국면을 맞고 있다. 불과 1~2년 전만 해도 얼마나 뛰어난 거대언어모델(LLM)을 개발하고 얼마나 많은 GPU를 확보했는지가 경쟁력을 좌우했다면 이제는 AI를 얼마나 안전하게 운영할 수 있는지가 새로운 경쟁력으로 떠오르고 있다.
특히 금융과 통신, 공공기관처럼 민감한 정보를 다루는 분야에서는 AI 성능보다 데이터 보호와 정보 유출 방지, 규제 준수 여부가 사업 수주의 전제조건으로 자리 잡고 있다. AI 모델이 아무리 뛰어나더라도 내부 데이터가 외부로 유출되거나 개인정보 보호 체계를 갖추지 못하면 실제 업무에 적용하기 어렵기 때문이다.
이 같은 변화는 AI를 미래 성장동력으로 삼고 있는 통신3사 전략에도 반영되고 있다. AI 데이터센터(AIDC)와 GPU 클라우드, 기업용 AI 서비스를 확대하는 동시에 AI 인프라와 데이터를 보호하는 보안 기술을 핵심 경쟁력으로 육성하는 모습이다. AI 성능 경쟁을 넘어 ‘신뢰할 수 있는 AI’를 제공하는 것이 경쟁력을 좌우한다는 판단에서다.
업계 관계자는 “기업들 사이에서는 AI 도입 효과만큼 정보 유출과 보안 리스크도 커지고 있다”며 “AI를 안전하게 운영할 수 있는 보안 체계가 갖춰져야 실제 업무 적용과 사업 확대가 가능하다”고 말했다.
AI 인프라부터 지킨다…SKT의 다층 보안 전략
SK텔레콤(SKT)은 AI 데이터센터와 GPU 클라우드 등 AI 인프라를 안전하게 운영하는 데 초점을 맞추고 있다. 최근 클라우드 서비스 보안인증(CSAP)을 획득한 블랙웰 GPU 기반 AI 데이터센터 인프라 ‘해인(Haein)’ 클러스터가 대표 사례다.
CSAP는 공공기관이 사용하는 클라우드 서비스 보안성을 정부가 검증하는 인증으로 SKT는 국내 블랙웰 GPU 기반 AI 클라우드 사업자 가운데 처음으로 인증을 획득했다. 해인 클러스터는 AI 모델 학습 환경에서 망 분리와 데이터 격리, 고객별 독립 실행 환경 등을 구현해 공공 클라우드 보안 기준을 충족했다.
SKT는 AI 인프라 보안과 함께 AI를 활용한 보안 체계 고도화에도 나서고 있다. 전사 사용자와 PC, 서버, 네트워크, 서비스에서 발생하는 보안 이벤트를 통합 수집한 뒤 AI가 정상 행위 패턴을 학습해 이상 징후를 실시간으로 탐지하는 체계를 운영하고 있다. 탐지부터 분석, 보고까지 대응 과정을 자동화해 위협 대응 속도를 높인다는 전략이다.
양자보안을 결합한 다층 보안 체계도 구축한다. 양자내성암호(PQC), 양자난수생성기(QRNG), 양자 하드웨어 보안모듈(Q-HSM) 등을 AI 데이터센터와 GPU 클러스터에 적용해 향후 양자컴퓨터가 기존 암호체계를 무력화할 가능성에도 대비한다.
특히 7월 2일 공개한 ‘Q-SSE’는 이용자 접속 권한과 기기 상태를 지속적으로 검증하고 비인가 접근과 내부 정보 유출을 차단하는 제로트러스트 기반 보안 플랫폼이다. 이를 통해 데이터센터와 GPU 등 기반시설부터 AI 서비스 이용 과정까지 보호 범위를 넓혀 공공·금융 고객이 요구하는 보안 수준을 충족한다는 방침이다.
AI는 AI로 막는다…KT, 선제적 해킹 통한 대응체계 마련
KT는 기업이 AI를 안전하게 도입·운영할 수 있는 플랫폼 구축에 무게를 두고 있다. 데이터 수집과 학습, 추론, 외부 서비스 연동에 이르는 전 과정에서 보안과 규제 준수를 지원하는 AX(AI 전환) 플랫폼을 구축해 기업 고객 신뢰를 확보하겠다는 전략이다. 이를 위해 AI를 활용한 메일보안과 피싱 탐지, 랜섬웨어 대응 등 기업용 AI 보안 서비스를 확대하고 있다.
최근에는 정보보안실을 중심으로 전사 보안 조직을 통합하고 CISO 중심의 거버넌스를 구축하는 등 보안 체계 전면 개편에도 나섰다. 내부와 외부를 구분하지 않고 모든 접근을 검증하는 제로트러스트를 전사 시스템에 적용하고 AI 에이전트를 활용한 모의해킹을 도입해 취약점을 선제적으로 점검하는 등 기존 사후 대응 중심에서 예방 중심의 보안 체계로 전환하고 있다. 실제 해킹보다 먼저 AI를 활용해 취약점을 찾아내고 이를 보완하는 방식이다.
곽진 아주대 사이버보안학과 교수는 “AI를 활용해 취약점을 찾아내고 해킹할 수 있다면 방어자 역시 AI를 먼저 활용해 취약점을 탐지하고 대응 체계를 마련해야 한다”며 “공격자가 이를 무기화하기 전에 선제적으로 차단하는 방식이 앞으로 더욱 중요해질 것”이라고 말했다.
LG 유플러스, ‘동형암호’ 앞세워 AI 보안 강화
LG유플러스는 AI 서비스에서 개인정보를 안전하게 활용할 수 있는 기술에 적극 투자하고 있다. 대표 AI 에이전트 서비스인 ‘익시오(ixi-O)’에는 동형암호 기술 적용을 추진하고 있다.
동형암호는 데이터를 복호화하지 않은 상태에서도 연산과 분석이 가능한 기술로 AI가 민감한 정보를 활용하면서도 원본 데이터를 노출하지 않아 개인정보 보호 수준을 높일 수 있다. 현재 기술 실증을 진행 중이며 향후 AI 컨택센터(AICC)까지 적용 범위를 확대해 암호화된 상태에서 고객 데이터 분석이 가능한 보안 환경을 구축하는 것이 핵심이다.
여기에 PQC와 보안접속서비스엣지(SASE)를 결합해 단말과 네트워크, 클라우드 전 구간의 보안성을 강화하고 있다. 생성형 AI 서비스가 클라우드 기반으로 확대될수록 이용자 데이터가 여러 시스템을 오가는 만큼, 데이터 이동 전 과정의 안전성을 확보하는 데 주력한다는 전략이다. 최근에는 국내 공익 AI 보안 이니셔티브인 '프로젝트 캐노피(Project Canopy)'에도 참여해 AI 보안 위협 대응과 안전한 AI 생태계 구축에도 힘을 보태고 있다.
회사 관계자는 “미토스 쇼크 이후 전 세계적으로 AI 해킹에 대한 경각심이 높아지면서 내부에서도 AI 보안 대응 역량을 한층 강화해야 한다는 공감대가 형성됐다”며 “익시오를 비롯한 AI 서비스의 신뢰성을 높이기 위해 개인정보 보호 기술과 보안 체계를 지속적으로 고도화하고 있다”고 말했다.
생성형 AI가 기업의 핵심 업무에 본격적으로 활용되면서 AI 보안 기술에 대한 투자는 이제 선택이 아닌 필수 요소로 자리 잡고 있다. 단순히 데이터를 보호하는 수준을 넘어 AI 모델과 에이전트 자체를 안전하게 운영할 수 있는 역량이 향후 기업 경쟁력을 좌우할 것이라는 전망이다.
문형남 숙명여대 교수는 “국내 기업들은 제조, 금융 등 특정 산업 분야에서 매우 정교한 보안 인프라를 갖추고 있지만, AI 특화 보안 관점에서는 글로벌 선도 기업들과 아직 격차가 있다”며 “모델 자체 보안성과 AI 에이전트 통제권을 다루는 기술적 프레임워크 구축에 더 많은 투자와 전략적 집중이 필요한 시점”이라고 말했다.
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