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[IT뉴스][AI정책노트] AI 보안 진단·대응 전략 시급…“공격자 관점서 취약점 잡는다”

온카뱅크관리자

2026-07-08 12:07:30

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 ‘AI정책노트’는 정부가 추진하는 AI 정책을 빠르게 살펴볼 수 있도록 제도, 지원사업, 인재양성, 국제협력 등 흩어져 있는 AI 정책 소식을 정리합니다. &lt;편집자주&gt;
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 [디지털데일리 오병훈기자] 정부와 지자체가 인공지능(AI) 시대에 맞는 보안 환경 가이드라인을 공개했습니다.
 8일 과학기술정보통신부와 한국인터넷진흥원(KISA)은 AI 서비스 보안 위협에 대응하고 현장의 점검 역량을 높이기 위해 ‘AI 보안 위협 대응 매뉴얼’과 ‘AI 보안 레드티밍 가이드’를 발간했습니다.
 AI 기술이 산업과 서비스 전반으로 확산되는 가운데 프롬프트 인젝션, 권한 오남용, 데이터 유출 등 새로운 보안 위협을 실제 공격자 관점에서 진단하고 대응하는 기준을 제시한 것이 핵심입니다.
 ◆ AI 보안 위협 대응 매뉴얼·레드티밍 가이드 발간
 이번에 발간된 2종의 가이드는 AI 환경에서 발생할 수 있는 주요 보안 위협과 사례, 점검·대응 방안, 레드팀 운영 절차를 담았습니다.
 ‘AI 보안 위협 대응 매뉴얼’은 데이터·모델·에이전트·공급망·고성능 모델 위협 등으로 보안 위협을 분류했습니다. 금융·의료·공공행정·교육·제조·에너지·통신·법률·IT 등 8개 산업별 시나리오와 대응 방안도 제시했습니다. 경영진에게는 위협 유형과 사례를, 보안 실무자와 IT 운영자에게는 진단·대응 기준을 제공하는 데 초점을 맞췄습니다.
 ‘AI 보안 레드티밍 가이드’는 레드팀 기획과 구성, 준비, 이행, 결과 보고까지 전 과정을 안내하는 정부 발간 AI 보안 레드팀 운영 기준서입니다. 체크리스트와 점검 도구, 인력 직무기술서도 포함했습니다. AI 레드티밍 국제표준안인 ISO/IEC 42119-7을 기반으로 구성된 점도 특징입니다.
 ◆ 데이터 가치평가 제도 활성화 논의
 국가인공지능전략위원회는 이날 오전 10시 서울스퀘어 16층 회의실에서 ‘AI 시대의 데이터 가치평가’ 세미나를 열었습니다.
 세미나는 AI 시대 핵심 자원인 데이터를 기업의 실질적 자산으로 평가하고 활용할 수 있도록 데이터 가치평가 제도의 현장 활용을 높이는 방안을 논의하기 위해 마련됐습니다.
 박현우 더랩아이 대표는 데이터 가치평가 모델과 적용을, 이동근 삼정KPMG 전무는 데이터 가치평가 사례와 국제 동향 및 데이터 자산 활용 방안을 발표했습니다.
 이어진 논의에서는 데이터 가치평가 제도의 금융 영역 연계, 영세 중소기업과 스타트업 지원, 관계부처 협력 필요성 등이 다뤄졌습니다.
 ◆ 경기도, AI 기반 광역 화재안전망 구축
 경기도는 2027년 12월까지 산업단지와 물류시설, 전통시장 등 화재 고위험 시설에 AI 기반 광역화재안전망을 구축합니다.
 과기정통부 주관 ‘2026년 온디바이스 AI 서비스 실증·확산’ 공모사업에 ‘경기도, 산업단지·물류시설 AI 화재 조기감지 시스템 구축안’이 선정되면서 국비 59억원을 포함한 총 98억원이 투입됩니다.
 사업은 수원 델타플렉스, 화성 향남제약단지·전통시장, 이천 산업·패션·물류단지 등을 대상으로 추진됩니다.
 경기도는 기존 CCTV 감시를 AI 기반으로 전환해 불꽃과 연기 등 화재 징후를 실시간 감지하고, 그래핀 전자코 센서와 국산 AI 반도체를 활용해 현장 데이터를 분석할 계획입니다.
 수원시 자원순환센터에서는 AI 기반 소방로봇을 활용한 피지컬 AI 현장 실증도 병행됩니다.
 ◆ 부산시-부경대-재료연, 해양AI소재연구센터 구축
 부산시는 이날 오전 11시30분 국립부경대학교 대학본부 3층 접견실에서 국립부경대학교, 한국재료연구원과 ‘해양AI소재연구센터’ 구축을 위한 업무협약을 체결했습니다.
 이번 협약은 해양·수산 및 조선 전후방 산업에 AI 기술을 접목해 차세대 해양산업을 발굴하고, 스마트·친환경 해양 모빌리티 시장 변화에 대응할 거점을 마련하기 위해 추진됐습니다.
 연구센터는 국립부경대학교 용당캠퍼스 첨단실험실습관에 조성됩니다. 오는 10월까지 리모델링을 거쳐 2027년부터 본격 운영될 예정입니다.
 센터는 1센터 3연구실 체제로 운영됩니다. 해양 특화 친환경 에너지 소재 설계, 선체 도장 로봇과 스마트 정비 등 자동화 공정 개발, 정비 데이터 기반 부품 수명 예측과 디지털 트윈 검증 기술 확보를 추진합니다.
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