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[IT뉴스]AI에게 보안관제 맡겨봤더니... kt클라우드, 사례 공유

온카뱅크관리자

2026-07-12 09:37:27

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="P68En9B3w5">
          <p contents-hash="7451317cfbc52d0b604518e54a4233f052781bc400d1685c595a7fd4af2129fd" dmcf-pid="QvSq1OrNsZ" dmcf-ptype="general"><strong>강영익 kt클라우드 CISO “바이브 코딩 안전 확보하고 인력 상향 평준화” </strong></p>
          <p contents-hash="56513ceda7716979a8eb2509779d1cb9a0922837f9a0701c0ba75b53d00d8136" dmcf-pid="xTvBtImjDX" dmcf-ptype="general">[보안뉴스 강현주 기자] AI 시대 고조되는 보안 위협은 AI로 극복해야 한다는 인식이 확산되는 가운데, AI 기반 보안관제 사례가 공유됐다. </p>
          <p contents-hash="545e64d1df322008b57a0a90d1ded73de4c30944373e375a1e2b683f5b00240f" dmcf-pid="yQPwoVKpDH" dmcf-ptype="general">kt클라우드(kt cloud)는 최근 서울 용산 피스앤파크컨벤션에서 열린 ‘CISO코리아 2026’에서 ‘AI 기반 보안관제의 자동화된 탐지·분석 체계와 운영효율화’를 주제로 발표하며 kt클라우드의 AI를 이용한 이상징후 분석 사례를 공유했다. </p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="cdb95910340ea0833708f0c4b13ccb023e31a22cc8634ce804437d4d7852a748" dmcf-pid="WxQrgf9UOG" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/12/552815-KkymUii/20260712093334361sdcx.jpg" data-org-width="750" dmcf-mid="6LnSDRQ9r1" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/12/552815-KkymUii/20260712093334361sdcx.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            [출처: gettyimagesbank]
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="76d76d3de626a872154a435081e1fab8988ee6f142e422d4ce32e692481e63c2" dmcf-pid="YMxma42usY" dmcf-ptype="general">
           <br>강영익 kt클라우드 정보보호최고책임자(CISO)는 기업들 사이에서 AI 활용이 증가하면서 생기는 기존 보안관제의 한계를 짚었다. 
          </div>
          <p contents-hash="228eec759539b0b98eeb506ad6d185b5b1ba9cd5a927d76b93d027bb5f4a98f2" dmcf-pid="GRMsN8V7mW" dmcf-ptype="general">강영익 CISO는 “AI의 사용으로 인해 비개발 인력들도 쉽게 코드를 짜고 프로그램을 만드는 ‘바이브 코딩’과 IT 부서의 통제를 벗어난 ‘섀도우 IT’가 확산되고 있으며, 업무 내용이 외부 서버에 무단 노출되는 등 보안 사각지대가 급증한다”며 “외부 공격자들도 AI를 해킹 도구로 활용함에 따라 방어자가 대응할 수 있는 시간인 ‘방어 대응시간’이 크게 짧아졌다”고 말했다. </p>
          <p contents-hash="b231d00ff9c950a2726369d4a53810cd72566eb67c19754b82cc05a217eb8c53" dmcf-pid="HeROj6fzEy" dmcf-ptype="general">이어 “반면 내부 보안관제 시스템은 다량의 인프라에서 폭증하는 로그 더미를 기존 인력들이 일일이 분석해야 한다”며 “이런 수작업 관제의 병목 현상은 보안 이벤트 경보에 대한 피로감을 증가시키고 대응을 지연시키는 물리적 한계를 낳고 있다”고 지적했다. </p>
          <p contents-hash="5a7249f3fc6c7b0a74116669dad15936be9b2dcb20204f9111e56fe661d82580" dmcf-pid="XdeIAP4qmT" dmcf-ptype="general">이에 따라 kt클라우드는 ‘자율과 통제의 균형’이라는 철학을 토대로 AI를 보안관제에 적극 도입했다. </p>
          <p contents-hash="dcace7de0c62e509d34ea965f4509d19f82235fab064838404199052fa7da3b8" dmcf-pid="ZJdCcQ8Bwv" dmcf-ptype="general">강 CISO는 “임직원의 업무 생산성과 편의성, 유연성을 보장하는 ‘자율’ 영역을 열어두되, 기업의 핵심 서비스와 서버, 네트워크 등의 ‘통제’ 영역은 철저하게 방어하는 구조”라고 설명했다. </p>
          <p contents-hash="ce4d75a25bf2b159a2036a7009f1cb753071b2239af4942211340f04b7c2f497" dmcf-pid="5Os0YEAisS" dmcf-ptype="general">kt클라우드는 바이브 코딩의 안전지대 이동, 인력들의 상향 표준화, 디도스(DDoS) 분석 효율화 등의 효과를 거뒀다. </p>
          <p contents-hash="36cd44cabc1ebdbf0ada1d942cbca6d09f24ae5963d651a48aee77fa3641c03a" dmcf-pid="1IOpGDcnml" dmcf-ptype="general">강 CISO는 “탐지 불가능한 보안 사각지대를 제거하고, 임직원들이 편안하고 안전하게 바이브 코딩을 이용할 수 있도록 ‘AI-플레이그라운드’라는 일종의 가두리 보안 환경과 7단계 개발 프로세스 가이드를 만들어 제공하고 있다”며 “이를 통해 보안 위험 요소를 사전에 통제 영역 안으로 끌어들였다”고 밝혔다. </p>
          <p contents-hash="9459a65e83cc89edc1906b416f0ec5f2dba4969494e7eccd8b8c9b368125377c" dmcf-pid="tCIUHwkLEh" dmcf-ptype="general">그는 “분산된 대량의 로그를 단일 허브로 통합하고, 이상징후 검증 시나리오에 로컬 LLM 및 상용 LLM을 도입, 수작업이나 별도의 자동화 개발 없이도 자연어로 빠르게 시나리오를 검증·운영할 수 있게 돼 복잡한 분석 및 반복 조회 절차가 기존 8단계에서 2단계로 대폭 축소됐다”고 밝혔다. </p>
          <p contents-hash="a67539c4d3b07c262c3559de0653edada9d47409d17a97a6f55db0a8ea2eb761" dmcf-pid="FhCuXrEowC" dmcf-ptype="general">특히 “AI가 상시 선임 관제 분석 인력 역할을 수행함으로써, 경험이 낮은 초급 인력도 중급 이상 수준의 품질을 유지하는 등 분석 역량의 상향 평준화를 이뤘다”고 강조했다. </p>
          <p contents-hash="b517e44b2b0ffda8a642763adef1e3d28af391f30d148db392e806838e002636" dmcf-pid="3lh7ZmDgrI" dmcf-ptype="general">강 CISO는 또 “DDoS 방어 체계에 머신러닝 기반 모델을 적용해 반복 학습을 통해 AI 정탐률을 지속적으로 높인 결과, 2026년 1월 기준으로 기존 방식과의 검증에서 미탐 0건을 달성했으며, 분석 대상 오탐을 98.6% 감소시켜 운영 효율화를 극대화했다”고 했다. </p>
          <p contents-hash="9be50862c6390a3ab1436ffeef4510217fdb034027565c1c720591128c24a092" dmcf-pid="0Slz5swamO" dmcf-ptype="general">마지막으로 강 CISO는 “진정한 보안이란 통제로 혁신을 억누르는 것이 아니라, 완벽한 통제 아래 자율을 꽃피우는 것”이라는고 강조했다. </p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 보안뉴스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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