최근 금융권에서 잇따라 발생한 침해사고 중 일부에서 직원·대출모집인용 외부 업무지원 시스템을 통한 정보 유출이 확인되면서, 외부 접속 관리 강화가 필요하다는 지적이 나온다. 외부 업무시스템에서 고객정보가 유출된 사례로는 신한은행의 대출모집인용 조회서비스, KB국민은행의 직원용 모바일 업무지원시스템, 하나은행의 영업지원시스템(ODS)이 있다. 금융위원회는 지난 14일 발표한 금융권 전반의 보안점검 결과에서도 대외 시스템의 인증·인가 누락과 다중인증 미도입 등을 주요 미흡사항으로 꼽았다.
최근 인공지능(AI) 코딩 도구 확산으로 기업이 관리해야 하는 소프트웨어 코드가 늘면서 보안 취약점 점검에 AI를 활용하는 방안이 주목받고 있다. 챗지피티 등 범용 대형언어모델(LLM)을 활용하면 코드 검증을 자동화할 수 있지만, 외부 클라우드 서버로 소스코드를 전송해야 해 정보 유출 우려가 있고 모델 운영 비용과 오탐지 문제도 발생한다. 이에 시스코는 기업 핵심 자산인 소스코드를 외부로 전송하지 않고 사내 폐쇄망에서 보안 취약점을 식별할 수 있는 사내 구축형(온프레미스) 소형언어모델(sLLM)을 대안으로 제시했다.
“성장 초기부터 디지털 기반을 갖춘 기업은 빠르게 도약하는 반면, 혁신적인 아이디어로 매출 성장을 이루고도 체계적인 관리 기반이 부족해서 투자 유치나 상장, 글로벌 진출에 어려움을 겪는 기업이 있다. 이 문제를 해결하고 국내 유망 기업이 도약을 할 수 있도록 SAP와 금융, 결제, 컨설팅 등 분야의 전문 파트너가 함께 지원하겠다.” – SAP코리아 김준영 부사장
인공지능(AI)이 해킹 도구에서 더 발전해 다른 기기로 옮겨가며 스스로 복제하는 ‘AI 웜(AI Worm)’으로 발전할 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 앤트로픽은 지난 12일 인터넷에 연결된 저사양 기기에서도 AI 모델을 실행하고 제한된 환경에서 복제 절차를 수행할 수 있다는 연구 결과를 발표했다. 실제 인터넷에서 AI 웜이 확산한 것은 아니지만, AI가 사람의 개입 없이 공격을 이어갈 가능성을 보여줬다는 설명이다.
래블업이 GPU 자원 분할 가상화와 자동 장애 복구 기술을 앞세워 AI 인프라 운영 효율화 시장 공략에 나선다. 실제 고객사 적용 사례에서 GPU 활용률을 30%에서 85%로 높이고, 대규모 AI 모델 학습 기간을 120일에서 66일로 단축하는 성과를 거뒀다. 코스닥 상장을 통해 확보한 공모 자금은 하드웨어 인프라 확충과 글로벌 네오클라우드 시장 진출에 투입할 계획이다.
영상분석 인공지능(AI) 기업 인텔리빅스(대표 장정훈)가 13년 연속 흑자를 앞세워 기술특례가 아닌 일반상장 방식으로 코스닥 입성을 추진한다. 상장을 통해 확보할 자금을 자체 AI 기술 고도화에 투입하고, 기존 영상관제를 넘어 위험 상황을 이해하고 대응 방법까지 알아서 판단하는 ‘자율형 비전 AI’ 기술을 앞세워 국방·피지컬 AI 영역까지 사업을 확대한다는 구상이다. 인텔리빅스는 16일 서울 여의도 콘래드 호텔에서 기업공개(IPO) 기자간담회를 열고 코스닥 상장 계획과 자체 AI 기술, 향후 사업 전략을 공개했다. 장정훈 대표는 “현재 영상관제 체계가 사람의 판단에 지나치게 의존하고 있다”며 “관제 요원 한 명이 수백대의 CCTV를 살펴보는 구조에서는 사고를 놓칠 수밖에 없다”고 설명했다. 이어 그는 “인텔리빅스는 AI가 위험을 발견하고 상황을 이해한 뒤 대응까지 연결하도록 하는 데 기술 개발의 초점을 맞췄다”고 강조했다.
“테라데이타는 흥미로운 교차점에 서 있다. 회사 역사상 가장 큰 혁신의 시기를 거치며 재출시했다고 봐도 좋을 정도다. 이제 테라데이타 3.0 시대다. 데이터웨어하우스(DW)를 넘어 데이터를 활용해 비즈니스 성과를 낼 수 있는 강력하고 확장성 높은 데이터 플랫폼을 제공할 것이다.” – 조쉬 애보트 테라데이타 아시아태평양 및 일본 담당 부사장
“AI 퍼스트가 아니라, AI 라스트여야 한다. AI를 활용하려는 기업은 목표를 혁신으로 두고 프로세스를 수정하고, 프로세스를 자동화하고 난 뒤에 AI를 어디에 투입해야 할 지 살펴야 한다. AI 활용처를 정하지 않고 AI부터 사용하겠다고 나서면, 혁신은 하지 못하고 비용만 너무 커진다.” – 세스 레이빈 리미니스트리트 CEO
인공지능(AI)을 활용한 사이버 공격이 확산하고, 금융권을 비롯한 국내 기업에서 침해사고가 잇따르면서 기존 취약점 관리 방식에도 변화가 필요하다는 목소리가 커지고 있다. 기업들이 정기적인 모의해킹과 취약점 점검을 진행하고 있지만, 발견한 취약점의 실제 위험도를 검증하고 신속하게 조치하는 데는 한계가 있다는 것이다. 안기동 유넷시스템즈 대표는 최근 바이라인네트워크와의 인터뷰에서 이러한 문제를 짚었다. 유넷시스템즈가 글로벌 화이트해커 플랫폼 ‘해커원(HackerOne)’을 국내에 도입한 이유도 여기에 있다. 전 세계 화이트해커와 AI를 활용해 취약점을 찾아내고, 검증부터 우선순위 판단, 조치까지 연결하는 보안 체계가 필요하다는 판단에서다.
베슬AI가 분산된 GPU를 통합하고 장애 감지·자원 배분을 자동화하는 기술을 앞세워 네오클라우드 사업 확대에 나선다. GPU를 내년 5만 장, 2030년까지 최소 20만 장 확보하고 2028년까지 500MW 규모의 데이터센터를 구축할 계획이다. 매출은 2028년 2조원 이상을 목표로 하며, 국산 신경망처리장치(NPU)를 결합한 AI 팩토리를 통해 글로벌 AI 연산 수요 공략에도 나선다.
정보보호 및 개인정보 보호 관리체계(ISMS-P) 인증을 받은 기업에서도 개인정보 유출사고가 반복되면서 인증 제도의 실효성이 국정감사에서 도마에 올랐다. 물론 인증은 침해사고를 막아준다는 보증은 아니지만, 인증 이후 기업이 보안관리 수준을 유지하고 있는지, 정부의 사후심사가 실제 보안 위험을 충분히 검증하고 있는지를 놓고 의문이 제기됐다. 13일 국회 정무위원회의 개인정보보호위원회(이하 개인정보위) 국정감사에서는 정보보호 및 개인정보보호 관리체계(ISMS-P) 인증기업의 잇단 유출사고와 사후관리 문제가 쟁점으로 다뤄졌다. 개인정보위는 인증 심사의 한계를 인정하고 현장 중심의 기술 검증을 강화하는 한편, 인증 취득에 따른 과징금 감경 폭도 줄이겠다는 방침을 밝혔다.
“기존의 소프트웨어(SW) 공급망 보안 제품들은 소스코드와 의존성 단계 정도만 보는 경우가 많습니다. 하지만 소스 저장소에는 깨끗한 코드가 있어도 빌드 결과물에는 악성코드나 악성 패키지가 들어갈 수 있습니다. 실시간으로 빌드될 때마다 보안을 적용해야 합니다.” 김종광 인섹시큐리티 대표는 14일 열린 기자간담회에서 현재 소프트웨어(SW) 공급망 보안의 빈틈을 이같이 짚었다. 소프트웨어 구성요소 분석(SCA) 도구로 소스코드와 오픈소스 취약점을 점검하고 소프트웨어 구성요소 명세서(SBOM)를 만들더라도, 이후 빌드·배포 과정에서 공격이 이뤄지면 언제든 결과물이 오염될 수 있다는 설명이다.
넷앱이 단일 시스템에서 제타바이트 규모의 데이터 공급을 지원하는 새로운 스토리지 아키텍처 ‘넷앱 노버스’를 공개했다. GPUaaS 환경에서 멀티테넌시 서비스를 지원하고, 데이터 공급의 병목을 없애 GPU 가용성을 극대화하는 새로운 설계다. 이와 함께 온프레미스와 하이브리드 멀티 클라우드 환경에 일관된 스토리지 운영을 제공하고, AI 에이전트와 생성형 AI 기반의 자율 운영 기능으로 AI 데이터 관리 부담을 줄여준다는 전략도 내세웠다.
구글이 프런티어모델 ‘제미나이 4 아르곤’을 정식 출시했다. 악용 가능성을 이유로 제한적으로 공개한 지 2주일만이다. 성능과 기능은 지난달 30일 공개한 것과 동일하다. 구글은 GPT-6 아스트라, 클로드 오푸스 5.5 등의 경쟁 모델보다 뛰어난 성능을 낸다고 강조했다.
뉴타닉스가 외부 공급업체의 과금 모델 변경으로 토큰 비용이 급증한 사례를 계기로 AI 운영 모델을 하이브리드 방식으로 재구축하고, 기존 운영 방식 대비 비용을 50% 절감했다고 밝혔다. 서버와 그래픽처리장치(GPU)를 직접 구매하고 자체 솔루션과 에이전트 아키텍처를 활용해 불필요한 연산과 토큰 소비를 줄이는 데 초점을 맞췄다. 회사는 분산된 인프라를 통합 관리하고 개방성과 보안을 확보하는 전략을 통해 기업의 AI 운영 효율성과 비용 통제력을 높인다는 방침이다.
End of content
End of content
