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AI 에이전트에 데이터 분류를 맡겨야 하는 이유 – 문맥, 민감도, 보안 정책까지 한번에!

고뇌하는 파수꾼 — Fri, 24 Jul 2026 17:00:15 +0900

수많은 사진이 뒤섞인 앨범처럼, 제대로 분류되지 않은 조직의 데이터

우리의 휴대폰 사진첩을 한번 떠올려 볼까요? 몇 천 장에서 많게는 몇 만 장이 쌓여 있어 원하는 사진 한 장 찾으려면 하루 종일 스크롤을 내려야 합니다. 중요한 신분증이나 계약서 사진이 일반 폴더에 방치돼 있기도 하죠.

혼자 쓰는 휴대폰 사진첩도 이 정도인데, 수많은 임직원이 함께 다루는 조직 내 데이터는 어떨까요? 데이터가 다양한 부서나 시스템별로 흩어져 관리되면서 접근 권한 설정, 민감정보 분류가 제대로 이뤄지지 않고 있습니다. 또 이런 데이터가 AI에 그대로 활용되면서 학습 품질 저하, 민감 정보 유출 등 다양한 문제를 발생시키고 있죠.

이 문제를 근본적으로 해결하려면 어떻게 해야 할까요? 어디에 어떤 데이터가 있는지 아는 것, 즉 ‘정확한 데이터 분류’가 중요합니다. 오늘은 잘못된 데이터 분류가 조직에 어떤 문제를 초래하는지, 정확한 데이터 분류를 위해 무엇이 중요한지 함께 알아보겠습니다.

잘못된 데이터 분류가 부르는 3가지 사고

① 민감 정보가 일반 문서처럼 방치되는 상황

개인정보, 재무자료, 고객 계약 정보 같은 민감 데이터가 일반 문서로 분류돼 공유 폴더나 협업 툴에 그대로 저장되는 경우가 있죠. 봐서는 안 될 임직원까지 그 정보에 접근할 수 있게 되고, 외부로 흘러 나가는 통로가 되기도 합니다.

② AI 학습 데이터에 민감 정보가 섞이는 사고

조직이 사내 데이터를 AI에 학습시켜 활용하는 일은 이제 일상이 됐는데요. 학습에 사용하기 전 어떤 데이터인지 정확히 걸러내지 않으면, 개인정보나 기밀 자료가 그대로 노출될 수 있습니다. 이 경우 AI가 답변 과정에서 민감 정보를 유출하는 사고로 이어지거나, 개인정보 보호 규제 위반으로 확대되기도 하죠. AI 도입에 앞서 데이터 분류가 반드시 선행돼야 하는 이유입니다.

③ 규제 대응과 감사에 실패하는 상황

개인정보보호법이나 GDPR 같은 규제 감사 요청이 들어왔을 때, 조직 안에 개인정보가 어디에 얼마나 있는지 파악하지 못한 채로는 대응 자체가 어렵습니다. 지난 3월, 국내에서도 개인정보보호위원회가 가명정보 처리 가이드라인을 개정하며 데이터를 저·중·고 위험도로 분류해 관리하는 방향을 제시했는데요. 데이터 분류 없이 규제에 대응하기란 매우 어려워지고 있습니다.

키워드 매칭, 파일 속성 기반 데이터 분류의 한계점은?

왜 지금까지의 데이터 분류로는 부족한가

많은 조직은 각각 데이터 분류 체계를 갖춰 운영하고 있습니다. 주로 키워드 매칭이나 파일 속성 기반으로 작동하며, 파일명·확장자·저장 위치 정도를 근거로 등급을 매기는 수준인데요.

문제는 실제 업무 데이터가 그렇게 단순하지 않다는 점입니다. 처음엔 일반 자료였다가 편집을 거치며 고객정보가 포함되기도 하고, 반대로 민감 자료가 익명화돼 활용 폭이 넓어지기도 하죠. 이런 변화가 반영되지 않으면 분류 등급은 현실과 어긋난 채로 남게 됩니다. 한 번 분류하고 끝인 정적 방식으로는 지금의 데이터 환경을 따라잡기 어려워졌습니다.

AI 시대, 데이터 분류는 이렇게!

이런 문제를 근본적으로 해결하려면, 데이터 하나하나의 특성과 흐름을 이해하고 정리하는 데이터 분류 AI 에이전트가 필요합니다. 다만, 실제 업무 환경에서 제대로 분류하고 활용하기 위해서는 다음 조건을 갖춘 AI 에이전트인지 확인해 봐야 합니다.

의미 기반 분류: 키워드나 파일 속성이 아닌, 데이터의 의미와 활용 흐름을 함께 이해해 정확한 분류가 이뤄져야 합니다. 문서가 다뤄지는 맥락까지 반영할 수 있어야 합니다.

사용 내역 반영: 접근 기록과 활용 패턴을 분석해 실제 민감도를 판단할 수 있어야 합니다. 자주 접근되는 데이터, 외부로 자주 공유되는 데이터는 그 위험도가 다를 수밖에 없는 만큼, 이 정보가 분류에 반영돼야 하죠.

정책 자동 연동: 개인정보·기밀정보·일반문서 등 민감도에 맞는 정책이 자동으로 적용 및 제안돼야 합니다. 사람이 일일이 판단해 권한을 부여하는 방식으로는 지금의 데이터량을 감당하기 어렵기 때문이죠.

관리 체계 통합: 사내 시스템과 연계돼 일관된 데이터 관리 체계를 만들 수 있어야 합니다. 분류가 특정 시스템 안에서만 유효하지 않고, 전사적으로 이어져야 실효성을 가집니다.

이 기능을 모두 갖춘 AI 에이전트라면, 데이터 관리는 사고 이후의 뒷수습이 아니라 사고 이전의 예방 작업이 됩니다. 정리된 사진첩에서 원하는 사진을 바로 꺼내 쓰듯이, 조직의 데이터도 언제든 안전하게 활용할 수 있는 상태가 되는 거죠.

문서의 의미를 이해하고, 민감도와 보안 정책까지 반영하는 Fasoo AI의 Data Cataloger!

Data Cataloger — 파수 AI의 지능형 데이터 분류 에이전트

파수 AI의 ‘Data Cataloger’는 이런 조건을 하나의 솔루션으로 구현한 데이터 분류 AI 에이전트입니다. 파수 AI의 기업형 Private LLM인 Ellm을 기반으로, 문서의 컨텍스트 (의미·맥락)와 사용 내역 (열람·공유·저장)을 함께 학습해 데이터를 자동으로 분류합니다. 또한, 민감도와 보안 정책까지 반영하는 지능형 분류를 통해 정보 유출 사고를 예방할 수 있습니다.

데이터 분류는 데이터 거버넌스의 시작입니다

AI 학습 데이터 품질 저하, 컴플라이언스 위반, 개인정보 유출 — 겉으로 드러난 문제는 각기 다르지만, 뿌리를 따라가 보면 결국 같은 지점에 닿습니다. 우리 조직에 어떤 데이터가, 어디에, 얼마나 민감한 상태로 있는지 정확히 파악되지 않아서 벌어지는 일들이라는 점이죠.

이제 데이터 분류는 그저 반복해 온 업무 절차가 아니라, 데이터 거버넌스 구축의 시작점입니다. 데이터를 정확히 분류해야 앞으로 무엇을 보호하고, 무엇을 활용할지 판단할 수 있습니다. AI 시대에 걸맞은 데이터 관리 환경을 함께 만들어 가고 싶으시다면, 언제든 파수 AI에 문의해 주시기 바랍니다!

챗GPT, 클로드로는 부족하다? 우리 회사의 지식을 학습하는 AI에이전트가 필요한 이유

고뇌하는 파수꾼 — Thu, 23 Jul 2026 09:35:37 +0900

요즘 기업 및 기관의 AI 화두는 '도입 여부'에 있지 않습니다. 대부분의 조직이 이미 AI를 도입하고 예산도 늘렸으니까요. 문제는 도입 이후입니다. 글로벌 컨설팅 기업이 올해 공개한 조사에서도, 생성형 AI와 에이전틱 AI의 투자 대비 수익을 명확히 입증하기 어렵다는 점은 이미 CIO들 사이의 공감대로 자리 잡았다고 언급됐습니다. 여전히 실험 단계에 머무는 조직과 실질적인 가치를 만들어내는 조직 사이에 분명한 격차가 존재한다는 진단이었죠.

이 격차를 가장 선명하게 보여준 자료는 지난해 미국 MIT 연구진이 내놓은 보고서였습니다. 300여 건의 공개 도입 사례와 다수의 경영진 설문을 분석한 결과, 전 세계 기업이 많은 투자를 했음에도 실질적인 가치를 만들어낸 것은 5% 남짓이었다는 내용이었습니다.

조직의 업무와 맥락을 학습하기 어려운 Public AI

여기서 눈여겨볼 부분은 95%라는 숫자 자체 보다는 그 원인 분석이었는데요. 연구진은 실패의 이유를 모델의 성능이나 규제 탓이 아니라, 범용 도구가 조직의 업무 흐름과 맥락을 학습하지 못하고 피드백을 쌓아 나아지지도 못한다는 것이라 말했습니다. 개인이 쓸 때는 유연하고 유능하던 도구가 조직 안으로 들어오는 순간 멈춰 서는 이유입니다.

생각해 보면 당연한 결과이기도 합니다. 챗GPT, 클로드, 제미나이 같은 범용 AI 모델은 공개된 방대한 지식을 학습했지만, 우리 조직의 내부 규정과 축적된 기술 자료, 오랜 시간에 걸쳐 만들어진 업무 관행은 학습한 적이 없습니다. 그래서 일반적인 질문에는 괜찮은 답을 내놓다가도, 실제 업무 현장의 구체적인 질문 앞에서는 힘을 쓰지 못하죠. 담당자가 답변을 받고도 처음부터 다시 확인해야 한다면, 그 AI는 업무를 줄여준 것이 아니라 하나 더 얹은 셈이 됩니다.

비용과 응답 품질을 최적화하기 위한 LLM 선정의 중요성

비용 문제도 함께 걸립니다. 중대형 범용 LLM은 운영에 들어가는 비용에 비해 특정 업무에 대한 대응력이 떨어지는 경우가 많습니다. 그렇다고 공개된 Public AI를 그대로 쓰자니 보안과 거버넌스 문제로 실제 업무에 적용하기가 어렵고요. 사내 문서와 고객 데이터를 외부 모델에 그대로 넣을 수 있는 조직은 많지 않으니까요. 성과는 나오지 않는데 비용과 리스크만 계속 쌓이는 구조인 셈입니다.

그래서 상당수 조직이 내부에 직접 구축하는 Private AI로 방향을 틀고 있습니다. 다만 내부에 세웠다는 사실만으로 성과가 저절로 따라오지는 않습니다. AI가 어떤 업무를 어느 범위 안에서 처리할 것인지 명확하게 정의되지 않으면, 기대한 성과는 나오지 않고 관리 부담과 혼란만 커집니다. 여기에 데이터의 최신화 체계와 권한(ACL) 반영이 빠지면 신뢰성도 확보되지 않습니다. 낡은 문서를 근거로 답하거나 볼 권한이 없는 정보가 답변에 섞여 나오는 순간, 그 AI는 업무에 활용하기 어려워 집니다.

AI에 신뢰성을 지키는 최신화와 권한 관리

이제 조직은 AI에 대한 질문을 바꿔야 할 시점입니다. 어떤 모델을 도입할 것인가보다, 우리 조직의 지식이 AI가 답할 수 있는 형태로 정리돼 있는가를 먼저 물어야 합니다. 앞선 보고서가 전한 성공 사례들의 공통점도 비슷했습니다. 하나의 명확한 업무 지점을 골라 그 맥락 안에서 제대로 작동하도록 만든 쪽이 성과를 냈다는 것이었죠. 결국 필요한 것은 모든 것을 아우르는 거대 모델보다, 효율적인 모델을 특정 업무 도메인에 최적화해 전문가 수준으로 답하게 만드는 접근입니다.

파수 AI의 도메인 지식 AI 에이전트(Domain Knowledge Master)는 이 접근을 그대로 구현한 솔루션입니다. 기업형 Private sLLM인 Ellm을 기반으로 최적화된 모델로 구축돼 비용과 운영 부담을 크게 줄이고, 조직의 업무를 세분화된 단위로 나눠 학습하기 때문에 범용 모델보다 빠르고 정확한 답변을 제공합니다. 여기에 지식 큐레이션과 업데이트, 권한 반영 체계를 함께 갖춰 언제나 최신 상태의 안전하고 신뢰할 수 있는 지식만 답변의 근거가 되도록 합니다.

파수 도메인 지식 AI 에이전트 | Fasoo Private LLM

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우리 회사의 지식을 학습해 답변하는 도메인 지식 AI 에이전트

이렇게 되면 AI 도입의 의미도 달라집니다. 흩어져 있던 사내 지식이 하나의 자산으로 통합되고, 임직원 누구나 즉시 물어보고 신뢰할 수 있는 답을 얻는 환경이 만들어집니다. 권한과 규제 요건을 지키면서 지식을 공유할 수 있으니 보안 부서가 도입을 망설일 이유도 줄어들죠. 무엇보다 성능과 투자 대비 효과를 동시에 따질 수 있는 구조가 됩니다. 95%와 5%를 갈랐던 지점이 바로 여기에 있는 셈입니다.

AI에서 성과가 나지 않는 이유를 플랫폼이나 모델 탓으로 돌리곤 합니다. 하지만 시간이 지날수록 결과가 가리키는 방향은 조금 다릅니다. 조직 고유의 지식을 AI가 답할 수 있는 형태로 바꿔뒀는지, 그 지식이 최신인지, 누구에게까지 답해도 되는지가 정리돼 있는지에서 성과가 갈렸습니다. 도메인 특화 AI가 바로 그 정리를 전제로 작동하는 방식입니다.

조직에 특화된 AI 도입과 사내 지식의 자산화를 고민하고 계시다면, 파수 AI에 편하게 문의해 주시기 바랍니다.

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AI 에이전트, 사내 자료 검색을 이렇게 바꿉니다 – 키워드를 넘어 문맥으로

고뇌하는 파수꾼 — Thu, 16 Jul 2026 10:08:17 +0900

비정형 형태로 사일로에 갇혀 있는 기업 데이터

생성형 AI 서비스에 "양자 컴퓨터가 뭐야?" 라고 물으면 방대한 양자 컴퓨터 관련 자료들을 알기 쉽게 정리한 답이 몇 초 만에 돌아옵니다. 이제 정확한 키워드를 몰라도, 자료들을 하나하나 훑지 않아도 원하는 정보를 얻을 수 있는 시대인데요.

회사로 돌아오면 상황이 달라집니다. 우리 팀이 지난달에 만든 견적서 하나를 찾는 데도 사내 그룹웨어, 파일 서버, 팀 공유 폴더까지 샅샅이 살펴야 하죠. 어렵게 찾았지만 최종본이 맞는지 확신이 서지 않는 경우도 많습니다.

실제 데이터도 이 현실을 뒷받침합니다. 일반 직장인이 하루 업무 시간 중 약 20%를 정보 검색에 소비하고 있다는 조사 결과가 있습니다. 5일 근무 기준 하루가 오롯이 자료 찾기에 사라지는 셈이죠. 최근 IT 업계 리포트들 역시 기업 데이터의 최대 90%가 비정형 형태로 사일로에 갇혀 있어 통합적 접근이 어렵다고 짚고 있는데요. 그만큼 부서·시스템별로 흩어진 자료를 사람이 일일이 뒤져야 하는 구조가 굳어져 있다는 뜻입니다.

이 작업을 AI가 대신해 준다면 어떨까요? 최근 기업 AI 도입 담론에서 'AI 에이전트'가 뜨거운 이유도 여기에 있는데요. 특히 기업에 필요한 건 방대한 자료 속에서 원하는 정보를 정확히 찾아오는 '전용 사서 같은 AI 에이전트' 입니다. 오늘은 이 AI 에이전트가 사내 검색을 어떻게 변화시킬지, 지금 필요한 이유는 무엇인지 함께 알아보겠습니다.

왜 사내 검색은 여전히 어려운가

기업이 매일 만들어내는 문서와 데이터의 양은 어마어마합니다. 그런데 정작 그 정보를 필요한 순간에 찾아 쓰는 일은 여전히 어렵죠. 사내 검색이 잘 작동하지 않는 이유는 크게 4가지입니다.

첫째, 부서와 시스템별로 문서가 흩어져 있습니다. HR 시스템, 그룹웨어, 파일 서버, 협업 툴, 클라우드 스토리지까지. 각 부서와 목적별로 다른 시스템에 문서가 쌓이다 보니, 정보 하나를 찾으려면 여러 시스템을 순차적으로 열어봐야 합니다.

둘째, 키워드 검색의 한계입니다. 기존 사내 검색은 대부분 정확한 키워드 매칭 방식이라, 문서 제목이나 본문에 들어간 특정 단어를 정확히 기억해야 결과가 나옵니다. "내용은 대략 기억나는데, 제목이 뭐였더라?" 하는 상황에서는 손을 쓸 수가 없죠.

셋째, 중복 문서와 구버전 구분이 어렵습니다. 같은 주제의 문서가 여러 버전으로 존재할 때, 어떤 게 최신본인지 어떤 게 폐기된 자료인지 구분되지 않습니다. 잘못된 버전을 참고해 의사결정을 내리는 사고도 종종 발생하죠.

넷째, 권한 통제가 반영되지 않습니다. 사용자가 볼 권한이 없는 문서까지 검색 결과에 노출되면 정보 유출 위험이 생기고, 반대로 봐도 되는 문서인데 누락되면 업무가 지연됩니다.

이렇게 사내 검색이 제 역할을 못 하면, 결국 직원은 필요한 정보를 제때 찾지 못해 의사결정이 늦어지고, 협업 생산성도 떨어지게 됩니다.

사내 자료를 문맥 단위로 이해하는 AI 검색 에이전트가 있다면?

사내 전담 사서, AI 에이전트가 갖춰야 할 조건

이런 문제를 해결하는 방향이 바로 사내 자료를 이해하는 AI 에이전트입니다. 마치 도서관 자료 전체를 파악하고 있는 사서처럼, 자연어로 물으면 필요한 문서를 찾아 주는 방식이죠. 다만 AI 에이전트라고 해서 다 같은 수준은 아닌데요. 실제 업무에 쓰이려면 다음 조건을 갖추고 있어야 합니다.

의미 기반 검색: 정확한 키워드가 아닌 문맥과 의도를 이해해 답을 찾아낼 수 있어야 합니다. "이번 분기 A사와 진행한 프로젝트 자료 찾아줘" 같은 자연어 질의만으로도 필요한 문서를 골라낼 수 있어야 하죠.

통합 지식 접근: 부서와 시스템별로 흩어진 문서를 하나의 창구에서 조회할 수 있어야 합니다. 여러 시스템을 오갈 필요 없이 사내 지식 전체에 접근할 수 있는 구조가 필요합니다.

ACL 권한 자동 반영: 문서별 접근 권한이 자동으로 적용돼, 사용자에게 허용된 정보만 결과로 제공해야 합니다.

문맥 기반 답변 제공: 단순히 문서 목록을 보여 주는 데 그치지 않고, 핵심 내용을 요약하거나 관련 문서를 함께 제시할 수 있어야 합니다. 검색 결과를 바로 업무에 활용할 수 있느냐가 관건이죠.

이 조건을 모두 갖춘 AI 에이전트라면, '우리 회사만의 전담 사서'라 부를 수 있습니다. 외부에 데이터를 노출하지 않고 사내 지식만으로 학습하며, 권한 체계까지 반영돼 안전한 형태이니 말입니다.

똑똑하고 안전한 파수 AI의 검색 에이전트, Enterprise Librarian

파수 AI의 Enterprise Librarian은 이런 조건을 하나의 솔루션으로 구현한 사내 AI 검색 에이전트입니다. 파수 AI의 기업형 Private LLM인 Ellm을 기반으로, 조직 내 흩어진 문서를 문맥 단위로 이해하고 보안 정책과 권한까지 반영해 검색합니다. 그 결과 임직원은 필요한 정보에 훨씬 빠르고 정확하게 접근할 수 있게 되죠.

실제로 파수 AI 재무경영팀은 Ellm을 활용해 사내 '영업현황 조회' 시스템을 운영하고 있는데요. 본부별·기간별 수주, 매출, 순수주 같은 데이터를 일일이 찾아서 조회하지 않고, 자연어 질의로 즉시 답을 얻어 쓰는 방식입니다. 예를 들어 "이번 분기 B본부 수주 실적 알려줘" 라고 물으면, AI 에이전트가 흩어진 데이터가 정리해 바로 답을 내놓습니다. 문맥 기반 검색으로 사내 데이터를 다루는 방식이 이미 실무 안으로 들어와 있는 겁니다.

AI 시대, 검색이 곧 경쟁력입니다

사내 지식을 빠르고 안전하게 검색할 수 있는 환경이 갖춰지면, 임직원 개개인을 넘어 조직 전체의 업무 효율까지 함께 올라갑니다. 자료를 찾는 시간이 줄어든 만큼, 판단 및 실행 단계에서 더 많은 여유가 생기는 셈이죠. 이처럼 AI 검색 에이전트는 효율적이고 경쟁력 있는 협업 환경을 만들어 줍니다.

파수 AI는 조직 내 데이터를 문맥으로 이해하고, 권한을 반영해 안전하게 검색할 수 있는 환경을 함께 만들어 갑니다. AI 에이전트 도입을 고민하고 계시다면, 언제든 문의 주시기 바랍니다!

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AI 에이전트 없이 쓴 Public AI 보고서의 최후, 할루시네이션과 바이브 사이팅

고뇌하는 파수꾼 — Tue, 14 Jul 2026 09:57:27 +0900

지난 2026년 6월, 글로벌 회계법인이 발간한 AI 보고서가 도마에 올랐습니다. 문제의 보고서는 지난해 10월 공개된 '에이전틱 AI'를 주제로 한 자료였는데요. 한 외부 검증 기관이 이 보고서를 정밀 분석한 결과를 공개하면서 논란이 시작됐습니다.

검증 결과는 충격적이었습니다. 보고서에 담긴 45개의 인용 중 실제 출처와 정확히 일치하는 것은 단 5개에 불과했습니다. 나머지는 출처가 왜곡됐거나, 일부가 지어졌거나, 확인 자체가 불가능한 수준이었죠. 사실에 관한 주장 중 절반가량은 거짓이거나 근거가 없거나 엉뚱한 출처에 연결돼 있었고, 심지어 같은 시기에 나온 자사의 다른 조사 결과와 수치가 어긋나는 대목까지 발견됐습니다. 결국 해당 법인은 보고서를 웹사이트에서 내리고 발간 경위를 조사하겠다고 밝혔습니다.

Public AI로 작성한 할루시네이션 보고서의 최후

아이러니한 것은 이 보고서의 주제였습니다. AI의 가능성을 알리기 위해 만든 보고서가, AI 할루시네이션의 실제 사례가 돼 버린 셈이니까요. 검증 기관은 이 현상에 '바이브 사이팅(Vibe Citing)'이라는 이름을 붙였습니다. 감에 의존해 코드를 짜는 '바이브 코딩'처럼, AI가 그럴듯해 보이는 출처를 짜깁기해 만들어내는 현상을 꼬집은 표현입니다. 사실 이런 일은 처음도 아닙니다. 지난해에는 또 다른 글로벌 컨설팅사가 정부에 납품한 보고서에서 AI가 만든 오류가 발견돼 대금 일부를 환불하기도 했죠. AI를 가장 잘 안다고 자부하는 조직들에서조차 이런 일이 반복된다면, 질문은 자연스럽게 우리에게로 돌아옵니다. 지금 우리 조직에서 AI로 작성되고 있는 보고서는 과연 괜찮을까요?

생성형 AI가 짧은 글이나 간단한 질의응답에서 보여주는 성능은 이미 검증됐습니다. 문제는 보고서입니다. 범용 생성형 AI는 '진실'을 판단하는 도구가 아니라 '그럴듯함'을 계산하는 모델입니다. 근거가 부족한 지점에서도 문장을 멈추지 않고, 가장 자연스러워 보이는 내용으로 빈칸을 채우죠. 짧은 글에서는 이 한계가 잘 드러나지 않지만, 수십 페이지에 달하고 여러 챕터가 얽힌 장문의 문서에서는 이야기가 달라집니다. 챕터가 넘어가며 맥락이 끊기고, 앞뒤 서술의 일관성이 무너지고, 존재하지 않는 출처가 그럴듯한 형식으로 끼어듭니다. 더 곤란한 것은 결과물이 틀린 티가 나지 않는다는 점입니다. 형식과 문장이 전문적일수록, 오류는 누군가 출처를 직접 클릭해 보기 전까지 발견되지 않습니다.

장문의 글일수록 바이브 사이팅을 경계해야 합니다

여기에 또 하나의 벽이 있습니다. 바로 보안입니다. 보고서다운 보고서를 쓰려면 연구 자료, 사업 실적, 고객 정보 같은 내부 데이터가 필요합니다. 그런데 이런 민감한 데이터를 외부 Public AI 서비스에 입력하는 것은 그 자체로 유출 리스크입니다. 결국 많은 조직이 딜레마에 빠집니다. 데이터를 넣자니 보안이 걸리고, 빼자니 보고서의 품질이 나오지 않는 상황이죠.

이번 사태의 원인을 되짚어 보면, AI가 글을 못 써서 벌어진 일이 아닙니다. 생성된 내용을 검증하는 장치 없이, 범용 AI의 출력을 그대로 문서로 옮기는 방식이 문제였습니다. 장문의 구조화된 문서에는 그에 맞는 접근이 필요합니다. 문서를 통째로 생성하는 것보다 챕터 단위로 분할하고, 각 챕터의 목적과 서술 방향을 구체적으로 가이드하고, 생성된 내용에 대한 검토와 출처 검증까지 프로세스 안에 포함하는 방식입니다. 조직에게 필요한 것은 텍스트를 만들어내는 AI가 아니라, 문서를 구조 단위로 관리하고 검증하는 체계인 셈입니다.

조직에게 필요한건 범용이 아닌 특화된 AI 에이전트

파수 AI의 보고서 작성 AI 에이전트(Document Writer)는 바로 이 구조를 구현한 솔루션입니다. Document Writer는 기업용 Private LLM인 Ellm (Enterprise LLM)을 기반으로, 역할에 따라 사회자와 각 분야 전문가 에이전트를 구성해 챕터별로 목적과 방향을 구체적으로 가이드하며 초안을 생성합니다. 하나의 AI가 문서를 통째로 쏟아내는 것이 아니라, 여러 에이전트가 다양한 관점에서 생성, 편집, 평가, 출처 검증을 거치는 방식이죠.

여기에 조직 고유의 문서 양식과 목차 구조까지 학습해 규격에 맞는 형식을 자동으로 반영하기 때문에, 작성자가 달라져도 동일한 품질의 문서가 완성됩니다. 그리고 이 모든 과정은 내부 데이터가 외부로 나가지 않는 온프레미스 환경에서 이뤄지니, 보고서 품질과 보안을 모두 지킬 수 있습니다.

파수 보고서 작성 AI 에이전트 | Fasoo Private LLM

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AI 에이전트 구축에는 이제 보안도 필수입니다!

이 방식은 이미 여러 현장에서 도입하고 있습니다. 국내의 한 연구기관은 연구개발계획서, 보고서 등 장문의 구조화된 문서 작성에 상당한 시간이 들고 작성자에 따라 품질 편차가 생기는 오랜 과제를 안고 있었습니다. 연구 기밀과 개인정보 때문에 Public AI는 애초에 선택지가 될 수 없었고요. 이 기관은 Ellm을 온프레미스로 구축하고 문서 초안 작성 서비스를 구현해, 외부 유출 리스크 없이 문서 작업의 부담을 낮추고 연구자들이 본연의 연구에 집중할 수 있는 환경을 만들었습니다. 기존 데이터 보안 솔루션과 연동해 데이터별 접근 권한이 AI 추론 단계까지 이어지도록 한 것도 핵심 요건이었습니다.

Private LLM 도입 연구기관의 문서 작성 AI Case Study | Fasoo Ellm

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보고서 작성에 AI를 쓸 것인가는 이미 지난 질문입니다. 남은 질문은 하나입니다. 그 AI가 검증과 보안이 설계된 구조 위에서 작동하고 있는가입니다. 이번 사태가 보여줬듯, 그 차이는 보고서 한 편의 완성도를 넘어 조직의 신뢰와 직결됩니다.

AI 에이전트 도입을 고민하고 계시다면, 파수 AI에 편하게 문의해 주세요.

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화면 캡처 방지만으로 충분할까 - AI 시대 화면 보안 솔루션이 갖춰야 할 조건

고뇌하는 파수꾼 — Wed, 8 Jul 2026 14:37:57 +0900

생성형 AI가 업무에 빠르게 스며들고 있습니다. 국내 조직 대부분이 ChatGPT, Claude, Gemini 같은 서비스를 활용하기 시작했고, 이제 AI 없이 업무를 수행하기 어렵다는 이야기가 나올 정도입니다. 그런데 이 흐름 속에서 새롭게 부상하는 정보 유출 경로가 있는데요. 바로 임직원이 사내 화면을 캡처하거나 스마트폰으로 촬영해, 개인 AI 서비스에 그대로 붙여넣는 행위입니다.

화면 유출 경로로 새롭게 떠오른 생성형 AI 서비스

"이 화면 요약해줘", "여기 있는 수치로 표 만들어줘" 같은 단순한 요청이, 조직 내부 자료를 외부 LLM 서버로 흘려보내는 통로가 됩니다. 게다가 재택·하이브리드 근무가 정착되면서 카페, 공유 오피스, 이동 중인 공간까지. 업무 화면이 노출되는 상황은 늘고 있죠. 기존에도 화면 캡처와 촬영을 통한 정보 유출은 놓치기 쉬운 사각지대였는데, AI 시대에 들어서면서 그 위험이 다시 부각되고 있습니다.

오늘은 지금 화면 보안을 주목해야 하는 이유, 그리고 AI 시대 화면 보안 솔루션이 갖춰야 할 조건까지 함께 살펴보겠습니다.

AI 시대, 화면이 유출되는 3가지 경로

① 캡처 후 외부 AI 서비스 전송

요즘 가장 빠른 속도로 증가하고 있는 위협입니다. 직원이 업무 화면을 캡처해 개인 ChatGPT 등 생성형 AI 서비스에 붙여넣는 순간, 스크린샷 속 텍스트와 이미지가 그대로 외부 서버로 넘어갑니다. 최근 AI의 OCR 능력이 급격히 발전하면서, 이미지 안의 표·수치·문서 내용까지 모두 학습 데이터로 활용될 수 있게 됐죠. 개인 편의를 위한 작은 습관 하나가, 조직의 기밀을 외부에 흘리는 결과로 이어질 수 있는 셈입니다.

② 스마트폰 촬영으로 사각지대 우회

화면 캡처는 기술적으로 막을 수 있어도, 스마트폰으로 화면을 직접 촬영하는 행위는 여전히 통제하기 어렵습니다. 특히 재택·이동 근무 중에는 감시의 눈이 없어 촬영 시도가 상대적으로 쉬워지죠. 회의 자료, 고객 정보, 설계 도면 등이 스마트폰 카메라 한 번에 담기는 순간, 데이터는 이미 조직 통제 밖으로 나간 셈입니다.

③ 캡처 프로그램과 원격 제어 도구의 정교화

PrtScn 키 외에도 화면 녹화 프로그램, 원격 제어 도구 등 다양한 방식이 등장하고 있습니다. 화면 한 컷이 아니라 업무 흐름 전체가 영상으로 유출될 수 있는 시대인 만큼, 단편적인 대응만으로는 부족해졌습니다.

원격 근무 환경 속에서 손쉬워진 화면 캡처와 촬영

AI 시대, 화면 보안 솔루션이 갖춰야 할 핵심 기능

그렇다면 이런 위협을 막기 위해 화면 보안 솔루션은 어떤 조건을 갖춰야 할까요? 핵심 요건은 다음과 같습니다.

① 화면 캡처 방지 — 모든 캡처 경로 차단

PrtScn 키뿐 아니라 캡처 프로그램, 원격 제어 프로그램 등 다양한 방식으로 시도되는 캡처를 모두 차단해야 합니다. 여기에 캡처 시도 자체를 로그로 남겨 사후 추적이 가능해야 하죠. 화면 보안 솔루션의 가장 기본이자 핵심 요건입니다.

② 스크린 워터마크 — 화면 촬영방지의 시작

화면 위에 사용자 정보 (날짜·사용자명·IP·부서)를 표시해두면, 스마트폰으로 촬영해도 그 정보가 그대로 남습니다. 유출자를 즉시 추적할 수 있는 근거가 되죠. 무엇보다 화면에 자기 정보가 표시된 순간, 촬영 자체를 주저하게 되는 심리적 억제 효과가 큽니다.

③ 인비저블 워터마크 — 업무 방해 없이 촬영자 식별

가시성 워터마크가 업무 화면을 어지럽힌다는 불만이 있다면, 답은 인비저블 워터마크입니다. 육안으로는 보이지 않지만 촬영된 이미지를 분석하면 유출자 정보가 확인되죠. 업무 화면의 가독성은 그대로 유지하면서, 정보가 새는 순간 즉시 원본 촬영자를 특정할 수 있는 차세대 기술입니다.

④ 캡처 로그 기록·관리

언제, 누가, 어떤 화면을 캡처하려 했는지 상세히 기록돼야 합니다. 이상 행위 탐지, 사고 후 원인 파악, 감사 대응까지 하나의 흐름으로 이어질 수 있죠. 방어와 대응이 모두 가능한 체계인 셈입니다.

어떤 환경에서 특히 필요한가

화면 보안 솔루션이 필요한 대표적인 환경은 다음과 같습니다.

재택·하이브리드 근무 환경 — 카페, 공유 오피스에서 화면 노출·촬영 위험 상존
VDI·VPN 환경 — 원격 접속 시 화면 유출 방지 필수
금융권 — 망분리 규제 완화로 SaaS 활용이 늘면서 사내 화면 노출 관리 요구 증가
의료·공공기관 — 민감 정보를 다루는 업무 화면 보호

특히 금융권의 경우, 2026년 4월 시행된 「전자금융감독규정 시행세칙」 별표 7 '망분리 대체 정보보호통제'에서 ‘화면 및 출력물 등으로 인한 정보유출 방지대책 적용’을 명시하기도 했습니다. 우리 조직은 어떤 근무 환경과 어떤 산업 규제 아래에 있는지 짚어보고, 그에 맞는 화면보안 대책을 함께 준비해야 할 시점입니다.

AI 시대에 딱 맞는 화면 보안 솔루션은?

파수 AI의 FSS (Fasoo Smart Screen)는 앞서 짚은 요건들을 모두 충족하는 화면 보안 솔루션입니다. 다양한 방식의 캡처를 모두 차단하는 동시에, 스크린 워터마크로 화면 촬영을 방해합니다. 특히 육안으로 보이지 않는 인비저블 워터마크까지 지원해, 업무 효율은 유지하면서 촬영된 이미지 분석만으로 유출자를 특정할 수 있죠. 여기에 캡처 시도와 내용을 자동으로 기록하는 로그 관리 기능, 데스크탑·모바일·VDI·VPN 등 폭넓은 근무 환경 지원, SaaS 형태 이용까지 갖춰져 있어 조직 규모와 환경에 관계없이 유연하게 도입할 수 있습니다.

화면은 조직 내 모든 정보가 최종적으로 도달하는 지점입니다. 서버 보안, 계정 보안, 문서 보안이 아무리 견고해도, 화면에서 정보가 새기 시작하면 보안 시스템 전체가 흔들리게 되죠. 특히 AI 시대에 들어서면서, 화면 한 컷이 담아내는 정보의 가치는 점점 높아지고 있습니다.

화면 캡처 방지, 스크린 워터마크, 인비저블 워터마크가 결합된 화면 보안 솔루션은 이제 선택이 아닌 필수입니다. 우리 조직의 화면 보안이 어디까지 준비돼 있는지 점검해 보세요. 파수 AI는 안전한 AI 활용 환경을 함께 만들어 갑니다.

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외부 협업 보안이 필요한 이유 - 국가핵심기술 도면도 협력사에서 샌다?

고뇌하는 파수꾼 — Tue, 7 Jul 2026 13:17:15 +0900

2026년 7월, 국내 조선 대기업의 선박용 엔진 도면을 유출한 협력사 관계자들에게 항소심에서도 징역형 집행유예가 확정됐습니다. 이는 협력사 영업팀장이 원청업체의 선박용 엔진 피스톤핀 제조 도면을 휴대폰으로 촬영해 거래처에 넘겼고, 그 도면으로 복제 부품을 제작, 판매한 사건인데요. 문제가 된 제조 기술은 2019년 조선 분야 국가핵심기술로 지정된 핵심 자산이었습니다. 여기에 더해 해당 직원은 퇴사, 이직 과정에서 다른 부품 도면 227개 파일이 담긴 노트북까지 그대로 들고 나온 것으로 조사됐습니다.

이 사건이 시사하는 바는 단순히 '한 직원의 일탈'이 아닙니다. 유출의 시작점이 외부 해커도, 침입도 아니었다는 데 있습니다. 도면을 정당하게 전달받아 부품을 만들던 협력사, 즉 정상적인 접근 권한을 가진 협업 상대의 손에서 데이터가 새어 나갔습니다. 방화벽도, 망분리도, 계정 기반 접근 통제도 이 흐름은 걸러내지 못합니다. 애초에 그 도면은 넘겨줘야만 일이 되는 문서였기 때문입니다.

협력사 내부에서 유출된 국가핵심기술

바로 여기에 외부 협업이 가진 구조적 딜레마가 있습니다. 협업을 하려면 데이터를 상대에게 건네야 하고, 건네는 순간 그 데이터에 대한 통제권은 우리 손을 떠납니다. 메일에 첨부해 보내든, 웹하드에 올려 링크를 공유하든, 파일이 상대 조직의 PC에 저장되는 순간부터 그 파일이 어디로 재전송되고, 몇 번 복사되고, 언제까지 열람되는지 우리는 알 수 없습니다. 촬영 한 번, 반출 한 번이면 통제는 사라집니다.

그동안 여러 조직의 보안은 오랫동안 경계를 기준으로 설계돼 왔습니다. 사내망 안에 있으면 안전하고, 밖으로 나가면 위험하다는 전제였죠. 하지만 외부 협업은 이 전제를 근본적으로 흔듭니다. 협업이란 본질적으로 데이터를 경계 밖으로 내보내는 행위이기 때문입니다. 경계를 지키는 방식으로는, 경계를 넘어야만 성립하는 협업을 완전히 보호할 수 없습니다.

경계를 지키는 방식으로는 외부 협업을 완전히 지키기 어렵습니다!

문제는 여기서 그치지 않습니다. 보안뿐 아니라 협업 방식 자체도 위험을 키웁니다. 대부분의 조직은 여전히 메일과 각종 협업툴, 메신저로 파일을 전달합니다. 같은 문서의 여러 버전이 여기저기 생성되고, 누가 어떤 파일을 언제 받았는지 한눈에 파악하기 어렵습니다. 협업 채널이 분산될수록 데이터는 파편화되고 추적이 어려워집니다. 어떤 문서가 어디까지 나갔는지조차 모른다면, 유출이 발생해도 그 사실을 알아차리는 것부터가 늦어집니다.

결국 외부 협업에서 던져야 할 질문은 '누구에게 접근 권한을 줄 것인가'가 아니라, '파일이 상대에게 넘어간 뒤에도 우리가 통제권을 유지할 수 있는가'입니다. 접근을 허용한 이후의 데이터 상태까지 관리 대상에 포함될 때, 비로소 협업과 보안이 양립할 수 있습니다.

외부 협업에서 중요한건 데이터의 통제권

파수 AI의 Wrapsody eCo는 바로 이 지점에 답하는 데이터 중심 외부 협업 플랫폼입니다. 핵심은 '파일을 안전하게 보내는 것'이 아니라 '보낸 뒤에도 통제권을 놓지 않는 것'에 있습니다. Wrapsody eCo에서는 협업 파일이 암호화된 상태로 공유되며, 내외부 구성원에게 문서별로 열람, 편집, 다운로드 권한을 각각 다르게 부여할 수 있습니다. 또한, 협업이 끝난 뒤에는 이미 외부로 공유된 문서의 권한까지 회수할 수 있습니다. 그 결과 파일이 상대 조직으로 넘어가거나 다시 외부로 재전송되더라도 권한이 없는 사용자는 내용을 열어볼 수 없죠.

또한 Wrapsody eCo는 모든 협업 이력을 한곳에서 관리합니다. 사용자를 워크 그룹 단위로 묶고, 문서 공유부터 채팅, 화상회의까지 모든 협업 과정을 타임라인 중심으로 추적하죠. 어떤 문서가 누구에게 언제 공유됐는지가 흩어지지 않고 정리되기 때문에, '무엇이 어디까지 나갔는지 모른다'는 외부 협업의 근본적 불투명성이 해소됩니다. 여기에 문서 공유와 버전 관리, 보안, 화상회의를 하나의 플랫폼에서 제공해 버전 충돌로 반복되던 비효율까지 함께 줄여줍니다. 협업은 더 빠르고 편해지면서, 데이터에 대한 통제권은 오히려 조직이 더 단단히 쥐게 되는 셈입니다.

파수 공급망 보안 외부 협업툴, 랩소디 에코 | Fasoo 협업 플랫폼

외부 협업 플랫폼 랩소디 에코, 공급망 보안, 오토캐드 파일 보안, CAD 설계 도면 파일 보안, 협력업체 CAD 협업, 화상회의 Zoom 연동, 제조업 및 건설업 필수 협업툴, 공유 문서 보안, 외부 전달 문서

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모든 협업 이력을 한곳에서 관리하는 Wrapsody eCo

이번 도면 유출 사건은, 아무리 내부 보안을 강화해도 데이터의 통제권을 잃는다면 그 보안은 반쪽짜리라는 사실을 다시 한번 보여줬습니다. 특히 설계 도면과 기술 자료가 수많은 협력사를 오가는 제조, 조선, 건설 산업에서, 외부 협업은 선택이 아니라 일상입니다. 그렇다면 지켜야 할 것은 협업을 막는 것이 아니라, 협업하면서도 데이터에 대한 통제권을 놓지 않는 구조입니다.

보안의 기준을 데이터 그 자체에 두면, 파일이 어디로 이동하든 보호 정책이 함께 따라다닙니다. 협업은 자유롭게, 보안은 철저하게. 외부 협업 환경을 지금 한 번 점검해 볼 때입니다.

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미국 양자내성암호(PQC) 도입 행정명령이 가리키는 것, 답은 데이터 중심 보안

고뇌하는 파수꾼 — Mon, 29 Jun 2026 14:22:11 +0900

2026년 6월, 미국 백악관이 양자 컴퓨팅 관련 행정명령에 서명했습니다. 핵심은 연방 기관과 정부 계약업체가 '양자내성암호(Post-Quantum Cryptography, PQC)'를 언제까지 도입해야 하는지에 대한 구체적인 기한을 못 박은 것이었습니다. 키 교환 방식은 2030년 말, 전자서명은 2031년 말까지였는데요. 미국 정부가 이렇게 공격적인 일정을 내건 이유는 분명했습니다. 적대 세력이 양자 컴퓨터를 손에 넣어 지금의 암호를 무력화하기 전에, 국가의 민감 데이터를 미리 지켜내야 한다는 것이었죠.

양자라는 단어는 언뜻 보면 먼 미래의 기술 이야기처럼 들립니다. 양자 컴퓨터는 아직 실용화되지 않았고, 마감 기한도 몇 년 뒤니까요. 하지만 이 행정명령이 진짜로 가리키고 있는 위협은 미래가 아니라 '지금 이 순간'에 있습니다.

보안 업계가 양자 시대를 경계하는 핵심 이유는 'Harvest Now, Decrypt Later (지금 수집하고, 나중에 복호화한다)'라는 공격 시나리오 때문입니다. 해커들은 양자 컴퓨터가 등장할 때까지 기다리지 않습니다. 지금도 암호화된 데이터를 탈취해 저장해 뒀다가, 미래에 암호를 해독할 수 있는 기술이 확보되는 순간 그동안 축적한 데이터를 한꺼번에 복호화하려 합니다.

PQC 도입에 관한 미국 행정명령과 해킹 공격 시나리오

이 시나리오가 무서운 것은 '시점' 때문입니다. 데이터 유출 사고는 이미 일어났는데, 피해는 몇 년 뒤에 발생합니다. 오늘 유출된 설계도, 계약 조건, 고객 정보, 내부 전략 문서가 지금은 암호 덕분에 안전해 보이지만, 그것이 영원한 안전을 의미하지는 않습니다. 다시 말해 양자 위협은 '미래에 대비할 문제'가 아니라, 이미 '진행 중인 유출'의 문제에 가깝습니다.

미국 행정명령이 단순히 암호 알고리즘 교체에서 멈추지 않고, 각 기술에 어떤 암호 표준이 적용돼 있는지를 명세한 '암호 자재 명세서(Cryptographic Bill of Materials)', 즉 일종의 암호 성분표를 만들라는 조항까지 함께 담은 것도 이 때문입니다. 무엇을 보호하고 있는지조차 모르면, 알고리즘을 아무리 최신으로 바꿔도 사각지대가 남는다는 것을 정책 차원에서 인정한 셈이죠.

여기서 한 가지 질문이 생깁니다. 그렇다면 모든 암호를 양자내성암호로 교체하면, 그것으로 충분할까요? PQC 전환은 분명 필요합니다. 하지만 알고리즘 교체는 데이터가 지나가는 통로를 더 튼튼하게 만드는 일이지, 무엇이 그 통로를 지나가고 어디에 쌓이는지를 알려주지는 않습니다. 현실의 조직 데이터는 대부분 흩어져 있습니다.

어떤 파일이 민감 정보를 담고 있는지 분류돼 있지 않고, 그 파일이 어느 서버와 클라우드, 누구의 단말에 복사돼 있는지 추적되지 않는 경우가 많습니다. 암호화가 적용된 데이터와 평문 상태로 방치된 데이터가 뒤섞여 있고, 접근 권한이 파일이 아니라 저장 위치에 묶여 있어 파일이 이동하는 순간 통제가 사라지기도 합니다.

Harvest Now, Decrypt Later 시나리오는 지금부터 대응해야 할 위협

이런 상태에서는 양자내성암호를 도입하더라도 보호의 출발선이 흐릿합니다. 무엇을 가장 먼저 강하게 암호화해야 하는지 판단할 기준이 없고, 정작 가장 민감한 데이터가 통제 밖에서 떠돌고 있을 수 있기 때문입니다. 공격자가 노리는 것이 바로 이 통제되지 않은 데이터입니다.

그래서 양자 시대의 보안은 역설적으로 가장 근본적인 질문으로 돌아갑니다. 우리는 어떤 데이터를 가지고 있고, 그것이 어디에 있으며, 누가 어떻게 접근할 수 있는가 하는 질문입니다. 보안의 기준을 네트워크 경계나 계정 권한이 아니라 데이터 그 자체에 두면, 양자 위협에 대한 대응의 성격이 달라집니다.

데이터가 어디로 이동하든 보호 정책이 함께 따라다니고, 무엇이 가장 중요한 정보인지 식별돼 있으며, 권한이 파일에 결합돼 있다면, 설령 데이터가 외부로 유출되더라도 통제권이 남습니다. 암호 알고리즘을 더 강한 것으로 교체하는 작업 역시, 무엇을 우선 보호해야 하는지가 정리돼 있을 때 비로소 의미를 갖습니다.

양자내성암호 이전에 중요한 것이 바로 데이터 분류와 ACL 관리

이것이 양자 시대에 데이터 중심 보안이 다시 주목받는 이유입니다. 미국의 PQC 행정명령, 그리고 국내에서 강조되는 망 보안 정책의 흐름은 표면적으로는 다른 주제처럼 보이지만, 결국 같은 방향을 가리킵니다. 경계를 지키는 보안에서 데이터 자체를 지키는 보안으로의 이동입니다.

파수 AI는 오랫동안 보안의 기준을 데이터 그 자체에 두는 방식으로 이 문제에 답해 왔습니다. 양자내성암호 알고리즘을 대체하는 것이 아니라, 어떤 알고리즘을 쓰든 그 보호가 실제로 의미를 갖도록 만드는 데이터 통제 구조를 제공하는 것이죠.

먼저 조직 전반에 흩어진 민감 정보를 탐지하고 유형별로 분류해, 무엇을 가장 먼저 강하게 보호해야 하는지에 대한 기준을 세웁니다. 개인정보, 재무 데이터, 설계 자료처럼 보호 수준이 다른 데이터를 식별하는 일은 PQC 전환에서 요구하는 암호 성분표를 만드는 작업과 정확히 같은 출발점에 서 있습니다. 무엇을 가졌는지 알아야 무엇을 지킬지 정할 수 있기 때문입니다.

그 다음, 접근 권한 정보를 파일 자체에 암호화 방식으로 결합합니다. 문서가 이메일로 전달되거나 클라우드로 옮겨가더라도 동일한 정책이 그대로 유지되고, 권한이 없는 사용자는 파일을 손에 넣어도 내용을 확인할 수 없습니다. 데이터가 경계를 벗어나는 순간 보호가 사라지던 기존 구조의 한계를, 정책이 데이터를 따라 이동하는 방식으로 메우는 것입니다. 'Harvest Now, Decrypt Later'처럼 데이터가 일단 유출된 것을 가정하는 위협 앞에서, 이 차이는 결정적입니다.

데이터 분류, 접근 권한 설정, 암호화로 이어지는 데이터 중심 보안

양자 컴퓨터의 등장 시점은 누구도 정확히 알 수 없습니다. 하지만 그 시점이 언제이든, 그날 복호화될 데이터는 지금 만들어지고 지금 흘러 다니고 있습니다. 보안의 시작은 더 강한 암호를 고르는 일이 아니라, 내 데이터가 어디에 있고 어떻게 통제되고 있는지를 아는 데서 출발합니다.

양자 시대를 대비한 데이터 보안 환경을 점검하고 싶으시다면, 파수 AI에게 언제든 편하게 문의해 주시기 바랍니다.

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출력물 보안, N2SF 시대 공공기관이 반드시 점검해야 할 1가지

고뇌하는 파수꾼 — Wed, 24 Jun 2026 14:29:55 +0900

공공기관의 정보 유출은 지속적으로 증가하고 있습니다. 개인정보보호위원회에 따르면 지방자치단체의 유출 신고는 2023년 8건에서 2024년 22건으로, 전체 공공부문은 같은 기간 41건에서 104건으로 늘었습니다. 2025년에는 전체 유출 신고가 447건으로 전년(307건)보다 45.6% 급증했고, 부과된 과징금은 1,677억 원에 달했죠.

더 크게 달라진 건 '사고 이후'입니다. 2025년 7월부터 처분을 받은 공공기관의 결과를 모두 공개하는 '처분 결과 전면 공표제'가 시행됐습니다. 정부24ᆞ홈택스처럼 누구나 아는 대형 공공시스템을 운영하는 중앙행정기관도 예외가 아닙니다. 공공기관의 사고 한 건이, 이제는 기관 이름이 그대로 걸리는 공개 사안이 된 셈입니다. 또한, 개인정보위원회에서도 안전성 확보조치 기준을 개정하며, 출력물 보안을 추가적으로 강화하려는 움직임이 포착되고 있습니다.

점점 더 강화되는 출력물 보안 강화 조치

그렇다면 어디부터 점검해야 할까요? 의외로 가장 먼저 살펴봐야 할 곳이 '출력물'입니다. 인쇄나 파일로 빠져나가는 민감정보는 방화벽이나 망분리 같은 네트워크 경계 보안만으로는 통제되지 않기 때문입니다. 종이로 출력된 문서는 네트워크를 거치지 않고, 권한 있는 직원이 정상적으로 한 일이라 접근 통제에도 걸리지 않습니다. 게다가 별도의 출력 통제 장치가 없으면, 누가 무엇을 출력했는지 기록조차 남지 않죠.

사실 이건 이미 법에서 요구하는 부분입니다. 「개인정보의 안전성 확보조치 기준」 제12조는 개인정보를 출력할 때(인쇄·파일생성 등) 용도를 특정하고 출력 항목을 최소화하며, 종이 인쇄물 같은 출력·복사물을 안전하게 관리하도록 규정합니다. 공공기관은 여기에 같은 고시 제3장의 공공시스템운영기관 안전조치 기준까지 더 적용받죠. 출력물 보안은 반드시 지켜야 할 의무인 셈입니다. 다만 이 의무는 프린터를 갖췄다고 저절로 충족되는 게 아니라, 출력하는 순간에 통제와 기록을 제어하는 솔루션이 있어야 비로소 지켜집니다.

출력물을 관리하는 방안은 필수적인 법적 요구 사항

공공기관 보안의 무게중심도 바뀌고 있습니다. '어느 망에 있느냐'로 안전을 판단하던 망분리 중심에서, 데이터를 등급(C/S/O)으로 나눠 보호하는 N2SF로 옮겨가는 흐름입니다. 지난 2026년 5월부터 시행된 개정 국가 사이버보안 기본지침은 오랫동안 공공 IT 보안의 근간이었던 물리적 망분리 의무 중심에서 벗어나, 정보의 중요도에 따라 차등 보호하는 체계로 방향을 틀었습니다. 보호의 기준이 망의 경계에서 데이터 그 자체로 옮겨가면, 그 데이터가 시스템 밖으로 꺼내지는 마지막 형태를 어떻게 통제하느냐가 보안의 중심에 놓입니다. 그리고 개인정보가 시스템 밖으로 꺼내지는 가장 손에 잡히는 형태가 바로 출력물입니다.

인쇄는 권한 있는 사용자가 정해진 절차 안에서, 정상적으로 출력 버튼을 누르는 '그 순간'에 벌어집니다. 외부 침입도 아니고 권한 위반도 아니기 때문에, 경계를 지키든 데이터를 등급으로 나누든 그 행위 자체는 걸러지지 않죠. 결국 출력하는 순간에 별도의 통제가 없으면 정보는 그대로 빠져나갑니다. 그래서 출력 시점에 정책을 적용하고, 출력물에 추적 정보를 남기며, 출력 이후에도 보호가 유지되도록 하는 접근이 필요합니다.

출력물에 보이지 않으면서 기록을 남기는 비가시성 워터마크

파수 AI의 Fasoo Smart Print (FSP)가 바로 그 역할을 합니다. 인쇄하는 순간 출력물에 사용자ᆞ문서 정보를 워터마크로 새기고, 누가 무엇을 언제 출력했는지 이력을 빠짐없이 기록하며, 정책에 따라 개인정보가 담긴 문서의 출력 자체를 통제합니다. 인쇄물 한 장이 빠져나가도 출처를 따라갈 수 있죠.

특히 눈에 보이지 않는 비가시성(인비저블) 워터마크까지 적용하면, 겉으로는 표가 나지 않으면서도 인쇄물에 추적 정보가 새겨져 있어 출력물이 외부로 유출돼도 어디서 나간 문서인지 가려낼 수 있습니다. 이는 제12조가 요구하는 출력 기록 관리ᆞ통제 의무를 충족하는 동시에, 사고가 공개되는 시대에 '우리는 무엇을 했는가'를 증명해 줄 기록이 됩니다.

파수 인쇄 보안, FSP | Fasoo 출력물 워터마크 및 인쇄 내용/내역

출력물 보안 (인쇄 보안) 솔루션 FSP, 프린트 워터마크 삽입, 인쇄물 개인정보 유출 방지, 출력물 통합 관리, 인쇄 내역 추적, 출력 내용 실시간 모니터링, Pull Printing 기술 적용, Fasoo Smart Print

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이제 출력물도 안전한 관리가 필수입니다!

큰 사고는 종종 가장 익숙한 곳에서 시작됩니다. 잘 갖춰 둔 보안이 출력 버튼 하나에서 멈추고 있지는 않은지, 공공기관의 출력물 보안 환경을 지금 한 번 들여다볼 때입니다.

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악성메일 훈련, 왜 여름 휴가철에 더 중요할까 – 임직원이 가장 많이 받는 피싱 메일 7가지

고뇌하는 파수꾼 — Tue, 23 Jun 2026 16:37:57 +0900

여름 휴가철은 악성메일 성수기?!

여름 휴가철이 다가오면 사이버 공격자들에게는 또 하나의 '성수기'가 시작됩니다. 임직원의 부재로 사내 보안 체계가 일시적으로 느슨해지고, 평소엔 잘 받지 않던 호텔·항공권 알림이나 휴가 관련 메일이 자연스럽게 메일함으로 들어오는 시기이기 때문이죠.

한 글로벌 보안 기업의 조사 결과에 따르면, 여름 여행 성수기를 앞두고 여행·숙박·레저 분야 조직이 한 곳당 주 평균 2,291건의 사이버 공격을 받고 있다고 합니다. 또 지난 5월 한 달 동안 새로 등록된 여행 관련 도메인만 4만 7,318개에 달했는데요. 공격자들이 휴가 시즌을 정조준해, 피싱 사이트로 활용할 가짜 도메인을 대량으로 사전 확보하고 있다는 의미입니다.

게다가 과거에는 개인 계좌 송금을 노리는 보이스피싱이 많았다면, 최근에는 기업 내부 시스템 접근권을 노리는 방향으로 빠르게 옮겨가고 있습니다. 직원 한 명을 속여 조직 전체 데이터베이스를 가져가는 구조로, 단 한 번의 클릭이 곧 조직 전체의 사고로 이어질 수 있는 시대가 도래했습니다.

그렇다면 휴가 시즌, 임직원들이 가장 많이 마주칠 피싱 메일은 어떤 모습일까요? 자주 발견되는 7가지 패턴을 정리해보겠습니다.

임직원을 노리는 피싱 메일의 7가지 유형은?

휴가철 임직원을 노리는 피싱 메일 7가지

① 호텔·항공권 결제 확인 사칭

직원이 직접 예약한 호텔·항공권의 결제 안내를 가장한 메일입니다. "결제에 문제가 발생했습니다", "예약 취소를 막으려면 카드 정보를 재인증해 주세요" 같은 문구로 가짜 결제 페이지를 띄우는데요. 실제 예약정보 (호텔명, 일정 등)가 포함된 경우, 일반 스팸보다 식별이 훨씬 어렵습니다.

② 부재중 자동회신 위장 메일

"담당자가 휴가 중이라 연락이 어렵습니다. 아래 링크에서 확인해 주세요"라는 식으로, 자동회신을 가장한 피싱입니다. 휴가철엔 부재중 회신을 자주 받기 때문에 의심 없이 클릭할 가능성이 높죠.

③ 휴가신청서·휴가일정 변경 사칭

인사팀을 사칭해 휴가신청서 제출이나 일정 변경을 요청하는 메일입니다. 휴가 직전 직원들이 가장 신경 쓰는 주제라 별다른 의심 없이 첨부파일을 열기 쉬운데요. 그 안에 악성 매크로가 숨어 있는 경우가 많습니다.

④ 출장비 정산·여비 신청 사칭

휴가 직전 출장비 정산 마감을 노린 패턴입니다. 경영진·재무팀을 사칭해 "긴급 송금 요청", "거래처 계좌 변경" 같은 메시지로 빠른 처리를 유도하는 BEC(비즈니스 이메일 침해) 공격인데, 임원 부재 중에 특히 자주 발생합니다.

⑤ 임직원 정보 최신화·긴급 연락처 제출 사칭

"휴가철 비상 연락망 구축을 위해 임직원 정보를 업데이트해 주세요"라는 명목으로 개인정보 입력을 유도합니다. 사내 시스템 로그인 정보까지 노리는 경우도 있습니다.

⑥ 휴가 중 미처리 결재·결재 대기 알림 사칭

휴가 복귀 직후를 노린 패턴입니다. "처리되지 못한 결재 건이 있습니다" 같은 메시지로 부담감을 자극해, 사내 그룹웨어를 닮은 가짜 로그인 페이지로 유도합니다.

⑦ 여행 보험·렌터카·여행 특가 할인 사칭

"한정 특가", "지금 신청 시 50% 할인" 같은 문구로 조급함을 자극합니다. 회사 메일로 받게 되면, 개인 정보 유출이 곧 회사 계정 노출로 이어질 수 있죠.

보안 체계가 느슨해지고, 마음은 급해지는 휴가철을 노리는 공격자들

휴가 시즌이 사이버 공격자들에게 매력적인 시기인 이유는 크게 3가지가 있습니다.

첫째, 사내 보안 체계가 일시적으로 느슨해집니다. 보안팀·IT팀도 휴가를 가고, 결재·승인이 평소보다 빠르게 처리되는 분위기가 형성됩니다. 이상한 메일이 와도 차분히 검토할 여유가 줄어드는 거죠.

둘째, 평소엔 안 받던 메일이 일상적으로 옵니다. 호텔 결제·항공권·여행 보험·렌터카 등 평소 업무 메일과 다른 종류의 메일이 자연스럽게 메일함에 섞이는데요. 직원이 '이상하다'고 직감할 수 있는 기준 자체가 흐려집니다.

셋째, '급한 처리' 심리가 작동합니다. 휴가 직전엔 빨리 마무리하려는 마음이, 휴가 직후엔 밀린 일을 처리해야 한다는 부담이 의심할 여유를 빼앗습니다.

문제는 이런 휴가철 피싱이 보안 솔루션으로도 막기 어려워지고 있다는 점입니다. 정교한 메일은 백신이나 단말 보안 시스템도 정상 메일로 인식해버리고, 직원이 가짜 로그인 페이지에 직접 정보를 입력하는 순간엔 솔루션이 개입할 여지조차 없는데요. 악성 파일이 깔리는 것도 아니고 외부 침입이 발생하는 것도 아닌, 직원의 평범한 '클릭' 한 번이 사고의 출발점이 되는 겁니다.

결국 마지막 방어선은 메일을 직접 받는 임직원이 될 수밖에 없습니다. 직원 한 명의 경계심이 조직 전체를 지켜낼 수도, 무너뜨릴 수도 있게 된 거죠.

Mind-SAT만의 반복 훈련으로 악성메일에 대응해 보세요!

파수 AI의 Mind-SAT은 임직원의 보안 의식을 체계적으로 강화하는 SAT (Security Awareness Training) 서비스입니다. 정기적인 악성메일 모의훈련으로 실질적인 대응 능력을 키우고, 사전 예고 없는 실전훈련까지 병행해 조직 내 실제 위협 수준을 객관적으로 점검할 수 있죠. 실제로 KISA 모의훈련 결과에서는 3회 이상 훈련에 참여한 직원의 감염률이 1회 참여자의 절반 이하 수준으로 떨어졌는데요. 반복할수록 효과가 커지는 훈련인 셈입니다.

특히 시기와 트렌드를 반영한 맞춤형 시나리오가 강점인데요. 휴가 시즌엔 휴가 특화 시나리오, 연말정산 시즌엔 연말정산 사칭 시나리오처럼, 임직원이 실제로 마주칠 만한 위협을 그대로 훈련에 옮길 수 있습니다.

휴가철 한 통의 메일이 조직 전체의 보안 사고로 이어질 수 있는 시대입니다. 그리고 이 위협을 막을 수 있는 사람은, 결국 메일을 직접 받는 임직원 본인입니다. 평소 반복적으로 훈련된 직원이 가장 강력한 방어선이 되는 이유입니다.

이번 휴가 시즌, 우리 임직원의 보안 의식을 다시 점검해 보세요. 파수 AI가 오랜 보안 노하우와 전문 컨설턴트의 맞춤형 훈련으로, 든든한 임직원 방어선 구축을 함께하겠습니다.

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여러 번 보는 것보다 한 번의 상담이 더욱 효과적입니다. ‘파수’는 (이하 ‘회사’는) 고객님의 개인정보를 중요시하며, “정보통신망 이용촉진 및 정보보호”에 관한 법률을 준수하고 있습

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CIS 2026 리뷰 - AI 시대, 지속 가능한 AI 전환을 위한 전략은? Convergence Insight Summit 2026

고뇌하는 파수꾼 — Mon, 22 Jun 2026 15:22:17 +0900

<행사 개요>

행사명 : CIS 2026 (Convergence Insight Summit 2026)
일시 : 2026년 6월 17일(수) 9:00~16:30
장소 : 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스 - 그랜드볼룸 (5F)
주최 및 주관 : ZDNET Korea

CIS 2026 | Fasoo AI

파수 AI가 6월 17일(수) 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 개최되는 CIS 2026에 참가합니다. 부스와 세션을 통해 AI를 도입하는 조직들이 직면한 실무 과제를 진단하고, 지속 가능한 AI 전환 전

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파수 AI가 'CIS 2026 (Convergence Insight Summit 2026)'으로 고객 분들을 찾아뵀습니다. 지난 6월 17일, 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 이번 행사는 ZDNET Korea가 주최한 AX 전문 컨퍼런스인데요. AI 도입을 고민하는 조직들이 마주한 실무 과제를 진단하고, 지속 가능한 AI 전환의 방향을 함께 모색한 현장을 지금 생생하게 전해드립니다.

<지속 가능한 AI 전환 전략>을 주제로 진행된 세션

파수 AI는 <지속 가능한 AI 전환 전략>을 주제로 세션 발표를 진행했습니다. 핵심 메시지는 명확했습니다. 조직마다 AI 도입의 속도와 방향은 다르지만, 실무에서 마주하는 고민은 결국 닿아 있다는 것이죠. 어떻게 데이터를 안전하게 활용할지, AI를 비즈니스 가치로 어떻게 연결할지, 그리고 이 모든 과정을 어떻게 '지속 가능한 성장'으로 이어갈지에 대한 답이 필요한 시점입니다.

세션에서는 단순한 기술 도입을 넘어 데이터, 보안, 운영 체계를 통합적으로 설계해야 한다는 점이 강조됐는데요. AI 도입 단계부터 활용·확산에 이르는 단계별 핵심 조건과, 파수 AI가 제시하는 AX 로드맵을 함께 살펴보는 자리였습니다.

세션 이후 부스에는 발표 내용에 대한 후속 문의가 끊이지 않았는데요. AI 전환을 본격적으로 추진 중인 다양한 산업의 담당자분들과 깊이 있는 대화를 이어갈 수 있었습니다.

부스에서 이어지는 솔루션 문의!

전시 부스에서는 파수 AI의 핵심 솔루션들을 직접 시연하며 고객 분들과 만났습니다. 이번 행사의 주요 화두가 'AI를 통한 비즈니스 혁신'인 만큼, Ellm과 AI-R DLP에 대한 문의가 단연 활발했습니다.

Ellm은 우리 조직의 데이터를 학습시킬 수 있는 맞춤형 엔터프라이즈 LLM 솔루션인데요. 외부 LLM에 사내 데이터를 노출하지 않으면서도 AI를 업무에 활용하고자 하는 기업 담당자분들의 도입 상담이 이어졌습니다.

AI-R DLP는 ChatGPT, Gemini 등 생성형 AI 서비스로 전송되는 데이터를 실시간으로 모니터링하고, 문맥 기반 탐지와 정책 제어를 통해 민감 정보 입력을 차단하는 솔루션입니다. AI 활용은 늘리되 정보 유출 리스크는 줄여야 하는 현실적인 고민이 그대로 반영된 모습이었습니다.

이 밖에도 AI 기반 개인정보 검출·마스킹 솔루션인 AI-R Privacy와 악성메일 모의훈련 서비스 Mind-SAT까지 폭넓게 소개하며, 부스를 방문해 주신 고객분들의 다양한 보안·데이터 고민에 함께 답을 찾아 드렸습니다.

또한 MBTI 테스트처럼 간단한 질문에 답해 보며 'AI 보안'에 대한 나의 성향을 진단해 보는 특별 이벤트도 마련됐는데요. 평소 보안을 어떻게 바라보는지 가볍게 짚어볼 수 있어, 많은 참관객 분들이 즐거운 표정으로 참여해 주셨습니다.

파수 AI는 앞으로도 고객님들의 AI·데이터·보안 고민에 실질적인 해답을 함께 찾아갈 예정입니다. 현장에서 보내주신 따뜻한 성원에 감사드리며, 다음 행사에서도 더 알찬 세션과 솔루션으로 찾아뵙겠습니다!

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