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보안담당자로서 매일같이 진화하는 위협과 마주하며 느끼는 가장 위협적인 존재는 단연 APT(Advanced Persistent Threat, 지능형 지속 위협)입니다. 오늘은 APT 공격의 기술적 메커니즘을 MITRE ATT&CK 프레임워크 관점에서 살펴보고, 리소스가 제한적인 환경에서 우리가 취해야 할 현실적인 방어 스탠스에 대해 이야기해보려 합니다.

1. APT 공격의 메커니즘: Cyber Kill Chain & MITRE ATT&CK

APT는 단발성 공격이 아닙니다. 특정 타겟을 점령하기 위해 설계된 '고도화된 캠페인'입니다. 이를 이해하기 위해서는 공격자의 전술, 기법, 절차를 의미하는 TTP(Tactics, Techniques, and Procedures)를 파악해야 합니다.

• 초기 침투 (Initial Access): 최근에는 Spear Phishing Link/Attachment 기법이 주를 이룹니다. 특히 이메일 게이트웨이(SEG)의 탐지를 우회하기 위해 정상 클라우드 서비스(SaaS)를 악용하는 경우가 많습니다.
• 지속성 유지 (Persistence): 시스템 재부팅 후에도 공격이 유지되도록 Registry Run Keys나 Scheduled Task를 생성하여 백도어를 심습니다.
• 권한 상승 및 내부 이동 (Privilege Escalation & Lateral Movement): Credential Dumping(LSASS 메모리 덤프 등)을 통해 관리자 계정을 탈취하고, RDP나 SMB 프로토콜을 이용해 내부망을 횡적으로 이동합니다.
• 명령 및 제어 (Command and Control): 탐지를 피하기 위해 정상적인 HTTPS 트래픽으로 위장하거나, DNS 터널링 기법을 사용하여 외부 C&C 서버와 통신합니다.

2. 현장에서 느끼는 위협: "SEG(Secure Email Gateway) 무력화와 정교해진 사회공학"

실무에서 체감하는 가장 큰 변화는 피싱 메일의 난도입니다. 이전에는 엔터프라이즈용 메일 시스템의 스팸 필터나 샌드박스 기반의 분석 시스템이 대부분의 악성 메일을 Quarantine(격리) 처리했습니다.

하지만 최근의 공격은 다릅니다. 정상적인 비즈니스 컨텍스트를 완벽히 모방하며, MFA(다요소 인증)를 우회하기 위한 Adversary-in-the-Middle (AiTM) 공격 기법까지 동원됩니다. 시스템이 걸러내지 못하는 'False Negative(미탐)' 영역이 넓어지면서, 보안 장비의 한계를 실감하게 됩니다.

3. 스타트업 보안 전략: 차단(Prevention)보다 탐지 및 대응(Detection & Response)

스타트업 환경에서 Inline Mode의 강력한 차단 정책은 양날의 검입니다. 비즈니스 가용성이 최우선인 환경에서 보안 솔루션의 False Positive(과탐)은 업무 가용성을 저해하는 심각한 장애 요인이 됩니다.

• MTTD(Mean Time to Detect)의 최소화: 모든 것을 사전에 차단할 수 없다면, 침투가 발생했을 때 얼마나 빨리 발견하느냐가 핵심입니다.
• 현실적인 접근: 저는 강력한 차단 정책 대신, EDR(Endpoint Detection and Response)이나 SIEM을 통한 정교한 모니터링에 무게를 둡니다. 로그 분석을 통해 이상 징후를 조기에 포착하고, 담당자가 Context를 파악한 뒤 직접 대응하는 방식이 스타트업의 민첩성을 유지하는 최선의 방어책이라 확신합니다.

4. 제로트러스트(Zero Trust) 구현의 페인 포인트: Micro-segmentation의 난제

Zero Trust Architecture(ZTA)는 "Never Trust, Always Verify"라는 명확한 원칙을 가집니다. 하지만 이를 구현하기 위한 핵심 기술인 Micro-segmentation(미세 분할)은 막대한 리소스를 요구합니다.

현재 많은 조직이 VPN과 기본적인 접근 제어(ACL)에 의존하고 있습니다. 여기서 한 단계 나아가 사용자별, 애플리케이션별로 세분화된 접근 권한을 정의하려면, 조직 내 모든 비즈니스 로직과 데이터 흐름을 완벽히 매핑해야 합니다.

솔루션은 구매할 수 있지만, 운영 인력은 구매하기 어렵습니다. 제로트러스트를 실질적으로 운영하려면 전 직원의 업무 범위를 파악하고 지속적으로 업데이트할 전담 인력이 필수적입니다. '사람'이 전제되지 않은 제로트러스트 도입은 결국 껍데기뿐인 보안이 될 위험이 큽니다.

5. 결언: 보안 담당자가 지녀야 할 'Security Mindset'

APT 공격은 기술의 싸움이기도 하지만, 결국은 인내심의 싸움입니다.

우리와 같은 규모가 작은 조직은 공격 대상이 아닐 것이라는 생각은 가장 위험한 취약점입니다. APT 공격자는 공급망 공격(Supply Chain Attack)의 교두보로서 중소기업이나 스타트업을 먼저 노리기도 합니다. "언제든 침해당할 수 있다(Assume Breach)"는 전제하에 이상 징후를 집요하게 추적하는 보안 담당자의 통찰력이야말로 최첨단 솔루션보다 강력한 방어선입니다.

개인정보보호 업무를 하다 보면 가장 골치 아픈 순간 중 하나가 바로 '위탁 계약'입니다. 우리 회사의 보안을 아무리 철저히 구축해도, 우리 데이터를 가져가는 수탁사가 뚫리면 결국 책임과 비난의 화살은 우리를 향하기 때문입니다.

오늘은 개인정보 처리 위탁 시 계약서에 반드시 포함해야 할 법적 사항과 함께, 보안담당자로서 현장에서 느끼는 뼈아픈 현실과 고충을 공유해보려 합니다.

1. 법이 정한 '필수 6가지'는 기본 중의 기본

개인정보보호법 제26조에 따라 위탁 계약 시 아래 내용은 반드시 문서(계약서 등)에 포함되어야 합니다. 이는 선택이 아닌 의무입니다.

1. 위탁업무 수행 목적 외 개인정보 처리 금지
2. 개인정보의 기술적·관리적 보호조치에 관한 사항
3. 위탁업무의 목적 및 범위
4. 재위탁 제한에 관한 사항
5. 개인정보에 대한 접근 권한 확인 등 안전성 확보 조치 현황 점검에 관한 사항
6. 수탁자가 준수하여야 할 의무를 위반한 경우의 손해배상 등 책임에 관한 사항

2. 하지만 현실은 법전보다 훨씬 가혹합니다

법에는 '실태점검'을 하라고 되어 있지만, 현장에서 느끼는 온도 차는 극명합니다.

• "배 째라"는 수탁사: 규모가 작은 업체는 "이런 요구까지 하면 계약 못 한다"고 나오고, 신용평가사나 PG사 같은 거대 기업은 "우리는 원래 실태점검 안 받으니 싫으면 계약하지 마세요"라는 태도로 일관합니다. 스타트업 담당자 입장에서는 서비스 운영을 위해 울며 겨자 먹기로 도장을 찍을 수밖에 없는 '갑을 역전'의 상황이 비일비재하죠.
• DPA의 함정: 글로벌 기업들은 자신들의 DPA(Data Processing Addendum)를 내밀며 수정 불가 방침을 고수합니다. 하지만 꼼꼼히 뜯어보면 국내법이 요구하는 필수 항목이 누락된 경우가 수두룩합니다.

3. ISMS 인증서가 면죄부는 아닙니다

많은 수탁사가 "우리 ISMS 인증 받았으니 현장 점검은 생략하겠다"고 주장합니다. 하지만 개인정보보호위원회는 분명히 밝히고 있습니다. ISMS 인증서 확인만으로는 위탁 점검 의무를 다했다고 볼 수 없다는 점을요.

백신조차 제대로 설치되지 않은 영세 업체, 접근제어와 권한분리가 남의 나라 이야기인 곳들이 여전히 많습니다. 이런 곳에서 사고가 터지면 수탁사는 "돈이 없어서 어쩔 수 없었다"고 하지만, 우리 회사가 입을 이미지 타격과 과징금은 누가 보상해줄까요?

4. 현업 부서에 전하고 싶은 간곡한 메시지

보안팀에서 "위탁사 선정 전에 보안 검토 받아라", "현황 파악해달라"고 외치는 건 여러분을 괴롭히기 위해서가 아닙니다.

• 보안은 '우리 모두'의 책임: 현업 부서에서 독단적으로 계약한 수탁사가 사고를 치면, 그 책임은 고스란히 우리 회사 전체의 몫이 됩니다.
• 보안팀은 '방어막': 계약 체결 전 보안 검토는 나중에 발생할지 모를 거대한 리스크를 미리 차단하는 가장 저렴하고 효율적인 방법입니다.

마치며

위탁 관리, 정말 어렵습니다. 인력은 없고 수탁사는 비협조적이며 내부 소통도 쉽지 않죠. 하지만 이 포스팅을 보시는 보안 담당자님들, 우리가 포기하면 회사의 데이터는 무방비로 노출됩니다.

비록 현실은 '계약서 쪼가리 하나 넣기도 벅찬' 상황일지라도, 끊임없이 현업을 설득하고 수탁사를 압박하는 그 과정 자체가 우리 회사를 지키는 가장 실질적인 보안 활동임을 잊지 맙시다.

안녕하세요. 오늘은 데이터 암호화 기술의 종류와 국내 법규 준수 기준을 정리해보려 합니다.

1. 데이터 암호화 기술의 종류: 대칭, 비대칭, 그리고 해시

데이터 암호화는 크게 세 가지 방식으로 나뉩니다. 각 방식은 용도가 명확히 구분됩니다.

• 대칭키 암호화 (Symmetric Key): 암복호화에 같은 키를 사용합니다. 성능이 좋지만 키 관리가 핵심입니다. (예: AES, SEED)
• 비대칭키 암호화 (Asymmetric Key): 공개키와 개인키를 사용합니다. 키 분배가 안전하지만 연산 속도가 느려 주로 키 교환에 사용됩니다.
• 단방향 암호화 (Hash): 복호화가 불가능합니다. 비밀번호 저장을 위한 필수 기술입니다. (예: SHA-256, bcrypt)

2. 국내 법규 준수를 위한 적용 기준

국내 개인정보보호법 및 ISMS 인증 기준에 따르면, 특정 개인정보는 반드시 암호화해야 합니다.

• 저장 시 암호화: 주민등록번호(필수), 비밀번호(단방향), 바이오정보, 여권번호 등.
• 전송 시 암호화: 통신 구간에 대해 SSL/TLS 적용.

하지만 여기서 실무적인 딜레마가 발생합니다. 바로 '알고리즘의 경직성'입니다.

현행 규제에서는 사용할 수 있는 알고리즘을 사실상 지정해두고 있습니다. 예를 들어 bcrypt는 Brute-force 공격을 방어하기에 매우 훌륭한 알고리즘임에도 불구하고, 기반 알고리즘인 Blowfish가 구식이라는 이유로 ISMS 등 국내 규제 환경에서 적용을 설득하기가 쉽지 않습니다. 최신 보안 트렌드와 규제 기준 사이의 간극을 메우는 것은 늘 숙제로 남습니다.

3. 실무자가 마주하는 진짜 문제 (1): "Like 검색이 안 돼요"

요즘은 하드웨어 성능이 좋아져서 암호화로 인한 속도 저하는 거의 체감되지 않습니다. 진짜 문제는 데이터의 활용성에 있습니다.

암호화의 특성상 글자 하나, 띄어쓰기 하나만 달라져도 결과값이 완전히 바뀝니다. 이 때문에 비정형 데이터를 암호화하면 부분 일치 검색(Like 검색)이 원천적으로 불가능해집니다. 현업 부서에서는 검색 기능을 요구하지만, 보안을 위해서는 데이터의 가독성을 포기해야 하는 이 상충 관계(Trade-off)를 해결하는 것이 실무에서 가장 힘든 부분입니다.

4. 실무자가 마주하는 진짜 문제 (2): "키 관리는 예술의 영역"

암호 알고리즘보다 수만 배 중요한 것이 바로 '키 관리'입니다.

법규(ISMS 등)에서는 암호키의 주기적 변경을 요구합니다. 하지만 현실은 녹록지 않습니다.

• KMS(Key Management System)의 부재: 전용 키 관리 시스템이 없다면 키 변경은 곧 '서비스 중단'을 의미합니다. 기존 데이터를 새 키로 다시 암호화하는 작업은 운영 환경에서 엄청난 부담입니다.
• 권한 분리: 키는 개발자에게조차 노출되지 않아야 합니다. 소스코드에 하드코딩되는 것을 막고 안전한 저장소를 유지하는 것은 끊임없는 감시와 프로세스 개선이 필요한 작업입니다.

5. 마치며

데이터 암호화는 단순히 '잠금장치'를 다는 작업이 아닙니다. 비즈니스의 연속성을 해치지 않으면서도 법적 기준을 준수하고, 가장 안전한 키 관리 방안을 찾아가는 '균형 잡기'에 가깝습니다. 규제 기관도 기술의 발전 속도에 맞춰 조금 더 유연한 가이드라인을 제시해주길 기대하며 글을 마칩니다.

보안 담당자로 업무를 수행하며 가장 많이 듣는 질문 중 하나는 "꼭 이렇게까지 복잡하게 로그인해야 하나요?"입니다. 하지만 저는 확신을 가지고 답합니다. "MFA(다중 요소 인증)는 이제 불편한 옵션이 아니라, 우리 자산을 지키는 최후의 보루입니다."

오늘은 현장에서 느낀 계정 보안의 한계와 왜 우리가 MFA에 집중할 수밖에 없는지 제 솔직한 생각을 공유해 보려 합니다.

1. "여러분의 비밀번호는 이미 다크웹에 있습니다"

아무리 강조해도 부족함이 없는 사실입니다. 사내 공지나 교육을 통해 "사이트별로 다른 비밀번호를 써라", "규칙을 복잡하게 만들어라"라고 수없이 외쳐도 현실은 녹록지 않습니다. 사람은 본래 편한 것을 찾기 마련이고, 결국 익숙한 비밀번호를 재사용하게 됩니다.

문제는 여기서 발생합니다. 공격자들은 이미 확보한 계정 정보를 다른 사이트에 무차별적으로 대입하는 '크리덴셜 스터핑(Credential Stuffing)' 공격을 퍼붓습니다. 이는 정상적인 로그인 시도와 구분하기 매우 어려워 보안 장비만으로는 완벽히 막아내기 힘든 고질적인 문제입니다. 결국, 비밀번호 하나만으로는 더 이상 안전을 담보할 수 없는 시대입니다.

2. 기획 부서의 '불편함' vs 보안 부서의 '생존'

고객 대상 서비스를 기획하는 부서에서는 항상 '사용자 경험(UX)'을 강조하며 MFA 도입을 주저하곤 합니다. 인증 단계가 하나 더 늘어나는 것이 고객 이탈로 이어질까 우려하기 때문이죠.

하지만 보안 담당자의 시각에서 MFA는 '유일한 답'에 가깝습니다. 계정 탈취로 인한 정보 유출 사고가 발생했을 때 기업이 감당해야 할 리스크와 신뢰도 하락은 인증의 번거로움과는 비교할 수 없을 만큼 치명적이기 때문입니다. 다행히 최근에는 모바일 위젯이나 푸시 알림 기술이 발달하면서, 앱을 직접 실행하지 않고도 터치 한 번으로 인증이 가능해졌습니다. 이제 '보안이 좋으면 불편하다'는 공식도 서서히 깨지고 있습니다.

3. 진정으로 안전한 인증 체계란 무엇인가?

혹자는 묻습니다. "MFA만 도입하면 이제 해킹 걱정은 없는 건가요?" 저의 대답은 "아니오"입니다. 보안은 창과 방패의 영원한 싸움입니다. MFA 피로 공격처럼 기술을 우회하는 공격은 계속해서 등장할 것입니다.

제가 생각하는 진정으로 안전한 인증 체계는 단순히 '강력한 기술'을 도입하는 것에서 완성되지 않습니다.

• 사용자의 보안 의식: "내 계정은 내가 지킨다"는 개개인의 주의 깊은 자세
• 담당자의 역량: 이상 징후를 실시간으로 탐지하고 빠르게 대응하는 보안 조직의 노하우

이 두 가지가 맞물릴 때 비로소 진정한 의미의 보안이 실현됩니다.

마치며: 보안은 기술이 아니라 '문화'입니다

MFA 강제화는 직원과 고객을 괴롭히기 위함이 아닙니다. 오히려 사고로부터 그들을 보호하기 위한 최소한의 안전장치입니다. "비밀번호는 이미 털렸다"는 전제하에, 우리는 다음 방어선을 구축해야 합니다.

오늘 여러분의 계정은 안녕한가요? 아직 MFA를 설정하지 않았다면, 지금 바로 설정 창을 열어보시길 권합니다.

최근 개인정보 유출 사고가 빈번해지면서 "내 정보는 이미 공공재"라는 웃지 못할 농담이 들리곤 합니다. 하지만 보안을 담당하는 실무자 입장에서 유출 사고는 기업의 존폐와 직결될 수 있는 엄중한 사안입니다. 오늘은 개인정보 유출 시 법적 책임 범위와 손해배상 기준, 그리고 이에 대한 현직 보안 담당자로서의 솔직한 생각을 정리해 보려 합니다.

1. 개인정보 유출 시 기업이 지는 법적 책임의 범위

개인정보 유출 사고가 발생하면 기업은 크게 세 가지 측면에서 책임을 지게 됩니다.

1. 행정적 책임 (과징금 및 과태료): 개인정보보호위원회 등 규제 기관으로부터 매출액 기반의 과징금이나 위반 행위에 따른 과태료 처분을 받습니다.
2. 형사적 책임: 보호조치 의무를 현저히 위반했을 경우, 대표이사나 정보보호책임자(CISO) 등이 처벌을 받을 수 있습니다.
3. 민사적 책임 (손해배상): 유출 피해를 입은 정보 주체(이용자)에게 정신적·물질적 손해를 배상해야 합니다.

2. 손해배상 기준: '입증'의 벽과 법정 손해배상제도

가장 논란이 되는 부분은 '어느 정도까지 배상해야 하는가'입니다.

• 일반 손해배상: 피해자가 실제 입은 손해액을 직접 증명해야 합니다.
• 법정 손해배상제도: 피해자가 구체적인 손해액을 입증하기 어려운 현실을 반영해, 법원이 300만 원 이하의 범위에서 상당한 금액을 배상액으로 정할 수 있도록 한 제도입니다.
• 징벌적 손해배상: 기업의 고의나 중과실이 인정될 경우, 손해액의 최대 5배까지 배상 책임을 물릴 수 있습니다.

3. [보안담당자 View] 판례의 흐름과 보안 불감증에 대한 우려

여기서 실무자로서 우려되는 점이 있습니다. 최근 대법원 판례 중 "유출 사실만으로는 정신적 손해를 인정하기 어렵고, 실제 손해가 입증되어야 배상 책임이 있다"는 취지의 판결이 나오고 있기 때문입니다.

현실적으로 스팸 문자 증가와 유출 사이의 인과관계를 개인이 입증하는 것은 불가능에 가깝습니다. 이런 판례가 쌓이면 기업 입장에서는 "사고가 나도 배상 책임에서 자유로울 수 있다"는 잘못된 시그널을 받을 수 있습니다. 이는 결국 기업의 보안 투자 위축과 불감증으로 이어질 위험이 큽니다. 법정 손해배상제도가 도입 취지에 맞게 실효성을 거두려면, 법원의 전향적인 판단이 필요하다고 봅니다.

4. 과징금 10% 시대, 숫자가 전부는 아니다

최근 전체 매출액의 10%까지 과징금을 상향하는 방안이 논의되고 있습니다. 보안 인식을 높이는 차원에서는 환영할 일이지만, 회의적인 시각도 존재합니다.

현재의 3% 과징금 체계에서도 여러 감경 사유로 인해 실제 가중 처벌이 제대로 이뤄지지 않는 것이 현실입니다. 강력한 숫자로 압박하기보다는, 실질적인 행정 처분의 집행력을 강화하는 것이 우선되어야 할 것입니다.

5. 현장의 괴리: 늘어나는 규제와 멈춘 예산

보안 담당자를 가장 막막하게 만드는 것은 '업무의 과부하'입니다.
ISMS-P 의무화와 공시 대상 확대 등 규제는 날로 촘촘해지고, 사고가 날 때마다 규제 기관은 전수 조사를 요구합니다. 반면, 중소기업 현장의 예산과 인력은 늘 제자리걸음입니다.

기술은 빛의 속도로 발전하는데, 보안 담당자는 한정된 인원으로 산더미 같은 보고서와 검토 대상을 마주해야 합니다. "보안은 규제가 아니라 문화와 투자"라는 인식이 경영진에게 먼저 뿌리내리지 않는다면, 아무리 법을 강화해도 실무자의 '번아웃'만 초래할 뿐입니다.

글을 마치며

개인정보 유출의 법적 책임은 갈수록 무거워지고 있지만, 그 책임의 무게가 실무 현장의 환경 개선으로 이어지고 있는지는 의문입니다. 기업은 배상 책임이 무서워서가 아니라, 고객과의 신뢰를 지키기 위해 보안에 투자해야 합니다. 저 또한 현장에서 더 안전한 서비스를 위해 고민하며, 실질적인 보안 강화가 이뤄질 수 있도록 계속해서 목소리를 내겠습니다.

보안 담당자로서 가장 힘든 순간은 언제일까요? 정교한 해킹 공격을 막아낼 때일까요, 아니면 밤샘 장애 대응을 할 때일까요? 제 대답은 "아무리 외쳐도 벽을 보고 이야기하는 듯한 무관심을 마주할 때"입니다.

오늘은 이 포스팅을 통해, 많은 보안 담당자가 고민하고 있는 '임직원 보안 인식 제고 교육'에 대한 저의 솔직한 생각과 현실적인 방안을 정리해보려 합니다.

1. 보안 교육의 최대 적: "관심 없음"과 "딴짓"

온라인 교육은 배경음악처럼 틀어만 두고 다른 업무를 보시고, 전사 오프라인 교육을 해도 실제로 집중하는 분은 30%가 될까 말까 합니다. 10명 이내의 소규모 팀별 교육을 해봐도 그때뿐, 다음 날이면 어제 했던 내용을 다시 물어보시는 분들을 보며 허탈함을 느끼기도 합니다.

결국, 보안은 기술의 문제가 아니라 '태도와 습관'의 문제라는 것을 매번 체감합니다.

2. 포상과 재교육 사이의 딜레마: 예산과 지속 가능성

피싱 모의 훈련을 진행하면 속아 넘어가는 분들이 꼭 생깁니다. 마음 같아서는 잘 대처한 분들께 멋진 포상을 드리고 싶지만, 현실은 '예산 부족'이라는 장벽에 부딪힙니다.

개인 사비로 커피 쿠폰이라도 돌릴까 생각도 해봤지만, 그건 정답이 아니라고 결론 내렸습니다. 제가 퇴사한 후에도 후임자가 사비를 들여야 하는 잘못된 관행을 만들 수는 없으니까요. 그래서 지금은 '재교육'을 강조하는 방향으로 운영하고 있습니다. 이는 벌을 주기 위함이 아니라, 보안 사고가 발생했을 때 그 책임의 무게를 간접적으로나마 경험하게 하기 위함입니다.

3. 새로운 숙제: 생성형 AI와 정보 유출

요즘 가장 큰 고민은 생성형 AI(ChatGPT 등)의 무분별한 사용입니다. 업무 효율을 위해 권장은 하지만, 내부 데이터가 밖으로 새어 나가는 것을 기존의 DLP(데이터 유출 방지) 솔루션만으로는 막기 역부족입니다.

다양한 보안 솔루션을 PoC(기술 검증) 해보고 있지만, 우리 조직에 딱 맞는 정답을 찾기란 쉽지 않습니다. 기술이 발전하는 속도를 보안 정책이 따라잡아야 하는 피 말리는 경주가 계속되고 있습니다.

4. 그럼에도 불구하고, '맞춤형 사고 사례 교육'이 답이다

수많은 시행착오 끝에 얻은 결론은 '남의 일이 아닌 내 일'로 느껴지게 하는 교육이 가장 효과적이라는 것입니다.

• 부서별 맞춤 교육: 인사팀에게는 '이력서 피싱', 재무팀에게는 '송금 요청 스미싱' 등 실제 업무 현장에서 발생할 수 있는 시나리오를 제시할 때 집중도가 가장 높았습니다.
• 사고 사례 공유: 이론적인 설명보다 "우리와 비슷한 기업에서 이런 식으로 당해서 이만큼의 피해를 입었다"는 실제 사례가 임직원들의 경각심을 깨우는 데 가장 강력한 도구가 되었습니다.

마치며: 보안은 '나를 보호하는 수단'입니다

보안 담당자인 제가 귀찮게 교육을 강요하는 이유는 회사를 위해서이기도 하지만, 결국 임직원 여러분 개개인을 보호하기 위함입니다. 한 번의 클릭 실수가 개인의 커리어는 물론, 가정의 평화(스미싱 등)까지 위협할 수 있기 때문입니다.

언젠가 보안 교육이 '틀어놓기만 하는 영상'이 아니라, '나를 지키는 팁'으로 받아들여질 날을 꿈꾸며 글을 마칩니다.

최근 '정보보호산업법 시행령 개정안'이 입법예고 되었습니다. 주요 골자는 정보보호 공시 대상자의 대폭 확대입니다. 보안 수준을 높이겠다는 취지는 이해하지만, 현장에서 발로 뛰는 실무자로서 이번 개정안이 과연 '실질적인 보안 강화'로 이어질지, 아니면 '행정적 부담'만 가중시킬지 깊은 우려가 앞섭니다.

1. "모든 상장사"가 공시 대상? 현실과의 괴리

이번 개정안의 핵심 중 하나는 공시 의무 대상을 '모든 상장사'로 확대한다는 점입니다. 하지만 냉정하게 따져봅시다. 우리나라의 모든 상장사가 IT를 주력 사업으로 하지는 않습니다.

상장사 중에는 대외 IT 서비스가 전혀 없거나, 심지어 자체 서버 한 대 없이 운영되는 곳도 허다합니다. 이런 기업들에게까지 정보보호 현황을 공시하라는 것이 과연 실효성이 있을까요? 데이터 자체가 존재하지 않거나 무의미한 지표를 억지로 만들어내야 하는 상황이 불 보듯 뻔합니다. 현실을 도외시한 채 숫자 채우기에 급급한 법안이 아닌지 의심스러운 대목입니다.

2. ISMS 의무대상자 확대, 영세 업체의 비명

더 큰 문제는 'ISMS 인증 의무대상자' 부문입니다. 매출액 100억 이상, 회원 수 100만 명 이상의 기준을 충족한다면 어느 정도 규모가 있다고 볼 수 있지만, 현장에서 만나는 실상은 참담합니다.

인증 심사원으로 활동하다 보면, 정보보호를 전혀 모르는 개발자 한 명에게 '보안담당자' 타이틀만 달아주고 컨설팅 업체가 시키는 대로 형식적인 심사만 받는 기업이 수두룩합니다. 그나마 사정이 나은 곳도 담당자 한두 명이 예산도 없이 퇴근을 반납해가며 꾸역꾸역 보안 시스템을 지탱하고 있는 것이 현실입니다.

3. 보안 업무의 본질을 흐리는 '회계 데이터'와의 싸움

공시를 하려면 정보보호 투자액, 인력 현황 등 회계적인 데이터가 필수적입니다. 그런데 회사가 보안 담당자를 위해 회계법인 컨설팅을 붙여줄까요? 절대 아닙니다. "정보보호산업법이니까 보안팀이 알아서 해"라는 지시가 내려오겠죠.

결국 회계를 모르는 보안 담당자가 생소한 재무 데이터를 들여다보며 밤을 지새워야 합니다. 데이터의 정확성을 확신할 수 없으니, 혹시라도 현장 점검 대상이 될까 봐 가슴 졸이는 건 덤입니다.

4. 보안 강화인가, 보안 공백인가?

가장 우려되는 지점은 업무 우선순위의 역전입니다. 법적 의무를 준수해야 하니, 당장 눈앞의 취약점 점검이나 실시간 관제보다 '공시 서류 작성'이 최우선이 됩니다.

공시를 준비하는 1~2주 동안, 현장의 보안 담당자들은 본연의 방어 업무에 집중할 수 없습니다. 법을 지키느라 발생하는 역설적인 '보안 공백'입니다. 보안 수준을 높이기 위해 만든 법이 오히려 보안 현장을 무력화시키는 꼴입니다.

마치며: 보여주기 행정이 아닌 실질적 대안을

정보보호 공시 제도의 취지는 좋습니다. 기업이 보안에 얼마나 투자하는지 투명하게 공개하여 사회적 책임을 묻는 것, 필요한 일입니다.

하지만 지금처럼 사고가 빈번한 현실 속에서, 서류상의 수치만 늘리는 방식이 최선일까요? 현장 실무자들의 목소리를 반영하여 기업 규모와 특성에 맞는 유연한 적용이 필요합니다. 보안 담당자가 '서류'가 아닌 '자산'을 지킬 수 있는 환경을 만드는 것이 먼저여야 합니다.

여러분의 생각은 어떠신가요? 현업에 계신 다른 담당자분들의 의견도 궁금합니다.

안녕하세요. 기업의 자산과 정보를 지키기 위해 매일 '보이지 않는 적'과 싸우는 보안 담당자입니다.

최근 보안 솔루션들이 고도화되면서 해커들은 기술적인 취약점을 뚫기보다 '사람의 심리'를 공략하는 방식을 선호하고 있습니다. 그 대표적인 수단이 바로 피싱(Phishing)과 스미싱(Smishing)입니다. 아무리 수십억 원짜리 보안 장비를 갖춰도, 임직원 한 명이 무심코 클릭한 링크 하나에 기업 전체의 네트워크가 마비될 수 있습니다.

오늘은 보안 담당자로서 가장 고민하는 숙제 중 하나인 '임직원 보안 인식 제고 교육'을 어떻게 실효성 있게 진행할 수 있을지 그 방안을 공유해보고자 합니다.

1. 왜 기존의 보안 교육은 실패하는가?

대부분의 기업에서 진행하는 연 1~2회의 법정 의무 교육이나 지루한 동영상 시청은 큰 효과를 거두기 어렵습니다.

• 강 건너 불구경: "나에게는 일어나지 않을 일"이라는 안일한 생각.
• 지루한 이론 중심: 기술적인 용어 나열은 임직원들의 집중력을 흐트러트립니다.
• 휘발성 정보: 교육 직후에는 주의하지만, 며칠만 지나도 평소 습관대로 돌아갑니다.

2. 실전형 보안 인식 제고 방안: 3단계 전략

① [훈련] 예고 없는 '피싱 모의 훈련' 실시

백문이 불여일견입니다. 실제 해커가 보낼 법한 메일을 제작하여 임직원에게 발송하는 모의 훈련이 필요합니다.

• 최신 트렌드 반영: '연말정산 안내', '사내 복지 포인트 지급', '택배 주소지 확인' 등 클릭을 유도하는 키워드를 사용하세요.
• 즉각적인 피드백: 링크를 클릭하거나 정보를 입력한 직원에게는 "방금 피싱 메일에 노출되었습니다!"라는 안내와 함께 1분 내외의 짧은 대응 수칙을 보여줍니다.

② [콘텐츠] 읽고 싶게 만드는 '숏폼'과 '뉴스레터'

긴 텍스트 대신 시각적인 요소를 활용해야 합니다.

• 카드 뉴스 활용: 최근 발생한 실제 피해 사례를 스토리텔링 형식으로 구성합니다.
• 스미싱 주의보 발령: 명절이나 휴가철 등 스미싱이 급증하는 시기에 맞춰 모바일용 보안 가이드를 배포합니다.

③ [문화] 신고를 격려하는 보상 체계 마련

보안은 '감시'가 아니라 '문화'가 되어야 합니다.

• 신고 포상제: 의심스러운 메일을 보안팀에 최초 제보한 직원에게는 커피 쿠폰이나 마일리지를 지급합니다.
• 실수 수용: 실수를 숨기지 않고 즉시 신고했을 때 "혼내는 것"이 아니라 "빠른 대응에 감사함"을 표하는 문화를 정착시켜야 합니다.

3. 보안 담당자가 전하는 '이것만은 꼭!'

임직원 여러분께 드리는 세 가지 당부입니다.

1. 의심하고 확인하세요: 모르는 번호의 문자, 예상치 못한 메일은 무조건 의심부터 해야 합니다.
2. 출처 불분명한 URL 클릭 금지: 링크 클릭 전 마우스를 올려 실제 주소를 확인하거나, 공식 홈페이지를 통해 직접 접속하세요.
3. 앱 설치 주의: 문자를 통해 내려받는 .apk 파일은 99.9% 악성코드입니다.

마치며

보안은 기술의 영역이기도 하지만, 결국 사람의 마음을 얻고 습관을 바꾸는 인문학적인 영역이기도 합니다. 임직원들이 보안을 '나를 귀찮게 하는 것'이 아니라 '나와 우리 회사를 지키는 소중한 약속'으로 느낄 수 있도록 우리 보안 담당자들의 끊임없는 소통과 노력이 필요합니다.

여러분의 회사는 어떤 보안 교육을 하고 있나요? 댓글로 좋은 아이디어를 나누어 주세요!

안녕하세요! 벌써 2026년의 두 번째 날이 밝았네요. 다들 새해 복 많이 받고 계신가요?

새해가 되면 이것저것 바뀌는 정책들이 참 많은데, 오늘은 우리 일상과 가장 밀접한 '교통비' 소식을 들고 왔습니다. 2026년 1월 1일부터 새롭게 시행되는 K-패스 '모두의 카드'에 대해 정리해 드릴게요. 출퇴근길 지갑을 가볍게 해줄 꿀팁이니 꼭 확인해 보세요!

🚌 2026년, 더 강력해진 K-패스 '모두의 카드'

기존에도 K-패스를 잘 쓰고 계셨던 분들 많으시죠? 이번에 도입된 '모두의 카드'는 쉽게 말해 "많이 쓰면 쓴 만큼 다 돌려주는" 무제한 환급 시스템이에요.

1. '모두의 카드'란 무엇인가요?

기존 K-패스는 이용 금액의 일정 비율(20~53%)을 환급해주는 방식이었는데요. 모두의 카드는 한 달 동안 기준 금액(예: 수도권 6.2만 원)을 초과해서 사용하면, 그 초과분을 100% 전액 환급해주는 방식입니다.

서울의 '기후동행카드'처럼 정액권 혜택을 주면서도, 전국 어디서나 쓸 수 있다는 게 가장 큰 장점이에요!

2. 나에게 맞는 유형은? (일반형 vs 플러스형)

이번 개편으로 본인의 이용 패턴에 따라 두 가지 유형이 적용됩니다.

• 일반형: 1회 이용 요금이 3,000원 미만(시내버스, 지하철 등)인 경우에 적용돼요.
• 플러스형: GTX, 신분당선, 광역버스 등 요금이 비싼 수단을 자주 타는 분들을 위한 유형이에요.

💡 여기서 포인트! 우리가 직접 계산할 필요가 없어요. K-패스 시스템이 한 달 이용 내역을 자동으로 분석해서 나에게 가장 유리한 혜택(기존 K-패스 방식 vs 모두의 카드 방식)으로 알아서 적용해 준답니다. 정말 똑똑해졌죠?

💰 대상별 환급 혜택 정리

2026년부터는 혜택을 받는 분들의 폭도 훨씬 넓어졌어요.

특히 올해부터는 65세 이상 어르신 유형이 신설되어 기본 환급률이 30%로 올랐다는 점이 눈에 띄네요. 부모님께 꼭 알려드려야겠어요!

📝 어떻게 신청하나요?

신규 발급이 귀찮아서 미루시는 분들도 걱정 마세요.

1. 기존 K-패스 사용자: 따로 카드 바꿀 필요 없어요! 쓰던 카드 그대로 쓰시면 새 시스템이 자동 적용됩니다.
2. 신규 사용자: 제휴 카드사(신한, 국민, 삼성 등)에서 K-패스 카드를 발급받은 후, K-패스 앱이나 홈페이지에서 카드 등록만 하면 끝입니다.

✨ 블로거의 한 줄 평

매달 교통비로 7~8만 원 이상 쓰시는 직장인이나 통학생분들에게는 정말 '갓성비' 정책이 될 것 같아요. 62,000원(수도권 기준)만 넘기면 그 뒤로는 사실상 무제한 공짜나 다름없으니까요!

올해는 모두의 카드로 교통비 꽉 잡고, 아낀 돈으로 나를 위한 맛있는 디저트 한 번 더 먹는 건 어떨까요? 🍰

궁금하신 점은 댓글로 남겨주시고, 오늘도 기분 좋은 하루 보내세요!

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인공지능(AI) 기술은 빠르게 발전하며 다양한 산업 분야에서 혁신적인 서비스를 창출하고 있습니다. 그러나 AI 서비스는 대량의 개인정보를 수집, 분석, 학습에 활용하는 경우가 많아 개인정보보호 침해 위험이 상존합니다. 이에 정보보안 및 개인정보보호 담당자는 AI 서비스 개발의 전 과정에서 국내 개인정보보호법 및 관련 가이드라인을 면밀히 준수하고, 잠재적 위험을 사전에 식별하여 관리해야 합니다. 본 문서는 AI 서비스 개발 생애주기 전반에 걸쳐 고려해야 할 개인정보보호 원칙과 실무적 고려사항을 제시하여 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 서비스 개발을 지원하고자 합니다.

1. 개인정보 처리단계별 고려사항

개인정보보호위원회는 AI 개인정보보호 자율점검표 등을 통해 AI 서비스 개발 단계별로 개인정보보호 강화 방안을 안내하고 있습니다.

(1) 기획 및 설계 단계

AI 서비스 기획 및 설계 단계부터 개인정보보호 원칙을 내재화(Privacy by Design, PbD)하고, 개인정보 영향평가(PIA)를 통해 위험을 분석해야 합니다.

• 개인정보 최소 수집 원칙 준수: 서비스 구현에 필요한 최소한의 개인정보만을 수집하도록 설계해야 합니다.
• 개인정보 영향평가(PIA) 수행 고려: 대규모 개인정보를 처리하거나 민감정보를 활용하는 등 개인정보 침해 위험이 높은 경우, 개인정보 영향평가를 수행하여 위험 요소를 분석하고 개선 방안을 마련해야 합니다.
  (참조: 개인정보보호법 제33조(개인정보 영향평가), 개인정보 영향평가에 관한 고시)
• 개인정보 처리방침 명확화 계획 수립: AI 서비스에서 개인정보가 어떻게 처리되는지 투명하게 공개할 수 있도록 처리방침 항목을 기획해야 합니다.

(2) 학습 데이터 수집 및 가공 단계

AI 학습 데이터 수집 시 개인정보보호법의 적법성 원칙을 준수하고, 가명처리 또는 익명처리 기술을 적극 활용해야 합니다.

• 적법한 수집 및 동의 확보: 정보주체의 동의, 법률의 특별한 규정, 계약 이행 등 개인정보보호법에 따른 적법한 수집 근거를 확보해야 합니다.
  (참조: 개인정보보호법 제15조(개인정보의 수집·이용))
• 가명처리 및 익명처리 활용: 개인을 식별할 수 없도록 가명정보 또는 익명정보를 우선적으로 활용하고, 비식별 처리 적정성을 검토해야 합니다.
  (참조: 개인정보보호법 제28조의2(가명정보의 처리 등))
• 데이터 출처 명확화 및 안전성 확보: 학습 데이터의 출처를 명확히 하고, 수집된 개인정보가 안전하게 보관 및 가공되도록 안전성 확보조치 기준을 준수해야 합니다.

(3) AI 모델 개발 및 학습 단계

AI 모델 학습 과정에서 개인정보 유출 위험을 최소화하고, 모델의 안전성을 확보해야 합니다.

• 안전한 학습 환경 구축: 학습 데이터를 외부와 분리된 안전한 환경에서 처리하고, 접근 권한을 엄격히 통제해야 합니다.
  (참조: 개인정보의 안전성 확보조치 기준)
• 개인정보 유출 위험 최소화: 학습 과정에서 민감한 개인정보가 모델에 과도하게 포함되거나, 학습 데이터를 통해 개인을 재식별할 수 있는 위험을 최소화하는 기술적, 관리적 방안을 적용해야 합니다.
• 모델 무결성 및 보안 강화: 모델 변조 방지, 모델 탈취 방지 등 AI 모델 자체의 보안성 강화를 위한 조치를 고려해야 합니다.

(4) AI 서비스 제공 및 운영 단계

AI 서비스 제공 시 정보주체의 권리를 보장하고, 투명성을 확보해야 합니다.

• 개인정보 처리의 투명성: 개인정보 처리방침 등을 통해 AI 서비스의 개인정보 처리 현황, AI 학습 데이터 출처 및 주요 특성 등을 명확히 공개해야 합니다.
• 정보주체의 권리 보장: 정보주체의 개인정보 열람, 정정·삭제, 처리정지 요구 등 권리 행사를 위한 절차를 마련해야 합니다.
  (참조: 개인정보보호법 제35조~제37조)
• 오용 및 남용 방지: AI 서비스가 개인정보를 오용하거나 남용하지 않도록 내부 통제 절차 및 모니터링 체계를 구축해야 합니다.
• 개인정보 유출 사고 대응: 개인정보 유출 사고 발생 시 신속하게 대응할 수 있는 비상 계획을 수립하고 모의 훈련을 실시해야 합니다.

(5) AI 모델 폐기 단계

AI 모델 및 학습 데이터 폐기 시 개인정보보호법에 따른 안전한 파기 절차를 준수해야 합니다.

• 안전한 개인정보 파기: 보유 기간이 경과하거나 처리 목적이 달성된 개인정보, 학습 데이터 및 모델 잔존 개인정보를 지체 없이 파기해야 합니다.
  (참조: 개인정보보호법 제21조(개인정보의 파기), 개인정보의 안전성 확보조치 기준)
• 파기 기록 관리: 개인정보의 파기 일자, 파기 방법 등 파기 기록을 관리하여 추후 증빙할 수 있도록 해야 합니다.

2. 개인정보보호 원칙 적용

(1) 개인정보보호법상 원칙

개인정보보호법은 개인정보처리자가 준수해야 할 기본적인 원칙을 명시하고 있습니다. AI 서비스 개발 시 이러한 원칙을 전반적으로 고려해야 합니다.

• 적법성 및 최소 수집: 개인정보를 적법하고 정당하게 수집하며, 목적에 필요한 최소한의 범위에서 수집해야 합니다.
• 목적 제한 및 투명성: 수집 목적 범위 내에서만 이용하고, 정보주체에게 처리 내용을 투명하게 공개해야 합니다.
• 안전성 확보 및 책임성: 개인정보를 안전하게 관리하고, 처리 과정 전반에 대한 책임성을 가져야 합니다.
• 가명정보 처리 특례: 과학적 연구, 통계 작성, 공익적 기록 보존 등을 위한 가명정보 처리 시, 정보주체의 동의 없이도 활용 가능하나 안전조치 의무를 준수해야 합니다.

(참조: 개인정보보호법 제3조(개인정보 보호 원칙), 개인정보보호법 제28조의2(가명정보의 처리 등))

(2) 주요 국제 가이드라인

국제사회에서도 AI 개발 및 활용에 대한 개인정보보호 및 윤리적 가이드라인을 제시하고 있으며, 국내 법규와 더불어 참고할 수 있습니다.

• OECD AI 권고안 (Recommendation on Artificial Intelligence): 포괄적인 AI 거버넌스 원칙을 제시하며, 인권과 민주적 가치, 투명성과 설명 가능성, 책임성 등의 원칙을 강조합니다.
  (참조: OECD AI 원칙 (영문))
• EU AI 법안 (AI Act): 위험 수준에 따라 AI 시스템을 분류하고, 고위험 AI 시스템에 대해 엄격한 규제와 의무를 부과하여 개인의 기본권 보호를 강화합니다.
  (참조: European Commission - Artificial intelligence)

실무 관점에서의 의미

AI 서비스 개발은 기술 부서의 역할에 그치지 않고, 개인정보보호 및 정보보안 부서의 적극적인 참여와 협업이 필수적입니다. 개발 초기 단계부터 법률 전문가, 보안 전문가가 참여하여 개인정보보호 영향평가, 가명처리 적정성 검토, 보안 취약점 분석 등을 수행해야 합니다. 이는 잠재적 법규 위반 리스크를 사전에 제거하고, 향후 발생할 수 있는 법적 분쟁 및 기업 이미지 손상을 방지하는 핵심적인 역할을 합니다. 국내 개인정보보호법 위반 시에는 과태료, 과징금 부과 및 형사처벌 등 엄중한 제재가 따를 수 있으므로, 선제적이고 지속적인 리스크 관리 체계 구축이 중요합니다.

AI 서비스 개발 시 개인정보보호는 선택 사항이 아닌 필수적인 고려사항입니다. 서비스 기획부터 폐기까지 전 생애주기에 걸쳐 개인정보보호법의 원칙을 내재화하고, 가명처리·익명처리 기술을 적극 활용하며, 정보주체의 권리를 보장하고 투명성을 확보해야 합니다. 국내외 주요 가이드라인을 참고하여 급변하는 AI 환경에 선제적으로 대응하고, 지속적인 법규 및 가이드라인 변화에 대한 관심을 기울여 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 서비스를 개발해야 할 것입니다.