인공지능에게 채팅으로 지시하세요. 자체 개발 SLM(특정언어모델)을 탑재하여 채팅하듯 자연스러운 대화로 관리자의 의도대로 메일을 찾아 대응합니다.
MAIL PRISM AI 자세히 보기기업용 인공지능 이메일 보안 제품을 검토하다 보면 금세 벽에 부딪힙니다. 제안서를 서너 곳에서 받아봐도 기능표가 거의 비슷한 항목을 담고 있습니다. 피싱 탐지, 사칭 방지, 첨부파일 무해화, 링크 검사. 항목만 놓고 비교하면 무엇을 골라도 비슷해 보이고 정작 도입한 뒤에 무엇 때문에 후회하는지는 그 표에서 확인할 수 없습니다.고르기 어렵다고 미뤄둘 수 있는 사안도 아닙니다. 2026년 초 체크포인트가 내놓은 조사에서, 국내에서 발생한 사이버 공격의 약 93%가 이메일을 통해 들어온 것으로 집계됐습니다. 공격이 실제로 드나드는 문은 방화벽이나 백신 쪽이 아니라, 매일 아침 직원들이 스스로 열람하는 이메일이 담긴 메일함이었습니다.리투인소프트웨어의 이메일 보안 시스템이 지난달 네 곳에서 484,272건을 처리..
올해 뉴스에서 '해킹', '개인정보 유출'이라는 말을 몇 번이나 들으셨나요? 손가락으로 세기 어렵습니다.작년 2025년 한 해, 이름만 대면 아는 기업들이 줄줄이 뚫렸습니다. 통신사에서 유심 정보가, 대형 유통사에서 회원 정보가, 카드사와 결혼정보회사에서까지 개인정보가 쏟아져 나왔습니다. 정부가 민관합동조사단을 꾸려 조사에 나설 만큼 큰 사건이 이어졌죠.'어차피 내 정보는 이미 다 털렸는데, 이제 와서 조심한들 무슨 소용이야.' 이런 반응이 나오는 것도 무리는 아닙니다.바로 이 체념이 가장 위험합니다. 유출 그 자체보다, 유출된 정보를 미끼로 삼아 '그다음'에 날아오는 한 통이 진짜 피해를 만들기 때문입니다. 그리고 그 한 통이 도착하는 곳은 대부분, 우리가 매일 열어보는 메일함입니다.1. 2025년, ..
세 편에 걸친 이야기의 마지막입니다. 첫 편에서는 "우리가 쓰는 AI 자체도 보안 구멍이 될 수 있다"는 큰 그림을 그렸고, 두 번째 편에서는 그 위협이 실제로 어떤 얼굴로 나타나는지 하나씩 들여다봤습니다. 이제 남은 질문은 딱 하나입니다. "그래서 뭘 어떻게 준비하나."'대응'이라는 말은 코드와 전문 용어로 뒤덮인 개발자만의 영역처럼 들리기 쉽습니다. 세부 구현이야 실무자의 몫이 맞습니다. 그러나 정작 대표와 의사결정자가 쥐고 있어야 할 건 기술이 아니라, 몇 가지 큰 원칙과 "우리 회사가 지금 어디쯤 서 있나"라는 감각입니다. 이 감각만 잡으면 기술을 몰라도 방향을 읽을 수 있습니다. 아래에서는 그 원칙을 하나씩 짚고, 마지막에 우리 상태를 스스로 점검하는 자가진단 아홉 가지를 드립니다. 정부와 KI..
회사에서 쓰는 그 AI가 오히려 새로운 보안 구멍이 될 수 있다는 것, 지난 1편에서 그린 큰 그림이었습니다.AI 사고는 두 갈래에서 옵니다. AI가 원래 가진 약점 탓에 '안에서 새는' 경우, 그리고 누군가 '밖에서 일부러 뚫는' 경우입니다. 지켜야 할 대상도 AI 모델 하나가 아니라, 참고 자료 창고와 외부 도구, 서버, 출입문까지 통째로 묶은 'AI 시스템 전체'라는 이야기였죠.지도를 그렸으니, 이번 2편에서는 그 지도 위에 실제 위협을 하나씩 얹어봅니다.'안에서 새는 것'과 '밖에서 뚫는 것'이 구체적으로 어떤 모습인지, 나아가 금융·의료·공공·제조 같은 우리 업종에서는 어떤 사고로 나타나는지까지 짚어보겠습니다.어려운 용어는 최대한 걷어내고 생활 속 장면으로 풀 테니, IT 담당자가 아니어도 편하..
요즘 회사마다 ChatGPT나 Claude 같은 AI를 업무에 쓰기 시작했습니다. 보고서 초안 작성부터 고객 문의 응대, 개발 코드 작성까지 AI에게 맡기는 일이 부쩍 늘었죠. 이제 "AI 없이 어떻게 일했지?" 싶을 정도입니다.그런데 여기서 한 번쯤 뒤집어 생각해 볼 게 있습니다.우리가 그렇게 믿고 쓰는 그 AI, 정작 'AI 자체는 안전한가?' 하는 질문입니다.지금까지 보안 이야기는 대부분 "해커가 AI를 무기로 삼아 우리를 공격한다"는 쪽이었습니다. 하지만 이번엔 결이 조금 다릅니다. 우리가 업무에 들여놓은 그 AI가 오히려 새로운 '보안 구멍'이 될 수 있다는 이야기거든요.마침 2026년 7월, KISA(한국인터넷진흥원)와 과학기술정보통신부가 「AI 보안 위협 대응 매뉴얼」이라는 자료를 냈습니다...
혹시 이런 상상 해보신 적 있나요? 해커가 밤새 컴퓨터 앞에 앉아서 한 땀 한 땀 공격 코드를 짜는 모습이요. 사실 요즘은 그 해커 옆에 '일 잘하는 AI 조수'가 붙어 있다고 보면 됩니다. 사람이 며칠 걸려서 할 일을 AI가 몇 시간 만에, 그것도 훨씬 더 많은 곳에 동시에 시도할 수 있게 됐거든요.그래서 최근 KISA(한국인터넷진흥원)에서 "AI 시대에 기업은 이렇게 대비하세요"라는 가이드를 냈는데, 어렵게 느껴지는 보안 이야기를 최대한 쉽게 풀어서 정리해봤습니다. IT 담당자가 아니어도, "아 우리 회사도 이런 건 한번 챙겨봐야겠다" 싶은 내용들입니다.1. 방범 CCTV도 이제 AI가 돌린다예전에는 보안 담당자가 하루에 한두 번 로그(기록)를 확인하고 "이상 없네" 하고 넘어가는 경우가 많았습니다...
보안은 강해지는데, 사고는 사라지지 않는다기관과 기업은 안전한 정보 환경을 위해 끊임없이 투자합니다. 방화벽을 세우고, 침입 탐지 시스템을 도입하고, 악성코드 대응 체계를 강화합니다. 매년 새로운 보안 솔루션이 등장하고 막대한 예산이 투입됩니다.그런데도 개인정보 유출, 기업 기밀 유출, 랜섬웨어 감염 같은 사고는 여전히 반복됩니다. 많은 조직이 "투자한 만큼의 효과를 체감하지 못한다"고 말합니다.왜 그럴까요? 답을 찾으려면 보안 모델이 어떻게 변해왔는지, 그리고 사고의 근본 원인이 무엇인지를 함께 들여다봐야 합니다.경계 기반 보안에서 제로트러스트로전통적인 보안 모델은 '외부'와 '내부'를 나눕니다. 방화벽, VPN, 망분리로 외부 접근을 차단하고 내부는 상대적으로 신뢰하는 구조입니다.문제는 한 번 인증을..
