국가 사이버 보안 주권을 지키려면 정부와 기업이 먼저 나서야 할 과제가 있다. 데이터 등급에 따른 국가 망 보안체계(N2SF)를 안착시키고, AI 기반 능동 방어 체제로 전환하는 일이다. 이를 위해 기밀 데이터는 오프라인에 두고 민감·공개 데이터는 클라우드를 활용하는 투트랙 전략을 세우며, 민관이 협력해 실시간 위협에 대응하는 체계를 만들어야 한다. 국가 사이버 보안 주권의 개념과 중요성 국가 사이버 … 더 읽기
제로 트러스트 아키텍처가 도입되면 기존 경계 기반 보안 거버넌스는 ‘신뢰 기반의 성벽’ 모델에서 ‘지속적 검증 기반의 세분화’ 모델로 바뀐다. 모든 접근 요청을 개별적으로 인증하고 권한을 부여하는 방식이다. 외산 솔루션 벤더 종속성 문제를 해결하려면 표준화된 NIST SP 800-207 가이드를 준수해야 한다. 다중 솔루션 통합 전략과 마이크로 세분화를 적용하면 특정 벤더의 폐쇄적 생태계에서 벗어나 독립적인 제어권을 확보할 … 더 읽기
AI 데이터센터의 전력 부족은 단순한 서비스 중단에 그치지 않는다. 전력을 최적화하려 보니 보안 모니터링 시스템의 가동률을 낮추거나 물리적 보안 설비를 간소화하는 경우가 생기는데, 이는 외부 침입이나 데이터 유출 가능성을 키워 치명적인 보안 공백을 만든다. 인프라 가용성이 떨어지면 보안 컨트롤 타워 기능이 멈추는 연쇄 리스크 구조로 이어진다. 전력 밀도 상승과 AI 데이터센터 전력 부족 리스크의 상관관계 … 더 읽기
금융권의 생성형 AI 도입을 위해서는 전사적 전담 위원회를 중심으로 데이터, 보안, 모델 책임자를 두어 역할과 책임을 명확히 구분하는 통합 보안 거버넌스가 필수적이다. 리스크 관리는 금융 AI 7대 원칙에 따른 정량적 위험도 분류, Human-in-the-loop 체계 유지, 입력·출력 필터링 및 민감정보 마스킹 등의 기술적 가드레일 적용이 중추를 이룬다. 생성형 AI 도입 배경과 금융권의 규제 환경 금융권은 업무 … 더 읽기
금융권 RAG 구조에서 권한 없는 데이터 접근을 막으려면 벡터 DB 쿼리 시 사용자의 권한 메타데이터를 동적으로 삽입하는 사전 필터링(Pre-filtering)과 ABAC/ReBAC 모델을 활용해야 한다. 또한 프롬프트 인젝션은 중앙 게이트웨이를 통한 외부 호출의 결정론적 승인 체계를 구축해 방어한다. RAG의 기본 개념과 금융권 도입 배경 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation)은 대규모 언어 모델(LLM)이 학습하지 않은 최신 데이터나 기업 … 더 읽기
CVE-2026-45659는 Microsoft SharePoint Server의 역직렬화 결함을 악용해 원격 코드 실행(RCE)이 가능한 고심각 취약점이다. 공격자는 관리자 권한 없이 인증된 사이트 멤버 권한만으로 서버에서 임의의 코드를 실행해 민감한 내부 문서를 탈취하거나 시스템 전체를 장악한다. CVE-2026-45659 SharePoint 역직렬화 취약점 원리와 공격 메커니즘 역직렬화(Deserialization)는 데이터 스트림을 객체로 복원하는 과정이다. CVE-2026-45659의 핵심은 외부에서 들어오는 직렬화 데이터를 처리할 때 무결성 검증 … 더 읽기
사용 중인 SharePoint Server의 빌드 번호를 확인해 취약 버전인지 파악해야 한다. 즉시 패치가 어려운 환경이라면 공격 경로가 되는 특정 엔드포인트 접근을 막고 입력값 검증 필터링을 거쳐 임시 조치를 취해야 한다. CVE-2026-45659 취약점의 기술적 메커니즘과 비즈니스 영향 CVE-2026-45659는 SharePoint Server 데이터 처리 과정에서 발생하는 심각한 보안 결함으로, 주로 역직렬화(Deserialization) 허점을 노린다. 공격자가 조작한 데이터를 서버에 전송하면 … 더 읽기
기업 환경에 생성형 AI와 LLM을 도입할 때 가장 치명적인 보안 리스크는 프롬프트 인젝션을 통한 데이터 유출, 학습 데이터 오염(Poisoning), 그리고 모델 권한 오남용으로 인한 내부 시스템 침투다. 이를 막기 위해선 입력값 검증, 출력 필터링 체계 구축, 그리고 AI 에이전트에 최소 권한 원칙(Principle of Least Privilege)을 적용해야 한다. LLM 도입 시 직면하는 생성형 AI 보안 리스크의 … 더 읽기
일반적인 보안 관제가 로그 모니터링과 이상 징후 탐지에 주력한다면, MDR(Managed Detection and Response)은 탐지를 넘어섭니다. 전문 인력이 심층 조사를 주도하고 즉각 대응하며, 재발 방지책까지 마련하는 능동적 서비스죠. 24시간 대응 체계를 효율적으로 구축하려면 SIEM과 EDR 기반의 자동화된 상관 분석 체계가 필수입니다. 여기에 전문가의 위협 헌팅과 플레이북 기반 대응 절차를 결합해야 제대로 된 운영이 가능합니다. 보안 관제와 … 더 읽기
AI 공급망 공격은 LLM 모델뿐 아니라 외부 플러그인, API 연동, 학습 데이터 소스, 배포 환경 등 생성형 AI 서비스 전체 생태계에서 발생하는 보안 위협을 가리킨다. 특히 서드파티 플러그인이 신뢰할 수 없는 외부 데이터를 모델에 전달하거나 과도한 시스템 권한을 얻으면, 프롬프트 인젝션 및 데이터 유출 같은 치명적인 보안 취약점으로 이어진다. AI 공급망 공격의 정의와 생태계적 위협 … 더 읽기