[웨비나 Recap]

AI 시대 보안 전략: 데이터 보호와 인프라 거버넌스의 결합

한 줄요약

단순한 AI 통제만으로는 부족하며, 데이터 보호·인프라 거버넌스·솔루션이 유기적으로 맞물릴 때 비로소 효과적인 AI 보안 전략이 완성된다는 것이 이번 웨비나의 핵심입니다.

• 속도 격차가 방어를 무너뜨림 — 최단 침투 27초, 평균 확산 29분 vs 인간의 패치 적용 평균 20일. 인간 속도로는 머신 스피드 공격을 막을 수 없습니다.
• Shadow AI 가시성이 출발점 — 승인한 몇 개의 AI만 보는 사이 이미 수많은 AI가 열려 있으며, 무엇을 쓰는지부터 파악해야 합니다.
• 인프라 거버넌스 먼저, 솔루션은 그 위에 — 거버넌스 없이 솔루션만 올리면 과잉·중복 투자(TCO·ROI) 문제가 발생합니다.
• AI가 기존 DLP를 우회함 — 문서를 방글라데시어로 번역시키는 순간 파일 타입·키워드 기반 정책이 무력화됩니다.
• 자율 방어로의 전환 — Defender의 15초 자율 격리, MDASH의 AI 에이전트 100개 기반 취약점 탐지로 대응 속도를 끌어올립니다.

키워드 요약

• Shadow AI — 사내에서 파악되지 않은 AI 사용의 가시성 확보가 통제의 출발점
• Landing Zone — Azure 인프라 거버넌스를 표준 계층으로 구현하는 아키텍처 기반
• 제로 트러스트 — 경계 기반 방어의 붕괴에 대응하는 IaaS 4대 설계축 전략
• MDASH — AI 에이전트 100개 이상을 활용하는 프로덕션급 자율 취약점 탐지 시스템
• AI Gateway(APIM) — 외부 AI 차단·사내 AI 유도·감사 일원화를 구현하는 통제 지점

오프닝: 왜 데이터·인프라·솔루션을 함께 봐야 하는가

• AI 사용의 근간인 데이터 보호와 퍼블릭 클라우드 인프라 거버넌스를 함께 갖춰야 실질적 AI 보안이 완성됩니다.
• 대부분의 고객이 AI 활용 단계에 있어 보안까지 정교하게 고려하지 못하는 상황입니다.
• 데이터 흐름이 핵심 백본이 되면서 과거의 데이터 보호 전략과는 다른 접근이 필요합니다.
• 인프라 거버넌스 없이 솔루션만 올리면 과잉·중복 투자 이슈가 발생하므로, "튜닝의 끝은 순정"처럼 거버넌스를 먼저 확보해야 합니다.

세션 1. Skyhigh Security — AI 시대 데이터 보호 거버넌스

• AI 사용 위협을 데이터 보호·가시성 확보·규정 수립·프롬프트 보호의 4개 축으로 정리합니다.
• 3대 전략으로 DLP·프롬프트 공격 방지, Shadow AI 가시성·활동 제어, 별도 설치 없는 Browser Control을 제시합니다.
• 전체 SaaS DB 약 4만 개 중 AI 서비스만 1,800개 이상이며, 챗봇 기능을 가진 서비스는 395개로 세분화되어 있습니다.
• URL 카테고리 기반이 아니라 파일 공유·파일 싱크 등 위험 기능(약 80개 리스크 파라미터) 기준으로 필터링합니다.
• 신규 AI 서비스는 SLA 3일 내 리스크 파라미터를 업데이트하며, 필터 리스트가 자동으로 보안 솔루션에 싱크됩니다.

Shadow AI 가시성과 데이터 흐름 통제

• 팀즈·원드라이브처럼 파일 싱크 기능이 있는 SaaS만 골라 수천 개를 한 번에 차단할 수 있습니다.
• 미국·중국 LLM 리스크 레이팅, OWASP LLM 리스크 점수 등 10개 AI 위험 파라미터를 제공합니다.
• AI 서비스가 모든 질의·답변·파일 데이터의 기본 채널이 되면서 정보 유출 통제 니즈가 커졌습니다.
• 문서를 특정 언어로 번역시키면 기존 DLP 정책을 벗어나므로, 파일 타입·크기·키워드 기반 DLP만으로는 한계가 있습니다.

세션 2. 씨앤토트 — Azure 인프라 제로 트러스트 보안

• AI 도입 여부보다 인프라 보안 준비도(비인간 에이전트 가시성, NSG/Bastion/JIT, Defender 탐지)가 핵심 문제입니다.
• 최단 침투 27초, 평균 확산 29분 vs 인간 패치 20일의 속도 격차로 인해 관제가 인프라 격리 중심으로 전환되어야 합니다.
• 프롬프트 인젝션, 민감정보 유출, 자원 고갈, Shadow Agent 등 4대 위협이 모두 Cloud 인프라 통제 지점으로 수렴합니다.
• ID/PW·단일 경로의 인간 주체 환경에서 다중 API·빠른 Lateral Movement의 비인간 워크포스 시대로 패러다임이 전환됩니다.
• 방어 관점이 예방 중심에서 지속 탐지·즉각 격리(MTTC 최소화)로 이동합니다.

IaaS 제로 트러스트와 자율 방어(Defender·MDASH)

• 보안은 솔루션보다 Landing Zone에서 시작하며, Management Group→Subscription→Resource Group 표준 계층과 공통 컨트롤을 적용합니다.
• Storage·Virtual Machines·Spoke VNets·Hub VNets 4대 설계축을 Defender for Cloud·XDR가 단일 평면으로 묶습니다.
• 침해는 진입 경로보다 내부 확산 경로에서 커지므로 Spoke 마이크로 세그멘테이션이 방어의 핵심입니다.
• MDASH는 AI 에이전트 100개 이상을 활용해 2026.5 패치 시 단독 16건 CVE(Critical RCE 4건)를 발견했습니다.
• Defender는 SIGNAL→TRIAGE→CONTAIN→VERIFY 흐름으로 최단 침투 27초보다 빠른 15초 자율 격리를 HITL 검증과 함께 실현합니다.

LLM 차단·통제 시나리오와 사내 AI 게이트웨이

• 시나리오1은 재무·인사·R&D 등 민감 부서의 외부 생성형 AI 기밀 입력을 차단하며, Tier0~2 차등 통제와 전수 로깅으로 구현합니다.
• Tier0 도메인 차단, 인라인 DLP 붙여넣기 차단, Tier별 Block/Warn, Sentinel 전수 로깅의 조합으로 요구사항을 충족합니다.
• 시나리오2는 외부 차단에 따른 생산성 저하·우회를 막기 위해 테넌트 내부 사내 AI로 대체하는 전략입니다.
• APIM(AI Gateway) 뒤 Microsoft Foundry로 사내 AI를 구축해 모든 처리가 테넌트 내부에서 일어나며(No egress), Intune+Conditional Access로 BYOD 우회를 차단합니다.
• Azure AI Landing Zone은 외부 AI 차단·사내 AI 유도·감사 거버넌스 일원화의 3대 목표를 단일 아키텍처로 구현합니다.

오퍼링: 위협 노출 평가 프로그램

• 진단부터 완성·이관까지 Foundation·Segmentation·Protection·AI 통제·자율방어의 4단계로 완결합니다.
• 씨앤토트는 무상 인프라 위협 노출 평가 프로그램(제로 트러스트 취약점 진단)을 3단계로 제공합니다.
• 진단 결과는 아키텍처 리포트와 맞춤형 Azure 보안 랜딩존 구축 플랜으로 이어집니다.
• 영업 문의는 [email protected]으로 접수할 수 있습니다.

솔루션 문의 

• 씨앤토트 : [email protected]