[해외보안뉴스] 비트디펜더, 기업 내 '섀도우 AI' 위협 해결을 위한 AI 가시성 및 제어 솔루션 공개
· 2026-10-13 13:00
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최근 생성형 AI 기술의 급격한 확산으로 인해 웹 기반 챗봇, 개발용 코딩 보조 확장 프로그램, 로컬 모델 런타임 등 다양한 방식의 AI 도구가 기업 내부에서 무단으로 사용되고 있습니다. 직원들이 업무 효율성을 위해 브라우저에서 민감한 데이터를 복사해 외부 AI 서비스에 붙여넣거나, 회사 데이터 송신 금지 정책을 회피하고자 개인 기기에 로컬 AI 런타임을 직접 설치해 사용하는 등 전통적인 IT 인벤토리 시스템으로 감지하기 어려운 '섀도우 AI(Shadow AI)' 현상이 심화되고 있습니다.
이러한 비인가 AI 도구의 난립은 기업의 핵심 지적 재산(IP)과 기밀 데이터 유출 위험을 대폭 증가시킵니다. 기존 엔드포인트 관리 도구나 설치 프로그램 목록에서는 브라우저 탭 기반 AI 서비스나 개발 툴(IDE) 확장 프로그램의 동작을 식별할 수 없어, 보안 팀은 어떤 데이터가 어느 AI 서비스로 유입되는지 추적할 수 없는 심각한 보안 사각지대에 놓이게 됩니다.
비트디펜더(Bitdefender)는 이러한 보안 허점을 보완하기 위해 'Bitdefender AI Visibility and Control' 솔루션을 선보였습니다. 이 솔루션은 브라우저 플러그인, 네트워크 트래픽, 실행 프로세스 등을 통합 모니터링하여 기업 네트워크 내에서 일어나는 모든 AI 활동에 대한 명확한 가시성을 제공합니다. 보안 관리자는 이를 활용해 인가되지 않은 AI 도구의 접근을 실시간으로 차단하고 세부적인 데이터 접근 정책을 적용하여 규정 준수와 데이터 유출 방지 체계를 강화할 수 있습니다.
IDE 플러그인이나 로컬 LLM 런타임, 웹 기반 AI는 기존 OS 레벨의 소프트웨어 자산 관리 체계를 완전히 우회하고 있습니다. 개발 생산성을 높이는 도구들이 정작 보안 트래픽 모니터링의 사각지대가 되어 'Shadow AI' 리스크를 키우고 있는 셈입니다. 이제는 단순히 단말 설치 프로그램을 모니터링하는 방식을 넘어, 사내 AI 게이트웨이를 통한 프록시 제어 및 네트워크 DLP 기반의 트래픽 모니터링 아키텍처로 전환해야 합니다.
기존 EDR이나 소프트웨어 인벤토리 추적을 우회하는 '섀도우 AI(Shadow AI)' 형태는 레드팀 관점에서 매우 매력적인 데이터 유출 및 은신 통로입니다. 특히 검증되지 않은 IDE 확장 프로그램을 통한 정밀 타깃팅 코드 탈취나, 보안 설정이 미흡한 로컬 AI 런타임을 악용한 권한 상승 및 내부 정찰 공격이 충분히 가능합니다. 보안 솔루션이 이러한 AI 실행 환경과 트래픽을 실시간으로 가시화하지 못한다면, 전통적인 DLP와 엔드포인트 통제는 사실상 무력화된 것과 다름없습니다.
웹 브라우저, IDE 확장 프로그램, 로컬 AI 실행 환경은 기존 보안 통제를 우회하는 전형적인 '섀도우 AI(Shadow AI)' 리스크를 잘 보여줍니다. 데이터 유출을 피하려는 임직원의 선의의 행동조차 가시성이 확보되지 않으면 또 다른 기술적 사각지대와 거버넌스 공백을 야기합니다. 이제는 AI 사용을 무조건 차단하기보다, 정교한 모니터링을 통해 가시성을 확보하고 안전한 활용을 지원하는 AI 거버넌스 정책을 신속히 정립해야 할 때입니다.