[국내보안뉴스] AI 시대 국내 SW 기업의 체질 개선과 공공 시장 제도의 현실적 과제
· 2026-10-16 23:00
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인공지능(AI) 기술의 급격한 발전에 따라 국내 소프트웨어(SW) 기업들이 기존의 단발성 프로젝트 개발 및 납품 방식에서 벗어나야 한다는 목소리가 높습니다. 이제는 기업 고유의 전문 지식과 운영 노하우가 축적된 제품 및 서비스 중심 구조로의 체질 개선이 필수적인 생존 과제로 떠오르고 있습니다.
현재 국내 SW 시장은 공공 분야 조달 및 기업 보호 제도가 마련되어 있음에도 불구하고 글로벌 경쟁력을 갖춘 기업을 충분히 배출하지 못하는 한계에 직면해 있습니다. 특히 공공기관이 시스템 구축 이후 운영, 유지보수, 고도화에 필요한 예산을 턱없이 적게 책정함에 따라 SW 기업들이 지속적인 기술 투자와 제품 개량에 어려움을 겪는 구조적 문제가 이어지고 있습니다.
이러한 문제를 해결하고 AI 시대에 부합하는 생태계를 조성하려면 정책과 산업계 모두의 변화가 필요합니다. 정부 및 공공기관은 구축비 중심의 예산 구조를 개선하여 정당한 유지관리 대가를 지급하는 조달 환경을 마련해야 하며, SW 기업 역시 전문 역량을 바탕으로 한 표준 제품화 및 SaaS(서비스형 소프트웨어) 전환을 적극적으로 추진해야 합니다.
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일회성 SI 방식의 개발은 프로젝트 종료 후 '테크 빚(Tech Debt)'만 남기고, 지속적인 보안 패치나 성능 최적화를 위한 아키텍처 리팩토링을 어렵게 만듭니다. SW 기업이 고품질 제품으로 전환하려면 구축 이후의 CI/CD 파이프라인 운용과 공통 모듈화 작업을 위한 현실적인 운영 예산이 제도적으로 보장되어야 합니다. 그래야 보안 취약점 조치나 AI 모델 업데이트를 코드 재작성이 아닌 단순 '패치 배포' 수준으로 효율화하는 선순환 구조가 만들어집니다.
상용 AI SW 중심의 생태계 전환은 공격자 입장에서 '단 하나의 제로데이 취약점으로 다수 기관을 동시 타격'할 수 있는 최적의 공급망 공격 환경이 조성됨을 의미합니다. 예산 절감과 신속한 제품화에만 치중해 사후 보안 패치나 위협 모델링을 소홀히 한다면, 프롬프트 인젝션이나 데이터 오염 같은 AI 특화 공격 벡터의 악용 가능성은 매우 높아집니다. 제품의 표준화 속도만큼이나 레드팀 관점의 지속적인 침투 테스트와 공격 표면 관리가 병행되지 않는다면, 국가 공공 인프라 전체가 거대한 단일 타깃이 될 수 있습니다.
AI 시대의 SW 산업 체질 개선은 필수적이나, 유지보수와 운영 가치가 저평가된 환경에서는 개발사의 '보안 기술 부채'가 누적되어 기업의 공급망 리스크로 직결됩니다. AI 및 SW 제품이 지속적인 보안 패치와 안정성을 확보하려면 적정한 대가 체계와 더불어 안전한 개발·운영(DevSecOps) 거버넌스 정립이 시급합니다. 조직 차원에서도 도입하는 SW 제품의 보안 지속 가능성을 철저히 검증하는 제3자(Supply Chain) 리스크 관리를 더욱 강화하겠습니다.