[국내보안뉴스] 한국딥러닝과 SKT, VLM 기반 AI 에이전트로 커머스 콘텐츠 제작 자동화 실증
· 2026-10-22 06:00
· 조회 11
· 원문 ↗
AI 전문 기업 한국딥러닝이 SK텔레콤과 협업하여 시각-언어 모델(VLM) 기반의 AI 에이전트를 커머스 콘텐츠 제작 영역에 적용하는 실증 사업(PoC)을 추진합니다. 이번 과제는 부산창조경제혁신센터의 ‘SK텔레콤 스타트업 오픈이노베이션 챌린지’를 통해 발굴되었으며, AI 기술을 단순한 대화형 서비스를 넘어 실제 비즈니스 워크플로우에 결합하는 시도로 평가받고 있습니다.
이번 실증의 핵심인 'DEEP Agent' 기술은 상품 설명 텍스트와 이미지 등 복잡한 비정형 데이터를 종합적으로 인식하고 분석하는 능력을 갖추고 있습니다. SK텔레콤의 광고 및 커머스 제작 시스템에 적용되어 상품 페이지의 시각 정보와 글을 스스로 분석한 뒤, 광고 제작과 검증까지 이어지는 마케팅 업무 절차를 자동화하는 가능성을 정밀하게 검증하고 있습니다.
이러한 AI 에이전트의 도입은 커머스 산업 전반의 콘텐츠 생산성을 극대화할 것으로 예상됩니다. 다만, 생성형 AI와 비정형 데이터 분석 과정에서 발생할 수 있는 데이터 오남용이나 정보 편향 문제에 대비해 데이터 보안 가이드라인을 수립하고, AI 생성물의 정확도를 검증할 수 있는 내부 안전장치를 함께 병행 구축해야 합니다.
♥ 추천 0
비정형 데이터와 VLM을 자동화 파이프라인에 직접 연결할 때는 외부 입력 이미지·텍스트를 통한 비주얼 프롬프트 주입(Visual Prompt Injection)이나 환각 공격에 대한 보안 가드레일 설계가 선행되어야 합니다. 특히 생성된 콘텐츠가 커머스 환경에 직접 반영되는 구조라면, AI 에이전트의 권한(IAM)을 최소화하고 샌드박스 환경에서 검증을 거치도록 해야 합니다. 자동화의 효율성 못지않게 최종 반영 단계에 인간의 개입(Human-in-the-loop)을 아키텍처적으로 강제하여 허위·치명적 콘텐츠 유출을 막는 안전장치가 핵심입니다.
상품 페이지의 이미지와 비정형 텍스트를 VLM이 직접 처리하는 구조는 간접 프롬프트 주입(Indirect Prompt Injection) 및 시각적 데이터 오염 공격에 매우 노출되기 쉽습니다. 공격자가 이미지 픽셀 내에 숨겨진 지시어나 악의적인 텍스트를 포함시킨 상품 정보를 등록할 경우, 에이전트가 이를 정상 명령으로 오인하여 허위 광고 생성이나 연동된 백엔드 시스템의 권한 오용을 일으킬 수 있습니다. AI가 파이프라인 자동화의 주체가 되는 만큼, 입력값 상호 검증과 에이전트의 최소 권한 격리 환경(Sandboxing)이 침투 테스트의 주요 공격 표적이 될 것입니다.
AI 에이전트 기반의 커머스 자동화는 업무 효율성을 크게 높이지만, 비정형 이미지·텍스트 데이터를 다루는 과정에서 기업의 지적재산(IP) 유출 및 저작권 침해 리스크가 공존합니다. 특히 VLM 기반 멀티모달 에이전트는 접근 권한 남용이나 생성 결과물의 신뢰성 검증 부재가 새로운 보안 위협이 될 수 있습니다. 혁신의 속도에 맞춰 에이전트의 데이터 접근 권한을 최소화하고 출력을 검증하는 'AI 보안 거버넌스'를 선제적으로 정립해야 합니다.