[국내보안뉴스] 한컴위드, N2SF 전환 대응을 위한 AI 기반 지능형 문서 분류 솔루션 개발 추진
· 2026-09-23 07:00
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한컴위드가 AI 전문 기업 커넥셔너리와 손잡고 인공지능(AI) 기반의 지능형 문서 자동 분류 솔루션 개발에 나섭니다. 이번 양해각서(MOU) 체결은 국가 망 보안체계(N2SF) 전환 흐름에 발맞추어, 공공기관 및 기업이 직면한 비정형 데이터 분류 및 보안 관리 수요에 선제적으로 대응하기 위해 추진되었습니다.
양사가 추진하는 솔루션은 비정형 문서 내부의 맥락을 AI가 종합적으로 파악하여 실시간으로 보안 위험을 식별하고, 이에 맞춘 자동 암호화까지 연동하는 지능형 보안 체계를 목표로 합니다. 특히 한컴위드의 데이터 보안 태세 관리(DSPM) 기술을 접목함으로써, 기존의 수작업이나 단순 규칙 기반 방식에서 빈번히 발생하던 오탐률을 획기적으로 낮추고 고위험 자산 보호의 효율성을 높일 계획입니다.
최근 공공 및 민간 영역에서 망 분리 정책의 유연화와 함께 N2SF, 제로 트러스트 등의 최신 보안 프레임워크 도입이 가속화되면서, 내부 비정형 데이터에 대한 정교한 식별과 관리가 핵심 보안 과제로 떠올랐습니다. 보안 담당자들은 향후 고도화될 AI 기반 데이터 관리 기법을 적극 검토하고, 보유 중인 암호화 및 위험 평가 체계를 점검하여 변화하는 보안 패러다임에 선제적으로 대비할 필요가 있습니다.
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정규식 중심의 하드코딩된 규칙 기반 파이프라인을 NLP/AI 기반 맥락 분석 알고리즘으로 전환하는 아키텍처 접근이 타당해 보입니다. 비정형 문서의 위험도 식별 결과가 이벤트 기반(Event-driven)으로 Crypto API 및 DSPM 정책과 실시간 연동되는 시스템 설계가 핵심이 될 것입니다. 다만 공공망(N2SF) 환경인 만큼 온프레미스 AI 추론 시의 레이턴시 최적화와 메모리 내 민감 데이터 잔류를 방지하는 백엔드 단의 보안 처리가 철저히 이뤄져야 합니다.
AI 기반 문서 자동 분류 솔루션은 데이터 맥락을 조작하거나 특수 패턴을 삽입하는 적대적 공격(Adversarial Attack)에 취약할 수 있습니다. 공격자가 AI를 속여 고위험 기밀 문서를 일반 문서로 오탐하게 만들면, 자동 암호화 메커니즘을 우회하여 핵심 데이터를 평문 상태로 유출할 수 있는 공격 벡터가 열리게 됩니다. 따라서 DSPM 체계 구축 시 AI 모델의 데이터 분류 회피 시나리오에 대한 정교한 레드팀 관점의 침투 테스트가 반드시 병행되어야 합니다.
망 보안 체계 변화에 발맞춰 '데이터 중심 보안(Data-Centric Security)'으로의 패러다임 전환은 이제 거스를 수 없는 흐름입니다. AI 기반의 맥락 인식과 DSPM(데이터 보안 태세 관리) 기술의 결합은 방대한 미식별 데이터(Shadow Data)로 인한 보안 리스크를 최소화하고 정책 적용의 정확도를 크게 높여줄 것입니다. 우리 조직 역시 자산 보호와 규제 준수를 위해 데이터 분류 및 암호화 정책의 자동화 도입을 적극 검토할 시점입니다.