양자내성암호(PQC) 준비 및 대응

AI 및 양자컴퓨터 시대, 퀀텀 세이프 암호화 전략

지금 준비하지 않으면 늦습니다

기한이 정해진 전환, 이미 시작된 AI·양자 위협

2026년 6월, 미국 백악관이 양자 컴퓨팅 관련 행정명령에 서명했습니다. 핵심은 연방 기관과 정부 계약업체가 ‘양자내성암호(Post-Quantum Cryptography, PQC)’를 언제까지 도입해야 하는지에 대한 구체적인 기한을 못 박은 것이었습니다. 우리 정부도 2035년까지 국가 암호체계를 PQC로 전환하는 로드맵에 따라 주요 산업 분야의 시범전환을 확대하고 있습니다.

 

각국 정부가 이렇게 기한까지 정해가며 서두르는 이유는, 양자컴퓨터의 위협이 먼 미래의 일이 아니기 때문입니다. 공격자가 암호화된 데이터를 지금 수집한 뒤 양자컴퓨터가 준비되면 복호화하는 ‘Harvest Now, Decrypt Later’ 방식 때문에, 개인정보, 도면, 연구 자료처럼 오랜 기간 가치가 유지되는 데이터는 오늘 탈취당하는 순간 미래의 피해가 예정됩니다.

 

여기에 AI가 위협의 속도를 끌어올리고 있습니다. 2026년 4월 공개된 앤트로픽의 ‘클로드 미토스(Claude Mythos)’는 주요 OS와 웹 브라우저에서 수천 건의 고위험 취약점을 스스로 찾아내며, 취약점 탐색과 공격이 자동화되는 시대를 예고했습니다. 강력한 AI와 양자컴퓨터를 손에 쥔 공격자 앞에서, 경계에 의존하는 보안은 한계가 분명합니다. 결국 새로운 시대의 보안은 우리 조직의 데이터가 어디에 어떤 상태로 있는지 파악하고, 이를 보호할 데이터 관리 및 보안 전략을 미리 구축하는 것에서 시작합니다.

Key Point

성공적인 PQC 전환을 위한 3가지 전제조건

알고리즘 교체는 데이터가 지나가는 통로를 튼튼하게 만드는 일일 뿐, 무엇이 그 통로를 지나가고 어디에 쌓이는지는 알려주지 않습니다. AI와 양자컴퓨터의 이중 위협 앞에서 전환이 실질적인 보호로 이어지려면, 다음 세 가지가 함께 갖춰져야 합니다.

① 보유 자산과 민감 데이터 식별

어떤 시스템과 데이터가 취약한 상태로 얼마나 존재하는지 파악하는 것이 전환의 출발점입니다. 정부 핵심기술 과제의 1순위 역시 취약 자산의 자동 식별입니다.

② 데이터 자체의 지속적인 암호화

통신 구간 암호를 PQC로 바꿔도, 저장소와 단말에 평문으로 흩어진 데이터는 그대로 노출됩니다. 파일 자체를 암호화하고 권한을 통제해야 경계가 뚫려도 데이터는 열리지 않습니다.

③ AI 시대의 데이터 유통 통제

AI가 공격을 자동화하고 생성형 AI가 새로운 유출 채널이 된 시대입니다. 데이터가 어디로 흘러가는지 모니터링하고 정책 위반을 자동 차단해야, 전환 이후에도 보호가 유지됩니다.

PQC 시대, 조직이 가장 먼저 점검해야 할 데이터 보안

암호체계 전환은 알고리즘 프로젝트가 아니라 데이터 프로젝트입니다. 무엇을 언제 전환할지 우선순위를 정하려면 어떤 데이터가 어디에 어떤 암호 상태로 있는지부터 파악해야 하고, 보호가 필요한 데이터는 전환이 완료되기 전에도 수집, 탈취 위협에 노출되지 않도록 지켜야 합니다.

 

그래서 AI가 경계를 뚫고 양자컴퓨터가 암호를 위협하는 시대에는, 보안의 기준점을 네트워크와 알고리즘이 아니라 데이터 자체로 옮겨야 합니다. 데이터를 식별·분류하고, 파일 단위로 암호화하며, 유통 경로까지 통제하는 데이터 중심 보안이 PQC 전환의 토대가 됩니다.

  • 사내 모든 저장소에 흩어진 민감 데이터의 위치와 암호화 상태를 식별 및 분류
  • 파일 단위로 암호화하고 권한 기반으로 사용 통제 및 제어
  • 외부 서비스, 생성형 AI로의 전송 경로를 모니터링하고 정책 위반을 자동 차단
  • 암호화 적용 현황과 정책 준수 여부를 지속적으로 점검
  • 퀀텀 세이프 암호화 모듈 대체 지원

AI·양자 위협, 파수 데이터 중심 보안으로 준비하세요

DATA VISIBILITY

Fasoo DSPM — 데이터 보안 태세 관리

저장소 전반의 데이터를 탐지하고 개별 데이터의 암호화 상태와 취약점을 파악해, 전환 대상 식별의 출발점인 가시성을 확보합니다.

DISCOVERY & CLASSIFICATION

Fasoo Data Radar — 민감 데이터 식별·분류

파일 서버·PC 등 사내 모든 저장소에서 민감 데이터를 식별·분류하고, 결과에 따라 암호화·격리 등 후처리 정책을 적용합니다.

ENCRYPTION

Enterprise DRM — 데이터 자체 암호화·통제

데이터를 생성 시점부터 실시간 자동 암호화하고 권한 내에서만 사용하도록 제어해, 유출돼도 데이터 자체가 보호되게 합니다.

AI SECURITY

AI-R DLP — 외부 전송 통제

외부 서비스나 생성형 AI로 전송되는 민감정보를 문맥 기반으로 탐지하고, 정책에 따라 차단·후처리를 자동 수행합니다.

Resource

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