최근 미국 트럼프 행정부는 행정명령을 통해 양자내성암호 (PQC) 전환 시기를 기존 2035년에서 4년이상 앞당겼습니다. 그 배경에는 암호화된 데이터를 지금 탈취했다가 양자컴퓨터가 등장하면 해독하는 ‘Harvest Now, Decrypt Later’ 위협이 있으며, 국내에서도 범국가 양자내성암호 전환 마스터플랜에 따라 2035년 전환을 목표로 시범전환 사업이 진행 중입니다. PQC 전환의 글로벌 동향과 함께, 알고리즘 교체 이전에 선행돼야 할 암호 자산 식별과 데이터 중심 보안 전략을 소개해 드립니다.

AI를 도입하는 것과 책임 있게 관리하고 있음을 증명하는 것은 다른 문제입니다. ISO/IEC 42001/AIMS는 AI 시대 반드시 필요한 인증이지만, 막상 준비하려면 어떤 정책을 만들고 무엇을 통제 항목으로 잡아야 할지 막막한 경우가 많습니다. 현재 조직의 AI 관리 수준을 진단하고, 인증 취득까지의 격차를 짚어드립니다.

금융감독원의 내부통제 강화 기조에 따라 핀테크, 대부업체 등 제3금융권에서도 DRM, 개인정보 검출, 데이터 보호 솔루션 도입 검토가 확대되는 추세입니다. 규모와 무관하게 금융, 개인정보를 다루는 곳이라면 유출 위험과 규제 책임에서 자유로울 수 없기 때문입니다.

승인 없이 사용되는 ‘Shadow AI’가 ‘Shadow 에이전트’ 문제로 진화할 것이라는 전망이 나오고 있고, 2026년 AI 기반 사이버 공격 심화와 Shadow AI 에이전트로 인한 보안 사각지대 확대가 국내 전망 보고서들의 공통 키워드입니다. 보이지 않는 데이터 유출 경로를 찾기 위한 핵심 전략을 소개해 드립니다.

매년 늘어나는 공공기관의 개인정보 유출 사고. 그 원인의 상당수는 신청, 민원, 심사 등 업무 과정에서 첨부파일을 등록할 때 발생하는 관리자의 부주의입니다. 수많은 문서 속에 숨겨진 개인정보를 사람이 일일이 완벽하게 점검할 수 있을까요? AI를 활용한 안전하고 효율적인 개인정보 보호 대책을 함께 짚어봅니다.

2026년 9월, 처벌 기준이 대폭 강화된 개인정보 보호법 개정안이 시행됩니다. 이제 유출 징후만 인지해도 즉시 통지해야 하는 등 대응 패러다임이 완전히 바뀝니다. 강화된 컴플라이언스를 완벽히 충족하는 방법은 무엇일까요? 최대 보안 취약점인 임직원의 인식을 실전형으로 전환해, 조직의 보안 문화를 한 단계 업그레이드하는 핵심 전략을 알아봅니다.

국가정보원이 국가망보안체계(N2SF)를 발표하며, 공공기관도 업무 환경에서 생성형 AI와 클라우드를 활용할 길이 열렸습니다. 핵심은 업무정보를 기밀·민감·공개(C/S/O) 등급으로 분류해 AI 입력 및 출력까지 차등 보안을 적용하는 것으로, 안전한 공공 AI 도입은 결국 데이터를 어떻게 분류하고 활용하느냐에 달려 있습니다.

스스로 판단하고, 시스템을 넘나들며 업무를 수행하는 ‘AI 에이전트’가 업무에 투입되고 있습니다. 하지만 사람이 일일이 검토하지 않는 에이전트의 자율적인 행동은 새로운 데이터 유출 경로이자 통제 불가능한 내부자 리스크가 될 수 있습니다. AI 에이전트 시대에 걸맞은 차세대 데이터 거버넌스 수립 전략과 안전한 AI 비즈니스 환경 구축을 위한 핵심 가이드를 제시합니다.

이제 사내에서 생성형 AI를 활용한 업무 혁신은 거스를 수 없는 흐름이 됐습니다. 하지만 단순히 접속을 차단하는 전통적인 방식은 더 이상 답이 될 수 없습니다. 실제 생성형 AI 보안 구축 사례와 실무 가이드라인을 통해, 업무 생산성을 저해하지 않으면서도 완벽한 보안을 유지하는 최적의 AI 보안 정책 수립 방향을 제시합니다.

이제 대부분의 조직들이 AI 시스템을 구축하고 실제 활용 중에 있습니다. 그런데 미처 생각하지 못했던 각종 보안 리스크와 보안 취약점이 하나둘씩 드러나기 시작합니다. 지금 바로 AI 보안 컨설팅을 받아보세요. 현재 우리 조직의 AI 시스템을 점검하고 보안 해결책을 제시해 드리겠습니다.