“망분리 완화는 보안을 내려놓는 것이 아니라, 보안의 방식을 바꾸는 일입니다. 이제 기업은 AI를 자유롭게 활용하면서도 데이터에 대한 책임은 더욱 무겁게 져야 합니다.”
김대영 CXK 지사장은 “생성형 AI와 글로벌 SaaS 활용이 확대되면서 기업 보안의 중심이 물리적 차단에서 논리적 격리와 통제로 이동하고 있다”며 “시트릭스 VDI는 데이터는 보호하면서 AI 혁신은 가속할 수 있는 가장 현실적이고 검증된 해법이 될 것”이라고 밝혔다. 다음은 김대영 지사장의 일문일답.
결론부터 말씀드리면, 오히려 그 반대다. 이번 정책에서 가장 많이 오해하는 부분이 바로 이 지점이다. 망분리 '완화'는 보안의 완화가 아니라 보안 '방식'의 전환이다. 지금까지는 정부가 “망을 물리적으로 나눠라”라고 방법까지 정해줬다면, 이제는 “방법은 기업 자율에 맡기되, 사고가 나면 그 결과는 기업이 온전히 책임져라”는 '자율보안-결과책임' 체계로 바뀐 것이다. 규제가 사라진 게 아니라, 책임의 무게중심이 정부에서 기업으로 넘어온 것.
그래서 물리적 망분리가 걷혀 나간 자리를 그냥 비워둘 수는 없다. 그에 상응하는 '논리적 망분리', 즉 데이터와 실행 환경을 논리적으로 격리하고 접근 권한을 통제하는 체계로 반드시 채워 넣어야 한다. CXK는 이미 20년 넘게 검증되어 온 VDI(가상 데스크톱 인프라)가 그 가장 현실적이고 확실한 답이라고 보고 있다.
현장에서 금융사, 공공기관 담당자분들을 만나 보면 고민이 결국 다섯 가지로 정리된다. 크게 보면 데이터가 '나가는' 문제, 위협이 '들어오는' 문제, 그리고 통제력을 '잃는' 문제, 이 세 방향이다.
첫 번째로 민감 데이터와 개인정보의 외부 유출이다. 이게 무서운 이유는 악의가 아니라 '선의'에서 발생하기 때문이다. 직원이 일을 더 잘하려고 소스코드를 AI에 검토 받고, 보고서를 요약하려고 고객 정보를 그대로 붙여 넣는 순간, 그 데이터는 외부 LLM의 학습 데이터로 흘러 들어가서 다시는 회수할 수 없게 된다.
두 번째 리스크는 인터넷 접점이 넓어지면서 유입되는 악성코드다. 웹을 자유롭게 쓰게 되면 피싱이나 악성코드에 노출될 확률도 그만큼 커지는데, 문제는 감염된 그 PC가 사내 시스템과 연결되어 있다는 점이다. 단말 한 대의 감염이 내부망을 타고 번지면 곧바로 전사적인 랜섬웨어 사고로 확산된다.
세 번째로는 AI 시스템 자체를 겨냥한 새로운 유형의 공격을 생각해볼 수 있다. 프롬프트 인젝션으로 AI를 속여 기밀을 끌어내거나, 학습 데이터를 오염시키고, 모델을 역으로 추출해 가는 공격들이다. 기존 보안 장비의 탐지 문법으로는 잡히지 않는, AI 시대에 새로 등장한 위협이다.
네 번째는 '그림자 AI(Shadow AI)'의 확산이다. 회사가 안전한 사용 환경을 마련해 주지 않으면, 직원들은 허가 받지 않은 무료 AI 툴과 SaaS를 찾아서 사용한다. 그 순간부터 회사는 어떤 데이터가 어디로 흘러가는지조차 파악할 수 없게 되고, 데이터 통제력 자체를 상실한다.
다섯 번째는 규제 위반과 징벌적 제재 리스크이다. 사실 이건 앞의 네 가지 리스크가 현실화됐을 때 최종 청구서로 돌아오는 항목이다. 결과책임 체계에서는 사고가 났을 때 “몰랐다”, “망분리가 완화돼서 그랬다”는 소명이 통하지 않아서 누가 무엇을 했는지 입증할 감사 추적 체계가 없다면, 과징금과 신뢰 추락을 피할 방법이 없다.
VDI의 본질은 데이터를 단말기로 보내지 않는다는 것이다. 모든 데이터와 애플리케이션은 데이터센터 안에서만 실행되고, 사용자 단말에는 오직 '화면', 즉 픽셀만 전송된다. 이 구조 하나가 리스크의 상당 부분을 원천에서 끊어낸다. 그래서 AI 시대의 VDI는 과거의 '재택근무용 툴'이 아니라 개방된 웹과 지켜야 할 사내 자산 사이에 놓이는 '지능형 보안 완충지대'이다. 시트릭스는 이걸 네 가지 해결책으로 구현한다.
첫 번째로는 격리된 실행 공간과 데이터 이동을 통제한다. AI 서비스는 철저히 격리된 VDI 화면 안에서만 구동되고 사내망의 민감한 데이터를 복사해서 외부 AI 창에 붙여 넣는 행위는 클립보드·파일 이동 정책으로 원천 차단된다. 첫 번째 리스크였던 데이터 유출을 구조적으로 막을 수 있다. 실수할 수 있는 사람에게 기대는 게 아니라 실수 자체가 불가능한 환경을 만든다.
두 번째로는 세션 초기화 기반의 샌드박스 효과이다. 직원이 웹에서 AI 툴을 쓰다가 악성코드에 감염되더라도 피해는 가상 공간 안에 고립된다. 세션을 종료하는 순간 그 환경은 깨끗한 상태로 초기화되고 악성코드는 함께 소멸한다. 단말이 오염되어도 사내 데이터센터로는 절대 번지지 않는 두 번째 리스크에 대한 방화벽인 셈이다.
세 번째는 워터마크와 화면 캡처 방지 기능이다. 데이터 이동을 다 막아도 마지막으로 남는 유출 경로가 '화면' 그 자체인데 시트릭스는 VDI 화면 위에 사용자 정보가 담긴 워터마크를 상시 노출하고 캡처를 차단한다. AI가 도출한 핵심 인사이트나 기밀을 화면 캡처, 카메라 촬영으로 빼내려는 시도를 기술적으로 막고 심리적으로 억제하며, 사후에 추적까지 가능하게 한다.
네 번째는 NetScaler를 통한 AI 접근의 중앙 집중식 통제와 감사 추적이다. 인증된 사용자만 회사가 허가한 안전한 AI 서비스에만 접속하도록 통제해서 '그림자 AI'를 원천 차단한다. 동시에 '누가, 언제, 어떤 AI에, 어떤 요청을 보냈는지' 완전한 감사 로그를 남기는데 이게 바로 자율보안 체계에서 금융당국이 요구하는 설명책임을 '말'이 아니라 '데이터'로 입증하는 수단이 된다. 네 번째와 다섯 번째 리스크에 대한 답이다.
정리하자면 다섯 가지 리스크 하나하나에 대해 시트릭스는 격리, 초기화, 화면 보안, 중앙 통제라는 구조적인 답을 갖고 있다.
AI 혁신과 보안이 양자택일의 문제가 아니라고 말하고 싶다. 이번 망분리 완화의 진짜 취지는 규제를 '풀어주는 것'이 아니라, AI를 '제대로 쓰게 하는 것'이다. AI는 과감하게 활용하되 데이터는 단 한 건도 통제 밖으로 내보내지 않는 것. 그것이 CXK가 말하는 논리적 격리의 원칙이다.
임민지 기자 minzi56@etnews.com