2025년 한국 AI 도입, 글로벌 선도에 숨겨진 보안 변수

2026년 1월, 마이크로소프트가 발표한 데이터에 따르면 한국이 2025년 인공지능(AI) 도입 속도에서 전 세계 1위를 차지할 것으로 전망됐다. 지난 해 정부 주도의 AI 활성화 정책과 상용 서비스로 급속히 확산된 챗GPT와 같은 생성형 AI 솔루션 도입이 핵심 배경으로 지목됐다. 이는 IT 인프라 전반의 변화뿐 아니라, 산업·공공·일상생활에 걸쳐 AI 기반 기술의 대중적 수용이 폭발적으로 확대된 결과로 풀이된다. 현 시점에서 보면 국내 대기업과 정부기관은 물론, 스타트업·중소기업까지 챗봇, 업무자동화, 데이터분석 시스템 도입에 박차를 가하고 있다. 실제로 금융·제조·의료 등 주요 산업군에서 지난해 대비 AI 관련 예산 집행규모가 2배 이상 증가했고, 교육·공공 행정 등 민간·공공 협업 사례 역시 급속도로 늘었다.

하지만 이와 같은 AI 도입 가속화의 이면에는 사이버 공격 표면의 확장이라는 중요한 리스크가 도사리고 있다. AI가 네트워크, 데이터, 업무 프로세스에 빠르게 침투하면서 공격자 역시 AI 시스템을 노리는 침해 시도를 고도화하고 있다. 특히 생성형 AI 특성상 관계자 예측이 어려운 데이터 흐름과 외부 API를 통한 업무 자동화가 일반화되면서, 전통적 보안 경계가 의미를 잃고 있다. 이미 기업 및 공공기관 대상으로 AI 모델의 학습 데이터 조작, 프롬프트 인젝션, 모델 오용 등 신규 사이버 공격 시도가 보고되고 있고, AI 엔진과 연동된 클라우드·엣지 인프라를 노리는 고도화된 랜섬웨어, 공급망 공격 사례도 급증하는 추세다. 한국인터넷진흥원(KISA)에 따르면 2025년 상반기 기준, AI 관련 사이버 보안 사고 건수는 전년 동기 대비 62% 증가했다. 구체적으로, 챗봇을 통한 기밀 유출 시도와 API 중계 서버 대상 서비스거부(DoS) 공격이 대표적이다.

위협 대응 측면에서 업계와 정부는 AI 거버넌스 체계와 기술적 보호조치 강화에 속도를 내고 있다. 지난해 과학기술정보통신부가 AI 보안 가이드라인을 시범 운영한 데 이어, 주요 국내 대형 ICT 기업들은 AI·데이터 거버넌스 전담조직과 보안 AI 모델 모니터링 시스템을 신설했다. 특히 AI 공급망 전 과정에서 데이터 정합성 검증, 입력·출력 데이터 간 변조 탐지, 권한 기반 접근제어(ABAC) 등 AI 특화 보안 기술 도입 비율이 빠르게 늘고 있다. MS, 구글, 오라클 등 퍼블릭 클라우드 사업자 역시 한국 시장에서 AI 보안 솔루션 라인업을 확장하며 기존 IT 인프라와 연계된 보안 운영 플랫폼을 출시하고 있다. 현업 보안담당자들은 AI 도입 가속화가 반드시 보안 거버넌스의 보강을 동반해야 한다는 점에 주목한다. 신속성과 혁신에 치중한 무분별한 AI 적용이 데이터 유출, 내부자 위협, 공급망 리스크 등 현실적 피해로 이어질 수 있기 때문이다. 더불어 챗GPT 등 상용 AI 서비스 이용 시 기업·기관·개인의 민감정보 비식별화, 데이터 흐름 모니터링, AI 모델 감사(오딧) 절차의 체계화 등 ‘AI 보안 내재화’가 필수다.

글로벌 관점에서 한국의 AI 도입 속도는 기술 리더십 강화 측면에서 분명 긍정적 평가를 받고 있다. 2025년 이후 미국, 일본, 유럽 시장도 점차 AI 기반 혁신경쟁에 본격 합류할 것으로 보이나, 한국의 정부 지향적 정책 드라이브와 디지털 인프라 확장 속도가 이미 선도적이라는 시각이 다수다. 예를 들어 전국 초중등 교육용 ‘AI 튜터’ 전면 도입은 세계 최단기간에 이뤄졌고, 주요 시중은행·유통사도 AI 업무프로세스를 급속히 고도화하고 있다. 그러나 AI 인프라 확장만큼 ‘AI 보안 내재화’ 수준도 동반 성장하고 있는지에 대한 점검은 더욱 중요하다. 최근 미국·일본 등은 AI 기술 확산과 관련해 보안 및 윤리 거버넌스 법제 강화 흐름을 보이고 있으며, 국내서도 2026년에는 AI 보안 인증제, 개발·운영 단계별 보안위협 평가 의무화 등 실질적 규제·관리 조치가 이어질 것으로 전망된다.

AI 도입이 산업 경쟁력과 사회적 효율성, 고객 경험 혁신 등 긍정적 효과를 극대화하려면, 인프라·서비스 전반에서 AI 리스크와 위협 평가 체계가 뒷받침되어야 한다는 점을 경계할 필요가 있다. 단기적으로는 AI 프로젝트 초기 단계부터 보안 전문가의 참여, 데이터 보호 설계, 지속적 모니터링·감사 프로세스 마련이 요구된다. 장기적으로는 정부·기업·보안 산업계가 실효성 높은 AI 보안 체계와 정책, 국제협력 네트워크를 토대로 AI 선도국의 책임 있는 혁신을 함께 모색해야 한다. 한국의 AI 도입 선진화 시도는 분명 주목할 만하지만, 그 이면의 새로운 사이버 위협에 대한 전방위적 감시와 대응체계 강화 없이는 진정한 선진화로 이어지기 어렵다.

— 윤세현 ([email protected])