[기고] 제조 AI 보안의 핵심: 원문은 이해하되, 활용은 통제하라

글로벌 제조업 현장에서 생성형 AI 기술이 조용한 혁신과 동시에 복합적 보안 위협을 강화하고 있다. 최근 삼성전자, 폭스콘 등 대형 제조기업들이 생산성과 품질 향상을 목표로 AI 기반 데이터 분석 및 자동화 시스템을 빠르게 확산시키고 있으나, 이 과정에서 극히 민감한 설계도, 공정 파라미터, SOP 문서 등이 ‘AI 모델 학습’의 재료로 동원되는 사례가 급증하고 있다. 한국딥러닝산업협회가 발표한 조사에 따르면, 2025년 기준 생산라인 내 AI 적용률이 44%를 넘었고, 이 중 71%가 외부 LLM(대형언어모델) 혹은 클라우드 AI 서비스를 활용 중이며, 내부 데이터와 공공 데이터를 혼합 사용하고 있는 것으로 드러났다.

실제 현장에서는 LLM에 설계 정보를 입력해 불량 감지, 최적화, 문서 자동작성 등에 적극적으로 쓰이고 있다. 그러나 데이터 입력 과정에서 데이터 분리·탈감, 익명화 조치가 미흡하거나, 사전 약정 없이 모델 공급자와 데이터가 교환되는 일이 반복된다. 이미 2026년 초 중화권 반도체 공장에서의 설계자료 유출, 유럽계 해운사 AI서비스 연동을 통한 물류 출하계획 노출 등 실사례가 드러나면서, ‘AI가 도입된 만큼 보호 체계도 함께 진화해야 한다’는 경각심이 고조되고 있다.

보안전문가들은 제조 AI의 핵심 위협으로 △회사 고유의 기밀정보가 외부 AI에 유입되며 모델에 잔존하는 현상, △모델 공급자가 내부 정보를 재가공·판매할 수 있는 불투명한 법적·계약구조, △클라우드 기반 AI 서비스의 원천 노출 위험성, △임직원의 보안 이해도 저하에 따른 인적 취약점 등을 꼽는다. 주요 글로벌 AI 제공 기업과의 계약서를 살펴보면, 사용자가 학습 시 입력한 데이터의 소유·처리 권한에 대한 조항이 모호하거나 일방적으로 공급자에게 유리하게 구성된 사례가 많다. 이럴 경우 모델 내 ‘언컨트롤 코드’ 또는 API를 통한 적출로 데이터 탈취가 용이해진다. 특히 제조의 경우, 한번 노출된 정보가 경쟁사 혹은 국가기관에 즉각적으로 기술 유출로 이어질 수 있어 리스크가 비약적으로 확산된다.

한편 AI를 통한 업무효율 증대, 불량률 감소, 에너지 비용 절감 사례가 뚜렷하기 때문에, 제조 현장에서 AI의 도입 자체를 단순히 막거나 퇴출하기보다는, 데이터 취급 과정에 대한 강도 높은 통제와 투명성 강화를 요구하는 흐름이 세계적으로 확산되고 있다. 미국과 EU, 일본, 중국 등 주요 제조 강국에서는, AI 적용시 입력 데이터의 범위·가공 조치·로그 관리·API 접근 권한을 명확히 규정하고, 데이터 이동경로에 대한 실시간 모니터링(예: AI SaaS 내 Audit Trail, Zero Trust Logger)을 의무화하는 추세가 본격화됐다. 국내에서도 최근 ‘제조 AI 보안 가이드라인’이 논의되고 있으나, 현장 적용력 부족과 중소 제조사의 기술·인력 한계로 실효성 논란이 남아 있다.

결국, 제조업에서 AI 보안의 본질은 ‘원문의 의미는 AI가 이해해 활용하게 하되, 원문 자체는 외부 노출 및 오남용을 원천적으로 통제’하는 데에 있다. 기업 내부적으로는 ▲데이터 전주기(수집·전처리·입력·학습·보관·폐기) 통제를 위한 자동화 솔루션 도입 ▲AI벤더와의 계약시 데이터 비가역화/권한 최소화/법적 조치 명확화 ▲임직원 실시간 모니터링 체계와 AI 보안교육 강화 ▲국내외 유사 침해사례의 신속 공유와 위협 인텔리전스 통합 등이 필수적으로 요구된다. 특히, 모델 입력단에서 산업기밀의 누락/탈감 처리, 사용자·API 접근 통제, 데이터 로그장 기록, 클라우드 내 암호화 서비스의 병행 활용이 점차 표준이 되고 있다.

최근 국내 중견 자동차부품사의 사례에 따르면, 생산공정 최적화용 LLM 도입 후 보안점검 결과 입력데이터 12%에서 제품 사양·납기 일정·협력사 정보가 미처 비식별화되지 않아 외부 유출 우려가 지적됐다. 해당 사례는 AI가 제공하는 효율성 이면에, 통제미흡 시 단일 사고가 대형 경영위기로 번질 수 있음을 명확히 보여준다. 모든 산업이 AI 기반 데이터 활용을 가속하는 지금, ‘AI의 이해력’과 ‘데이터 유통 흐름의 통제’ 사이의 균형점 찾기가 한국 제조업계의 핵심 과제로 대두되었다. 보안 실무 담당자들은 AI 적용이 곧 리스크라는 보수적 시각에서 벗어나, AI의 생산성 혁신을 신뢰 기반 위에서 선제·능동적으로 활용하는 프로세스 전환을 위한 내부 체질개선을 지금 시작해야 한다.

— 윤세현 ([email protected])