한국딥러닝 ‘딥 에이전트 랩’의 문서 AI 실험…보안·산업 지형 변화 주목

한국딥러닝이 ‘딥 에이전트 랩’이라는 문서 AI 데모 플랫폼을 공식 출시했다. 업체에 따르면 이 서비스는 최신 공개 언어모델을 기반으로 문서 자동 처리와 기업용 정보검색, 비정형 데이터 분석 등 실전 환경에 맞춘 문서 AI 기술 체험을 제공한다. SaaS 형태로 마련되어 Any-to-Any 변환, PDF 문서 속성 인식, 자체 대화형 문서브라우징 등 국내 기업 요구에 초점을 맞춘 것이 특징이다. IT, 보안 분야에서 문서 AI는 최근 대규모 멀티모달 처리와 자체 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 개발 경쟁이 급상승하는 가운데, 실제 산업 현장 적용에 의미있는 신규 시도를 의미한다.
‘딥 에이전트 랩’은 내부적으로도 보안에 집중한 구조가 도드라진다. 한국딥러닝은 공개된 언어모델을 활용하지만, 모든 데이터는 격리된 폐쇄 네트워크에서 처리해 기업 정보 유출이나 클라우드 서버간 무의미한 노출 가능성을 낮췄다고 전한다. 즉, 클라우드 솔루션이면서 사용자 임시 세션별 비식별화와 암호화, 저장 없는 처리 모델을 전면 적용했다는 점이 보안 담당자 입장에선 인상적이다. 공개 LLM(대형언어모델)과 네트워크간의 샌드박스 구조, 로그 기록 미저장 정책은 최근 SaaS 기반 문서 AI가 갖는 보안 위험—예컨대 데이터 샘플링, 비인가 접속 위험, 데이터 식별로 인한 정보 유출 군형성 등—을 현저히 줄인다.
AI·IT업계에서 올해 많은 기업이 ‘기업형 AI’ 시장 진입을 선언했지만, 실제 현장에서는 도입 결정의 70% 이상이 보안, 데이터 관리, 전사 인프라 연동 이슈에 막혀온 것이 현실이다. 한국딥러닝의 접근방식은, 비정형 대용량 데이터를 놓고도 API·SDK 포함한 신속 PoC(Proof of Concept) 환경, LLM 라우팅, 엔터프라이즈 인증 엔진 등으로 ‘기술 체험 접점’부터 확실히 제공하는 전략이라고 풀이된다. 한편 대형 퍼블릭 LLM API 의존성을 줄이고, 사내 지식과 호환되는 데이터 변환 모듈을 연계함으로써 기업 데이터의 프라이버시, 데이터 거버넌스, 인프라 보안 요구에 부합한다는 점은 현업 기술 담당자 입장에서 꽤 실용적이다. 실제로 유사 AI 문서 자동화 서비스 중 일부는 SaaS 운영과정에서 로그 데이터가 외부에 노출되거나, 북미 서버 집약적 구조에 따라 국내법상 개인정보 보관 이슈가 발생했던 반면, ‘딥 에이전트 랩’은 국내 클라우드 거점 및 온프레미스 대응 옵션 등도 동시 지원해 실질 안전망을 마련했다.
다만 현시점에서의 위협 역시 명백하다. 첫째, 공개 언어모델 특성상 신규 취약점 등장 시 패치 적용까지 소요되는 시간, OEM LLM 제공사 내부 보안 빈틈과 같은 잠복 위협 존재를 무시할 수 없다. 실제로 SaaS 보안사고의 60% 이상은 인증 우회, 데이터 연합처리 도중의 혼선, API 권한 노출 등 ‘비가시적 관리 사각지대’에서 발생한다. 둘째, 최근 확대되는 RAG 기반 문서 분석에서 가장 큰 문제는 입력 문서의 2차 비식별화, 자동처리되는 로우데이터의 일시 저장(or 캐시)에 의한 유출 가능성이라는 점이다. 만약 내부 정책에서 세션 데이터 삭제를 일부라도 유형별 예외처리하도록 되어 있다면, 여전히 mse-secured SaaS 환경에서 ‘운영 미스’에 의한 사고가 발생할 소지가 남는다. 셋째, 디지털 트윈, 공장 자동화, 의료 문서 관리 등 실제 산업별 응용에서는 외부시스템과 연동 과정에서 예상치 못한 데이터 교착·충돌, 인증 간극 등 ‘즉흥적 위협창’이 새로 생길 수 있다. 따라서 딥러닝 기반 문서 AI 도입시 ‘보안-업무처리’ 전 과정의 상세한 위협평가, 그리고 장애 대응 체계 선제 구축이 반드시 병행되어야 한다.
최근 구글, 마이크로소프트, 오라클 등 글로벌 클라우드 사업자도 유사한 형태의 문서AI—특히 보안 또는 도메인특화형 LLM 기반 서드파티 SaaS—를 대거 내세우는 추세다. 하지만 이들의 공통 취약점은 실제 고객 기관이 원하는 수준의 국지화(로컬라이징), 특정 실무 데이터셋 즉시 적용, 클라우드와 온프레미스 국경선 보안 강화에 대한 실질적 해법이 부족하다는 점이다. ‘딥 에이전트 랩’은 현 국내 보안규정 요구에 맞는 가이드라인 설정, 자체 처리 우회로 제공, 그리고 모든 단계의 로그·데이터 미보관 정책을 내세우며 시장 진입로 개척에 나선다. 업계 관계자들은 향후 이 플랫폼이 AI 기반 문서 자동화의 대중화 계기를 마련할지, 또는 기존 전사 인프라 탑재 과정에서 기존 SaaS들의 파편화된 보안 정책과 또다른 갈등을 빚을지를 예의주시하게 되었다.
국내 IT현장에선 AI SaaS의 최대 변수로 각종 보안··인증 사고 위험, 그리고 서비스 신뢰성 확립 여부를 꼽는다. 앞으로 ‘딥 에이전트 랩’이 현장 요구에 응답하는 기업형 AI로 자리매김하려면, 단기적 체험 환경 제공을 넘어 △세분화된 권한관리 △실시간 이상탐지 엔진 △지속적인 취약점 관리 및 포렌식적 접근 △국내 규제 변화 신속 대응이 필수적이다. 사용자 데이터의 처리·저장·삭제 전 과정의 투명성, 그리고 비정형 데이터 활용 과정의 2차 정보 유출 가능성 상시 진단 역시 우회할 수 없는 과제다. 궁극적으로, 산업 전체가 AI를 전면 도입하는 과정에서 ‘보안’이 서비스 확장과 혁신의 가장 가파른 문턱이자, 최고 가치임을 다시 확인하는 시점이다.
— 윤세현 ([email protected])