생성형 AI와 자동화 기반 AI 활용이 기업 업무 전반으로 빠르게 확산되고 있다. AI는 생산성과 업무 효율을 높이는 수단으로 자리 잡았지만, 동시에 데이터 보호와 접근 통제, 보안 가시성 측면에서 새로운 과제를 만들어내고 있다. 특히 다양한 외부 AI 서비스가 업무 과정에 자연스럽게 사용되면서 IT 부서가 인지하지 못한 상태에서 활용되는 이른바 ‘섀도우 AI’ 사용도 증가하고 있다.이러한 환경에서 기존 네트워크 보안이나 개별 솔루션 중심의 대응만으로는 AI 활용 전반을 통제하기 어렵다. 기업은 AI 도입을 제한하기보다
고도화되는 사이버 공격을 방어하고, 복잡한 IT·보안 문제를 해결하는 방법으로 ‘제로 트러스트’가 제안됐으며, 많은 기업·기관이 제로 트러스트 전환을 위해 경쟁적으로 프로젝트를 시작했다. 그러나 많은 프로젝트는 시작하기도 전에 실패한다.기존 보안 환경이 너무 복잡한 상태이기 때문에 제로 트러스트를 위한 통합과 자동화를 이루지 못한다. 또한 AI와 같은 새로운 기술이 빠르게 접목되면서 기술 부채가 끝없이 쌓이게 됐는데, 기업·기관은 이를 해결할 방법을 찾기 어려운 상황이다.조성윤 클라우드플레어 코리아 프로는 ‘차세대 보안
사이버 공격자들은 DDoS 공격과 AI를 이용한 취약점 공격, 탈취한 자격증명을 이용해 정상 사용자처럼 ‘로그인’하는 침해 행위를 동시에 하고 있다.클라우드플레어의 ‘2026 위협 인텔리전스 보고서’에 따르면 공격자들은 전례 없는 규모의 DDoS 공격을 감행하는 동시에, 취약점을 악용하기 위해 AI 시스템을 활용하고 있는 것으로 나타났다. 또한 이메일과 같은 전통적인 취약 지점을 지속적으로 공략하며 기존처럼 시스템에 침입하기보다는 정상 사용자처럼 로그인해 내부 접근 권한을 확보하는 방식의
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