클라우드 보안 최신 동향과 2026년 대응 전략 핵심

목차

• 1. 2026년 클라우드 보안 최신 동향과 핵심 위협
• 2. 데이터 유출 방지 기술 2025: 차세대 보안 솔루션
• 3. 개인정보보호법과 정책 대응: 2026년 규제 환경
• 4. 실무자를 위한 클라우드 보안 구현 로드맵
• 5. 2026년 이후 미래 전망
• 자주 묻는 질문 (FAQ)

2026년을 맞이한 지금, 클라우드 보안 최신 동향을 파악하고 대비하는 것은 더 이상 IT 부서만의 과제가 아닌, 기업 경영의 최우선 과제로 떠올랐습니다. 인공지능(AI) 기술의 발전은 비즈니스 혁신과 클라우드 도입을 가속화했지만, 동시에 AI를 악용한 사이버 위협 역시 전례 없이 정교해지고 있습니다. AI 시대의 보안은 선택이 아닌 ‘생존 인프라’로 규정될 만큼 그 중요성이 커졌습니다.

AI는 기업의 생산성을 높이는 강력한 도구이지만, 공격자의 손에서는 가장 위협적인 무기가 됩니다. AI 기반 랜섬웨어는 스스로 취약점을 찾아내고 방어 체계를 우회하며, 딥페이크 기술을 이용한 사회 공학적 공격은 경영진을 사칭하여 민감한 내부 정보를 탈취합니다. 최근 발생한 쿠팡, 넷마블 등의 대규모 개인정보 유출 사고는 안이한 보안 정책과 내부 통제 시스템의 허점이 얼마나 큰 피해로 이어질 수 있는지 보여줍니다. 이러한 사고들은 클라우드 환경에서의 데이터 보호가 기업의 신뢰와 직결되는 문제임을 다시 한번 일깨워주었습니다.

1. 2026년 클라우드 보안 최신 동향과 핵심 위협

2026년의 사이버 위협 환경은 AI 기술을 중심으로 완전히 재편되었습니다. 공격과 방어 모두 AI가 주도하면서, 기업들은 그 어느 때보다 복잡하고 예측 불가능한 위협에 직면해 있습니다. 이제 클라우드 보안은 단순히 데이터를 지키는 것을 넘어, 변화하는 위협 환경에 기민하게 대응하는 동적인 방어 체계를 구축하는 방향으로 나아가야 합니다.

AI 기반 사이버 공격의 본격화

AI 기술이 방어뿐만 아니라 공격에도 적극적으로 활용되면서, AI와 AI가 대결하는 ‘AI vs AI’ 보안 전쟁 시대가 본격적으로 시작되었습니다. 공격자는 AI를 이용해 과거 수개월이 걸리던 제로데이 취약점 분석을 단 몇 시간 만에 끝내고, 개인의 SNS 활동까지 분석한 맞춤형 피싱 이메일을 대량으로 생성합니다. 안랩의 ‘2025년 사이버 위협 동향 & 2026년 전망’ 보고서 역시 클라우드 환경의 취약점을 노린 AI 기반 공격이 급증할 것이라 예측하며 이러한 클라우드 보안 최신 동향을 뒷받침합니다.

특히 최근 발견된 React 기반 서버의 원격 코드 실행 취약점(CVE-2025-55182, React2Shell)은 AI가 어떻게 실제 공격에 활용될 수 있는지 보여주는 대표적인 사례입니다. 공격 AI는 이 취약점을 이용해 웹 서버 제어 권한을 탈취하고, 나아가 클라우드 환경의 자격 증명까지 훔쳐 내부 시스템 전체를 장악할 수 있습니다. 이는 과거 큰 파장을 일으켰던 Log4j 사태처럼, 널리 사용되는 기술의 단일 취약점이 전체 클라우드 생태계를 위협할 수 있음을 보여줍니다.

멀티·하이브리드 클라우드 환경의 복잡성 증가

오늘날 많은 기업은 단일 클라우드가 아닌 여러 클라우드 서비스를 동시에 사용(멀티클라우드)하거나, 기존 데이터 센터와 클라우드를 함께 운영(하이브리드)합니다. 이러한 복잡한 환경은 비즈니스 유연성을 높여주지만, 통합적인 보안 정책의 부재로 인한 ‘보안 사각지대’를 만들어냅니다. 각기 다른 클라우드 서비스 제공업체(CSP)의 보안 설정을 일관성 있게 관리하기란 매우 어렵고, 이로 인한 설정 오류(Misconfiguration)는 해커들에게 가장 손쉬운 침투 경로를 제공합니다.

또한, 클라우드 네이티브 애플리케이션 개발에 필수적인 오픈소스 라이브러리를 통한 ‘소프트웨어 공급망 공격’의 위험성도 심각한 수준입니다. 공격자들은 인기 있는 오픈소스 코드에 악성 코드를 몰래 심어두고, 이를 사용하는 수많은 기업의 클라우드 시스템에 침투합니다. 이러한 공격을 방어하기 위해 정부와 기관에서는 SBOM(소프트웨어 자재 명세서) 도입을 의무화하고 있으며, KISIA의 ‘SW 공급망 보안 가이드라인’은 기업이 SBOM을 활용해 소프트웨어 구성 요소를 투명하게 관리하고 잠재적 위협에 대비할 것을 권고합니다.

글로벌 기업들의 대응 현황

AI 기반 보안 위협이 고도화되자, 구글, AWS, 마이크로소프트와 같은 글로벌 클라우드 기업들도 대규모 투자를 통해 방어 체계를 강화하고 있습니다. Google Cloud는 ‘사이버 보안 전망 2026’ 보고서를 통해 AI를 활용한 위협 탐지 및 자동 대응 솔루션의 중요성을 강조하고, 관련 기술 개발에 막대한 자원을 투입하고 있습니다.

이러한 움직임은 대규모 M&A를 통해서도 확인할 수 있습니다. 최근 Google이 클라우드 보안 전문 기업 Wiz 인수를 추진한 것은, 기존의 방어 역량을 넘어 클라우드 환경 전반의 취약점을 사전에 파악하고 예측하는 ‘예방 보안’으로 패러다임을 전환하려는 시도입니다. 이는 글로벌 기업들이 AI 시대의 클라우드 보안 최신 동향에 얼마나 기민하게 대응하고 있는지를 보여주는 단적인 예입니다.

2. 데이터 유출 방지 기술 2025: 차세대 보안 솔루션

끊임없이 진화하는 사이버 위협 속에서 기업의 가장 중요한 자산인 데이터를 보호하기 위한 기술 역시 빠르게 발전하고 있습니다. 2025년 이후의 데이터 보안은 단순히 유출을 막는 것을 넘어, 데이터의 흐름 전반을 이해하고 위협을 예측하며, 가장 안전한 방식으로 데이터를 활용하는 데 초점을 맞추고 있습니다.

DLP(Data Loss Prevention) 기술의 진화

과거의 데이터 유출 방지(DLP) 기술은 ‘주민등록번호’나 ‘카드번호’ 같은 특정 패턴이 포함된 데이터가 외부로 나가는 것을 막는 정적인 규칙 기반 시스템이었습니다. 하지만 AI 시대의 DLP는 데이터의 ‘맥락’을 이해하는 수준으로 진화했습니다. AI 기반 DLP는 문서의 내용, 생성자, 접근 권한, 사용자 행위 패턴 등을 종합적으로 분석하여 해당 데이터의 전송이 정상적인 업무인지, 아니면 유출 시도인지를 실시간으로 판단합니다.

특히 클라우드 환경에 최적화된 Cloud DLP는 LG유플러스 비즈와 같은 서비스들을 통해 제공되며, 기업 내부 시스템(온프레미스)과 클라우드 서비스형 소프트웨어(SaaS), 개인 이메일까지 모든 데이터 경로에 걸쳐 일관된 보호 정책을 적용합니다. Cloudflare의 솔루션처럼 AI 기반 감지 기술을 활용하여 네트워크 모든 경로에서 잠재적인 데이터 유출을 선제적으로 차단하는 통합 솔루션이 데이터 유출 방지 기술 2025의 새로운 표준이 되고 있습니다.

제로트러스트 아키텍처(Zero Trust Architecture) 구현

“절대 신뢰하지 않고, 항상 검증한다(Never Trust, Always Verify).” 이 한 문장이 제로트러스트 아키텍처의 모든 것을 설명합니다. 과거의 보안 모델은 사무실 내부 네트워크는 ‘안전한 공간’이라는 가정하에 외부의 침입을 막는 데 집중했습니다. 하지만 원격 근무와 클라우드 사용이 보편화되면서 내부와 외부의 경계는 무의미해졌습니다. 제로트러스트는 바로 이 지점에서 출발합니다.

제로트러스트는 사용자, 기기, 애플리케이션 등 내부와 외부를 막론하고 시스템에 접근하는 모든 요청에 대해 신원을 확인하고 권한을 엄격하게 통제합니다. ‘마이크로 세그멘테이션(Micro-segmentation)’ 기술을 통해 네트워크를 잘게 쪼개어, 만약 공격자가 내부에 침투하더라도 다른 구역으로 피해가 확산되는 것을 막습니다. 생체인증, 다중 인증(MFA)은 제로트러스트의 가장 기본적인 구현 요건이며, 이제는 데이터 유출 방지 기술 2025의 핵심 철학이자 클라우드 보안 최신 동향의 필수 요소로 자리 잡았습니다.

최신 암호화 기술 동향

데이터 보호의 가장 근본적인 기술인 암호화 역시 양자컴퓨터의 등장과 함께 새로운 전환점을 맞이하고 있습니다. 만약 양자컴퓨터가 상용화된다면, 현재 우리가 사용하는 대부분의 공개키 암호체계는 순식간에 무력화될 수 있습니다. 이에 대비하기 위한 기술이 바로 ‘양자내성암호(PQC, Post-Quantum Cryptography)’입니다. 미국 국립표준기술연구소(NIST)는 PQC 표준 알고리즘을 발표했으며, 펜타시큐리티와 같은 국내 보안 기업들도 PQC 상용화를 서두르고 있습니다.

또 다른 혁신적인 암호화 기술은 ‘동형암호(Homomorphic Encryption)’입니다. 이는 데이터를 암호화된 상태 그대로 분석하고 연산할 수 있는 기술입니다. 예를 들어, 민감한 환자의 의료 정보를 암호화된 상태로 클라우드에 올려 AI로 질병을 분석하거나, 금융 정보를 유출 걱정 없이 안전하게 처리할 수 있습니다. 크립토랩과 같은 국내 기업들이 기술 개발을 선도하며, 데이터 유출 방지 기술 2025의 미래를 열어가고 있습니다.

3. 개인정보보호법과 정책 대응: 2026년 규제 환경

기술 발전과 함께 개인정보를 보호하기 위한 법적 규제 또한 빠르게 강화되고 있습니다. 2026년 기업들은 국내외의 복잡한 규제 환경을 정확히 이해하고, 이를 비즈니스 프로세스에 체계적으로 반영해야만 법적 리스크를 최소화하고 고객의 신뢰를 얻을 수 있습니다.

국내 개인정보보호법 최신 개정 동향

2025년 3월부터 시행된 개정 개인정보보호법은 특히 AI 기술 활용에 대한 기업의 책임을 명확히 규정했습니다. 가장 주목할 부분은 AI를 활용한 채용 심사나 신용 평가 등 ‘자동화된 결정’에 대해, 정보 주체(개인)가 이를 거부하거나 설명을 요구할 권리가 신설되었다는 점입니다. 기업은 AI의 판단 기준과 과정, 결과에 대해 투명하게 설명할 수 있어야 합니다.

또한, 법규 위반 시 부과되는 과징금 기준이 ‘위반 행위 관련 매출액’에서 ‘기업의 전체 매출액의 3%’로 상향 조정되면서 기업에 미치는 재무적 리스크가 막대해졌습니다. 이는 개인정보보호법과 정책 대응이 더 이상 선택이 아닌 생존의 문제임을 시사합니다. 개인정보보호위원회의 2025년 정책 계획은 이러한 규제 기조가 앞으로 더욱 강화될 것임을 예고하고 있어, 기업들은 내부 컴플라이언스 체계를 시급히 점검해야 합니다.

글로벌 규제 준수 전략 (GDPR, 미국 AI 규제 등)

글로벌 시장에서 활동하는 기업이라면 해외의 데이터 규제 동향에도 민감하게 반응해야 합니다. 각국의 규제는 서로 다르지만, 데이터 주권과 투명성 확보라는 공통된 목표를 가지고 있습니다.

특히 미국 캘리포니아주의 AI 규제법은 AI 모델이 학습한 데이터의 출처를 투명하게 공개하고, AI 시스템이 생성하는 콘텐츠에 워터마크를 표기하도록 요구하는 등 구체적인 의무를 부과하고 있습니다. 이러한 글로벌 규제는 사실상의 표준으로 자리 잡을 가능성이 크므로, 기업들은 개인정보보호법과 정책 대응 전략을 수립할 때 이러한 글로벌 동향을 반드시 고려해야 합니다.

기업의 컴플라이언스 체계 구축 방안

강화되는 법규에 효과적으로 대응하기 위해서는 기술적 조치와 함께 조직적, 절차적 체계를 구축하는 것이 중요합니다. 먼저, 데이터 보호 최고 책임자(DPO, Data Protection Officer)를 지정하여 법적 지위와 역할을 명확히 해야 합니다. DPO는 전사적인 데이터 보호 정책을 총괄하고 규제 기관과의 소통 창구 역할을 수행합니다.

또한, 새로운 서비스나 기술을 도입하기 전에 ‘개인정보 영향평가(PIA, Privacy Impact Assessment)’를 의무적으로 수행하는 프로세스를 정립해야 합니다. 이를 통해 잠재적인 개인정보 침해 위험을 사전에 식별하고 완화 조치를 마련할 수 있습니다. 마지막으로, 정기적인 내부 보안 감사를 통해 컴플라이언스 수준을 지속적으로 점검하고 개선해 나가는 문화를 정착시키는 것이 성공적인 개인정보보호법과 정책 대응의 핵심입니다.

4. 실무자를 위한 클라우드 보안 구현 로드맵

복잡한 클라우드 환경에서 보안을 강화하는 것은 막막하게 느껴질 수 있습니다. 하지만 체계적인 로드맵을 따라 단계적으로 접근한다면, 현실적인 예산 내에서 가장 효과적인 보안 체계를 구축할 수 있습니다.

단계별 보안 강화 전략

클라우드 보안은 단번에 완성되는 것이 아니라, 지속적인 진단과 개선을 통해 완성도를 높여가는 과정입니다. 실무자들은 다음 3단계 로드맵을 통해 체계적으로 보안을 강화할 수 있습니다.

• 1단계 (현황 진단 및 리스크 평가): 가장 먼저 우리 회사의 클라우드 자산이 어디에 어떻게 분포되어 있는지, 어떤 데이터가 저장되어 있는지 ‘가시성’을 확보해야 합니다. CSPM(클라우드 보안 형상 관리)과 같은 도구를 활용하여 현재 보안 설정의 문제점, 과도하게 부여된 접근 권한 등을 파악하고 잠재적 리스크를 평가합니다.
• 2단계 (우선순위 설정 및 예산 배분): 진단된 모든 리스크를 한 번에 해결할 수는 없습니다. 비즈니스에 미치는 영향이 가장 크고, 공격에 악용될 가능성이 높은 취약점부터 해결하도록 우선순위를 정해야 합니다. 예를 들어, 외부에 공개된 데이터 스토리지(S3 버킷 등)를 즉시 차단하고, 모든 관리자 계정에 다중 인증(MFA)을 적용하는 것이 최우선 과제가 될 수 있습니다.
• 3단계 (기술 도입 및 직원 교육): 설정된 우선순위에 따라 제로트러스트, DLP 등 필요한 보안 솔루션을 단계적으로 도입합니다. 그러나 가장 중요한 것은 기술이 아닌 ‘사람’입니다. 전 직원을 대상으로 정기적인 보안 인식 교육을 실시하고, 피싱 메일 모의 훈련 등을 통해 임직원들의 보안 의식을 높이는 것이 장기적으로 가장 효과적인 투자입니다.

보안 솔루션 선택 가이드

기업의 특성과 상황에 맞는 최적의 보안 솔루션을 선택하는 것은 매우 중요합니다. 다음 가이드를 참고하여 현명한 결정을 내릴 수 있습니다.

• 기업 규모별:
  • 스타트업/중소기업: 제한된 예산과 인력으로 최대 효과를 내기 위해, 다양한 보안 기능을 통합 제공하는 클라우드 기반 보안 서비스(SECaaS, Security as a Service)가 합리적인 선택입니다.
  • 대기업: 자체적인 보안관제센터(SOC, Security Operation Center)를 운영하며, AI 기반의 자동화된 위협 탐지 및 대응(SOAR) 솔루션을 도입하여 관제 역량을 고도화하는 방향을 추천합니다.
• 산업별:
  • 금융: 강력한 규제 준수를 위해 데이터 암호화, 접근 통제, 망 분리 요건을 충족하는 솔루션이 필수적입니다.
  • 제조: 스마트팩토리 확산으로 IT와 운영기술(OT)/산업제어시스템(ICS)의 융합이 가속화되면서, 생산 라인의 PLC나 센서 등을 사이버 공격으로부터 보호하는 OT/ICS 융합 보안 솔루션을 반드시 고려해야 합니다.
• 비용 대비 효과: 초기 도입 비용만 볼 것이 아니라, 장기적인 운영 및 관리 인력, 유지보수 비용까지 포함하는 총소유비용(TCO) 관점에서 솔루션을 평가해야 합니다. 관리 편의성과 자동화 기능이 뛰어난 솔루션은 장기적으로 더 큰 가치를 제공할 수 있습니다.

보안 거버넌스 체계 수립

최신 보안 솔루션을 도입하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 기술을 효과적으로 운영하고 전사적인 보안 수준을 유지하기 위해서는 최고정보보호책임자(CISO)를 중심으로 한 명확한 보안 거버넌스 체계가 반드시 필요합니다. CISO는 이사회에 정기적으로 보안 현황을 보고하고, 비즈니스 전략과 연계하여 필요한 보안 투자를 이끌어내는 핵심적인 역할을 수행해야 합니다.

또한, 보안 사고는 언제든 발생할 수 있다는 전제하에, 신속하게 대응하고 피해를 최소화하며 비즈니스를 정상화할 수 있는 ‘사고 대응(IR, Incident Response) 계획’을 수립해야 합니다. 이 계획에는 보고 체계, 역할 분담, 복구 절차 등이 구체적으로 명시되어야 하며, 정기적인 모의 훈련을 통해 실효성을 검증하는 과정이 필수적입니다.

5. 2026년 이후 미래 전망

클라우드 보안의 지형은 앞으로도 계속해서 변화할 것입니다. AI 에이전트와 같은 새로운 기술의 등장은 지금까지와는 다른 차원의 보안 과제를 제시하며, 기업들은 미래의 위협에 선제적으로 대비해야 합니다.

AI 에이전트 시대의 보안 과제

인간의 개입 없이 스스로 판단하고 작업을 수행하는 ‘AI 에이전트’의 시대가 다가오고 있습니다. AI 에이전트는 비즈니스 생산성을 극대화할 잠재력을 가졌지만, 동시에 새로운 보안 위협을 야기합니다. 만약 AI 에이전트가 과도한 시스템 접근 권한을 갖게 될 경우, 악의적인 공격에 의해 조종당하거나 오작동하여 대규모 정보 유출이나 시스템 파괴를 일으킬 수 있습니다.

특히 기업이 공식적으로 도입한 AI 외에, 직원들이 개별적으로 사용하는 ‘섀도우 AI 에이전트(Shadow AI Agent)’는 통제 불가능한 보안 사각지대를 만들 수 있습니다. 따라서 앞으로는 AI 에이전트의 행동을 실시간으로 모니터링하고, 비정상적인 활동을 탐지하며, 위험 발생 시 자동으로 권한을 차단하는 새로운 통제 기술이 핵심적인 보안 과제로 떠오를 것입니다.

신기술 융합에 따른 새로운 기회와 위협

6G, 사물인터넷(IoT), 메타버스 등 미래 신기술들은 클라우드를 기반으로 융합되면서 새로운 기회와 함께 복합적인 보안 위협을 만들어낼 것입니다.

• 6G & IoT: 초고속·초연결을 특징으로 하는 6G 시대에는 수십억 개의 IoT 기기가 클라우드에 직접 연결됩니다. 이는 곧 공격자가 침투할 수 있는 공격 표면(Attack Surface)이 기하급수적으로 증가한다는 것을 의미합니다. 가정의 스마트 기기부터 공장의 센서까지, 모든 것이 잠재적인 해킹 경로가 될 수 있습니다.
• 메타버스: 메타버스 환경에서는 사용자의 아바타, 가상자산, 생체 데이터(시선 추적, 뇌파 등)와 같은 새로운 유형의 민감 데이터가 생성됩니다. 이러한 데이터가 유출될 경우 아바타 신원 도용, 가상자산 탈취는 물론, 현실 세계의 개인 사생활까지 침해받을 수 있습니다. 메타버스 플랫폼의 데이터 보안과 프라이버시 보호는 미래 보안의 중요한 화두가 될 것입니다.

결론

클라우드 보안 최신 동향에 대한 지속적인 학습과 기민한 대응은 2026년 기업의 생존을 위한 필수 조건이 되었습니다. AI가 주도하는 정교한 공격과 복잡한 규제 환경 속에서 기업은 더 이상 과거의 방식에 머물러 있을 수 없습니다.

성공적인 클라우드 보안 전략은 제로트러스트, 양자내성암호(PQC)와 같은 선제적인 데이터 유출 방지 기술 2025의 도입과, 강화되는 개인정보보호법과 정책 대응 사이에서 균형을 맞추는 것에서 시작됩니다. 그러나 가장 중요한 것은 기술이나 정책을 일회성으로 도입하는 데 그치지 않고, 지속적인 모니터링과 업데이트, 그리고 모든 임직원이 참여하는 전사적인 보안 문화를 내재화하여 어떠한 위기 상황에서도 비즈니스를 지속할 수 있는 ‘사이버 복원력(Cyber Resilience)’을 키워나가는 것입니다. 지금 바로, 당신의 기업을 위한 클라우드 보안 전략을 재점검해야 할 때입니다.

부록: 실무 체크리스트 및 유용한 리소스

클라우드 보안 감사 체크리스트 (2026년 버전)

• [ ] 모든 관리자 계정에 다중 인증(MFA)이 적용되어 있는가?
• [ ] 모든 클라우드 스토리지(Amazon S3, Azure Blob 등)는 기본적으로 비공개(Private)로 설정되어 있는가?
• [ ] 운영체제 및 애플리케이션에 최신 보안 패치가 적용되었으며, SBOM(소프트웨어 자재 명세서)을 기반으로 관리되고 있는가?
• [ ] 외부 AI 서비스 이용 시, 기업의 민감 정보가 학습 데이터로 활용되지 않도록 옵트아웃(Opt-out) 설정을 완료했는가?
• [ ] 클라우드 접근 로그 및 활동 기록을 정기적으로 모니터링하고 분석하는 체계가 있는가?

주요 보안 인증 및 표준 가이드

• ISO/IEC 27017: 클라우드 서비스 정보보호 국제 표준
• NIST Cybersecurity Framework: 미국 국립표준기술연구소 사이버 보안 프레임워크
• K-ISMS-P: 대한민국 정보보호 및 개인정보보호 관리체계 인증

관련 정부 기관 및 협회

• 한국인터넷진흥원(KISA) 개인정보보호 포털: www.privacy.go.kr
• 금융보안원(FSI): www.fsec.or.kr
• 한국정보보호산업협회(KISIA): www.kisia.or.kr

추천 교육 프로그램 및 자격증

• Certified Cloud Security Professional (CCSP): 클라우드 보안 전문가 국제 공인 자격증
• 제로트러스트 전문가 과정: 제로트러스트 아키텍처 설계 및 구현 전문 교육
• AI 보안 및 개인정보보호 관련 교육 프로그램: KISA, KOITA 등에서 제공하는 전문 교육 과정

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q: AI 시대에 가장 시급한 클라우드 보안 위협은 무엇인가요?

A: AI를 악용한 지능형, 자동화 공격이 가장 시급한 위협입니다. 예를 들어, AI가 스스로 시스템 취약점을 찾아 공격하는 랜섬웨어, 개인화된 피싱 공격, 딥페이크를 이용한 사회 공학적 공격 등이 있으며, 기존의 방어 체계로는 탐지 및 대응이 매우 어렵습니다.

Q: 제로트러스트(Zero Trust) 아키텍처란 무엇이며 왜 중요한가요?

A: “절대 신뢰하지 않고, 항상 검증한다(Never Trust, Always Verify)”는 원칙에 기반한 보안 모델입니다. 내부와 외부의 경계가 무너진 현대 클라우드 및 원격 근무 환경에서, 네트워크 위치에 관계없이 모든 사용자, 기기, 애플리케이션의 접근 요청을 철저히 검증하여 보안을 강화하기 때문에 필수적입니다.

Q: 개인정보보호법 개정으로 기업이 가장 주의해야 할 점은 무엇인가요?

A: 두 가지를 특히 주의해야 합니다. 첫째, AI를 활용한 자동화된 결정(채용, 신용 평가 등)에 대해 개인이 설명을 요구하거나 거부할 권리가 신설되어 AI의 투명성과 책임성을 확보해야 합니다. 둘째, 법규 위반 시 과징금 부과 기준이 ‘위반 행위 관련 매출’이 아닌 ‘기업 전체 매출’의 3%로 상향되어 법적, 재무적 리스크가 막대하게 증가했습니다.

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