사이버범죄자 내부 확산 평균 29분·최단 27초…AI 에이전트 확산에 보안 환경 변화 이지즈·애쉬·넥사 연계…AI 도입부터 실행 행동 통제·데이터 활용까지 보호 자가 진화형 방어 기술 개발…공공·국방·금융·제조 중심 보안 사업 확대 방혁준 쿤텍 대표이사는 이날 AI 전환(AX) 시대의 보안 환경 변화와 기업의 대응 과제를 설명하고, 평균 가시화 시간(MTTV·Mean Time to Visibility), 평균 탐지 시간(MTTD·Mean Time to Detect), 평균 대응 시간(MTTR·Mean Time to Respond)을 핵심 보안 지표로 제시했다. 이를 실현하기 위한 기술로 공급망 보안 솔루션 이지즈(AEZIZ), AI 에이전트 보안 플랫폼 애쉬(ASH), 데이터 보안 플랫폼 넥사(NEXA)를 소개했다. (사진=테크42) 인공지능(AI)이 기업 업무를 직접 수행하는 에이전트로 진화하면서 사이버 보안의 대응 방식에도 변화가 요구되고 있다. AI 에이전트가 기업 내부 시스템과 외부 서비스를 연결해 업무를 처리하면서 관리해야 할 보안 자산과 공격 경로가 확대되고 있기 때문이다. 공격자가 기업 내부에 침투한 뒤 다른 시스템으로 확산하는 시간까지 짧아지면서 자산을 신속하게 파악하고 위협을 탐지·차단하는 능력이 중요한 보안 과제로 떠올랐다. 융합 보안 전문기업 쿤텍은 27일 서울 양재동 엘타워에서 기자간담회를 열고 이러한 변화에 대응하기 위한 AI 전주기 통합 보안 전략을 공개했다. AI 모델과 에이전트의 도입부터 운영, 데이터 활용까지 각 단계에 보안 기술을 적용하고, 위협 탐지와 대응에 걸리는 시간을 지속적으로 단축하겠다는 구상이다. 방혁준 쿤텍 대표이사는 이날 AI 전환(AX) 시대의 보안 환경 변화와 기업의 대응 과제를 설명하고, 평균 가시화 시간(MTTV·Mean Time to Visibility), 평균 탐지 시간(MTTD·Mean Time to Detect), 평균 대응 시간(MTTR·Mean Time to Respond)을 핵심 보안 지표로 제시했다. 이를 실현하기 위한 기술로 공급망 보안 솔루션 이지즈(AEZIZ), AI 에이전트 보안 플랫폼 애쉬(ASH), 데이터 보안 플랫폼 넥사(NEXA)를 소개했다. AI 공격 속도는 빨라지고 관리 사각지대는 확대 방 대표는 AI 시대 보안 환경에서 가장 중요한 변화로 공격 속도의 증가를 꼽았다. 기존의 사후 탐지와 대응 방식만으로는 빠르게 확산하는 사이버 공격에 대처하기 어려워지고 있다는 것이다. (사진=테크42) 방 대표는 AI 시대 보안 환경에서 가장 중요한 변화로 공격 속도의 증가를 꼽았다. 모바일 야마토3릴게임 기존의 사후 탐지와 대응 방식만으로는 빠르게 확산하는 사이버 공격에 대처하기 어려워지고 있다는 것이다. 방 대표는 글로벌 보안기업 크라우드스트라이크(CrowdStrike)가 발표한 '2026 글로벌 위협 보고서(2026 Global Threat Report)'를 인용해 공격 속도의 변화를 설명했다. “크라우드스트라이크가 2025년 자료를 기반으로 올해 발표한 내용입니다. 공격자가 처음 침투한 뒤 내부에서 확산하는 시간을 브레이크아웃 타임(Breakout Time)이라고 하거든요. 이게 평균 29분 정도로 나왔고, 가장 빠른 기록은 27초였습니다. 데이터 유출이 4분 만에 시작된 사례도 있습니다. AI를 활용한 공격도 89% 증가했다는 거죠.” 이러한 위협은 AI 활용 방식의 변화와도 맞물려 있다. 기존에는 사용자가 AI에 질문하고 결과를 확인하는 방식이 중심이었다면, AI 에이전트는 주어진 목표를 달성하기 위해 여러 도구를 호출하고 업무 시스템에 접근한다. 기업이 승인하지 않은 AI 도구를 직원들이 개별적으로 사용하는 경우도 있어 보안 관리의 사각지대가 발생할 수 있다. 방 대표는 쿤텍 내부에서도 이러한 변화를 경험하고 있다고 밝혔다. “저희 회사도 약 100명 정도의 직원들이 모두 AI를 활용하고 있습니다. 그런데 직원들이 각각 어떤 AI 에이전트를 쓰는지는 저희도 모릅니다. 회사 차원에서 보면 등록되지 않은 AI가 있는 거죠. 저희 고객사들도 이미 이런 어려움들을 갖고 있습니다. 회사가 모르는 AI를 섀도 AI(Shadow AI)라고 부르는데, 결국 우리한테 보이지 않는 자산이라는 겁니다.” AI 에이전트를 대상으로 하는 공격은 기존 사이버 공격과 다른 특성도 보인다. 악성코드를 사용하지 않더라도 정상적인 계정과 권한, 응용프로그램 인터페이스(API)를 이용해 의도하지 않은 명령을 실행할 수 있기 때문이다. 특히 이메일이나 외부 문서에 삽입된 악의적인 지시를 AI 에이전트가 정상적인 업무 명령으로 받아들이는 경우에는 계정의 정상 여부나 악성코드 탐지만으로 위험을 판별하기 어렵다. 방 대표는 이러한 환경에서 기존의 코드 검사와 함께 AI 에이전트의 실제 행동을 감시하고 실행 전에 통제하는 보안 체계가 필요하다고 강조했다. 쿤텍의 비전은 세계 최단 가시화·탐지·대응 시간 쿤텍은 고객의 IT 인프라에서 자산 가시화와 취약.·위협 탐지, 대응 시간을 세계에서 가장 짧게 만드는 것을 목표로 제시했다. 이러한 비전을 구체화한 지표가 MTTV·MTTD·MTTR이다 모바일 손오공게임하는곳 . (사진=테크42) 쿤텍이 제시한 보안 전략의 중심에는 '시간'이 있다. 공격을 완벽하게 차단하는 데 집중하기보다 기업의 보안 자산을 빠르게 파악하고, 취약。과 위협을 발견한 뒤 피해가 확대되기 전에 대응하는 능력을 강화하겠다는 것이다. “AI 에이전트에 대한 공격에 대응하려면 AI 에이전트보다 더 빠르게 자산을 탐지하고, 취약。과 위협을 탐지하고 대응해야 합니다. 우리가 완벽하게 만들 수는 없어요. 완벽한 보안 시스템을 만드는 것은 굉장히 많은 비용이 들고 어렵습니다. 그래서 쿤텍은 고객의 IT 인프라에서 자산 가시화와 취약。·위협 탐지, 대응 시간을 세계에서 가장 짧게 만드는 것을 목표로 합니다.” 이러한 비전을 구체화한 지표가 MTTV·MTTD·MTTR이다. MTTV는 관리 대상 자산을 식별하고 가시성을 확보하는 데 걸리는 평균 시간이며, MTTD는 위협을 발견하기까지의 평균 시간이다. MTTR은 발견된 보안 위협에 대응하기까지 걸리는 평균 시간을 의미한다. 특히 제조업과 산업 현장에서는 일반적인 정보기술(IT) 시스템뿐 아니라 공장 설비와 생산 장비를 제어하는 운영기술(OT) 시스템까지 관리 대상에 포함된다. 여러 시스템에 도입된 오픈소스와 AI 모델, 에이전트를 파악하지 못하면 새롭게 발견된 취약.이 어느 자산에 영향을 미치는지도 신속하게 확인하기 어렵다. 방 대표는 “회사에 있는 사이버 자산이 무엇인지를 정확하게 알기가 굉장히 어렵다”면서 해법을 제시했다. “첫 번째는 공격 대상이 되는 자산들을 찾고, 그 자산에 어떤 오픈소스와 AI 모델이 있는지 알아내는 게 굉장히 중요합니다. 그리고 그 자산을 대상으로 하는 위협이나 취약。이 무엇인지 알아야 하는 거예요. 그 다음에는 빠르게 복구하거나 제거하고 격리하는 방식으로 대응해야 합니다.” 쿤텍이 제시한 세계 최단 MTTV·MTTD·MTTR은 현재 달성한 성능 수치가 아니라 중장기 목표다. 쿤텍은 고객 환경에서 관련 지표를 실측하고 지속적으로 개선하는 것을 기술 개발과 사업 전략의 기준으로 삼을 계획이다. 이지즈로 AI 자산 .검, 애쉬로 실행 통제, 넥사로 데이터 보호 이지즈는 기존 소프트웨어 자재명세서(SBOM·Software Bill of Materials) 관리 기능을 AI 모델 자재명세서(AI-BOM·AI Bill of Materials)로 확대했다. (사진=테크42) 쿤텍의 AI 전주기 보안 전략은 도입, 운영, 데이터 활용의 세 단계로 구성된다. 각 단계에는 이지즈, 애쉬, 넥사가 대응하며, 세 제품의 기능을 연계해 AI 서비스의 보안 위험을 관리하는 통합 체계로 발전시킬 계획이다 모바일 오리지날야마토2게임 . 먼저 도입 단계에서는 소프트웨어 공급망 보안 솔루션 이지즈를 활용한다. 이지즈는 기존 소프트웨어 자재명세서(SBOM·Software Bill of Materials) 관리 기능을 AI 모델 자재명세서(AI-BOM·AI Bill of Materials)로 확대했다. 방 대표는 “저희는 SBOM에서 확장해서 AI-BOM까지 하나의 솔루션에서 관리할 수 있도록 출시했다”며 말을 이어갔다. “기존 SBOM은 오픈소스의 버전과 라이선스, 취약.을 관리하는 거고요. AI-BOM은 구성 요소가 달라집니다. 기존 소프트웨어와 달리 모델이라는 게 들어가고, 라이선스도 다르고 취약.도 좀 다릅니다. 그래서 그걸 검증할 수 있는 도구를 만든 겁니다.” 쿤텍은 AI 모델뿐 아니라 에이전트의 구성 요소와 권한까지 .검하는 도구도 개발 완료했다고 밝혔다. 소스코드 정적 분석을 통해 에이전트에 연결된 모델과 도구, 외부 서비스를 식별하고 파일 접근, 명령 실행, 외부 호출 등에 부여된 권한의 위험도를 확인한다. 이를 통해 기업은 위험한 모델이나 과도한 권한을 사전에 식별하고 조치할 수 있다. 이미 도입한 AI 에이전트의 자산 정보도 파악할 수 있어 신규 취약。이 발견됐을 때 영향을 받는 시스템과 서비스의 범위를 확인하는 데 활용할 수 있다. 운영 단계에서는 AI 에이전트 보안 플랫폼 애쉬가 역할을 맡는다. 애쉬는 AI 에이전트의 판단과 실제 행동 사이에서 보안 정책을 적용해 위험한 명령이 실행되기 전에 통제하도록 설계됐다. (사진=테크42) 운영 단계에서는 AI 에이전트 보안 플랫폼 애쉬가 역할을 맡는다. 애쉬는 AI 에이전트의 판단과 실제 행동 사이에서 보안 정책을 적용해 위험한 명령이 실행되기 전에 통제하도록 설계됐다. “저희는 이걸 시큐리티 하네스(Security Harness)로 해결하고 있습니다. 기존에는 AI 에이전트가 업무 API나 데이터베이스(DB), 파일, 웹 도구를 자유롭게 쓰는 구조잖아요. 저희가 이걸 방해하는 건 아니고요. 애쉬라는 도구를 가운데 게이트처럼 두고 업무 API나 DB에 접근할 때 그 호출을 판정하는 겁니다. 우리가 허락했던 것인지, 정책에 맞는지를 판단해서 차단할 수 있도록 하는 거죠.” 애쉬는 AI 모델 도입 전 검증을 담당하는 모델게이트(ModelGate), 에이전트의 행동을 실시간으로 살펴보는 런워치(RunWatch), 정책 위반 행동을 실행 직전에 통제하는 엔드포스(EndForce), AI 자산과 실행 기록을 관리하는 엔터프라이즈(Enterprise) 등으로 구성된다. 레알야마토 기존 보안 체계가 악성코드와 비정상 접속, 시스템 행위 등을 탐지하는 데 중。을 뒀다면 애쉬는 AI 에이전트가 업무 목적과 정책에 맞는 행동을 수행하는지 판단하는 데 초.을 맞췄다. 방 대표는 “우리가 올바른 행동이라고 생각하는 것 이외에 행동을 하는지 아닌지를 판단하는 것”이라고 설명했다. “우리가 업무로 정리해 놓은 것 외에 어떤 행위를 하는지도 봅니다. 최종적으로 데이터베이스를 삭제할 때는 사람의 승인을 받도록 할 수 있고요. 회사의 중요 파일에 대해서도 누가 접근할 수 있는지 권한에 따라 통제할 수 있습니다. 마지막에는 실행 감사 기록을 남겨 왜 그런 행동을 했는지 나중에 확인하도록 하는 겁니다.” 데이터 활용 단계에서는 넥사가 적용된다. 넥사는 기업이 보유한 민감한 데이터를 외부에 직접 제공하지 않고도 AI 학습과 분석에 활용할 수 있도록 지원하는 플랫폼이다. 기업이 보유한 고객 정보와 제조 데이터, 보안 로그 등은 AI 활용 가치가 높지만 개인정보와 영업기밀이 포함될 수 있어 외부 제공에 제약이 따른다. 반대로 비식별화 과정에서 중요한 정보가 제거되면 분석에 필요한 세부 패턴이 손실될 수 있다. 넥사는 이러한 문제에 대응하기 위해 신뢰실행환경(TEE·Trusted Execution Environment)을 기반으로 승인된 연산만 수행하고 그 결과를 제공하도록 통제하는 구조를 채택했다. 방 대표는 “넥사는 데이터를 공유하는 개념이 아니라 데이터를 전달하지 않고 쓸 수 있도록 하는 것”이라며 ‘TEE’를 언급했다. “TEE라는 기술은 데이터의 원본을 안전하게 보호하기 위한 메커니즘입니다. 저희는 이 기술을 기반으로 데이터를 제공하는 사람과 활용하는 사람 사이에 안전한 연산 환경을 제공하는 겁니다.” 넥사는 다중 TEE를 바탕으로 데이터 보유자의 원본 데이터와 AI 활용 기업의 모델·알고리즘을 함께 보호하는 상호 프라이버시(Mutual Privacy) 구조를 제공한다. 대리자 연산(DPC·Delegated Private Computing)을 통해 합의된 연산만 수행하도록 하고, 원격 증명(Attestation)으로 실행 환경과 코드의 무결성을 확인한다. 또한 기밀 가상머신(Confidential VM)과 웹어셈블리(WASM·WebAssembly) 샌드박스를 활용해 연산 환경을 격리한다. 작업을 마친 뒤에는 실행 환경을 폐기하고 승인부터 연산 실행, 결과 반출에 이르는 과정을 기록해 감사에 활용하도록 한다. 한편 방 대표는 넥사를 지난 8월 말 출시했다고 덧붙이며 기업 간 데이터 협업뿐 아니라 기업 내부의 민감 정보 활용에도 적용할 수 있다고 설명했다. 자가 진화형 방어 기술 개발…공공·국방·금융·제조 공략 쿤텍은 이번에 공개한 보안 기술을 기반으로 AI 보안 포트폴리오를 강화할 계획이다. 오리지날신천지 특히 새로운 공격 유형이 등장할 때마다 사람이 직접 보안 정책을 수정하는 방식에서 벗어나 공격 시나리오를 지속적으로 검증하고 방어 정책을 개선하는 기술 개발을 추진하고 있다. 이를 위한 핵심 기술은 인공지능 보안 진화 엔진(AIS)이다. 쿤텍은 내장된 공격 시나리오를 활용한 레드팀(Red Team) 테스트로 취약。을 확인하고, 방어 정책 후보를 도출한 뒤 실제 운영에 정책을 적용하지 않는 섀도 모드(Shadow Mode)에서 검증하는 방식을 개발하고 있다. 방 대표는 “방향은 정해졌다”며 말을 이어갔다. “현재 백신 같은 경우에도 새로운 취약.이 나오면 그걸 분석해서 사람이 계속 추가하도록 돼 있습니다. 저희는 약 250만 건 정도의 레드티밍을 확보해뒀습니다. 그리고 허깅페이스(Hugging Face)의 대부분 모델에 대해서 지난해부터 프로파일링을 해왔습니다.” 쿤텍은 이러한 모델 분석 결과와 공격 검증 자료를 활용해 방어 정책을 지속적으로 개선하는 체계를 구축할 계획이다. 현재는 검증된 보안 정책을 담당자가 승인한 뒤 적용하는 구조이며, 검증된 정책을 자동으로 적용하는 자가 진화 체계는 개발 단계다. 사업 측면에서는 AI 도입과 보안 수요가 확대되고 있는 공공·국방·금융·제조 분야를 핵심 시장으로 설정했다. 기존 소프트웨어 공급망 보안과 산업 보안 분야에서 확보한 기술을 AI 보안으로 확대하고, IT와 OT가 함께 운영되는 환경까지 사업 범위를 넓힌다는 계획이다. 방 대표는 AI-BOM과 애쉬·넥사의 기술 연계 강화, 핵심 산업 집중 공략, AIS 기반 방어 체계 확보, 사이버 보안 기술 총괄 체계를 통한 연구개발과 제품화 가속 등을 4대 추진 전략으로 제시했다. (사진=테크42) 이를 위해 방 대표는 AI-BOM과 애쉬·넥사의 기술 연계 강화, 핵심 산업 집중 공략, AIS 기반 방어 체계 확보, 사이버 보안 기술 총괄 체계를 통한 연구개발과 제품화 가속 등을 4대 추진 전략으로 제시했다. “저희는 AI 전주기를, 그러니까 AI를 도입할 때부터 운영하고 데이터를 활용할 때까지 단일 플랫폼으로 제공하는 걸 목표로 하고 있습니다. 특히 우리나라 금융, 공공, 제조처럼 AI를 빠르게 도입하는 조직에 이런 솔루션들을 공급하려고 합니다. 그리고 AIS는 예전처럼 사람이 지속적으로 업데이트하는 게 아니라 스스로 학습해서 방어 체계를 발전시키는 방향으로 가려는 겁니다. 최종적으로는 고객과 함께 자산을 가시화하고 위협을 탐지하고 대응하는 시간을 실측할 수 있는, 세계에서 가장 빠른 제품을 만드는 것이 목표입니다.” 한편 쿤텍은 앞으로 이지즈·애쉬·넥사의 기술 연계를 강화하고 AI 보안 연구개발과 제품화를 추진할 방침이다. 특히 핵심 산업을 대상으로 AI 보안 사업을 확대하면서 자가 진화형 방어 기술을 상용화하는 데 주력할 계획이다. 기존 보안 체계가