一、报告摘要 核心观点 2025年中国网络安全领域正经历范式转变。监管强化与生成式AI爆发式采纳的”双重压力”，正将企业安全焦点从被动合规防御转向主动数据治…

LLM(대규모 언어 모델) 기술의 급속한 발전과 기업 디지털 혁신의 심화로 인해 기존의 수동적인 데이터 보안 보호 시스템은 더 이상 최신 위협의 방어 요구를 충족할 수 없습니다. 중국 최초의 데이터 보안 인텔리전트 바디는 생성형 AI, 적응형 보호 메커니즘, 다중 인텔리전트 바디 협업 및 기타 최첨단 기술을 하나로 통합하여 '인공 스태킹'에서 '지능형 및 능동형'으로의 패러다임 전환을 달성합니다.

2026년, AI 보안 환경은 근본적으로 재편되고 있습니다. 전 세계적으로 최대 480만 명에 달하는 사이버 보안 인력 격차에 대응하기 위해 조직들은 24시간 연중무휴로 운영되는 고도의 권한을 가진 AI 인텔리전스를 대규모로 배포하고 있으며, 이는 공격자의 표적이 되고 있습니다. 그러나 이러한 자율 시스템이 공격자의 표적이 되고 있는 속도도 빨라지고 있습니다. 팔로알토 네트웍스, 무디스, 크라우드스트라이크 등 최고의 보안 기관들은 2026년까지 AI 인텔리전스가 기업이 직면한 가장 큰 내부자 위협이 될 것으로 예측하고 있습니다. 기존의 방어 프레임워크는 실패하고 있으며 새로운 거버넌스 시스템과 보호 아키텍처가 필요하게 되었습니다.

2025년은 사이버 보안에 있어 '전례 없는 복잡성'을 맞이하는 해입니다. 인공지능(AI) 기술의 급속한 발전과 대규모 적용으로 사이버 위협은 전례 없이 복잡하고 규모가 커지고 있습니다. 이 보고서는 2025년의 새로운 글로벌 사이버 공격, 대표적인 보안 사고, AI 보안 위협 및 그에 따른 위험 관리 전략에 대한 심층 분석을 제공하여 AI 엔지니어, 보안 엔지니어, 최고보안책임자(CSO)에게 기술적 참고자료와 의사 결정의 근거를 제공합니다.

본 백서는 AI 보안 위협 매트릭스를 핵심 프레임워크로 삼고, 성숙한 ATT&CK 방법론을 기반으로 데이터 포이즈닝, 모델 추출, 개인정보 유출, 적대적 샘플, 큐워드 인젝션과 같은 주요 공격 기법 등 AI 시스템이 직면한 전체 수명주기 보안 위협을 체계적으로 정교화하고, 이에 대응하는 방어 전략과 기업 랜딩 솔루션을 제안하여 AI 엔지니어, 보안 엔지니어 및 CSO에게 전문적인 기술 정보를 제공합니다. 참조.

커서, 윈드서프, 구글 안티그래비티와 같은 AI 개발 중심 IDE는 VSCode에서 상속된 구성 파일 결함으로 인해 공급망 공격의 위험에 노출되어 있습니다. 이 세 플랫폼은 모두 백만 명 이상의 사용자를 보유하고 있으며, 확장 기능에 대한 자동화된 추천 메커니즘이 있어 공격자가 이를 악용하여 OpenVSX 확장 기능 마켓플레이스를 오염시켜 개발자에게 악성 코드를 푸시할 수 있습니다. 이 취약점을 통해 공격자는 선언되지 않은 확장 프로그램 네임스페이스를 등록하고 악성 확장 프로그램을 업로드하여 기존의 소셜 엔지니어링 없이도 SSH 키, AWS 자격 증명 및 소스 코드 액세스 권한을 얻을 수 있습니다. 이 위험의 영향 표면은 개발자 도구 체인에서 새로운 공격 벡터를 강조하며 MITRE ATT&CK 프레임워크에 IDE 확장 프로그램이 공식적으로 포함되었음을 의미합니다.

오픈가드레일은 최초의 완전한 오픈 소스 엔터프라이즈급 대형 모델 보안 가드레일 플랫폼으로, 119개 언어, 통합 LLM 아키텍처, 구성 가능한 민감도 정책, 멀티 클라우드 배포를 지원합니다. 이 보고서는 핵심 기술 혁신, 애플리케이션 시나리오, 배포 모델, 성능 벤치마킹 및 향후 개발에 대한 심층 분석을 제공하여 금융, 의료, 법률 등 규제 산업에서 AI 애플리케이션을 위한 보안 규정 준수 가이드라인을 제공합니다. OpenGuardrails의 구성 가능한 정책, 효율적인 모델 설계 및 프로덕션급 인프라를 분석하여 차세대 AI 보안 가드레일의 방향을 제시합니다.

인공지능(AI)은 보안의 방어 및 공격 패러다임을 바꾸고 있습니다. 공격자는 AI를 사용하여 사실적인 피싱 메시지를 대규모로 생성하고, 경영진의 음성을 복제하고, 노출된 AI 인프라를 탐지하고, 침입 침투를 자동화합니다. 반면에 방어자는 AI를 사용하여 이상 징후를 더 빠르게 탐지하고 위험 경고를 분류하며 사고를 억제합니다. 그러나 기술 격차와 잘못 구성된 AI 아키텍처는 새로운 공격에 대한 문을 열어줍니다. 이 가이드는 2025년에 대한 최신 AI 사이버 공격 통계를 취합하고, 데이터를 비즈니스 영향력으로 변환하며, 올해 실행할 수 있는 우선순위의 조치 과정을 제공합니다.

최고 보안 책임자(CSO)는 AI 시스템이 기존의 데이터 위험을 증폭시키는 동시에 데이터 중독, 모델 리버스 엔지니어링, 공급망 오염과 같은 완전히 새로운 위협을 도입하는 전례 없는 도전에 직면해 있습니다. 이 가이드는 NIST AI 위험 관리 프레임워크(AI RMF), Google 보안 AI 프레임워크(SAIF) 및 업계 관행을 기반으로 CSO에게 실행 가능한 데이터 보안 거버넌스 시스템을 제공합니다.

MCP가 어떻게 기존 보안 시스템에 직접적인 영향을 미치는 동시에 AI에 실질적인 '실행력'을 부여할 수 있는지에 집중하세요. 한편으로 MCP를 사용하면 LLM이 통합 프로토콜을 통해 도구, 데이터베이스, 비즈니스 시스템에 액세스할 수 있으므로 수동적인 질의응답 봇이 아니라 시스템을 넘나드는 멀티 에이전트로 전환할 수 있습니다. 반면에 이러한 기능은 '하이브리드 ID'와 롱링크 권한 부여 및 인증에 의존하기 때문에 제로 트러스트에서 요구하는 명확한 ID, 최소한의 권한, 지속적인 검증이 체계적으로 약화되고 컨텍스트 중독, 툴 중독, 공급망 공격 등과 같은 숨겨진 위협이 크게 확대됩니다.
보안을 유지하면서 에이전트 AI의 진정한 가치를 실현하려면 게이트웨이, 통합 ID, 세분화된 권한 부여, 전체 링크 감사 등 MCP를 중심으로 거버넌스를 재구축해야 합니다.