[임기범의 AI 혁신 스토리] 망분리 전면 해제, 무엇을 확인했나

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"AI 공격은 AI로 방어한다."

금융위원회가 지난 5일 '인공지능(AI) 시대 보안체계 혁신을 위한 전 금융권 간담회'에서 내놓은 금융권 보안체계 혁신 방안의 기조다. 지난 9월 30일 첫 침해사고가 확인된 뒤 이달 3일까지 37개 금융회사에서 40건의 침해사고가 신고됐고, 유출된 정보는 약 47만3천건에 이른다. 일부 소규모 가상자산거래소와 전자금융업자, 온라인투자연계금융업자에서는 약 10억원의 자금이 탈취됐다.

금융위는 약 580개 금융회사의 외부접점·내부통제 전수점검, 공동 해킹 관제체계 고도화와 함께 AI 기반 보안체계 구축과 망분리 규제 전면 해제를 추진하겠다고 밝혔다. 현재 국내 금융사는 보안을 이유로 업무용 시스템을 외부 통신망과 분리·차단해야 하는 망 분리 규제를 적용받고 있다. 그러나 빠르게 진화하는 AI 공격을 AI로 방어할 수 있도록, 대응 역량을 갖춘 금융사에는 망 분리 규제를 전면 해제해야 한다는 것이 당국의 입장이다.

AI를 활용한 사이버 공격이 고도화되는 만큼 방어에도 AI를 적극 활용해야 한다는 데는 동의한다. 2011년 농협 전산망 마비 사태를 계기로 마련돼 2013년부터 시행된 망분리 규제를 손볼 때가 됐다는 점도 분명하다. 다만 금융회사의 보안체계를 근본부터 바꾸는 일이다. 무엇을 확인했고 어떤 위험을 검증했는지 충분히 따져봐야 한다.

◇ 이미 시작된 규제 완화, 전면 해제의 목적은 무엇인가

금융위의 망분리 규제 개선은 이번에 처음 나온 정책이 아니다. 2024년 8월 발표한 '금융분야 망분리 개선 로드맵'은 생성형 AI 활용 허용, 클라우드 기반 서비스형 소프트웨어(SaaS) 이용 범위 확대, 연구·개발 환경 개선을 단기 과제로 제시했다. 중장기적으로는 '자율보안-결과책임' 원칙에 입각한 금융보안체계로 전환하겠다는 방향도 담았다. 이후 혁신금융서비스 지정을 통해 AI·SaaS 활용 예외가 허용돼 왔고, 올해 4월에는 SaaS 예외가 상시화됐다.

흐름을 바꾼 것은 지난 4월 미국 앤트로픽이 제한 공개한 프런티어 AI 모델 '클로드 미토스 프리뷰'였다. 소프트웨어 취약점을 찾아 공격 코드까지 만들어내는 능력이 알려지자 금융위는 5월 22일 고성능 AI 보안위협 대응 간담회를 열고, 보안 목적의 외부 고성능 AI 활용에 한해 망분리 규제를 한시적으로 풀기로 했다. 6월에는 신청 자격(총자산 10조원 이상·상시 종업원 1천명 이상)을 갖춘 49개사 가운데 10개사를 골라 1년 한시 비조치의견서를 발급하고 1차 테스트를 시작했다. 9월 3일에는 신청 기준을 총자산 2조원·종업원 300명 이상으로 낮추고 전자금융업자까지 포함해 신청 대상을 75개사로, 선정 규모를 15개사 이내로 넓혔다.

이번 발표에서는 보안 목적 예외를 전자금융감독규정 개정으로 상시 제도화하는 한편, 이와 별도로 '망분리 규제 전면해제 태스크포스(TF)'를 이달 중 가동하기로 했다. TF에는 금융위와 과학기술정보통신부, 국가정보원, 금융감독원, 금융보안원, 민간 전문가, 금융권 임원이 참여한다. 내년 1분기까지 해제 기준과 제로트러스트("절대 신뢰하지 않고, 항상 검증한다(Never Trust, Always Verify)"는 원칙에 기반한 사이버 보안 전략 및 설계 모델) 등 대체 보안수단을 마련하는 것이 목표다.

전면 해제의 목적은 이미 여러 차례 공개됐다. 금융위는 7월 하반기 업무보고에서 금융권의 AI 전환과 업무 혁신을 위해 망분리 규제를 전면 해제하고 디지털금융안전법 제정을 추진하겠다고 밝혔다. 이억원 금융위원장도 7월 10일 '정보보호의 날' 행사에서 충분한 AI·보안 역량을 갖춘 금융회사에 대한 전면 해제 방안을 조속히 구체화하겠다고 했다. 9월에는 유영준 금융위 디지털금융정책관이 고도의 AI·보안 역량을 갖춘 대상부터 전면 해제하는 방안을 관계기관과 논의하고 있다고 설명했다. 그렇다면 이번 정책은 보안 강화만의 문제로 볼 수 없다. 금융산업 전반의 AI 전환(AX)을 위한 규제 개편이라는 더 큰 맥락에서 살펴봐야 한다.

금융위가 함께 내놓은 공동 해킹 관제체계 고도화나 AI 기반 탐지·대응은 망분리 전면 해제를 반드시 전제로 하지 않는다. 대형 금융회사의 통합관제시스템이 탐지한 공격 정보를 전 금융권에 전파하는 공동 관제체계는 12월 시범운영에 들어간다. 보안 목적의 AI 활용은 이미 허용돼 있고, 곧 상시 제도가 된다.

따라서 보안 강화를 위한 규제 완화와 금융산업 AX를 위한 전면 해제는 목적과 효과를 나눠 검증해야 한다. 어느 업무에 어떤 외부 연결이 필요한가. 그로 인해 얻는 효과와 새로 생기는 위험은 무엇인가.

◇ AI의 취약점 탐지 능력은 무엇을 입증했나

금융위는 9월 3일 1차 테스트 중간점검 결과를 내놓으며 프런티어 AI가 수백만~수천만 줄에 이르는 소스코드를 수 시간 안에 분석하는 등 뛰어난 취약점 탐색 능력을 보였다고 발표했다. 의미 있는 성과다.

그러나 취약점을 빠르게 찾는 능력과 실제 침해사고를 막는 능력은 구분해야 한다. 당시 금융위는 금융권이 침입차단·방지시스템 등 여러 보안조치를 갖추고 있어 발견된 취약점이 즉시 침해사고로 이어질 가능성은 크지 않다고 평가했다. 그렇다면 발견된 취약점의 실제 위험도는 어느 정도였고, 얼마나 보완됐는가.

한 달이 채 지나지 않아 상황이 달라졌다. 신한은행은 9월 30일 외부 비인가자가 대출모집인 서비스의 본인확인 절차를 우회해 고객 약 2만5천명의 정보를 빼냈다고 밝혔다. 지난달 2일에는 하나은행이 영업 지원시스템을 통해 고객 89명의 주민등록번호 등이 유출됐다고 공지했다. 두 은행은 모두 1차 테스트 참여사로 보도된 곳이다. 같은 참여사인 우리은행은 공격 시도를 막아냈다.

금융보안원은 국민·신한·하나·부산은행 공격에서 동일한 공격 IP를 확인했다. 신한은행의 공격 로그와 IP를 역추적하는 과정에서는 중국어 기반 오픈소스 AI 침투 테스트 도구 '아르텍스'(ARTEX)의 흔적도 찾아냈다. 다만 금융당국은 AI가 사람의 개입 없이 단독으로 공격한 것은 아니라고 설명했다. 물론 테스트 참여와 침해사고 사이에 인과관계가 있다고 단정할 수는 없다.

다만 금융위가 밝힌 두 가지 사실은 나란히 놓고 볼 필요가 있다. 금융위는 1차 테스트에서 AI가 상당수 금융회사의 접근·인증통제 미흡, 공격코드 주입(인젝션) 등 취약점을 다수 찾아냈다고 했다. 또 최근 침해사고의 주요 원인이 인증·접근통제 응용프로그램인터페이스(API) 취약점이며, AI 점검이 바로 이 유형을 잡는데 유효하다고 평가했다.

그렇다면 1차 테스트에 참여한 은행이 바로 그 유형의 취약점으로 뚫린 이유는 무엇인가. 사고가 난 시스템이 점검 범위 밖에 있었는가. 범위 안이었다면 AI가 찾지 못한 것인가, 찾았지만 조치가 끝나기 전이었는가. 보안업계 분석대로 공격자들이 핵심 금융망보다 관리가 느슨한 업무지원 시스템과 외부 노출 서비스부터 노렸다면, 점검 대상을 어떻게 정했는지도 따져봐야 한다. 어느 쪽이든 테스트가 실제 방어역량을 얼마나 높였는지 판단하는 근거가 된다.

금융위 스스로도 이번 대책에서 외부에서 접근할 수 있는 모든 업무영역과 최근 사고가 집중된 주변부 시스템까지 전수 점검하겠다고 했다. 핵심 시스템 바깥에 관리의 빈틈이 있었다는 점을 인정한 셈이다.

금융위는 사고 직후 지난달 7일로 예정했던 2차 테스트 참여사 선정을 미뤘다. 사고 대응에 행정력을 집중하고 보안 측면에서 추가 검토가 필요하다는 이유였다. 이후 최근 13개사를 2차 대상으로 선정해 통보했고, 전면 해제 TF도 가동하기로 했다. 당시 추가 검토가 필요하다고 판단한 문제가 무엇이었고, 선정 과정과 TF 논의에 어떻게 반영됐는지 공개적으로 설명할 필요가 있다.

지금까지 입증된 것은 AI의 취약점 탐지 능력이다. 망분리 전면 해제의 필요성과 안전성은 아직 입증되지 않았다.

◇ 핵심 소스코드의 외부 제공은 안전한가

더 신중해야 할 문제는 외부 AI를 활용하는 과정에서 생길 수 있는 정보 유출 위험이다. 금융회사의 핵심 소스코드에는 업무 처리 방식과 인증체계, 내부 시스템 구조 같은 중요한 기술정보가 담길 수 있다. 공격자 손에 들어가면 그 자체로 침투 지도가 되는 핵심 자산이다.

이런 소스코드를 외부 프런티어 AI에 제공한다면 제공사의 보안체계와 침해 가능성, 데이터 전송과 로그 보관 방식, 재위탁 사업자의 접근권한 등을 검토해야 한다. 여러 금융회사가 소수의 AI·클라우드 사업자에 핵심 정보를 몰아서 맡길 때 생기는 집중 위험도 고려해야 한다. 금융위도 2024년 로드맵에서 AI·클라우드·데이터센터 등 제3자에 대한 정보처리 위탁이 늘어나는 만큼 제3자 리스크 관리 제도를 정비하겠다고 밝힌 바 있다.

필자는 지난 6월 칼럼에서 AI 개발사의 '학습에 사용하지 않는다'는 약속만으로는 정보의 안전성을 보장할 수 없다고 지적했다. 데이터가 어느 나라에서 처리되고 어떤 법적 관할권의 영향을 받는지도 중요하다.

미토스를 비롯한 주요 프런티어 AI 모델은 대부분 미국 기업이 개발·운영한다. 2018년 제정된 미국 '클라우드법'(CLOUD Act)에 따르면 미국 관할의 서비스 제공자가 보유·관리·통제하는 데이터는 해외 서버에 저장돼 있더라도 적법한 법적 절차에 따른 제공 요구 대상이 될 수 있다. 제공사의 계약상 약속만으로는 해결할 수 없는 위험이 있다는 뜻이다.

물론 실제 테스트에서 금융회사의 소스코드 원문이 외부 사업자에게 넘어갔는지는 공개 자료만으로 확인하기 어렵다. 금융당국은 1차 선정 당시 대상 명단과 선정 기준도 보안을 이유로 공개하지 않았다. 그렇기에 어떤 자료를 어떤 방식으로 분석했는지, 외부 제공에 따른 기술적·법적 위험에 어떤 보호조치를 마련했는지 확인해야 한다.

'온프레미스'(내부 설치형) AI나 통제된 외부 연계 방식 등 다른 선택지와의 비교도 필요하다. 필요한 효과를 얻으면서 새로운 위험을 최소화하는 방법을 찾는 일이 핵심이다.

◇ 금융 혁신을 위한 검증이 필요하다

금융위는 AI·보안 역량을 갖춘 금융회사부터 엄격한 대체통제 아래 단계적으로 망분리를 해제하고, 제로트러스트 등 대체 보안수단과 경영진 책임체계를 마련할 계획이다. 제로트러스트는 내부망 접속이라도 무조건 신뢰하지 않고 접근할 때마다 사용자와 기기의 신원·권한을 확인하는 보안 모델이다. 이 위원장은 중대한 관리 부실이나 대응 소홀에 대해서는 최고경영자(CEO)를 포함한 경영진의 책임까지 묻겠다고 했다.

그렇다면 우수한 보안역량은 누가, 어떤 기준으로 검증할 것인가. 금융당국은 1차 테스트 대상을 상대적으로 보안역량이 높은 곳으로 엄선했다고 설명했다. 그 가운데 두 곳에서 고객정보가 유출됐다. 현재의 평가 기준이 실제 방어역량을 얼마나 반영하는지부터 점검해야 한다. 규제를 푼 뒤에도 안전성이 유지되는지는 어떻게 확인할 것인가. 사고가 나면 금융회사와 규제당국은 각각 어떤 책임을 지는가.

필자는 지난 칼럼에서도 강조했듯 금융보안의 핵심은 금융회사가 스스로 위험을 판단하고 대응하는 역량을 갖추는 데 있다고 생각한다. 규제당국이 정해준 기준을 지키는 것만으로는 부족하다. 2024년 로드맵이 '자율보안-결과책임'을 내건 것도 같은 취지였다.

망분리를 풀더라도 금융회사의 보안문화가 규제에 기대는 방식에 머문다면 진정한 변화로 보기 어렵다.

무엇보다 망분리 문제를 보안의 관점에만 가둬서는 안 된다. AI를 활용한 금융서비스와 고객 경험의 혁신은 거스를 수 없는 흐름이다. 획일적인 규제를 개선하는 일은 한국 금융산업의 AX를 앞당기는 중요한 계기가 될 수 있다.

그렇기에 더 충분한 검증이 필요하다. 금융회사가 새로운 기술을 자율적으로 선택하고 그에 따른 위험을 관리할 역량을 갖추는 일도 중요하다. 규제 개편의 성과는 해제 범위로 잴 수 없다. 금융서비스가 얼마나 혁신되고 고객의 정보와 자산이 얼마나 안전하게 보호되는지로 평가해야 한다.

망분리 자체가 정답이라고 주장하려는 것은 아니다. 그렇다고 망분리 해제를 정답으로 미리 정해서도 안 된다.

망분리 해제는 금융보안과 금융 혁신을 위한 합리적인 선택일 수 있다. 지금 필요한 것은 그 결론을 믿을 수 있게 만드는 충분한 검증과 근거다. 결론부터 서둘러 내릴 일은 아니다.

임기범 인공지능 전문가

▲ 한국특수정보인증원 최고 AI 책임자(CAIO) ▲ 서울과학종합대학원 대학교(aSSIST) 객원교수 ▲ AI경영학회 상임이사 겸 학술분과 위원장 ▲ 전 ㈜컴팩 CIO ▲ 전 신한 DS 디지털 전략연구소장

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