박상원號 금융보안원, 인력ㆍ네트워크 강화로 디지털자산ㆍAI 보안 '만전' [금융공기업 이슈]

[한국금융신문 지다혜 기자] 금융권 인공지능 전환(AX)이 속도를 내면서 금융보안원이 AI·디지털자산 보안 체계 정비에 나서고 있다. 생성형 AI 활용과 스테이블코인·토큰증권(STO) 등 디지털자산 제도화 논의가 맞물리며 안전성과 신뢰성 확보가 핵심 과제로 떠오른 영향이다.

AI가 상담, 심사, 이상거래 탐지 등 실제 금융 업무로 확산할수록 보안 검증과 통제 체계의 중요성도 커지고 있다. 특히 중소 금융사의 자체 대응 여력이 제한적인 만큼 금융보안원의 업권 차원 지원 역할이 확대되는 모습이다.

AI 보안 지원 전면화

금융보안원이 최근 AI 보안 지원을 강화하는 배경에는 금융사별 대응력 차이가 있다. 일부 금융사는 자체 AI 거버넌스와 레드팀, 외부 모의해킹 등을 구축하고 있지만, 중소 금융사는 전문인력과 기술 역량을 단기간에 확보하기 쉽지 않다.
AI 활용은 빨라지는데 보안 검증 체계가 뒤따르지 못하면 개별 금융사의 문제가 금융권 전반의 취약점으로 번질 수 있다는 우려도 나온다.

이에 금융보안원은 금융AI보안지원센터를 가동하고 중소 금융사를 대상으로 한 상시 지원 체계를 마련했다. 지원센터는 AI 보안위협 대응에 어려움을 겪는 금융사의 애로사항을 접수하고 대응 요령을 안내하는 역할을 맡는다.

향후 신규 AI 모델의 사이버보안 성능, 방어 목적의 AI 기술 활용 방안 등에 대해서도 기술 상담과 자문을 제공할 예정이다. 필요할 경우 AI 활용에 어려움이 있는 중소 금융사에 모의해킹 서비스도 제공한다.

금융보안원은 조직개편을 통해 금융AI보안연구소를 신설하고 지원센터를 연구소 산하 정식 조직으로 설치하는 방안도 추진하고 있다.

AI 보안인재 양성 본격화

금융보안원은 금융회사 현장에서 즉시 활용 가능한 AI 보안 전문인력 양성에도 나섰다. 최근 AI를 활용한 해킹과 AI 자체를 겨냥한 공격이 동시에 늘고 있지만, 국내 AI 보안 인력은 여전히 부족하다는 판단에서다.

금융보안원은 지난해 내부 임직원을 대상으로 운영했던 AI 전문인력 특화교육을 금융회사 임직원으로 확대했다. 교육은 은행·보험업권을 시작으로 금융투자, 여신금융, 중앙회, 금융유관기관 등 업권별 특성을 반영해 운영된다.

핵심은 단순 이론 교육이 아니라 현업 적용이다. 교육생들은 기본교육과 심화교육을 거쳐 프로젝트를 수행하고, 금융권 업무 특성에 맞는 AI 보안 시범 서비스를 직접 구축한다.

특히 금융권에 특화된 AI 레드티밍 교육과 AI 레드팀 챌린지를 포함한 점이 눈에 띈다. 생성형 AI에 대한 공격 시나리오를 수행하며 취약점을 분석하고, AI 기반 해킹에 대한 대응력을 높이겠다는 취지다.

AI 활용 범위가 넓어질수록 보안은 정보보호 부서만의 과제가 아니라 현업·정보기술(IT)·준법·리스크 관리 조직이 함께 관리해야 할 영역으로 확대되고 있다.

디지털자산 보안 검증 확대

금융보안원의 지원 범위는 AI를 넘어 디지털자산으로도 넓어지고 있다.

최근 STO와 스테이블코인 제도화 논의가 본격화하면서 금융권에서도 디지털자산 서비스와 인프라 도입에 대비한 보안 역량 확보 필요성이 커지고 있다.

다만 디지털자산은 블록체인, 스마트컨트랙트, 노드 운영, 트랜잭션 분석 등 기존 금융보안과 다른 기술적 이해가 필요하다. 금융사가 새로운 서비스를 검토하는 과정에서 별도 보안 검증과 전문인력 확보가 중요해지는 이유다.

금융보안원은 이를 반영해 디지털자산 전문인력 양성과정을 신설했다. 금융회사와 가상자산사업자를 대상으로 블록체인과 스마트컨트랙트 개발·보안, 취약점 분석, 보안 검증, 트랜잭션 분석 등 실무 중심 교육을 진행한다.

실제 금융사와의 협력도 시작됐다. NH농협은행은 금융보안원과 은행권 처음으로 디지털자산 서비스 기술 검증 및 보안 강화를 위한 업무협약을 체결했다.

양 기관은 디지털자산 서비스에 대한 보안 점검과 보안성 검증, 안전한 운영 환경 구축을 위한 정보 교류를 추진한다. 검증 결과의 실제 사업 적용 가능성도 함께 살필 계획이다.

이는 금융보안원의 역할이 교육과 자문을 넘어 실제 금융사 서비스의 기술 검증 단계로 확장되고 있음을 보여주는 사례로 풀이된다.

공동 신뢰 인프라 구축

금융권에서는 AI와 디지털자산 확산에 따라 개별 금융사의 자체 통제만으로는 리스크 관리에 한계가 있다는 지적이 나온다.

AI 모델의 신뢰성, 데이터 품질, 설명가능성, 특화 보안위협 대응, 외부 모델 검증 등은 금융사 단독 대응보다 업권 공통 기준과 공동 방어체계가 필요한 영역이기 때문이다.

금융보안원은 금융AI 안전성·신뢰성 평가 프레임워크 마련에도 속도를 내고 있다. 평가 기준은 금융AI 신뢰성과 안전성으로 나뉘며 모델 성능, 데이터 품질, 공정성·편향성, 설명가능성, AI 특화 보안위협 식별, 공격 탐지·대응 등이 포함된다.

올해 하반기에는 금융회사를 대상으로 시범평가도 추진할 계획이다. 금융권 공통 평가 기준이 마련되면 각 금융회사가 개별적으로 구축해 온 AI 통제 체계도 보다 객관적인 기준 아래 검증될 수 있을 전망이다.

결국 금융권 AX 경쟁의 관건은 얼마나 빨리 도입하느냐에서 얼마나 안전하게 통제하느냐로 옮겨가고 있다.

금융보안원이 AI 지원센터, 전문인력 양성, 디지털자산 검증, 신뢰성 평가체계를 동시에 추진하는 것도 금융권 전체의 보안 수준을 끌어올리기 위한 조치다. 금융사별 개별 대응을 넘어 업권 공동의 신뢰 인프라를 구축하는 금융보안원의 역할은 앞으로 더 커질 것으로 관측된다.

지다혜 한국금융신문 기자 dahyeji@fntimes.com