■ Shadow AI 제조업 기밀 보호를 위한 탐지 통제 거버넌스 전략

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📌제조업 환경에서 Shadow AI 가 제기하는 전략적 보안 위협

2023년 이후, 대규모 언어모델(LLM) 기반 생성형 인공지능(Generative AI)의 상용화는 산업 전반에 걸쳐 업무 자동화, 엔지니어링 최적화, 지식 정제 등 다방면의 혁신을 가속화 시키고 있습니다. 특히 제조업에서는 제품 설계, 품질 관리, 공정 제어, 생산성 향상 등 다양한 기능 영역에서 AI의 활용성이 빠르게 부각되고 있습니다. 그러나 이러한 기술적 진보는 새로운 보안 지형도 형성하고 있습니다. 그 중심에는 Shadow AI 라는 고위험 사용 패턴이 존재합니다.

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Shadow AI는 조직의 공식 승인 없이, 개인 또는 부서 단위에서 AI 서비스를 비공식적으로 사용하는 행위를 의미합니다. 특히 제조업과 같은 지식집약적 산업에서는 산업 기밀, 생산 레시피, 라우팅 정보, 설계 도면, 설비 로직 등 핵심 자산이 무단으로 외부에 전송될 경우, 중대한 보안 위협으로 작용할 수 있습니다. 이는 기존 보안 인프라(DLP, EDR, CASB 등)의 탐지 범위를 우회하고, 조직 내 보안 가시성(Visibility)을 현저히 저하시키는 결과로 이어질 수 있어 주의가 필요합니다. 따라서 Shadow AI는 단순한 '사용자 행위 이슈'가 아닌, 산업지식 기반 보안 전략의 구조적 취약지점으로 간주해야 하며, 사전탐지, 행위제어, 프롬프트 단위의 리스크 평가체계 등 통합적인 거버넌스 모델의 수립이 중요합니다.

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본 Insight에서는 Shadow AI의 작동 구조와 제조업 특화 위협 시나리오를 고찰하고, 기술적 탐지 방안과 정책적 대응 전략을 포괄하는 실효성 있는 보안 모델을 제안하고자 합니다. 더불어, 글로벌 규제 흐름과 대응 가이드라인을 기반으로, 실무 중심의 운영체계 수립을 위한 참조 프레임워크도 함께 제시합니다.

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◾ EQST(이큐스트)는 ‘Experts, Qualified Security Team’ 이라는 뜻으로 사이버 위협 분석 및 연구 분야에서 검증된 최고 수준의 보안 전문가 그룹입니다.

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