[대한민국명강사신문=조재옥 ]

사진 = AI 생성 이미지 

AI 협업 도구의 확산 속도는 눈부시다. 보고서 초안, 회의록, 계약 검토까지 AI가 대신하는 시대다. 그러나 기술의 편의성 뒤에는 문서 유출과 위·변조라는 보이지 않는 위험이 숨어 있다. 생성형 AI에 입력된 문서가 외부 서버에 저장되거나, 모델 학습에 반영돼 비인가 접근자가 확인한 사례도 적지 않다. 기업이 AI를 활용하면서도 내부 문서를 안전하게 지키는 법, 지금이 그 해법을 정비할 시점이다.

한국인터넷진흥원(KISA)에 따르면 2024년 생성형 AI 관련 정보 유출 신고 건수는 전년 대비 47% 증가했다. 이는 단순한 기술 결함이 아니라 관리의 부재를 보여준다. 대부분의 AI 서비스는 클라우드 기반이기 때문에, 문서를 업로드하는 순간 외부 서버에 저장되고 분석된다. 이때 보안설정이 미비하면 내부 정보가 모델 학습 데이터로 포함될 수 있다. 결국 AI 문서보안의 핵심은 ‘편의성과 통제력 사이의 균형’이다.

실제 사례는 이 문제의 현실성을 드러낸다. 한 공공기관은 AI 문서작성 도구를 도입하면서도 ‘비공개 모드’와 ‘내부망 전용 모델’을 병행 운영해 정보 유출 가능성을 차단했다. 또 다른 금융기관은 AI 입력항목을 계약서, 고객정보, 내부 보고서 등으로 제한하고, 사내 AI 사용규정을 별도 제정했다. 기술보다 절차를 강화한 것이다.

AI 문서보안을 강화하기 위한 실무적 접근은 네 단계로 정리된다.

첫째, 내부 보안정책 재정비다. AI 사용 부서마다 ‘입력 금지 항목’을 명문화해야 한다. 인사정보, 계약서, 재무자료는 절대 AI에 직접 입력하지 않는다. 

둘째, 보안 중심의 도구 선정이다. 데이터 암호화, 비저장 모드, 로컬 학습 기능이 있는 AI를 우선 고려해야 한다. 예컨대 Microsoft Copilot for Business나 Naver Cloud Private GPT는 기업 단위 보안설정이 가능하다. 

셋째, 접근권한 관리 자동화다. 작성·열람·편집 권한을 계정 단위로 구분하고, 퇴사자나 외부용역 계정은 즉시 비활성화해야 한다.

 마지막으로, 보안 로그 모니터링 체계화다. AI 시스템의 접근기록을 주기적으로 점검하면 비정상 사용 패턴을 조기에 탐지할 수 있다.

결국 보안은 기술이 아니라 문화의 문제다. 시스템이 아무리 견고해도 구성원의 인식이 낮으면 무용지물이다. AI 사용자는 ‘무엇을 입력해도 되는가’보다 ‘무엇을 절대 입력하지 말아야 하는가’를 알아야 한다. 이런 인식이 쌓일 때, 조직은 비로소 신뢰 가능한 데이터 문화를 만든다. 보안의 본질은 통제가 아니라 신뢰다.

AI 문서보안은 한 번의 설정으로 끝나지 않는다. 데이터 흐름, 사용자의 습관, AI 도구의 구조가 함께 관리되어야 한다. 조직은 먼저 내부 문서의 이동경로를 시각화하고, 위험 구간을 명확히 파악해야 한다. 그리고 지금, 가장 간단한 조치부터 시작해야 한다. AI 입력항목을 구체적으로 명시하고, 보안 로그를 확인하는 일만으로도 유출 가능성을 크게 낮출 수 있다.

AI의 시대는 이미 현실이다. 그러나 문서보안의 책임은 여전히 사람에게 있다. 데이터를 지키는 습관, 그것이 곧 신뢰를 지키는 일이다.