[인터뷰] 레드햇 CTO “韓보안, 인프라 강하지만 자동화 부족”…‘휴먼 온 더 루프’ 제안 작성일 10-28 30 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="ZVddT9lwWx"> <p contents-hash="6f295f524cd2844cda49c56b7e1aaeb0dcf9204b28637190d89d1e5f7ff6c48a" dmcf-pid="5fJJy2SrTQ" dmcf-ptype="general"><strong>전통 인프라 보안 성숙도 높지만 플랫폼·개발 자동화는 상대적 약점</strong></p> <p contents-hash="b196a8b40bc16e776997281625ee4fd1fab733410eee6253eca00938fe6f05b6" dmcf-pid="15qqjXgRlP" dmcf-ptype="general"><strong>AI 결과 사람 일일이 검증 불가능…가드레일 정하고 전체 거동 감독해야</strong></p> <div contents-hash="22172b6554ce9043cc50c7dedffd93993fef27d9f0e58998f68897cc2fc81905" dmcf-pid="t1BBAZaev6" dmcf-ptype="general"> <strong>“에이전트-모델이 가장 약한 고리”…공격표면 축소·공급망·심층방어 병행</strong> </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="40d73bffd8011d01a1b4a2482b7ee44d6515b49ac843a3b0a9ce508f748d8c98" dmcf-pid="Ftbbc5Ndh8" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/28/552796-pzfp7fF/20261028100013588cekz.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="Xmmm7LpXSM" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/28/552796-pzfp7fF/20261028100013588cekz.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="699a80e5c27d0be5b87e58c20ac248fc5c4bee8044cbc975ac48b34467c8df6e" dmcf-pid="3FKKk1jJS4" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 오병훈기자] <strong>“한국은 전통적인 인프라 보안 문화와 시스템 설계 역량이 상당히 높은 수준입니다. 하지만 인프라 성숙도가 비슷한 다른 국가들과 비교하면 자동화 도입이 부족하다는 점은 다소 놀라웠습니다.”</strong></p> <p contents-hash="12513e69aeec35f2a7a9d13dd16b0cee6892e02a67c9fb6ea70ae400b4f1e8aa" dmcf-pid="0399EtAihf" dmcf-ptype="general">빈센트 칼데이라 레드햇 아시아태평양(APAC) 최고기술책임자(CTO)는 지난 27일 서울 삼성동 웨스틴 서울 파르나스에서 열린 ‘레드햇 서밋: 커넥트 2026 서울’ 이후 <디지털데일리>와 진행한 인터뷰에서 한국 기업 보안의 약점으로 ‘자동화’를 꼽았다.</p> <p contents-hash="30029ad63fb8d3db3f586f7782bf44a634080f1b3dfc2024f384b1ed278eb887" dmcf-pid="p022DFcnSV" dmcf-ptype="general">한국 기업들이 네트워크·서버 등 전통 인프라와 시스템 설계 단계의 보안에는 강하지만 이를 플랫폼 관리와 소프트웨어 개발·보안 대응까지 자동화하는 역량은 상대적으로 부족하다는 평가다.</p> <p contents-hash="e93cec77465635f343873dd262c9bd4879502ccc41e973ddf853021a7c674fb4" dmcf-pid="UpVVw3kLh2" dmcf-ptype="general">전세계 공통적으로 인공지능(AI)이 취약점 탐색과 공격을 기계적인 속도로 확장하는 상황에서는 사람 중심 운영만으로 대응하기 어려워졌다는 게 그의 평가다. 한국도 이러한 흐름에 발맞춰 보안 분야 자동화 전환에 투자할 필요가 있다는 것이 그의 시각이다.</p> <p contents-hash="3a7d5596e537854e718d6b9bb123b72842f640414585276917d005bf8b6ceaed" dmcf-pid="uUffr0EoC9" dmcf-ptype="general"><strong>◆“한국에는 정책 기반 자동화가 잘 맞다”</strong></p> <p contents-hash="096c04c8431b18e70a088f0c1f86fe055f9050d5be0ed8dcb1021b3d5826f990" dmcf-pid="7u44mpDgyK" dmcf-ptype="general">칼데이라 CTO가 말한 자동화는 단순히 서버를 자동으로 늘리고 줄이는 인프라 자동화에 그치지 않는다. 플랫폼 관리와 애플리케이션 개발, 보안 정책 적용까지 운영체계 전반에 자동화를 적용해야 한다는 의미다.</p> <p contents-hash="f79c3b7c931dac0e9ffd5e6abd4d883095f5832b153380db203655a866b38c1f" dmcf-pid="zkll9AB3vb" dmcf-ptype="general">특히 그는 한국에는 기존 ‘프로세스 기반 자동화’보다 ‘정책 기반 자동화’가 더 적합할 가능성이 있다고 봤다. 프로세스 기반 자동화는 사람이 수행하던 절차를 그대로 기계화하는 방식이다. 이와 달리 정책 기반 자동화는 조직이 허용하는 조건을 구체적으로 정의하고 시스템이 그 범위를 벗어나지 않도록 통제한다.</p> <p contents-hash="36de5e6a2d7714af05f02881d6b9b2b4293ec2fff7c79d382400fb4433c05a31" dmcf-pid="qESS2cb0vB" dmcf-ptype="general">칼데이라 CTO는 “한국은 정책을 세부적으로 정의하고 규제준수(컴플라이언스) 요건을 구체화하는 역량이 강하다”며 “사람 작업자의 행동 절차를 AI가 그대로 자동화하는 방법을 택하기보다 정책을 정의하고 시스템이 그 정책 안에서 움직이도록 하는 자동화가 한국 환경에는 더 잘 맞을 것”이라고 분석했다.</p> <p contents-hash="555673e2968dc762632af41de577d48ed3616c6666e107bf70f34617843f47e6" dmcf-pid="BDvvVkKpTq" dmcf-ptype="general"><strong>◆사람이 AI 결과 하나씩 검사?…“휴먼 ‘온’ 더 루프로”</strong></p> <p contents-hash="35ebb724497e77cec6df44d6a34029c0b48ee0319a98094696fdc9f51ee9623d" dmcf-pid="bwTTfE9USz" dmcf-ptype="general">칼데이라 CTO는 기존 AI 안전 논의에서 자주 등장했던 ‘휴먼 인 더 루프(Human in the Loop)’ 방식 역시 한계에 도달했다고 진단했다.</p> <p contents-hash="e35f81d6288cf4b52e1094ba06dd2a5633a0f6da3e3d704364754b6d1fda5701" dmcf-pid="Kryy4D2uC7" dmcf-ptype="general">먼저 칼데이라는 휴먼 인 더 루프는 AI가 내놓은 결과나 행동을 사람이 중간 단계에서 확인·승인하는 구조로 분석했다. 그러나 기업에서 수많은 에이전트가 대규모 데이터를 처리하고 수천·수만개의 결과를 만들어내기 시작하면 사람이 이를 하나씩 검토하는 것 자체가 불가능해진다.</p> <p contents-hash="73342793769185fd405608a3160216008c6072b9884237dcbbbdea9be48a6a7c" dmcf-pid="9mWW8wV7lu" dmcf-ptype="general">그는 대안으로 ‘휴먼 온 더 루프(Human on the Loop)’를 제시했다. 사람이 모든 AI 결과를 직접 승인하는 대신 시스템 위에서 AI의 임무와 허용범위, 가드레일을 정의하고 전체 거동과 효과를 지속적으로 감시하는 접근이다. 앞서 한국에 적절한 방식이라고 언급한 ‘정책 기반 자동화’와도 맞물리는 개념이다.</p> <p contents-hash="edaf0d7fa60bdb40c40219f55977049f974d36d2669a457d5965bcaae8ba50f0" dmcf-pid="2sYY6rfzhU" dmcf-ptype="general">칼데이라 CTO는 “AI가 만들어내는 데이터와 결과 규모에서는 사람이 모든 과정에 직접 들어가는 방식은 실용적이지 않고 AI를 도입한 가치 자체를 떨어뜨린다”며 “사람은 AI의 모든 결과를 검증하는 역할에서 벗어나 임무와 가드레일을 정의하고 전체 시스템의 효과를 관리·감독하는 역할로 이동해야 한다”고 강조했다.</p> <p contents-hash="306d04564930445adccd2e18de1d8a1c7c40a64a942d32933c1e59681b880813" dmcf-pid="VOGGPm4qhp" dmcf-ptype="general">레드햇 내부에서도 이 같은 ‘평가 기반 개발(Evaluation Driven Development)’ 방식을 AI 코딩에 적용하고 있다. AI가 만든 코드의 품질과 보안성, 불필요한 코드 생성 여부, 성능 영향을 평가하고 사전에 설정한 가드레일을 기준으로 시스템 전체를 관리하는 방식이다.</p> <p contents-hash="c2025e6d8ec375e7273aaeafa0b5bca915987811b6c7b3ac708b49c75caef023" dmcf-pid="fFKKk1jJS0" dmcf-ptype="general"><strong>◆“가장 약한 고리는 모델”…블랙박스 문제 고려해야</strong></p> <p contents-hash="7cee673dc5045016b1bbd14ac8cd170f662a52c3c95c7a1722299c7348804fe5" dmcf-pid="4399EtAiW3" dmcf-ptype="general">AI 에이전트 시스템에서 가장 주의해야 할 영역으로는 ‘모델과 에이전트 사이’를 꼽았다.</p> <p contents-hash="7660abdab363ee3edbd5538ef3ed6c1f95d984ad3bccb8372b17b63e3986b0e1" dmcf-pid="8022DFcnTF" dmcf-ptype="general">기업은 AI 시스템을 설계할 때 모델이 내놓는 결과를 기본적으로 신뢰할 수 있다고 가정하는 경우가 많다는 것이 그의 분석이다. 하지만 프런티어 모델이든 오픈웨이트 모델이든 특정 결과가 왜 생성됐는지를 완전히 설명할 수 없는 것이 현재 AI의 근본적인 한계다.</p> <p contents-hash="e8b0b46d5dab9cee77b4fc5ff59c91032e4940ea3e7defe8c5c92d5029ebe327" dmcf-pid="6pVVw3kLTt" dmcf-ptype="general">모델이 잘못되거나 조작된 결과를 에이전트에 전달하면 에이전트는 이를 바탕으로 실제 행동에 나설 수 있다. 단순한 환각이 잘못된 답변에 그치는 것이 아니라 데이터 조회, 파일 접근, 시스템 변경 등 실제 피해로 연결될 수 있다는 의미다.</p> <p contents-hash="502750d531ca57a78a20398d5da7146246ba4b1fb3ffb467d6dcb4bb1c36ae20" dmcf-pid="PUffr0Eol1" dmcf-ptype="general">칼데이라 CTO는 “AI 시스템은 모델의 출력이 안전하다고 가정하고 설계되는 경우가 많다”며 “에이전틱 AI 스택에서 가장 약한 고리는 에이전트와 모델 사이의 상호작용 또는 모델 그 자체가 될 가능성이 크다”고 말했다.</p> <p contents-hash="788ecb5d8beb456d45a1743f8936f1b9dfcb63318ff40fb42dca8552466faa4a" dmcf-pid="Qu44mpDgS5" dmcf-ptype="general">이에 따라 레드햇은 AI 보안을 단순한 패치 속도 경쟁으로 접근해서는 안 된다고 보고 있다. 첫 단계에서는 불필요한 라이브러리를 제거한 최소 이미지 등을 활용해 공격표면 자체를 줄이고, 다음으로 안전한 소프트웨어 공급망을 구성한다. 이후 실제 프로세스는 이미 침해됐을 가능성을 전제로 컨테이너·샌드박스·아이덴티티·접근통제 등을 적용해 피해 범위를 제한하는 ‘심층방어(Defense in Depth)’를 적용한다.</p> <p contents-hash="592e773aa516657a66dde8fd1b123c48682c4300efeb9bfb58bf2026e1dde523" dmcf-pid="x788sUwaTZ" dmcf-ptype="general">레드햇은 AI 시대 보안 대응 체계를 크게 4개 단계로 제시한다. 먼저 리눅스 운영체제(OS)와 컨테이너 플랫폼을 기반으로 신뢰할 수 있는 인프라 환경을 구축한다. 둘째로 소프트웨어와 AI 공급망·라이프사이클 전반의 파이프라인을 보호한다. 세번째는 그 위에서 돌아가는 에이전틱 AI의 보안과 안전성, 거버넌스를 위한 가드레일을 두는 것이다. 마지막 단계에서는 보안 정책과 규제준수 적용을 대규모로 자동화하는 구조다.</p> <p contents-hash="628c14e6c58798079786e4f3f8e2023ec21a05fc3f70399dbbb8047e7ddd1972" dmcf-pid="ykll9AB3CX" dmcf-ptype="general">칼데이라 CTO는 “라이트웰의 현재 목표는 잠재적인 취약점을 인지한 이후 오픈소스 라이브러리에 수정사항을 백포팅하는 데 14일의 기간을 두는 것”이라며 “현재 상황에서 14일이 길어보일 수 있지만 여기서 14일은 운영계층 전반의 보안을 확보하는 시간”이라고 말했다.</p> <p contents-hash="dd4e39c3d0de84a728bb300cba75ac7adf7b5812f1094a070618c9adaa12680e" dmcf-pid="WESS2cb0CH" dmcf-ptype="general">이어 “아무리 패치를 빠르게 적용해도 제로데이는 항상 존재하기 때문에 대응 시간을 줄이는 것만으로는 충분하지 않고 공격표면 축소와 공급망 보안, 심층방어를 포함한 더 광범위한 전략이 필요하다”고 말했다.</p> <p contents-hash="5962a1c008f9dc502fe46ced03e13b10ae4d050d9f695a236856a92abd624898" dmcf-pid="YjHHQs8BlG" dmcf-ptype="general">칼데이라 CTO는 멀티에이전트 시스템에서 하나의 거대한 모델이나 에이전트에 모든 기능을 집중시키기보다 업무별로 특화된 모델·에이전트를 분산 배치하는 방향을 제시했다.</p> <p contents-hash="0c6c2ee9611157e8044c583c6d0b73064c12f6ca991fb940a688d63253b0f9e4" dmcf-pid="GAXXxO6bCY" dmcf-ptype="general">그는 “강력한 프런티어 모델이라도 전체 소프트웨어 공급망 보안을 우리가 통제하지 못하는 하나의 모델에 의존해서는 안 된다”며 “아키텍처와 보안 관점에서 어떤 솔루션도 하나의 구성요소에 단일 종속성을 갖도록 설계해서는 안 된다”고 강조했다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털데일리. 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