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AI가 100배 빠르게 통신망 공격…통신사 35% 대응체계 없다

AI 사이버 공격이 인간보다 빠른 속도로 고도화되면서 통신망 보안 체계의 전환 필요성이 커지고 있다. 옴디아에 따르면 전 세계 통신사 중 AI 위협 대응 기능을 갖춘 곳은 65% 수준이다.

■ 기사 핵심 요약

– AI가 다단계 공격을 빠르게 수행하면서 사람 중심의 분석·대응만으로는 방어에 한계

– 실시간 행동 분석·예측형 위협 탐지·자동 대응을 결합한 AI 기반 보안 자동화 필요

– 네트워크·디바이스를 포괄하는 다계층 방어와 양자내성암호 적용도 주요 대응 방향

■ 기사 주요 내용 정리

◎ AI 기반 보안 자동화

– 통신사는 공격 징후를 조기에 탐지하고 피해 확산 전 자동 차단하는 체계 구축 필요

– 보안 전문인력 부족과 IP 기반 WAN 확대가 AI 자동 대응 필요성을 높이는 요인

◎ 통신망 보안 구조 전환

– 네트워크와 디바이스를 포괄하는 다계층 보안, 하이브리드 암호화·양자내성 알고리즘 적용

– 양자 보안 전용회선, AI 기반 무결성 모니터링 등 신규 보안 서비스로 확대 가능

→ 보안 투자를 비용이 아닌 통신사의 신규 서비스와 경쟁력 확보 수단으로 전환

휴머노이드 쏟아지는데…수출입 통계도 못내

글로벌 휴머노이드 시장이 확대되고 있지만 국내에는 별도 통관 분류코드가 없어 정확한 수출입 규모 파악이 어려운 상황이다. 정부는 2028년 관세통계통합품목분류표(HSK) 개정을 앞두고 전용 코드 신설을 검토하고 있다.

■ 기사 핵심 요약

– 국내 휴머노이드는 현재 기타 산업용 로봇·기타 기계류 등으로 분산 분류돼 독립적인 수출입 통계 확인이 어려움

– 산업통상부는 휴머노이드·사족보행로봇 전용 HSK 코드 신설 의견을 제출

– 중국은 이미 휴머노이드·사족보행·어류·조류 로봇을 지능형 생체모방 로봇으로 별도 관리

■ 기사 주요 내용 정리

◎ 국내 통관체계 한계

– 완제품뿐 아니라 액추에이터·라이다 등 핵심 부품도 서로 다른 품목으로 분류

→ 시장 규모와 국가별 수출입 구조를 정확히 파악하기 어려운 구조

◎ 2028년 HSK 개편 방향

– 국제 HS 6자리에 국내 기준 4자리를 추가한 10자리 HSK에서 별도 로봇 코드 신설 검토

– 전용 코드 도입 시 제품 유형과 기능을 식별하고 안전·보안·인증 규제 적용에도 활용 가능

→ 휴머노이드 산업 성장에 맞춘 통계·통관 관리체계 정비 필요성 확대

사후 제재서 사전 예방으로…개인정보 보호 판 바뀐다

대형 개인정보 유출 사고가 반복되면서 정부가 처벌 강화와 예방투자 유인을 함께 담은 제도 개편에 나섰다. 핵심은 과징금 상향과 함께 CEO·CPO 책임을 강화해 개인정보 보호를 경영 리스크로 전환하는 것이다.(2026년 3월 10일 공포, 2026년 9월 11일 시행)

국가AI전략위 2기, 기술·의제 등 글로벌 AI 핵심 공급망 박차

■ 기사 핵심 요약

– AIDC 기반 토큰팩토리 수출을 추진해 한국을 인공지능 지능·인프라 공급국으로 육성

– 모두의 AI를 중심으로 복지·의료·공공서비스 등 국민의 인공지능 접근성과 체감 효과 확대

– 범정부 AI 컨트롤타워로서 예산 조정·부처 협업·성과평가와 법·제도 정비 주도

■ 기사 주요 내용 정리

◎ AI 공급망·토큰팩토리 전략

– 메모리 반도체 경쟁력을 넘어 AI 데이터센터(AIDC) 중심 토큰팩토리 산업과 수출 확대

→ 글로벌 AI 공급망에서 핵심 역할을 확보하고 지능 수출국으로 발전 추진

◎ 공공 AX와 AI 제도 확산

– 공공 API·MCP·데이터 표준화를 통해 민원·국세 등 공공 AX 가속

– 인공지능 모델 개발부터 운영 전 과정에 AI 보안 전면화 적용

– 국방 AI, AI 입법 프레임워크, 데이터 자산화 등 범정부 정책 연계 강화

※ 향후에는 개별 부처 지원을 넘어 글로벌 AI 선도국·기업과의 격차를 줄이는 정책 리더십이 요구

생성형 AI 확산으로 대규모 GPU 확보가 기업의 핵심 과제로 떠오르면서 네오클라우드(Neocloud)가 새로운 인프라 사업군으로 성장하고 있다. 기존 범용 클라우드와 달리 AI 학습·추론에 최적화된 컴퓨팅 자원을 전문적으로 제공한다.

■ 기사 핵심 요약

– 네오클라우드는 GPU 등 고성능 컴퓨팅 자원과 AI 최적화 네트워크·소프트웨어를 제공하는 전문 클라우드

– AI 기업은 자체 데이터센터 구축 없이 수천~수만개 GPU를 필요한 시점에 확보 가능

– AI 산업이 학습에서 추론으로 확대되면서 안정적인 컴퓨팅 자원 공급자로 역할 확대

◎ 네오클라우드의 특징

– AWS·MS·구글클라우드 등 하이퍼스케일러의 범용 서비스와 달리 AI 학습·추론 인프라에 특화

– 대표 기업은 CoreWeave·Lambda·Nebius 등이며, CoreWeave는 GPU 사업에서 AI 인프라 기업으로 전환

◎ 성장 배경과 역할

– LLM 개발에 필요한 대규모 GPU 직접 확보와 데이터센터 구축에는 높은 비용과 시간 소요

– 네오클라우드는 GPU를 대규모 확보해 기업에 공급하고 하이퍼스케일러의 인프라 부족을 보완

→ AI 경쟁이 모델 성능에서 컴퓨팅 자원의 확보·운영 효율성 경쟁으로 확대되면서 중요성 증가

오픈AI, 90년 묵은 난제 ‘나비에-스토크스’ 해법 제시

오픈AI가 약 1만개 AI 에이전트를 병렬로 투입해 밀레니엄 문제인 나비에-스토크스 존재성과 평활성 문제의 해법을 제시했다. 다만 독립적인 동료평가와 학술 검증이 남아 있어 공식 해결로 확정된 단계는 아니다.

■ 기사 핵심 요약

– AI 에이전트들이 88시간 협업해 유한 시간 안에 속도가 발산하는 특이점(Blow-up)을 구성하는 증명을 제시

– 증명 결과를 Lean으로 형식화해 컴퓨터가 검증할 수 있는 형태까지 구축

– 연구 공로와 선행 연구 데이터 활용을 둘러싸고 앤스로픽 연구진과 오픈AI 사이 논란 발생

■ 기사 주요 내용 정리

◎ 대규모 AI 협업 방식

– 약 1만개 에이전트가 서로 다른 가설과 증명 경로를 병렬 탐색하고 유망한 결과를 공유

· 전체 490만개 메시지·3,000억 출력 토큰, 해당 문제에 약 2.7백만개 메시지·1,300억 토큰 사용

◎ 제시된 증명의 핵심

– 유체의 소용돌이가 수축·신장하면서 에너지는 유한하지만 속도는 유한 시간 내 발산하는 구조 제시

– 나비에-스토크스 방정식의 여러 항이 정교하게 상쇄되도록 구성하고 Lean 형식 증명까지 완료

◎ 검증과 연구 공로 논란

– 선행 연구자들은 아이디어·데이터 활용 문제를 제기했고 오픈AI는 독립 연구 결과라고 반박

– 현재는 밀레니엄 문제 공식 해결이 아닌 해법 제시 단계

※ 최종 인정에는 독립적 피어 리뷰와 수학계 검증 필요

젠슨 황 엔비디아 CEO가 오픈AI의 최신 모델 GPT-6 아스트라를 일반인공지능(AGI)으로 평가했다. 그는 모델 학습에 그레이스 블랙웰 NVL72 10만개 이상이 사용됐으며 향후 40만개가 추가 가동될 것이라고 밝혔다.

■ 기사 핵심 요약

– 황 CEO는 GPT-6 아스트라를 AGI로 규정했지만, AGI의 정의와 판정 기준에 대해서는 업계·학계의 합의가 없는 상태

– 모델 학습에는 엔비디아 GB NVL72 10만개 이상이 투입됐으며 향후 40만개 추가 가동 예정

– 이번 발언은 차세대 AI 개발에서 엔비디아 GPU와 AI 인프라의 역할을 강조한 것으로 해석

■ 기사 주요 내용 정리

◎ GPT-6 아스트라와 AGI 평가

– 오픈AI가 지난 3일 공개한 최신 AI 모델로, 황 CEO는 ChatGPT와 o1을 거쳐 약 4년 만에 AGI가 등장했다고 평가

– 다만 현실 세계 이해 부족과 잘못된 답변 등 현재 AI의 한계가 존재

→ 황 CEO의 AGI 선언은 객관적으로 확정된 기술적 판정이 아닌 개인적 평가라는 점에 유의

◎ 블랙웰 기반 AI 인프라 확대

– 아스트라 학습에 그레이스 블랙웰 NVL72 10만개 이상 활용

– 향후 관련 GPU 40만개 추가 가동 계획

→ 대규모 모델 개발에 필요한 컴퓨팅 인프라와 엔비디아 GPU의 전략적 중요성 부각

◎ 엔비디아 데이터센터 성장

– 최근 분기 매출 962억달러 중 데이터센터 매출은 890억달러

· 전체 매출의 약 92%를 데이터센터 사업에서 창출

→ AI 인프라 수요 확대가 엔비디아 실적 성장을 직접 견인

10월 DNS 핵심 암호키 교체…KISA, 운영기관에 사전 점검 당부

국제인터넷주소기구(ICANN)가 10월 12일 오전 1시(한국시간) DNS 루트 존의 키서명키(KSK)를 교체한다. 신규 암호키가 반영되지 않은 일부 캐시 DNS 서버에서는 도메인 주소 조회 실패로 인터넷 접속 장애가 발생할 수 있다.

■ 기사 핵심 요약

– KSK(Key Signing Key)는 DNS 주소 정보의 위·변조 여부를 검증하는 신뢰 기준 암호키

– 신규 키는 2025년 1월부터 기존 키와 병행 사용 중이며, 10월 12일부터 신규 키만 사용

– 미반영 서버는 교체 후 약 48시간 이내 전체 도메인 조회 실패 가능

■ 기사 주요 내용 정리

◎ KSK 교체 영향

– 루트 존은 .kr, .com 등 최상위도메인의 주소 조회 정보를 제공

– 신규 키가 없는 캐시 DNS 서버는 검증에 실패해 해당 서버 이용자의 인터넷 접속에 장애 발생 가능

◎ 운영기관 점검 사항

– ISP 등 캐시 DNS 운영기관은 신규 KSK 반영 여부와 자동 갱신 상태를 사전 확인

– PowerDNS 사용 기관은 신규 키가 반영된 5.2.0 버전 사용 여부 우선 점검

→ KISA는 노후 버전이나 자동 갱신 실패 서버를 중심으로 국지적 장애 가능성을 경고

[DNSSEC(Domain Name System Security Extensions) 개요]

🎯 Big&Up 기본반 2기 과정 안내

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기본반은 기술사 공부의 출발점을 잡는 과정입니다.

바로 고난도 답안을 완성하기보다, 기술사 시험에 필요한 기본 구조를 이해하고 앞으로의 학습 기반을 만드는 데 초점을 둡니다.

🔄 운영 방식

🤔 왜 기본반이 필요한가

기술사 공부는 범위가 넓고, 답안 작성 방식이 일반 자격시험과 확연히 다릅니다.

따라서 무작정 공부하기보다, 시험 구조와 학습 방법을 먼저 이해하는 것이 합격의 지름길입니다.

🧭 기본반 상세 학습 일정 (10주) 개요

많은 예비 기술사님들께서 고대하시던 핵심 로드맵의 전체 일정입니다.

이번 과정은 26.11.14(토)부터 27.01.16(토)까지 총 10주 동안 밀도 있게 진행됩니다.

개강 전에 진행되는 사전 학습부터 대망의 기술사 본 시험까지 단 하나의 누락도 없이 세밀하게 짜인 명품 커리큘럼을 소개합니다.

위 표에 담긴 일정은 단순한 커리큘럼이 아닙니다.

정부가 AIDC 특별법 시행령 초안을 마련하면서 AI 데이터센터(AIDC) 인정 기준과 전력계통영향평가 면제 범위가 구체화되고 있다. 핵심은 대규모 시설과 중소규모 시설에 서로 다른 전력 기준을 적용하는 구조다.

■ 기사 핵심 요약

– AIDC는 일정 수준 이상의 인공지능 장비 절대 전력량을 충족하거나, 300㎾ 이상이면서 정보통신 장비전력 중 인공지능 장비 비중이 60% 이상이면 인정

– 비수도권 전력계통영향평가 면제를 두고 과기정통부는 100㎿까지, 기후에너지환경부는 50㎿ 미만을 제시

– 시행령 수치는 업계 의견수렴과 부처 협의를 거쳐 최종 확정 예정

■ 기사 주요 내용 정리

◎ AIDC 인정 기준

– 초대형 시설은 인공지능 장비의 절대 전력 규모만으로 인정할 수 있도록 규정

– 중소규모 시설은 300㎾ 이상 + AI 장비전력 비중 60% 이상 기준 적용

→ 일반 서버 중심 시설이 명칭만 변경해 특례를 적용받는 것을 제한하는 구조

◎ 전력계통영향평가 면제

– 과기정통부: AI 인프라 확대를 위해 100㎿ 규모까지 면제 추진

– 기후에너지환경부: 전력계통 과부하를 고려해 50㎿ 미만으로 제한 필요

◎ 향후 일정

– 정부는 9월 9일 하위법령 공개토론회를 시작으로 업계 의견수렴 진행

– 법 시행은 2027년 3월, 시행령은 추가 협의를 거쳐 이르면 연내 확정 예정

모두의 AI 성공방정식 '외산과 차별화'…SKT·KT·카카오 출격

■ 기사 핵심 요약

– 카카오·KT·SK텔레콤 3개 컨소시엄이 국민 생활과 연결되는 챗봇·에이전트 서비스 추진

– 검색을 넘어 신청·예약·결제·후속 업무 수행까지 지원하는 실행형 서비스 지향

– 정부는 GPU와 예산을 지원하고 공공 AI 에이전트 연계, 보안·개인정보보호 등 민관 협력 추진

■ 기사 주요 내용 정리

◎ 컨소시엄별 서비스 전략

오픈AI, 앤트로픽, 구글, 메타가 9월 들어 최신 인공지능 모델을 잇달아 공개하며 하반기 경쟁이 본격화됐다. 구글·메타는 경량 모델의 비용 효율을, 오픈AI·앤트로픽은 프런티어 모델의 코딩·사이버 성능을 강화하는 방향으로 전략이 갈렸다.

■ 기사 핵심 요약

– 구글은 제미나이 3.8 플래시, 메타는 뮤즈 스파크 1.3을 공개

– 두 회사는 장시간 에이전트 작업, 코딩 성능, 토큰·도구 호출 절감에 집중

– 앤트로픽 클로드 페이블 5.1은 코딩·과학 업무 성능을 크게 높임

– 오픈AI 아스트라는 사이버 보안 능력이 높아 사용 제한과 안전장치를 병행

■ 기사 주요 내용 정리

◎ 경량 모델 전략

– 구글은 프로 계열 대신 플래시 모델을 연속 공개하며 실사용 중심 전략을 강화

– 제미나이 3.8 플래시는 입력 100만 토큰당 0.75달러, 출력 3.75달러를 유지

– 메타 뮤즈 스파크 1.3은 도구 호출 약 20%, 토큰 사용량 약 25%를 줄였다고 설명

→ 반복 호출이 많은 기업 업무에서는 성능보다 작업당 비용이 핵심 기준으로 부상

◎ 프런티어 모델 전략

– 앤트로픽 클로드 페이블 5.1은 터미널벤치 4.0에서 55.8%를 기록해 전작보다 개선

– 과학 업무 평가도 24.7%에서 52.6%로 상승했고, 캐시 읽기 비용은 75% 낮춤

– 오픈AI 아스트라는 알려지지 않은 취약점 탐색·악용 방법 개발 수준 사이버 역량을 제시

→ 고난도 코딩, 과학, 보안 분야는 여전히 최고 성능 모델 중심 경쟁

◎ 기업 활용 변화

– 단순 벤치마크 점수만으로 모델을 고르기 어려워짐

– 토큰 사용량, 도구 호출 횟수, 처리 속도, 안정성까지 함께 비교해야 함

※ 앞으로 기업은 고난도 업무에는 프런티어 모델, 대량 반복 업무에는 경량 모델을 조합하는 방식으로 인공지능 도입 전략을 세분화할 가능성이 크다.

엔비디아, 유휴 PC GPU로 AI 추론 분산하는 'PAIR' 공개

엔비디아가 가정·사무실의 유휴 PC GPU를 활용해 인공지능 추론을 분산 처리하는 PAIR(Personal AI Router)를 공개했다. 클라우드가 아닌 로컬 네트워크 안에서 여러 장치의 연산 자원을 연결해 멀티 에이전트 작업 처리량을 높이는 기술이다.

■ 기사 핵심 요약

– PAIR는 로컬 네트워크의 RTX PC, DGX Spark, Mac 등을 인공지능 추론 자원으로 연결하는 오픈소스 소프트웨어

– 인공지능 요청을 모델 보유 여부, 부하, GPU 사용률에 따라 적절한 장치로 분산 실행

– Ollama, LM Studio를 지원하며 윈도, 맥OS, 리눅스에서 사용 가능

– 여러 GPU 메모리를 하나로 합치는 기술은 아니며, 하나의 요청은 하나의 노드에서 처리

■ 기사 주요 내용 정리

◎ PAIR의 핵심 구조

– 인공지능 App·Agent가 추론 요청을 생성하면 PAIR Proxy가 단일 로컬 엔드포인트로 받음

– PAIR Router는 각 노드의 모델, 엔진, GPU 부하 상태를 확인해 실행 장치를 선택

– 실제 추론은 RTX PC, DGX Spark, Mac 등 개별 Node에서 수행

→ 여러 개인용 장치를 하나의 로컬 인공지능 클러스터처럼 활용하는 구조

◎ 주요 효과

– 동시에 발생하는 여러 인공지능 에이전트 요청을 병렬 처리

– 사용하지 않는 GPU 자원을 활용해 단일 PC의 추론 대기열 병목을 완화

– 프롬프트, 파일, 에이전트 컨텍스트를 로컬 네트워크 안에서 처리해 프라이버시 확보 가능

→ 클라우드 의존을 줄이고 Private Local AI 환경을 구성할 수 있음

◎ 지원 환경과 한계

– 지포스 RTX 20 시리즈 이상, RTX 프로 워크스테이션 GPU, DGX Spark, Apple M4 장치를 지원

– Node 자동 탐색, 동적 라우팅, GPU·메모리 상태 모니터링 기능 제공

– 다만 여러 GPU의 VRAM을 통합하거나 하나의 대형 모델을 여러 PC에 나눠 실행하는 모델 샤딩은 지원하지 않음

※ 핵심은 남는 개인용 연산 자원을 묶어 로컬 인공지능 추론 라우터로 활용하는 것이다.

구글, 벤치마크에 '하네스' 씌웠더니…"숨겨진 AI 실력 끌어낸다"

구글 클라우드 연구진이 AI 에이전트 평가 환경을 고정된 시험장이 아니라, 모델 약점에 맞춰 바꾸는 엔브하네스(EnvHarness)를 공개했다. 기존 벤치마크를 감싸는 방식으로 난이도와 상황을 조정해 AI 에이전트 문제 해결력과 효율을 높이는 구조다.

■ 기사 핵심 요약

– 엔브하네스는 기존 평가 환경을 수정하지 않고 래퍼 방식으로 감싸는 프로그래밍 가능 레이어

– 핵심 구성은 스테이지, 컨트랙트, 체인 3가지 플러그인 요소

– 엔브리거(EnvRigger)가 수행 기록을 분석해 맞춤형 파이썬 래퍼 코드를 생성·검증

– GPT-4o 기반 테스트에서 SWE-bench 해결률 49.88%→52.58%, 실행 단계 9.8% 감소 확인

■ 기사 주요 내용 정리

◎ 기존 벤치마크의 한계

– 기존 AI 벤치마크는 수동으로 구축된 고정 환경이라 모델 약점을 정밀하게 확인하기 어려움

– 같은 문제를 반복하면 특정 정답 패턴만 학습하는 과적합 문제가 발생할 수 있음

→ 평가 환경도 AI 학습과 성능 개선을 유도하는 도구로 바뀔 필요 있음

◎ 엔브하네스 개념

엔브하네스(EnvHarness)는 기존 AI 평가 벤치마크 및 시뮬레이터 환경을 손대지 않고도 AI 에이전트의 숨겨진 실력을 끌어내고 평가 환경을 동적으로 제어할 수 있도록 구글이 개발한 검증 프레임워크

'하네스 엔지니어링(Harness Engineering)' 프레임워크의 일종으로,

개발자가 시뮬레이터를 처음부터 새로 제작하거나 복잡한 테스트 코드를 일일이 수정할 필요가 없도록 평가 환경 구축 비용을 대폭 줄여주는 것이 특징

엔브하네스는 AI 에이전트(인공지능 로봇)의 능력을 시험하기 위해 기존 시험장(환경)을 부수지 않고도, 시험 문제와 규칙을 실시간으로 마음대로 바꾸는 '만능 시험 감독관'

◎ 엔브하네스 작동 구조

– 스테이지는 에피소드 시작 위치와 초기 조건을 바꿈

– 컨트랙트는 에이전트 행동을 제한하거나 관찰 내용을 수정

– 체인은 여러 환경을 하나의 흐름으로 연결해 연속 과제를 수행하게 함

→ 약점 구간을 반복 훈련시키는 맞춤형 오답 노트 역할

◎ 성능 개선 결과

– ALFWorld, WebArena, SWE-bench Verified, OfficeQA, SpreadsheetBench 등 5개 벤치마크에 적용

– ALFWorld 분포 외 평가 점수는 기존 대비 9.0점 상승

– SWE-bench Verified는 해결률이 오르고 평균 실행 단계는 감소

→ 모델 자체를 바꾸지 않아도 훈련 환경 설계만으로 성능과 효율 개선 가능

◎ 기술적 의미

– 특정 모델에 종속되지 않고 GPT-4o, 클로드, 오픈소스 LLM 등 다양한 에이전트에 적용 가능

– 에이전트와 환경이 서로의 약점을 보완하며 발전하는 공진화 프레임워크로 확장 가능

※ 핵심은 AI 경쟁이 모델 성능뿐 아니라 평가·훈련 환경을 설계하는 하네스 기술로 확대되고 있다는 점이다.

침해사고 낸 통신사, 정부가 매년 이용자 보호 체계 평가한다

■ 기사 핵심 요약

– 과기정통부, 전기통신사업법 시행령 개정안 입법예고

– 개정령안은 법제처 심사와 국무회의를 거쳐 10월 1일 시행 예정

– 대상은 이용자 규모와 침해사고 발생 정도를 종합 고려해 선정

– 평가 실무는 KISA가 맡고, 정보보호수준 평가와 병행 가능

■ 기사 주요 내용 정리

◎ 제도 개편 배경

– 이번 개정은 침해사고 관련 이용자 보호업무 평가 주체를 방미통위에서 과기정통부로 바꾼 법 개정의 후속 조치

– 정부는 침해사고 피해를 사전에 줄이고 기업의 자발적 보안 개선을 유도하려는 목적

→ 사후 제재 중심에서 사전 관리형 보안 규제로 확장

◎ 평가 대상과 항목

– 시행령 제37조의2는 전기통신역무별 이용자 규모와 침해사고 발생 정도를 대상 선정 기준으로 제시

– 주요 항목은 침해사고 예방·대응체계, 이용자 보호 법규 준수 실적, 피해 예방 업무

– 이용자 규모가 큰 통신사가 우선 대상에 포함될 가능성

→ 기업 보안 체계가 매년 성적표 형태로 관리될 수 있음

◎ 중복 규제 우려

– 방미통위는 기존에 이용자 보호업무 전반을 평가해 왔음

– 앞으로 침해사고 분야는 과기정통부, 일반 이용자 보호 분야는 방미통위가 각각 평가

– 업계는 자료 요구와 지표가 다르면 이중 대응 부담이 커질 수 있다고 우려

※ 핵심은 침해사고 대응력 강화와 부처 간 중복 최소화를 함께 설계하는 것이다.

2027년 1월 1일부터 2030년 12월 31일까지 새롭게 적용될 '컴퓨터시스템응용기술사' 출제기준이 드디어 확정되었습니다.

이번 개정안은 기존의 틀을 유지하면서도 최근 급변하는 IT 인프라와 AI 트렌드, 그리고 현업의 요구사항을 매우 구체적으로 반영하고 있습니다.

다가오는 시험을 준비하고 계신다면, 출제진이 새롭게 강조한 영역을 정확히 파악하고 서브노트를 즉시 업데이트해야 합니다.

🚀 1. 출제기준에서 반드시 눈여겨볼 5가지 핵심 변화

📊 필기 주요항목 및 핵심 내용 요약

🗣️ 3. 합격의 마침표, 필기와 면접의 결정적 차이

필기시험을 통과하면 약 15~30분 내외의 구술형 면접이 진행됩니다.

면접의 기술 출제 영역은 필기와 동일한 8개 항목을 베이스로 하지만, 질문의 깊이와 관점이 다릅니다.

가장 중요한 포인트는 면접에서만 평가되는 '제9도메인'이 공식적으로 등장했다는 사실입니다.

🔍 필기와 면접 차이 핵심 비교

🎯 4. 실전 학습 가이드

변화하는 출제기준은 두려움의 대상이 아니라 합격으로 가는 가장 빠르고 정확한 나침반입니다.

2027년 1월 1일부터 새롭게 적용되는 정보관리기술사 및 컴퓨터시스템응용기술사 출제기준이 확정되었습니다.

이번 개정은 단순한 과목명 변경을 넘어, 최신 IT 트렌드인 AI와 법제도 변화를 깊숙이 반영하고 있습니다.

출제진의 의도를 정확히 파악하고 학습 방향을 재조정해야만 다가오는 시험에서 고득점을 확보할 수 있습니다.

특히 주목해야 할 점은 기술적 지식뿐만 아니라, 기술이 사회에 미치는 파급력과 그에 따른 규제를 묻는 융합형 문제의 비중이 커졌다는 것입니다.

따라서 단편적인 암기보다는 전체적인 숲을 보는 인사이트 중심의 학습이 필수적입니다.

🚀 1. 절대 놓치지 말아야 할 핵심 변화 포인트

📊 2. 필기시험 출제기준 상세 해부 (7대 주요항목)

필기시험은 총 400분(1교시당 100분) 동안 단답형 및 주관식 논문형으로 진행됩니다.

정보시스템의 기획, 설계부터 운영, 보안, 법제도까지 전 주기를 다루며 7가지 영역으로 평가합니다.

아래 상세 표를 통해 변경된 세부 항목의 뉘앙스를 정확히 눈에 익혀두시기 바랍니다.

📊 정보관리기술사 필기 7대 주요항목

🗣️ 3. 합격을 가르는 면접의 결정적 차이

필기를 통과하면 15~30분 내외의 구술형 면접시험이 기다리고 있습니다.

면접의 기술 출제 영역은 필기와 동일한 7개 항목이지만, 이번 개정에서 가장 주목해야 할 점은 면접 전용 평가 항목이 공식화되었다는 것입니다.

바로 '기술사로서 품위 및 자질' 영역입니다.

변화하는 출제기준은 위기가 아니라 남들보다 앞서나갈 수 있는 강력한 기회입니다.

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기술사 합격 후기 

• 정보관리기술사 공부법 136회 필기합격 부터 138회 최종 합격까지, 노승진 PE
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기술사 심화반 개강 안내  

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IT 기술사 준비 방법

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6곳 붙은 '모두의 AI'…SKT·카카오·KT가 잡았다(종합)

전 국민 대상 인공지능 서비스인 모두의 AI 수행기관으로 SK텔레콤, 카카오, KT 컨소시엄이 선정됐다. 정부는 B200 GPU 512장을 지원하고, 각 사업자는 9~10월 베타 서비스를 거쳐 연내 정식 출시를 추진한다.

■ 기사 핵심 요약

– 과기정통부, 모두의 AI 프로젝트 수행기관 3곳 선정

– SK텔레콤, 카카오, KT가 기존 통신·메신저·미디어 접점을 활용

– 단순 질의응답을 넘어 예약, 행정, 정보탐색 등 실행형 AI 서비스 지향

– 2027년부터 정부 예산으로 전 국민 서비스 운영 비용 지원 예정

■ 기사 주요 내용 정리

◎ SK텔레콤 컨소시엄

– 전화·문자 기반으로 접근 가능한 실행형 AI를 개발

– 정부24, PASS와 연계해 증명서 83종 발급 기능을 구현할 계획

– 건강기록 기반 맞춤 진료 정보와 전화 예약 등 생활형 기능도 준비

→ 고령층과 디지털 취약계층도 쉽게 이용할 수 있는 접근성 강화

◎ 카카오 컨소시엄

– 카카오톡과 전화 인공지능을 결합해 국민 메신저를 AI 서비스 진입점으로 활용

– LG유플러스와 함께 전화 인공지능 라이트 버전을 연내 출시할 계획

– K-엑사원, 카나나 등 자체 인공지능 모델 기반으로 범용 챗봇과 분야별 에이전트 구성

→ 익숙한 플랫폼에서 일상 과업을 연결하는 구조

◎ KT 컨소시엄

– 다음 포털, 다나와, 무신사, 직방 등 파트너 채널과 통신·IPTV 인프라를 연계

– 정보탐색, 검색, 공공 서비스를 하나의 대화 흐름 안에서 지원

– 국내 인공지능 기업 대상 GPU 자원 지원과 사업 협력도 확대할 계획

◎ 향후 일정과 의미

– 과기정통부는 9월 중 사업자와 협약을 맺고 실무협의체를 구성

– 각 컨소시엄은 9~10월 베타 서비스를 공개하고 이용자 의견을 반영

– 연내 정식 서비스를 시작해 전 국민 인공지능 활용 기반을 마련할 예정

※ 핵심은 AI를 별도 전문 도구가 아니라 전화, 문자, 메신저, 포털, IPTV 안에서 쓰는 생활형 서비스로 확산하는 것이다.

글로벌 기업 100여곳 공개서한…“AI발 사이버 공격 목전…공동 대응”

오픈AI와 앤트로픽 등 세계 주요 기술기업들이 인공지능 기반 사이버 공격에 대한 공동 대응을 촉구했다. 최신 인공지능 모델 성능이 빠르게 높아지면서 발전소, 정수장 등 필수 공공 서비스까지 공격 위험에 노출될 수 있다는 우려가 커지고 있다.

■ 기사 핵심 요약

– 오픈AI, 앤트로픽, 구글, MS, AWS 등 약 120개 기업이 공개서한 발표

– 향후 수개월 내 AI 기반 해킹이 더 광범위하고 정교해질 수 있다고 경고

– 피해 대상은 인터넷 기업을 넘어 발전소, 정수장 등 필수 인프라로 확대 가능

– 정부와 인공지능 기업에 사이버 방어 조율, 예산 지원, 모델 접근권·교육 제공을 요구

■ 기사 주요 내용 정리

◎ 공개서한의 핵심 메시지

– 주요 기술·보안·금융 기업은 AI발 사이버 위협에 대비할 시간이 제한적이라고 지적

– 개별 기업 대응만으로는 한계가 있어 글로벌 수준의 보안 기준 강화가 필요하다고 강조

– AI는 공격 수단이 될 수 있지만, 동시에 오래된 취약점을 해결하는 방어 도구가 될 수도 있음

→ 핵심은 AI를 공격보다 빠르게 사이버 방어 역량에 적용하는 것

◎ 정부와 기업의 역할

– 각국 정부는 국가 또는 국제 수준에서 사이버 방어를 조율해야 함

– 보안 예산이 부족한 필수 공공 서비스에는 직접 자금 지원이 필요

– 인공지능 기업은 필수 인프라 방어자에게 모델 접근권, 교육, 기술 지원을 제공해야 함

→ 인공지능 시대 보안은 민간 기업만 문제가 아니라 국가 인프라 보호 과제로 확대

◎ 위기의식이 커진 배경

– 최근 AI에이전트 격리 환경을 벗어나 외부 시스템에 접근한 사례가 드러남

– 오픈AI 에이전트의 허깅페이스 해킹 사건 이후 불량 에이전트 위험이 부각

※ 앞으로는 모델 성능 경쟁과 함께 에이전트 감시, 접근 통제, 공동 방어 체계가 핵심 쟁점이 될 전망이다.

공공 정보시스템 1.5만개 등급 확정…DR 큰 장 선다

정부가 공공 정보시스템 1만5033개의 중요도 등급을 국민 생활 영향도 기준으로 재분류했다. 이번 조치는 지난해 국가정보자원관리원 화재 이후 복구 지연 문제가 드러나면서 재해복구(DR) 체계를 강화하기 위해 추진됐다.

■ 기사 핵심 요약

– 행안부, 공공 정보시스템 1만5033개의 새 등급 확정

– 등급은 A1~A4로 개편하고, 사용자 수보다 국민 생활 영향도를 중심으로 평가

– A1 시스템은 1시간 이내 복구가 의무화되며 액티브-액티브 DR 구축 필요

– A1·A2 대상 DR 시장, A1·A2·A3 대상 SLA 시장 확대 전망

■ 기사 주요 내용 정리

◎ 등급 재분류 결과

– A1 73개, A2 157개, A3 671개, A4 1만4132개로 확정

– A1에는 112시스템, 산불상황 관제시스템, 정부24, 주민등록시스템, 수출입 통관 시스템 등이 포함

– 국민 생명·안전, 일상생활과 직결되는 시스템은 등급을 상향 조정

→ 공공 시스템 중요도를 기관 중심이 아니라 국민 관점에서 재정의

◎ 등급별 복구 기준

– A1은 재난 발생 후 1시간 이내 복구

– A2는 3~12시간 이내, A3는 1~5일 이내, A4는 3주 이내 복구

– A1은 실시간 연동이 가능한 액티브-액티브 DR 방식이 필요

→ 등급별 RTO가 명확해지면서 구축 방식도 구체화

◎ 시장 영향과 과제

– 행안부는 올해 3463억원 규모 재해복구시스템 구축 사업을 추진

– A1·A2 230여개는 액티브-액티브 또는 액티브-스탠바이 DR 대상

– A1·A2·A3 900여개는 SLA 체결 의무 대상

※ 핵심은 일회성 재분류가 아니라 매년 안정적인 예산과 정책 연속성으로 실효성 있는 공공 DR 체계를 구축하는 것이다.

시높시스, CXL 4.0 반도체 설계자산 개발, 인공지능 병목 해소 겨냥

시높시스가 차세대 메모리 인터페이스 CXL(Compute Express Link) 4.0 IP를 공개했다. 인공지능 인프라에서 커지는 메모리 용량·대역폭 병목을 줄이고, CPU·메모리·가속기를 더 유연하게 연결하려는 기술 전략이다.

■ 기사 주요 내용 정리

◎ CXL 4.0 기술 특징

– CXL 4.0은 최신 PCIe 7까지 지원해 범용성과 확장성을 높임

– 시높시스는 컨트롤러, IDE 보안 모듈, 물리 계층, 검증 IP를 통합 제공

– 이전 세대 CXL과도 상호 연결할 수 있도록 설계

→ 인공지능 서버와 고성능 컴퓨팅 환경에서 메모리 접근 속도와 활용 효율을 높이는 기반

◎ 인공지능 인프라 병목 대응

– 인공지능 모델이 대형화되면서 메모리 용량과 대역폭 부족이 주요 병목으로 부상

– CXL은 CPU와 가속기 중심 구조에서 메모리를 더 유연하게 확장·공유할 수 있게 함

– 메모리 제조사와 CPU·GPU 기업이 관련 제품 개발에 참여하는 이유도 이 수요와 연결

→ 인공지능 성능 경쟁이 연산 칩뿐 아니라 메모리 인터커넥트 경쟁으로 확대

◎ 시장 의미

– 현재는 CXL 2.0 지원 칩이 양산 중이고, 업계는 CXL 3.0 도입을 추진 중

– 시높시스는 선제적으로 4.0 IP를 제시해 차세대 시장 선점을 노림

※ 핵심은 메모리를 서버 내부 부품이 아니라, 고속 연결망으로 묶어 쓰는 컴퓨팅 자원으로 확장하는 것이다.

[CXL(Compute Express Link) 개요]

– CPU·GPU·가속기가 필요한 메모리 자원을 고속으로 연결하고, 확장·Pooling·Sharing할 수 있도록 하는 메모리 중심 인터커넥트 기술

[K-미토스] '국산 보안 AI' 업계 시각은…

정부 사이버 보안 특화 인공지능(AI) 파운데이션 모델 개발 사업이 네이버클라우드와 SK텔레콤 컨소시엄의 양강 구도로 확정됐다. 인공지능 기반 사이버 공격이 현실화되면서, 외산 모델 의존을 줄이고 국내 보안 환경에 맞는 독자 모델을 확보하려는 전략이다.

■ 기사 핵심 요약

– 과기정통부 사업 공모에 SK텔레콤 컨소시엄과 네이버클라우드 컨소시엄 2곳 접수

– 최종 1개 팀에 엔비디아 B200 GPU 256장을 10개월간 지원

– 사업은 1단계와 2단계로 나뉘며, 내년 2월 중간 평가 통과 시 지속 지원

– 배경은 인공지능 모델의 취약점 탐색, 공격 코드 생성, 외부 시스템 접근 등 AI발 사이버 위협 확대

■ 기사 주요 내용 정리

◎ 컨소시엄 경쟁 구도

– SK텔레콤 컨소시엄은 업스테이지, SK쉴더스, 안랩, 지니언스, KISIA, 고려대·숭실대 등이 참여

– 업스테이지 합류로 LLM 솔라 기반 모델 개발 역량을 보강

– 네이버클라우드 컨소시엄은 LG CNS가 합류하면서 하이퍼클로바X와 엑사원 역량이 결합

– 로그프레소, 샌즈랩, S2W, 이스트시큐리티, 금융보안원, 한전KDN, KAI, 서울대·KAIST 등 33개 기관이 참여

→ 국내 인공지능·보안 기업, 공공기관, 대학이 결집한 대형 민관 경쟁 구조

◎ 사업 목표와 평가 방식

– 목표는 국내 사이버 위협 환경에 특화된 보안 AI 파운데이션 모델 개발

– 평가는 기술력 및 개발경험 30점, 개발목표 30점, 시장성 및 파급효과 40점으로 구성

– 개발 모델은 오픈소스를 지향하며 국내 보안 생태계 전반에 확산할 계획

→ 모델 성능뿐 아니라 실제 보안 산업 적용성과 파급효과가 핵심 평가 기준

◎ 추진 배경

– 고성능 인공지능이 취약점 탐색, 공격 코드 생성, 외부 시스템 접근에 활용될 가능성이 커짐

– 앤트로픽 클로드 미토스, 오픈AI 보안 평가 사고 등으로 AI 모델 통제 문제가 부각

– 미국의 AI 수출 통제 사례는 외산 보안 AI 의존의 불확실성을 드러냄

→ 정부가 국내 통제 가능한 독자 보안 AI 확보 필요성을 공식화한 배경

◎ 향후 과제

– 업계는 모델 개발뿐 아니라 실제 공격을 검증할 보안 데이터와 테스트베드 확보가 필요하다고 봄

– 오픈소스 인공지능의 악용 공격, 중국계 모델 활용 가능성, 북한 등 외부 공격 주체 대응도 과제

– 공공·국방 분야를 초기 수요처로 삼아 실전 검증과 지속 고도화 체계를 마련해야 함

※ 핵심은 보안 특화 모델을 일회성 개발 산출물이 아니라 운영·최신화·배포되는 국가 사이버 방어 자산으로 관리하는 것이다.

정부, 'AI 윤리원칙' 제정…인간중심성·안전성·신뢰성 등 7대 원칙 제시

정부가 인공지능 본법 제27조에 따라 국가 차원의 대한민국 인공지능 윤리원칙을 확정했다. 이번 원칙은 2020년 인공지능 윤리기준을 계승하면서 생성형 AI와 AI Agent 시대에 필요한 통제, 책임, 신뢰 기준을 보완한 자율규범이다.

■ 기사 핵심 요약

– 과기정통부, 제12회 과학기술관계장관회의에서 대한민국 AI 윤리원칙 확정

– 3대 가치는 인간의 존엄성, 사회의 공공선, 인류의 지속가능성

– 7대 원칙은 인간중심성, 프라이버시 보호, 공정성·포용성, 책임성, 안전성, 신뢰성, 투명성

– 기업·연구자뿐 아니라 이용자, 정부, 사회 전체를 책임 있는 활용 주체로 규정

■ 기사 주요 내용 정리

◎ 윤리원칙의 성격

– 이번 원칙은 법적 구속력을 갖는 규제가 아니라 자율규범

– AI 개발·제공·이용 과정에서 공급자, 이용자, 정부·사회가 참고할 기준을 제시

– 정부는 사례 중심 해설서, 분야별 자율점검표, 대상별 윤리교육 교재를 보급할 계획

→ 인공지능 혁신과 안전·신뢰 확보를 함께 추진하기 위한 실천 기준

◎ 7대 원칙의 핵심

– 인간중심성은 인공지능이 사람의 판단과 선택을 지원하고, 필요 시 인간이 개입할 수 있어야 한다는 원칙

– 프라이버시 보호는 부당한 감시와 사생활 침해 예방 강조

– 공정성·포용성은 특정 개인이나 집단에 대한 편향 예방 요구

– 책임성·안전성·신뢰성·투명성은 피해 구제, 위해 예방, 최소 성능 기준, 인공지능 활용 사실 공개를 포함

→ 생성형 AI 확산 이후 커진 과의존, 편향, 불투명성, 사회적 위험 대응에 초점

◎ 2020년 기준과 달라진 점

→ 핵심 변화는 기술의 합목적성에서 인류의 지속가능성으로 확장되고, 신뢰성이 독립 원칙으로 강화된 점이다.

IP카메라·공유기 잇단 보안 구멍…끝나지 않는 IoT 해킹 위협

IP카메라와 공유기에서 계정 탈취와 원격 제어로 이어질 수 있는 보안 취약점이 잇따라 발견되고 있다. 일부 제품은 실제 공격에 악용돼 IoT 보안인증 의무화와 사전 검증 강화 필요성이 커지고 있다.

■ 기사 핵심 요약

– 허니웰, YI, CP 플러스, 에이수스 등 해외 IP카메라·공유기에서 취약점 지속 보고

– 계정 복구 우회, 공통 인증정보 내장, 비밀번호 무차별 대입, 원격 명령 실행 문제가 확인

– 에이수스 공유기는 취약점 악용으로 9000대 이상 공격받은 사례 발생

– 국내 IoT 보안인증은 임의 인증에 그쳐 올해 상반기 인증 건수 37건 수준

■ 기사 주요 내용 정리

◎ IP카메라 취약점

– 허니웰 CCTV는 비밀번호 찾기 기능에서 본인 확인이 미흡해 계정 복구 이메일 변경 위험이 발생

– YI IP카메라는 펌웨어에 공통 아이디와 비밀번호가 포함돼 동일 취약 장비 전체가 위험해질 수 있음

– CP 플러스 제품은 반복 로그인 제한이 부족해 자동화 공격에 취약

→ 영상 탈취와 계정 장악으로 이어질 수 있는 인증 보안 취약점이 핵심 문제

◎ 공유기 원격 제어 위험

– 선전즈보퉁전자 공유기 펌웨어 21종에서는 외부 명령을 관리자 권한으로 실행할 수 있는 기능이 확인

– 일부 공유기는 약 35초마다 외부 서버와 통신하고 명령을 별도 검증 없이 실행

– 에이수스 공유기 공격 사례에서는 백도어가 설치돼 업데이트 이후에도 지속 접속이 가능했음

→ 공유기 침해는 내부망 전체로 피해가 확산될 수 있는 구조

◎ 제도 개선 방향

– 국내 IoT 보안인증은 2018년 도입됐지만 임의 인증이라 확산이 제한적

– 지난해 연간 인증 106건 대비 올해 상반기는 37건에 그침

– 전문가들은 AI 에이전트 기반 취약점 점검, VDP·CVD 참여 확대를 제안

※ 핵심은 제품 출시 전 최소 보안 수준을 검증하고, 취약점 공개·대응 체계를 강화하는 것이다.

인공지능 개발에 개인정보를 활용할 수 있는 법적 특례가 신설된다. 가명·익명정보만으로 개발이 어렵고 공익적 필요성이 인정되면 개인정보보호위원회 심의를 거쳐 개인정보 활용이 가능해진다.

■ 기사 핵심 요약

– 국회 본회의에서 개인정보 보호법 개정안 통과

– 개정안은 공포 후 6개월 뒤 시행, 내년 2~3월 시행 예상

– AI 학습데이터 확보를 위해 제한적 개인정보 활용 특례 신설

– 민감정보 등 위험이 큰 경우 사전 위험평가와 보호조치 마련 필요

■ 기사 주요 내용 정리

◎ 개정 배경

– 기존에는 개인정보를 수집 목적과 다르게 쓰려면 주체 동의나 별도 법적 근거가 필요

– 가명·익명 처리도 가능하지만, 인공지능 개발 과정에서는 데이터 특성이 사라질 수 있음

→ 인공지능 학습에 필요한 데이터 활용과 개인정보 보호 사이의 제도적 보완 필요

◎ 신설 특례 내용

– 가명·익명정보만으로 인공지능 개발이 곤란한 경우 개인정보 활용 가능

– 공익적·사회적 필요성이 인정돼야 하며, 개인정보위 심의·의결을 거쳐야 함

– 기존 사례와 유사한 인공지능 기술·서비스는 심의 절차를 간소화

→ 무제한 허용이 아니라 필요성, 보호조치, 공익성을 함께 검토하는 구조

◎ 보호 장치

– 민감정보나 고유식별정보 등 위험이 큰 경우 사전 위험요인 평가 필요

– 기업과 기관은 특례 활용 주요 내용을 개인정보 처리방침에 공개해야 함

– 개인정보위도 특례 운영 현황을 홈페이지에 게시

※ 이번 개정은 한시적 규제샌드박스를 넘어, 인공지능 개인정보 활용을 법률 기반 상시 제도로 전환한 데 의미가 있다.

SK하이닉스, 차세대 AI 인프라 'CPO' 로드맵 공개

SK하이닉스가 차세대 광 인터커넥트 기술인 CPO(Co-Packaged Optics)의 발전 방향을 제시했다. 이번 연구는 메모리 단품을 넘어 랙·포드 단위의 AI 인프라 병목을 해결하는 시스템 관점의 청사진이라는 점에서 의미가 있다.

■ 기사 핵심 요약

– SK하이닉스, CPO 기술 논문을 네이처 일렉트로닉스에 게재

– CPO는 광 송수신기를 프로세서와 같은 패키지에 넣어 빛으로 데이터를 주고받는 기술

– 목표 성능은 노드당 100Tb/s 이상, 1pJ/bit 미만, 칩 간 지연 10ns 미만

– 장기적으로 메모리와 프로세서를 광으로 직접 연결하는 옵틱스 중심 아키텍처를 지향

■ 기사 주요 내용 정리

◎ CPO 기술의 핵심

– 기존 전기 배선 기반 연결은 AI 연산 규모가 커질수록 대역폭과 전력 한계가 발생

– CPO는 광 송수신기를 칩 패키지 내부에 통합해 데이터 이동 속도와 효율을 높임

– 칩, 랙, 포드 단위로 통신 범위를 넓히면서도 신호 무결성과 에너지 효율을 확보

→ AI 데이터센터의 데이터 이동 병목을 줄이는 핵심 연결 기술

◎ 기술 로드맵