[산업 인터뷰] 로봇으로 확장되는 엔드포인트 보안, 이스트시큐리티

보안은 오랫동안 비대칭적이었습니다. 공격자는 한 번만 성공하면 되지만, 방어자는 한 번의 실패도 용인되지 않기 때문입니다. 이 격차는 AI의 등장으로 더욱 심화되고 있습니다. Anthropic이 2025년 11월 공개한 보고서에 따르면, 한 공격 집단이 AI 에이전트를 조작해 약 30개 글로벌 조직에 침투를 시도했고, 공격 과정의 80~90%를 AI가 스스로 수행했다고 밝혔습니다.

여기서 문제는 공격의 속도만이 아닙니다. 보안 운영 센터인 SOC(Security Operations Center)는 쏟아지는 이벤트를 탐지하고, 실제 위협인지 분석한 뒤, 필요한 대응을 결정해야 합니다. 사람이 모든 경보를 일일이 확인하는 과거의 방식은 공격이 자동화될수록 더 큰 부담이 될 수밖에 없는 실정입니다.

이러한 현상에 정부도 대응에 나섰습니다. 지난 2026년 9월 3일, 과학기술정보통신부는 사이버 보안 특화 AI 파운데이션 모델을 개발하기 위해 이스트시큐리티가 속해 있는 네이버클라우드 컨소시엄을 선정하기도 했습니다.

씨메스로보틱스는 피지컬 AI를 기반으로 로봇, 비전 카메라, 서버, 산업 네트워크 등을 연결해 제조·물류 현장의 데이터를 처리하고 있기에, 고객 데이터는 물론, 자동화 시스템의 운영과 현장 안전에 영향을 줄 수 있는 보안 영역은 피지컬 AI에서 매우 중요한 부분입니다.

AI 공격이 늘어나는 시대, 우리는 어떻게 대비해야 하는지 이스트시큐리티에 AI 보안과 피지컬 AI 시대의 보안 기준에 대해 자세히 물어보았습니다.

국민 보안 프로그램 ‘알약’, 이제는 AI 에이전트로

이스트시큐리티는 2017년 이스트소프트에서 분사한 보안 전문 기업입니다. 2007년 이스트소프트가 선보인 국민 백신 '알약(ALYac)'을 이어받아 운영하며, 엔드포인트 보안을 넘어 AI와 클라우드까지 영역을 확장하고 있습니다.

최근 이스트시큐리티는 ‘알약 에이전틱 EDR’을 출시하고 AI 에이전트 ‘앨리(ALY)’를 탑재했습니다. EDR(Endpoint Detection & Response)은 PC·서버·모바일 같은 단말에서 일어나는 프로세스, 파일, 네트워크 행위를 분석해 위협을 탐지하고 대응하는 보안 체계입니다.

“SOC 조직의 업무 피로도는 과거에도 높았지만, 앞으로 더 높아질 것입니다. 사람이 모든 위협에 일일이 대응하는 것은 한계에 다다랐으며, 불가능에 가깝습니다. AI를 활용한 공격에는 AI를 활용한 방어를 해야 한다는 관점에서 에이전틱 EDR을 출시하게 되었습니다.”

— 이스트시큐리티 이지한 본부장

기존의 백신은 이미 알려진 악성코드의 특징을 중심으로 위험을 판단했다면, EDR은 단말에서 벌어지는 행동의 맥락까지 살핍니다. 평범해 보이는 파일이나 프로세스라도 비정상적인 접근·실행·통신 패턴이 이어지면 위협 가능성을 판단합니다.

이번 인터뷰에서 이지한 본부장은 앨리가 위협 분석·대응 업무의 약 80%를 자동화한다고 전했습니다. 인시던트(Incident) 한 건당 평균 분석 시간은 8초이며, 분석 보고서 작성 속도는 기존보다 60배 향상됐다고 덧붙였습니다.

보안 AI도 실수할 수 있는데, 어디까지 맡겨도 될까?

이야기를 듣는 중 AI의 자율과 권한에 대한 주제도 등장했습니다. AI가 분석과 보고를 빠르게 수행하더라도 아직 모든 권한을 부여할 수는 없고 사람의 판단과 개입은 반드시 필요하다고 이지한 본부장은 설명했습니다.

“사고나 장애가 발생하면 누군가는 책임을 져야 하는데, AI가 책임을 질 수는 없잖아요. 지금 AI 시대에 가장 중요한 요소는 ‘책임을 질 수 있는가, 없는가’라고 봅니다.”

— 이스트시큐리티 이지한 본부장

AI 로보틱스도 엔드포인트 중 하나입니다

엔드포인트는 사용자가 실제로 접하는 장비나 디바이스를 뜻합니다. PC, 서버, 모바일뿐만 아니라 AI 로보틱스도 엔드포인트가 될 수 있습니다.

특히 피지컬 AI 기업의 보안 대상은 그 범위가 매우 넓습니다. 운영 PC와 서버는 물론 로봇 내부의 데이터, 비전 카메라, 운영 로그, AI 모델과 입출력 데이터, 산업 네트워크와 외부 시스템 연결까지 함께 살펴야 합니다. 즉 데이터가 생성되고, 전송되고, 저장되는 전체 흐름 자체를 보안 대상으로 봐야 합니다.

피지컬 AI에서 보안은 왜 중요할까?

이스트시큐리티는 공격자의 행위는 두 가지로 구분된다고 전했는데요. 자산이나 데이터를 탈취하거나, 데이터를 파괴하여 해당 시스템을 멈추게 하는 방식입니다. 대상의 유·무형에 관계없이 누구나 공격 대상이 될 수 있다고 덧붙였습니다.

디지털 환경의 보안 사고도 정보 유출이나 시스템 장애로 이어져 매우 중요한 사안이지만, 피지컬 환경의 보안 역시 그에 못지않게 중요합니다. 피지컬 환경의 보안 사고는 현장의 오작동이나 안전사고로 이어질 수 있고, 특히 작업자와 로봇이 함께 일하는 현장에서 피지컬 AI 보안은 운영 안전과 직결되는 문제이기 때문입니다.

실제 로봇 보안에 대한 인식도 변화하고 있습니다. 한국인터넷진흥원(KISA)은 2026년 2월 27일 「로봇 보안모델(고도화) 및 보안 솔루션 맵」과 「로봇 보안취약점 점검 체크리스트 해설서」를 공개하기도 했습니다. 함께 이야기를 나눈 이스트시큐리티와 씨메스로보틱스 참석자들은, 피지컬 AI가 현장에 더 깊이 확산될수록 산업 현장에 맞는 보안 체계도 함께 갖춰야 할 때라는 공감대를 형성했습니다.

현장 데이터는 고객의 소중한 자산입니다

산업용 AI 로봇은 현장 데이터를 기반으로 움직입니다. 생산 라인, 제품 형상, 설비 구성, 작업 공정 등의 정보를 통해 사람처럼 유연하게 작업할 수 있는 피지컬 AI를 만들기 때문에, 일반적인 데이터보다 더욱 엄격한 관리가 필요한 영역이기도 합니다.

씨메스로보틱스는 고객사의 보안 정책에 따라 데이터 운영 방식을 구분합니다. 데이터 외부 반출이 불가한 경우에는 고객사 내부망 또는 온프레미스 환경에서 데이터를 처리하고 AI 모델을 운영하고 있습니다. 만약 데이터 반출이 가능하다면, 자체 AI IDC(AI 전용 데이터센터)를 활용해 데이터를 관리하고 학습을 진행합니다.

데이터 보호는 물리적 보안, 네트워크 보안, 엔드포인트 보안, 사용자 접근 통제를 함께 적용할 때 가능해집니다. 씨메스로보틱스는 프로젝트별 데이터 분리와 저장소 권한 체계, 접근 이력 관리, 모델·데이터 버전 관리도 단계적으로 고도화하고 있습니다.

AI로 더 안전한 세상을 만든다는 것

보안은 오랫동안 비대칭적인 싸움이었습니다. AI 공격이 늘어날수록 더 많은 사람들이 보안에 투입되는 방식이었죠. 이스트시큐리티가 말하는 AI 시대의 보안은 'AI를 통해 무엇을 자동화하고, 어디까지 권한을 맡길지, 문제가 생겼을 때 어떻게 대응할지 미리 기준을 정하는 것'입니다. 방대한 이벤트를 확인하는 역할은 AI에게, 사람은 승인과 책임의 역할을 맡는 방향으로 나아가고 있는 중이기도 합니다.

“모든 게 자율화될수록 기준을 만드는 건 사람이 해야 합니다. 그래서 인문학과 철학이 다시 주목받는 거라고 생각해요. 앞으로 보안의 기준에 대한 논의는 전문가들 사이에서 더욱 치열해질 거예요.”

— 이스트시큐리티 최승미 실장

이스트시큐리티는 퓨리오사AI와 K-AI 보안 솔루션 개발을 위한 업무협약을 맺으며 AI를 활용한 보안을 확장하고 있고, 씨메스로보틱스는 K-피지컬 AI 얼라이언스에 참여해 로봇 파운데이션 모델(RFM)을 개발하며 제조·물류 현장의 AI 로보틱스 솔루션을 고도화하고 있습니다. 두 회사의 과제는 다르지만 미래를 만들어가는 원칙은 같습니다. 앞으로 AI가 더 많은 일을 하더라도 보안과 신뢰는 분명해야 한다는 것입니다.

여러분의 현장에서 설비와 서버가 주고받는 데이터는 안전한지, 사람의 개입이 반드시 필요한 지점은 어디인지 살펴보시길 권합니다.

🔐 AI 에이전트와 함께하는 강력한 보안, 이스트시큐리티
🦾 안전한 현장을 위한 피지컬 AI 보안, 씨메스로보틱스