산업보안론12 산업보안론 - 2025년 기준 산업스파이 대응정책 분석 1. 제도적 대응: 법과 규제의 정비 2025년 기준 산업스파이 대응의 핵심은 법적 기반의 강화다. 국내에서는 「부정경쟁방지 및 영업비밀보호에 관한 법률」, 「산업기술의 유출방지 및 보호에 관한 법률」이 중심축을 이루며, 해당 법령은 지속적으로 개정되며 강화되고 있다. 특히 산업기술 유출 시 처벌 수위가 상향되었으며, 전·현직 임직원뿐 아니라 제3자도 형사처벌 대상으로 포함된다.또한, 정부는 국가핵심기술 지정 제도를 통해 보호 대상 기술을 명확히 하고 있으며, 이를 해외에 이전하거나 외국 기업에 제공할 경우 반드시 사전 승인을 받도록 하고 있다. 2025년부터는 국가핵심기술 지정 기준이 확대되어, AI, 반도체, 바이오, 에너지 등 다양한 신산업 분야도 보호 대상에 포함됐다.정부 기관 간의 협업도 더욱 .. 2025. 4. 21. 산업보안론-사이버전 대비한 국가 산업보안 시스템 1. 제도 기반: 국가 산업보안 정책의 틀 국가 산업보안 시스템의 첫 걸음은 법과 제도다. 대한민국은 "국가정보원법", "산업기술 유출방지 및 보호에 관한 법률", "정보통신기반 보호법", "전자정부법" 등 다양한 법령을 기반으로 산업보안 체계를 구축해 왔다. 이들 법령은 기업의 자율보안 활동을 촉진하는 동시에, 국가 차원의 규제와 지원이 균형을 이루도록 설계되었다.예를 들어, 국가정보원 산하의 국가사이버안전센터(NCSC)와 산업기밀보호센터(NISC)는 각각 국가정보통신망과 민간의 첨단기술 보호를 담당한다. 이 기관들은 기술유출 탐지, 산업스파이 대응, 사이버 공격 분석 및 복구 지원 등을 수행한다. 또한 산업기술보호위원회는 핵심 기술을 지정하고 해외 유출을 차단하는 역할을 하며, 해당 기술의 수출 승인.. 2025. 4. 21. 산업보안론-AI와 산업보안의 융합기술 현황 1. AI 보안의 진화: 위협을 감지하는 지능전통적인 보안 시스템은 주로 룰 기반(rule-based)으로 동작해 알려진 위협만을 방어하는 데 한계가 있었다. 하지만 AI 기술이 보안 분야에 도입되면서, 위협 탐지 방식이 획기적으로 진화했다. 특히 머신러닝 기반 이상징후 탐지(Anomaly Detection), 딥러닝을 활용한 행위분석(Behavioral Analysis) 등이 실시간 대응 체계를 가능하게 만들었다.AI 보안은 데이터를 수집하고 학습함으로써 기존의 보안 위협 패턴은 물론, 새로운 유형의 위협도 자율적으로 인식하고 대응할 수 있다. 예를 들어, 제조 현장의 OT(운영기술) 시스템에서 비정상적인 패킷 흐름이나 설비 작동 시점을 분석해 내부 이상을 조기에 포착하는 데 AI 기술이 활용된다.또한.. 2025. 4. 18. 산업보안론-스마트팩토리 시대의 산업보안 전략 1. AI보안: 스마트팩토리의 두뇌를 지켜라스마트팩토리는 AI 기반의 공정제어 시스템과 머신러닝 알고리즘을 통해 자동화를 실현한다. 하지만 AI가 수집하고 분석하는 데이터는 기업의 핵심정보이자 경쟁력이다. 이 데이터가 외부로 유출되거나 악용될 경우, 생산과정 전체가 마비되거나 품질 저하, 대규모 손실로 이어질 수 있다. 최근에는 AI를 타깃으로 한 악성코드, 조작된 학습 데이터 삽입 등의 공격 방식도 진화하고 있다.AI보안은 단순히 데이터 접근을 차단하는 것을 넘어서, AI 학습 단계에서부터 보안이 고려된 데이터셋 구성, 모델의 무결성 검증, 운영 중 이상 징후 탐지 등 다단계 접근이 요구된다. 예를 들어, AI가 스스로 보안 위협을 감지해 공정 이상 여부를 판단하고 관리자에게 경고하는 자가보호 시스템도.. 2025. 4. 17. 이전 1 2 3 다음
