블랙박스를 넘어서 책임의 자리를 지키려면
[연재목차 Part 2. AI 시대 보안 패러다임]
1. AI 시대의 그림자, ‘딥페이크 사기’를 경계하라
2. AI 시대, 번아웃 관리
3. AI 편향과 공정성, 보안에서 무엇이 다른가
4. 설명가능 AI와 인간의 최종 판단
5. AI도 인간과 닮았다
6. AI, ‘안전’과 ‘보안’의 경계를 허물다
7. AI 도입의 딜레마_기회와 위험 사이
8. AI 위험에 대한 2개의 거버넌스
9. 살아있는 AI 보안 거버넌스 구축
10. AI 보안의 새로운 지평_AI-SPM
11. AI 시스템 새로운 위험분석_STPA
12. 에이전트 AI 보안_GPS 전략
13. 에이전트 AI 시대_인간 중심 통제 설계
14. AI와 인간의 동맹_협업모델
15. AI, 보안문화를 재정의하다
[보안뉴스= 김정덕 중앙대 산업보안학과 명예교수/인간중심보안포럼 의장] AI 모델의 복잡도가 증가함에 따라 “왜 이런 결과가 나왔는가”를 파악하기 어려운 블랙박스 문제가 대두되고 있습니다. 설명 가능한 AI(XAI)는 모델의 판단 근거와 과정을 인간이 이해할 수 있는 형태로 제시함으로써 이러한 불투명성을 해소합니다. 특히 보안 분야에서 단 하나의 경보가 서비스 중단, 평판 손상, 법적 책임으로 이어질 수 있으므로, “모델이 옳은가” 못지 않게 “그 판단을 믿어도 되는가”가 핵심입니다.
XAI의 본질
XAI의 핵심 가치는 신뢰와 책임입니다. 모델이 어떤 데이터를 어떻게 가중치 부여했는지, 어떤 특징이 결과에 영향을 미쳤는지 명확히 밝히면 보안 담당자는 점수나 경보를 맹목적으로 따르는 대신 자신의 전문성을 더해 판단할 수 있습니다. 설명 없는 AI는 결과를 강요하는 독단적 권위자가 되기 쉽지만, XAI는 근거를 제시하는 조력자로 기능하며 사고 발생 시 “왜 그렇게 결정했는가”를 소명하는 데 결정적 역할을 합니다.
그러나 설명의 존재만으로 인간 역할이 강화되는 것은 아닙니다. 설명이 지나치게 기술적이거나 장황하면 현장 분석가나 관리자는 “이해가 안 되니 그냥 따르자”는 유혹에 빠질 수 있습니다. XAI가 실질적 힘을 발휘하려면 보안 분석가, 운영자, 경영진의 맥락에 맞춘 수준과 언어로 설계되어야 하며, 설명 품질은 “누가 언제 어떤 상황에서 활용할 것인가”라는 사용 환경으로 평가되어야 합니다.
보안 현장에서 XAI의 역할
보안 실무에서 XAI는 인간 최종 판단을 뒷받침하는 세 가지 역할을 수행합니다.
첫째, 경보 우선순위를 정하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 특정 침입 탐지 경보에 대해 “이상 행위 점수가 높은 이유가, 최근 접속 위치 변화와 비정상적 데이터 다운로드 패턴 때문”이라는 설명이 제공되면, 분석가는 어떤 지점을 추가로 살펴봐야 할지 즉시 파악할 수 있습니다.
둘째, 편향과 오류를 찾아 교정할 수 있습니다. 모델이 특정 유형의 사용자나 트래픽만 과도하게 위험하다고 판단하는 경향이 드러난다면, 데이터나 규칙을 수정하여 보다 균형 잡힌 방어 체계를 만들 수 있습니다.
셋째, XAI는 경영진의 의사결정과 거버넌스에도 직접적인 근거를 제공합니다. 보안 투자를 검토하거나 특정 자동화 조치를 승인해야 할 때 “이 정책이 어떤 위협 시나리오에 특히 효과적인지, 과거 데이터에서 어떤 결과를 가져왔는지”를 설명할 수 있다면, AI 기반 보안 전략에 대한 경영진의 신뢰는 훨씬 높아집니다.
따라서 금융, 의료, 공공 영역에서는 모델 리스크 관리(MRM), AI 거버넌스 프레임워크 안에 XAI를 포함시키는 움직임이 확대되고 있으며, 유럽 AI법(AI Act) 등 규제 논의에서도 고위험 시스템에 대한 설명 가능성이 명시적 요구사항으로 부각되고 있습니다.
이러한 XAI의 실효성은 가트너의 최신 AI 성숙도 분석에서도 확인됩니다. 가트너는 XAI를 독립 기술이 아닌 ‘신뢰 가능한 AI’ 아키텍처의 필수 구성요소로 위치시키며, 고성숙 조직에서만 운영·변혁 단계로 진입할 수 있다고 보고 있습니다. 최근 연구에서도 SHAP, LIME 등 사후 설명(post-hoc) 기법이 업계 표준으로 자리 잡았으나, ‘사용자가 실제 의사결정에 활용하는가’라는 평가 기준 정립이 과제로 남아 있다는 지적이 반복되고 있습니다.
인간 판단과 상호 보완
이러한 글로벌 동향 속에서 보안 실무자의 최종 판단 역할은 더욱 중요해집니다. 이상적으로는, 고위험 결정(예: 대규모 계정 잠금, 서비스 차단, 고객 데이터 삭제와 같은 조치)에서는 AI가 ‘추천자’ 역할을 하고, 최종 승인과 책임은 인간이 지는 구조가 필요합니다. 이때 XAI는 단순히 결과를 번역해 주는 도구가 아니라 인간이 숙고할 수 있도록 논거와 대안을 정리해 주는 일종의 ‘디지털 참모진’이 됩니다. 인간은 자신의 경험과 맥락 지식을 바탕으로, AI가 간과했을 수 있는 정치적·법적 파장, 이해관계자와의 관계, 조직문화 등을 고려하여 최종 결정을 내립니다.
결국 XAI와 인간의 최종 판단은 경쟁 관계가 아니라 상호 보완 관계로 이해할 필요가 있습니다. AI는 방대한 데이터를 빠르게 분석해 패턴을 제시하고, 인간은 그 패턴의 의미와 결과에 책임을 집니다. XAI는 이 둘 사이의 대화를 가능하게 하는 매개체입니다. 결국 중요한 것은 “AI가 얼마나 똑똑한가”가 아니라, “설명을 듣고도 사람이 자신의 이름을 걸고 결정을 내릴 수 있는가”입니다. 보안의 세계에서 XAI는 기술이 아니라, 인간이 마지막까지 책임자의 자리를 지킬 수 있도록 돕는 하나의 제도적 장치가 되어야 할 것입니다.
[글_ 김정덕 중앙대 산업보안학과 명예교수/인간중심보안포럼 의장]
필자 소개_ 중앙대학교 산업보안학과 명예교수, 인간중심보안포럼 의장, 한국정보보호학회 부회장, 금융 정보보호관리체계 인증위원, 전 JTC1 SC27 정보보안 국제표준화 전문위 의장 및 의원, 전 ISO 27014(정보보안 거버넌스) 에디터 등 역임
[연재목차 Part 2. AI 시대 보안 패러다임]
1. AI 시대의 그림자, ‘딥페이크 사기’를 경계하라
2. AI 시대, 번아웃 관리
3. AI 편향과 공정성, 보안에서 무엇이 다른가
4. 설명가능 AI와 인간의 최종 판단
5. AI도 인간과 닮았다
6. AI, ‘안전’과 ‘보안’의 경계를 허물다
7. AI 도입의 딜레마_기회와 위험 사이
8. AI 위험에 대한 2개의 거버넌스
9. 살아있는 AI 보안 거버넌스 구축
10. AI 보안의 새로운 지평_AI-SPM
11. AI 시스템 새로운 위험분석_STPA
12. 에이전트 AI 보안_GPS 전략
13. 에이전트 AI 시대_인간 중심 통제 설계
14. AI와 인간의 동맹_협업모델
15. AI, 보안문화를 재정의하다
[보안뉴스= 김정덕 중앙대 산업보안학과 명예교수/인간중심보안포럼 의장] AI 모델의 복잡도가 증가함에 따라 “왜 이런 결과가 나왔는가”를 파악하기 어려운 블랙박스 문제가 대두되고 있습니다. 설명 가능한 AI(XAI)는 모델의 판단 근거와 과정을 인간이 이해할 수 있는 형태로 제시함으로써 이러한 불투명성을 해소합니다. 특히 보안 분야에서 단 하나의 경보가 서비스 중단, 평판 손상, 법적 책임으로 이어질 수 있으므로, “모델이 옳은가” 못지 않게 “그 판단을 믿어도 되는가”가 핵심입니다.
[자료: AI Generated by Kim, Jungduk]
XAI의 본질
XAI의 핵심 가치는 신뢰와 책임입니다. 모델이 어떤 데이터를 어떻게 가중치 부여했는지, 어떤 특징이 결과에 영향을 미쳤는지 명확히 밝히면 보안 담당자는 점수나 경보를 맹목적으로 따르는 대신 자신의 전문성을 더해 판단할 수 있습니다. 설명 없는 AI는 결과를 강요하는 독단적 권위자가 되기 쉽지만, XAI는 근거를 제시하는 조력자로 기능하며 사고 발생 시 “왜 그렇게 결정했는가”를 소명하는 데 결정적 역할을 합니다.
그러나 설명의 존재만으로 인간 역할이 강화되는 것은 아닙니다. 설명이 지나치게 기술적이거나 장황하면 현장 분석가나 관리자는 “이해가 안 되니 그냥 따르자”는 유혹에 빠질 수 있습니다. XAI가 실질적 힘을 발휘하려면 보안 분석가, 운영자, 경영진의 맥락에 맞춘 수준과 언어로 설계되어야 하며, 설명 품질은 “누가 언제 어떤 상황에서 활용할 것인가”라는 사용 환경으로 평가되어야 합니다.
보안 현장에서 XAI의 역할
보안 실무에서 XAI는 인간 최종 판단을 뒷받침하는 세 가지 역할을 수행합니다.
첫째, 경보 우선순위를 정하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 특정 침입 탐지 경보에 대해 “이상 행위 점수가 높은 이유가, 최근 접속 위치 변화와 비정상적 데이터 다운로드 패턴 때문”이라는 설명이 제공되면, 분석가는 어떤 지점을 추가로 살펴봐야 할지 즉시 파악할 수 있습니다.
둘째, 편향과 오류를 찾아 교정할 수 있습니다. 모델이 특정 유형의 사용자나 트래픽만 과도하게 위험하다고 판단하는 경향이 드러난다면, 데이터나 규칙을 수정하여 보다 균형 잡힌 방어 체계를 만들 수 있습니다.
셋째, XAI는 경영진의 의사결정과 거버넌스에도 직접적인 근거를 제공합니다. 보안 투자를 검토하거나 특정 자동화 조치를 승인해야 할 때 “이 정책이 어떤 위협 시나리오에 특히 효과적인지, 과거 데이터에서 어떤 결과를 가져왔는지”를 설명할 수 있다면, AI 기반 보안 전략에 대한 경영진의 신뢰는 훨씬 높아집니다.
따라서 금융, 의료, 공공 영역에서는 모델 리스크 관리(MRM), AI 거버넌스 프레임워크 안에 XAI를 포함시키는 움직임이 확대되고 있으며, 유럽 AI법(AI Act) 등 규제 논의에서도 고위험 시스템에 대한 설명 가능성이 명시적 요구사항으로 부각되고 있습니다.
이러한 XAI의 실효성은 가트너의 최신 AI 성숙도 분석에서도 확인됩니다. 가트너는 XAI를 독립 기술이 아닌 ‘신뢰 가능한 AI’ 아키텍처의 필수 구성요소로 위치시키며, 고성숙 조직에서만 운영·변혁 단계로 진입할 수 있다고 보고 있습니다. 최근 연구에서도 SHAP, LIME 등 사후 설명(post-hoc) 기법이 업계 표준으로 자리 잡았으나, ‘사용자가 실제 의사결정에 활용하는가’라는 평가 기준 정립이 과제로 남아 있다는 지적이 반복되고 있습니다.
인간 판단과 상호 보완
이러한 글로벌 동향 속에서 보안 실무자의 최종 판단 역할은 더욱 중요해집니다. 이상적으로는, 고위험 결정(예: 대규모 계정 잠금, 서비스 차단, 고객 데이터 삭제와 같은 조치)에서는 AI가 ‘추천자’ 역할을 하고, 최종 승인과 책임은 인간이 지는 구조가 필요합니다. 이때 XAI는 단순히 결과를 번역해 주는 도구가 아니라 인간이 숙고할 수 있도록 논거와 대안을 정리해 주는 일종의 ‘디지털 참모진’이 됩니다. 인간은 자신의 경험과 맥락 지식을 바탕으로, AI가 간과했을 수 있는 정치적·법적 파장, 이해관계자와의 관계, 조직문화 등을 고려하여 최종 결정을 내립니다.
[글_ 김정덕 중앙대 산업보안학과 명예교수/인간중심보안포럼 의장]
필자 소개_ 중앙대학교 산업보안학과 명예교수, 인간중심보안포럼 의장, 한국정보보호학회 부회장, 금융 정보보호관리체계 인증위원, 전 JTC1 SC27 정보보안 국제표준화 전문위 의장 및 의원, 전 ISO 27014(정보보안 거버넌스) 에디터 등 역임
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권준기자 기사보기
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