[ISEC 2026] 최신 보안 이슈 발표 이어져... AI 시대 보안 과제 총망라

ISEC 2026 첫날 마지막 세션 주요 발표 및 실무 보안 전략
AI 기반 데이터 보호와 위협 대응, 최신 보안 트렌드 조망

[보안뉴스 강초희 기자] 대한민국 대표 사이버보안 콘퍼런스이자 아시아 최대 규모의 보안 행사인 ISEC 2026이 8월 11~12일 서울 코엑스에서 열린다. 올해 행사는 ‘AI로 구현하는 자율 보안의 미래’를 주제로 AI 에이전트와 자율 보안 시대의 핵심 기술과 전략을 공유한다.

ISEC 2026에서는 20여개 트랙, 100여개 세션이 진행되며, 참관객의 현장 투표와 설문조사, 영상 평가를 통해 우수 강연자를 선정하는 ‘ISEC 2026 베스트 스피커 어워즈’도 함께 열린다.

1일차에도 AI 시대 데이터 보안부터 공급망 보안까지 최신 보안 이슈를 다루는 발표가 각 트랙별로 마지막 세션까지 마련됐다. AI 활용이 확대되며 변화하는 데이터 보호 전략부터 외부 공격 표면 관리까지, 최신 보안 트렌드와 실무 적용 방안을 살펴볼 수 있는 시간이 될 전망이다.

AI 시대 데이터 보안의 핵심은 ‘의도’(Intent)
A트랙에서는 원유진 프루프포인트 시니어 세일즈 엔지니어가 ‘AI 시대, 데이터 유출 방지의 판을 바꾸는 의도(Intent)’를 주제로 발표한다.

AI의 확산으로 데이터 생성과 공유 방식이 급격히 변화하면서 기존 DLP(Data Loss Prevention)의 한계도 드러나고 있다. 기존 DLP는 어떤 데이터인지는 식별할 수 있지만, 누가 그 데이터에 접근하는지, 왜 접근하는지, 그리고 그 행위가 실제 위험으로 이어질 수 있는지는 판단하지 못한다.

이번 세션에서는 사용자 행동과 의도(Intent), 맥락을 함께 분석하는 사람 중심의 데이터 보안 접근법을 소개한다. 이메일과 클라우드, SaaS, 엔드포인트, AI 애플리케이션 전반에서 민감정보 유출을 사전에 차단하고, AI를 안전하게 사용할 수 있도록 하면서 내부자 리스크 관리까지 고려하는 차세대 데이터 보호 전략을 제시할 예정이다.

DevSecOps 실현 위한 옵저버빌리티와 보안의 융합
B트랙에서는 박현범 데이터독 부장이 ‘컨텍스트 사일로를 허무는 DevSecOps 전략-옵저버빌리티와 보안의 융합’을 발표한다.

많은 조직에서는 보안팀의 위협 탐지와 개발팀의 트렌젝션, 운영팀의 로그가 각각 분리돼 관리되면서 사고 분석과 대응 속도가 늦어지는 문제가 발생한다. 이번 강연에서는 이러한 ‘컨텍스트 사일로’(Context Silo)를 해소하고 옵저버빌리티와 보안을 하나의 플랫폼으로 통합하는 DevSecOps 전략을 소개한다.

랜섬웨어와 데이터 유출 대응 전략의 진화
C트랙에서는 장성재 체크멀 기술총괄이 ‘랜섬웨어 대응과 데이터 유출 보안 전략’을 주제로 발표한다.

최근 랜섬웨어 공격은 시스템을 암호화하는 데 그치지 않고 기업의 중요 정보를 탈취한 뒤 공개를 협박하는 이중 갈취(Double Extortion) 방식으로 진화하고 있다. 그로 인해 과거의 시그니처 기반의 대응 전략의 한계에 직면했다.

이번 세션에서는 최신 랜섬웨어 공격 동향을 분석하고, 이에 대응하기 위한 기술 전략을 소개한다. 또한 상황 인식 기반 데이터 유출 방지 전략을 중심으로 변화하는 공격 방식에 대응할 수 있는 보안 체계를 설명할 예정이다.

AI 시대 공급망 보안과 외부 공격 표면 관리
D트랙에서는 박영열 시큐리티스코어카드 상무가 ‘AI 시대의 공급망 보안: 외부 위협 가시성과 위협 기반 리스크 관리의 진화’를 발표한다.

AI 에이전트와 클라우드, SaaS 환경이 빠르게 확산되면서 기업이 인지하지 못하는 외부 노출 자산과 제3·제4자(공급망) 위험이 새로운 공격 표면으로 부상하고 있다. 이에 따라 외부 자산에 대한 가시성이 보안의 출발점이 되고 있다.

이번 발표에서는 기존의 주기적·수동적 제3자 리스크 관리(TPRM)의 한계를 짚고, 외부 공격 표면 관리(EASM/ASM)와 위협 인텔리전스를 결합한 위협 기반 리스크 관리 방안을 소개한다. 실제 사례를 통해 외부 노출 자산 탐지와 섀도우 AI 리스크, 취약점 우선순위 설정 방법을 설명하고, 국내 환경(ISMS-P 등)에서 지속적인 모니터링 체계를 구축하기 위한 실무 시사점을 제시할 예정이다.

[강초희 기자(choh@boannews.com)]

AI 및 AI 보안 솔루션이 보안 인력의 업무에 어떤 식으로 영향을 미칠것이라고 생각하시나요
	부족한 인력 보충: 만성적인 인력 부족 문제를 해결하는 보완재 역할을 하고 있다(100% 대체는 불가)
	업무 영역의 분리: AI는 대량 데이터 처리를, 전문가는 고도의 전략적 판단을 맡는 등 역할이 완전히 다르다
	업무 총량의 전이: 단순 업무는 줄었으나, AI 모델 관리·검증 등 새로운 형태의 운영 업무가 발생해 전체 업무량은 비슷하다
	인력 대체 가능: 단순 반복 업무를 넘어 분석/판단 영역까지 대체하여 인력을 줄일 수 있다
	신뢰도 부족: 아직은 AI의 오탐이나 환각(Hallucination) 우려로 인해 사람이 일일이 재검토해야 하므로 실질적인 도움은 적다