[ISEC 2026 미리보기] 개인정보 통제권 잃은 기업들... ‘캐치시큐’가 해답 제시한다

올 9월 개정법 시행과 ISMS-P 의무화 대비하는 SaaS 솔루션
수집·이용·파기 전 과정 AI로 자동화해 관리업무 14일→30분 압축

[보안뉴스 조재호 기자] 오내피플이 ISEC 2026에서 AI 기반 개인정보보호 자동화 솔루션 ‘캐치시큐’를 선보이며 기업의 컴플라이언스 대응에 새로운 기준을 제시한다. 올 9월 강화되는 개정법과 2027년 ISMS-P 의무화에 발맞춰 수집부터 파기까지의 전 과정을 자동화해 징벌적 과징금 리스크를 원천 차단한다.

오내피플이 다가오는 ISEC 2026에서 개인정보보호 자동화 서비스형소프트웨어(SaaS) 솔루션인 ‘캐치시큐(CatchSecu)’를 전면에 내세운다.

캐치시큐는 개인정보의 수집·이용·제공·파기에 이르는 전 과정을 클라우드 환경에서 시스템적으로 자동화한 플랫폼이다. 이 솔루션은 AI가 양식의 맥락을 스스로 파악해 수집 및 이용 동의서와 제3자 제공 동의서 등을 자동 생성하며 법령 개정 시 시행일에 맞춰 즉시 정책에 반영한다. 보유기간이 만료되거나 정보 주체의 동의 철회가 발생하면 보안 정책에 따라 개인정보가 자동 삭제되고 파기 확인서가 원클릭으로 발급된다. 화면 마스킹, 다중인증, 접속 지역 제한 등 강력한 접근 통제 체계와 실시간 대시보드 모니터링 기능을 갖춰 별도의 시스템 구축 없이도 도입 즉시 실무에 적용할 수 있다.

기술력과 보안성 역시 객관적 지표로 입증됐다. 오내피플은 ISMS-P 및 ‘클라우드보안인증(CSAP)’ 표준 등급을 비롯해 국제표준화기구(ISO) 27001과 27701 등 총 7종의 국내외 보안 인증을 획득했다. 특허 5종 등록과 특허협력조약(PCT) 4건을 포함한 14건의 출원으로 독자적인 보안 기술망을 완성하며 신뢰도를 높였다.

실제 캐치시큐를 도입한 기업들은 기존 수작업으로 14일 이상 소요되던 개인정보 관리 업무를 30분 이내로 압축하는 성과를 거두고 있다. 자동 대응 기능을 통해 최대 5억원에 달하는 과태료 부과 리스크를 선제적으로 상쇄할 수 있어 부산광역시와 소방청 등 공공기관은 물론 엘지생활건강, 무신사, 카카오헬스케어 등 산업계 전반으로 고객사가 빠르게 확장되는 추세다.

규제 환경이 갈수록 촘촘해지는 가운데 수작업에 의존하던 낡은 보안 관행을 탈피하고, 시스템 자동화를 통해 기업의 법적 책임 부담을 덜어내는 컴플라이언스 거버넌스가 보안 생태계의 새로운 표준으로 자리 잡고 있다.

한편, 대한민국 대표 사이버보안 콘퍼런스이자 아시아 최대 규모로 자리 잡은 ‘ISEC 2026(제20회 국제 시큐리티 콘퍼런스)’가 오는 8월 11일(화)부터 12일(수)까지 양일간 서울 코엑스에서 개최된다. ISEC 2026은 AI의 급속한 발전으로 단순한 자동화를 넘어 AI 에이전트로 가능해진 ‘자율성’에 초점을 맞춰 AI 보안의 미래를 조망한는 의미를 담은 ‘AI로 구현하는 자율 보안의 미래’를 주제로 코엑스 전시장(Hall D)과 오디토리움(3F), 아셈볼룸(2F)에서 지난해보다 확대된 규모로 개최된다. 특히 2026년에는 총 20여개 트랙, 100개 세션 발표와 150여개 사이버보안 솔루션 기업이 참여한 170여개의 솔루션 전시 부스도 마련될 전망이다.

아울러 행사 기간 중 참관객의 현장 투표와 설문조사, 영상 평가 등을 통해 선발한 명강연자들을 시상하는 ‘ISEC 2026 베스트 스피커 어워즈’와 카이스트 사이버보안연구센터와 공동 주관해 사이버 공격에 대한 실습을 통해 대응법을 마스터하고 보안 업무에 활용할 수 있는 유료 ‘트레이닝 코스’ 등 콘텐츠의 질적 향상 및 강연 수준 제고에 끊임없이 나설 계획이다. 이와 관련된 세부 사항은 ISEC 홈페이지를 참조하거나 ISEC 조직위원회에 문의하면 된다.

[조재호 기자(zephyr@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