[ISEC 2026 키노트] AI·클라우드 시대 자율 방어와 통합 보안... MS·위즈·LG유플러스가 제시한 미래 보안 전략

ISEC 2026 둘째 날(12일) 키노트, 자율형 AI·클라우드 위협·통신사 네이티브 보안 집중 조명

[보안뉴스 원병철 기자] 인공지능(AI)과 클라우드 기술의 급격한 확산으로 사이버 위협이 고도화되는 가운데, 글로벌 빅테크와 클라우드 보안 전문기업, 통신 대표 기업이 한자리에 모여 미래 사이버 보안의 핵심 패러다임을 제시한다.

아시아 최대 사이버보안 콘퍼런스 ‘ISEC 2026’(제20회 국제 시큐리티 콘퍼런스) 둘째 날인 8월 12일 오전 키노트 세션에서는 마이크로소프트, 위즈(Wiz), LG유플러스의 보안 리더들이 연사로 나선다.

마이크로소프트: ‘에이전틱 시큐리티’ 기반의 자율 방어 체계 구현
장광운 마이크로소프트 보안전략고문은 ‘마이크로소프트 에이전틱 시큐리티 비전과 자율 방어의 미래’를 주제로 발표를 진행한다.

장 고문은 AI 에이전트의 확산으로 인해 프롬프트 인젝션 공격, 데이터 과다 공유, 관리되지 않는 섀도우 AI 사용 등 새로운 형태의 보안 위협이 급증하고 있다고 봤다. 때문에 기존의 사후 대응식 보안 체계로는 한계가 있으며, 보안을 단순한 방어 수단이 아닌 ‘AI 혁신의 전제 조건’으로 재정의해야 한다는 내용의 강연을 펼칠 것으로 기대된다.

아울러, 인간의 판단과 거버넌스를 중심에 두면서도 AI를 통해 보안 운영 역량을 확장하는 새로운 접근법을 살펴보고, AI 시대에 요구되는 사이버 복원력(Cyber Resilience) 확보 전략을 제시할 계획이다.

위즈(Wiz): 경영 전략을 변화시키는 클라우드 및 AI 보안 트렌드
클라우드 보안 전문기업 위즈(Wiz)의 케이양 카이(Keiyang Kai) 부사장은 ‘경영 전략을 변화시키는 클라우드 및 AI 보안 트렌드’를 주제로 강연을 준비한다.

카이 부사장은 “글로벌 기업의 디지털 환경이 빠르게 확장되면서, 보안 리더의 역할은 기술적 통제자에서 디지털 신뢰를 구축하는 전략적 리더로 근본적으로 변화하고 있다”면서, “현대의 클라우드는 더 이상 정적인 서버 네트워크가 아니라, 자동화된 코드와 비인간 머신 아이덴티티, 그리고 빠르게 확산되는 AI 워크로드가 복잡하게 연결된 경계 없는 환경이며, 때문에 전통적인 보안 경계와 특정 시점에 수행되는 규정 준수 점검만으로는 더 이상 충분하지 않다”고 강조한다.

이번 키노트 강연에서는 Wiz Research가 글로벌 클라우드 환경에서 관찰한 실제 텔레메트리 데이터를 바탕으로, 현재 기업의 보안 환경을 변화시키고 있는 주요 트렌드를 분석할 예정이다. 특히 최신 공격자들이 비인간 서비스 계정의 무분별한 증가와 관리되지 않는 ‘섀도우 AI’ 워크로드 등, 시스템 간 관계와 연결 구조를 어떻게 공격 경로로 활용하는지도 살펴볼 계획이다.

LG유플러스: 네트워크와 보안이 결합된 ‘통신사 네이티브’ 보안 서비스
오전 키노트의 마지막 순서는 LG유플러스 최종보 담당이 ‘통신사 네이티브 보안 서비스가 나아갈 전략적 방향’을 발표할 계획이다.

최종보 담당은 “AI 기반 위협과 하이브리드 ICT 환경이 확산하면서, 단일 기능 중심의 포인트 솔루션만으로는 복합 위협에 대응하기 어려워지고 있다”면서, “이번 강연에서는 클라우드 네이티브 SaaS형 통합 보안 플랫폼의 글로벌 흐름과 국내 시장의 한계를 짚고, 통신사가 보유한 네트워크 인프라·회선·엣지 역량과 보안 전문 기술을 결합해 U+SASE를 구축한 과정과 레슨런을 소개할 것”이라고 설명했다.

“나아가 SASE를 넘어 다양한 보안 기능을 유기적으로 통합하는 CSMA 기반 통신사 네이티브 보안 서비스의 전략적 방향을 제시하겠습니다.”

ISEC 2026 둘째 날 오전 키노트는 전통적 경계 방어를 넘어 AI 중심의 자율 대응, 클라우드 전반의 가시성 확보, 통신 네트워크 기반의 통합 서비스로 전환되고 있는 보안 시장의 지각변동을 확인할 수 있는 좋은 기회가 될 예정이다.

[원병철 기자(boanone@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
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	신뢰도 부족: 아직은 AI의 오탐이나 환각(Hallucination) 우려로 인해 사람이 일일이 재검토해야 하므로 실질적인 도움은 적다