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카카오페이 4,000만 명 개인정보 유출 논란! 진짜 문제는 보안 기술이 아니라 보안 정책?

30 September 2024

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유출 사태 핵심 쟁점 2가지, 해시 알고리즘과 애플 ID 개인신용정보 식별 여부

양측이 동일한 사안에 대해 정반대로 해석을 하고 있는 상황이라 향후 치열한 법리 다툼이 이어질 것이라는 전망도 나옵니다. 그런데 기술적 측면에서, 규제 준수라는 준법 적 측면에서 과연 문제가 없는 걸까요? 한번 천천히 이 사건을 곱씹어보도록 합시다. 핵심이 되는 쟁점은 두 가지입니다.

하나는 SHA-256이라는 해시 알고리즘(금감원에서는 암호화 프로그램으로 표현하고 있습니다)을 사용했다는 것, 다른 하나는 애플 ID에 매칭되는 개인신용정보의 식별 여부입니다. 금감원은 카카오페이가 공개된 암호화 프로그램 중 가장 일반적으로 통용되는 암호화 프로그램인 SHA-256을 사용하였고, 해시 처리를 위한 함수에 랜덤 값을 추가하지 않고 전화번호/이메일 등 해당정보 위주로만 설정하였기 때문에 일반인도 복호화 가능한 수준으로 원본 데이터 유추가 가능하다고 했는데요.

이 문제를 해석하기 위해서는 먼저 SHA-256(혹은 SHA-2)가 무엇인지 이해해야 합니다.




SHA(Secure Hash Algorithm)을 활용한 데이터 암호화의 중요성

SHA-2는 SHA-224, SHA-256, SHA-384, SHA-512를 총칭해서 부르는 말인데요. SHA는 Secure Hash Algorithm의 약자를 의미합니다. 안전하게 해시할 수 있는 알고리즘이라는 뜻으로 미 국가안보국(NSA)이 1993년에 처음으로 설계, SHA-0과 SHA-1을 거쳐 미국 국가 표준으로 지정한 알고리즘입니다.

그렇다면 해시 함수(Hash Algorithm)는 무엇일까요? 해시 함수란 임의의 길이로 들어오는 데이터들을 고정된 길이의 데이터로 만들어주는 일종의 변환 도구입니다. 특히 이 해시 함수에 있어서 가장 중요한 요건은 충돌 저항성인데요. 주어진 입력값이 다른 경우에 동일한 해시 결과물을 발생시키지 않아야 한다는 것입니다.

이를 활용하여 비밀번호를 사용할 때 적절하게 해시 함수를 적용하면 평문으로 입력된 데이터를 식별하기 힘든 고정된 길이의 데이터로 변환, 원래의 데이터를 복구하지 못하게 하면서 정합성 여부를 안전하게 검토할 수 있게 되죠. 서버나 데이터베이스에 비밀번호 평문을 저장하면 유출의 위험성이 있기 때문에 이런 방식을 택한 것입니다. 금감원측에서 문제를 제기한 것은 SALT를 더하지 않은 단순 SHA-256 해시를 사용해서 전화번호를 해시했다는 것입니다. SALT는 데이터, 비밀번호, 통과암호를 해시 처리하는 단방향 함수의 추가 입력으로 사용되는 랜덤 데이터입니다. 소금이 갑자기 암호 이야기에서 왜 나올까요?

요리를 할 때, 우리는 맛을 내기 위해 소금이나 후추를 첨가합니다. 원래 해시 함수는 암호화를 위해 만들어진 것이 아니기 때문에 원문 데이터를 해싱하기 전에 임의의 데이터를 첨가하는 기술입니다. 이 SALT나 Pepper를 사용해서 보안 취약성을 보완하는거죠.
두 방식의 차이는 개인마다 랜덤하게 생성되는 값으로 데이터베이스에 저장되는지(SALT), 모든 사람에게 동일하며 데이터베이스에 저장되지 않는지(Pepper)만 다를 뿐이죠.




개인 정보 유출 사태는 SALT를 사용하지 않아 발생한 문제?

금감원의 주장은 SALT를 사용하지 않아서 문제라는 겁니다. 한국에서 사용하는 휴대전화 번호를 구성하는 체계는 010-XXXX-XXXX로 총 10^9개의 조합이기 때문에 1억개의 전화번호-해시값 테이블만 만들어 놓으면, 해당 신용 정보의 주인이 어떤 전화번호를 사용하고 있는지 손쉽게 알아낼 수 있다는 것입니다.

1억개의 SHA-256 해시값을 만드는데 걸리는 시간은 보통의 컴퓨터로도 10분이내에 가능한데요. 이런 해킹 방식을 '레인보우 테이블(Rainbow Table)'이라고 말합니다. 레인보우 테이블은 특정 해시 함수에 대해 입력되는 모든 값과 거기에 대한 모든 출력값이 어떻게 대응하는지를 정리해 놓은 자료입니다. 해시 값에 대해 이러한 테이블을 활용한다면 언젠가는 해당 서버에서 활용된 해시 함수를 유추하거나 비밀로 가려둔 평문을 해석하는 것이 가능해지기 때문입니다.

그래서 SALT나 Pepper를 함께 사용해야 한다는거죠. 과거 2012년, SALT를 추가하지 않은 해시값으로 비밀번호를 만들었다가 해커에 의해 비밀번호 유추 공격을 받은 링크드인(LinkedIn) 사태를 생각하면 금감원의 지적도 일리가 있습니다.




휴대전화 번호체계가 가진 근본적 보안 취약점

그런데 금감원의 지적은 본질을 이해하지 못한 지적입니다. 바로 휴대전화 번호체계 자체에 치명적인 한계가 있다는 것입니다. 경우의 수가 1억 개 밖에 안돼서 SALT가 있으니 없으나 무관하다는 거죠.

비트코인 등 암호화폐가 대두되면서 GPU를 사용한 해시 함수 사용이 매우 보편화되었고, 거기다 SHA-2를 풀기 위해서 존재하는 전용 ASIC(Application Specific Integrated Circuit, 주문형 반도체)가 다양한 중국 생산자들에 의해 저렴하게 시장에 풀렸기 때문에 더더욱 이런 문제는 심각해집니다.

그래서 최근에는 SHA-2 + SALT를 사용한 암호화 기법보다 더 강력한 기법들이 추천되는 상황입니다. SHA 자체가 고속 처리를 위한 해시 함수에서 출발한 함수이기 때문에 보안을 계속 더해도 취약성 자체는 남아있기 때문입니다. 실제로 현대의 크래킹 기술에 0~9 사이의 숫자 8개 조합, 총 1억개 밖에 안되는 휴대전화 번호체계의 한계가 결합하면 SALT는 추정할 필요조차 없어집니다. 금감원의 지적에 구멍이 생겨버리는 겁니다.

1억번 연산은 ASIC도 아니라 게이밍 GPU 수준에서 0.05초만에 찾을 수 있습니다. ASIC을 사용하면 거기에 10만배(10^5)만큼 더 빨라지겠죠. 실제 SALT는 해시의 시도횟수를 SALT의 엔트로피만큼 증가시키기 위해 있는 것이 아니라, 레인보우 테이블 공격을 막기위해 존재하기 때문이죠. 전화번호라는 모든 테이블이 확보되어 있다면, 현실적으로 단순대입법(Brute Force) 공격을 막을 수 없습니다.




보안성이 더욱 강화된 다양한 해시 알고리즘들

정말 문제는 최근 암호학계에서 추천되는 Argon2, Balloon Hashing과 같이 GPU를 사용한 공격에 저항성을 극대화한 알고리즘을 사용하지 않고 SHA-2에 집착하고 있는가 하는 것입니다.

Argon2의 경우 연산 시간 및 메모리 사용 정도를 조절하여 알고리즘의 복잡성을 더욱 강화할 수 있으며, 현재까지 알려진 공격에 대해 강력한 보안성을 제공한다는 장점이 있습니다. Balloon Hashing은 이와 반대로 비밀번호와 SALT를 반복적으로 해시하여 보안성을 보다 강하게 확보하는 접근 방식을 택했죠. 굳이 최신 기술이 아니라도 됩니다. 과거에 만들어진 BCrypt 역시 아직도 유효합니다. Bcrypt는 강력하긴 하지만 GPU가 만들어지기 전에 설계된 해시 함수라서 GPU를 사용한 공격에 취약하다는 한계점이 있죠. 하지만 그럼에도 불구하고 해시 함수 처리 자체가 느려서 단순대입법 공격에 대한 강한 저항성을 확보하고 있는데, 그것만으로도 상당한 보안적 이점을 제공합니다.

과거에 만들어진 알고리즘은 해시를 복잡하게 여러번 해서 연산 자체를 느리게 하는 것에 집중했는데(PBKDF2, BCrypt) 컴퓨팅파워가 좋은 요즘은 메모리 자체의 저항성 확보(Memory-hardness)에 집중합니다. 이 방식을 적용한 해시 함수가 Argon2, Balloon이죠.




카카오페이가 개인정보 데이터에 SHA-2 사용을 고집한 진짜 이유?
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이런 상황임을 알면서도 카카오페이는 왜 하필 SHA-2를 썼을까요? 놀랍게도 이건 한국 규제 당국에서 정한 안전한 암호 알고리즘으로 정해져 있기 때문입니다. 2020년 12월에 개인정보보호위원회와 한국인터넷진흥원이 발간한 「개인정보의 암호화조치 안내서」에 따르면 안전한 일방향 암호 알고리즘은 'SAH-224/256/384/512'로 SHA-2로 규정되어 있습니다.

문서에는 "권고 암호 알고리즘은 기술변화, 시간 경과 등에 따라 달라질 수 있으므로 암호화 적용 시 국내외 암호 관련 연구기관에서 제시하는 최신 정보를 확인하여 적용이 필요하다"고 기록되어 있지만, 문제는 공무원들이 이 문서화된 근거에 따라서만 판단하다보니 "SHA-2가 아니면 안된다"고 판단하고 규제를 하게 된 것입니다. 보안을 지키자니 보안 규제에 어긋나서 인증을 받을 수 없고, 인증을 받고 보안 규제를 지키자니 보안을 포기해야 하는 딜레마가 발생하는 겁니다.




또 다른 쟁점, 애플 결제시스템을 위한 NSF 스코어

두 번째 쟁점은 NSF 스코어입니다. 애플은 애플ID 일괄 결제를 위해 애플 결제시스템 운영에 필요한 고객 신용점수인 NSF 스코어(Non-Sufficient-Funds)를 제휴 선결 조건으로 요구한 바 있습니다. 금감원 관계자는 "NSF 스코어 산출 명목이라면 산출 대상 고객의 신용정보만 제공해야 하는데 전체 고객의 신용정보를 제공한 것은 이해하기 어렵다"며 "신용정보 처리 위탁에 해당하기 위해선 카카오페이의 관리 하에 알리페이가 정보를 처리하는 등 여러 요건을 만족했어야 한다"고 지적했는데요.

카카오페이측은 이에 대해 "애플의 앱스토어 결제수단 제공을 위한 정상적 고객 정보 위·수탁"이라고 해명하면서 신용정보법 17조 1항을 근거로 들었습니다. 법령에 따르면 개인신용정보의 처리 위탁으로 정보가 이전되면 정보 주체의 동의가 요구되지 않는 것으로 규정되는데, 해당 정보는 위탁자인 카카오페이가 원활한 업무 처리를 위해 제3자에게 정보 제공을 하는 것이라 사용자 동의가 불필요하다는 주장이죠.
금감원은 이에 대해 다시 반박하면서 "이번 사례를 업무 위·수탁으로 보려면 알리페이 같은 전자지급 결제대행(PG)의 본업이 NSF 스코어 산출이어야 할텐데 PG사의 일반적 업무는 대금결제"라며 "카카오페이는 업무 위·수탁 계약서를 제출하지 못했고, 알리페이를 관리·감독했다는 증거도 없었다"고 강조했습니다. 카카오페이는 다시 "누구의 정보인지 식별할 수 없는, 절대 해독이 불가능한 정보를 전달했기 때문에 신용정보법상 위반사항이 아니다"고 입장을 밝혔습니다.




망분리 정책으로 보는 보안 정책의 현실과 한계

두 번째 문제의 쟁점 역시 '해독 가능성'의 여부인데요. 결국 SHA-2가 인정되는지 아닌지를 검토하는 해시 함수의 선정 문제로 넘어가게 됩니다. 규제에 의해서 보안이 역으로 해쳐지는 이런 문제는 다른 곳에도 있습니다. 바로 망분리입니다.

한국에서는 앞서 언급한 SHA-2와 같이 망분리를 안전을 위해 강제하고 있습니다. 하지만 망분리는 수많은 방법 중 하나일 뿐이지 만병통치약이 아니에요. 이 방법을 강제하니까 당국과 은행 등 다양한 기업은 망분리에 모든 보안을 의존해버립니다. 그 덕분에 분리된 망 안쪽엔 아무런 규제가 없고, 보안사고가 발생해도 "망분리를 무력화했으니 어쩔 수 없다"며 면피할 수 있게 됩니다.

법적으로도 책임이 사라지죠. 국가에서 권고한 대로 한 거니까요. 이런 정책은 세계 어디에도 없습니다. 대부분의 나라에선 수단을 규제하는 것이 아니라 최종 목적인 보안을 지키지 못했을 때 징벌적 처벌을 하죠. 지금과 같이 수단을 규제하고, 사고가 생겨도 규제를 완벽히 다 지켰으므로 책임이 덜어지고 처벌이 경감된다면 그 누구도 보안 사고 방지에 대해 깊은 생각을 하지 않을 것입니다. 실제 현행 보안 체계는 '은행의 업무 편의'나 '기업의 면피'에 모든 것이 맞춰져 있는 경우가 많습니다. 규제당국이 업무를 최소화하려는 경향, 책임을 회피하려는 경향과 징벌적 손해배상을 거부하려는 기업들의 압박이 결합되어 실질적인 보안 효과는 없지만 허례허식으로만 작동하는 보안체계가 상당히 많습니다.

우리는 이런 부분에 대해 집중해야 합니다. 계속 의문을 제기하고, 기업들이 보다 실질적인 보안 대응을 하도록, 당국은 기술의 발전과 별개로 폭넓게 기업의 책임을 다룰 수 있도록 꾸준히 의견을 내야겠죠

최근 북한의 방산업체에 대한 공격 사고가 다수 발생하고 있습니다. 북한의 공격이니 어쩔 수 없다고 생각해선 안됩니다. 옛날에
쓰이던 보안 기술/방식에만 안주하고 있으니 그 북한에게도 기밀 유출 사고를 당하고, 국가 핵심 정보들이 다량 유출된거죠. 단순
법령이 제정되던 시기에 써먹을 수 있는 기술만을 권고하는 것이 아니라, 실체적인 문제에 집중하고 이를 해결하기 위해 최선을 다할
필요가 있습니다.

인텔렉추얼데이터는 기업의 중요 데이터를 취급하는 eDiscovery 진행 시 발생 가능한 보안 위협에 대해 다각도로 분석하여 철저히 대비하고 있습니다. 또한 최신 보안 기술을 활용하고, 최신 공격 방식에 대한 연구와 내부 담당자 교육을 기반으로 데이터 보호에 최선을 다하고 있습니다. 신뢰할 수 있는 eDiscovery 서비스가 필요하다면 대한민국 eDiscovery의 절대적 기준, 인텔렉추얼데이터를
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  • 영화 속 해킹이 현실로? 디지털 감시와 개인 정보 보호의 경계
    영화 속 해킹이 현실로? 디지털 감시와 개인 정보 보호의 경계

    2008년에 개봉했지만 볼 때마다 여전히 새로운 영화 같은 <다크 나이트>의 한 장면을 기억하시나요? 고담 시민들과 죄수가 각각 탑승한 배의 선창내 가득 실린 폭발물 기폭 장치를 가지고 있던 조커를 찾기 위해 배트맨이 특수한 장비를 가동하던 장면 말입니다. 루시우스 폭스의 도움을 받아 만들어진 그 장비는, 고담 시민들이 가진 각각의 휴대전화를 해킹해서 일종의 레이더처럼 고주파를 발신, 소리를 사용해 입체 영상화 하여 주변 상황을 재구성하는 한편 통화내용을 감청해서 실시간 모니터링하여 목표하는 대화가 들리는 곳을 추적하고 해당 지역의 영상을 감시할 수 있게 하는 신개념 해킹 장비(영화 속 명칭- Sonar Vison[소나 영상])였습니다. 영화를 보면서 저런 일이 가능할지 상상의 나래를 펼쳤던 기억이 있는데요.   CCTV 감시와 메신저 추적: 현실이 된 사이버 해킹 영화에서도 루시우스 폭스는 이 장비를 보고 "아름답고, 비윤리적이며, 위험하다"고 말했습니다. 한참을 보더니 "이것은 잘못된 일"이라고 못 박았죠. 그런데 이런 해킹 장비가 현실에 구현이 되어, 실제로 사용될 뻔했다면 어떻게 될까요? 12.3 비상계엄 사태에서 나타난 새로운 증언에 따르면, 위 영화와 같은 기술이 사용될 뻔한 것에 대하여 믿을 수 없는 충격을 선사하였습니다. 국회 12.3 진상조사단(이하 조사단)은 지난 13일 사이버작전사령부(사이버사)산하 해킹 부대이자 군직제에도 미공개 된 비밀특수부대인 '900연구소'가 비상계엄에 개입했다는 제보를 받았다고 밝혔는데요. 조사단은 사이버사가 지난 8월 을지연습(UFS) 훈련에서 '북 거점 초토화 훈련'과 'SNS(Social Network Service, 사회관계망서비스) 장악 훈련' 등 새로운 사이버 훈련을 진행했다는 정보를 입수, 비상계엄을 대비한 훈련에 대한 의혹을 주장하기도 했습니다. 여기서 흥미로운 점은 ‘SNS 장악 훈련’입니다. 조사단은 "(900연구소가 하는)SNS 장악훈련은 유튜브, 페이스북, 텔레그램 등 SNS 중 반국가세력 관리자 그룹, 혹은 유력 인사의 계정을 장악/탈취해, 그 권한으로 나아가 댓글 조작 등을 시도하는 내용"이라고 주장했는데요. 이렇게 되면 메신저로 대한민국 국민들이 어떤 이야기를 하는지 전부 수집할 수 있고, 또한 해당 계정을 직접 공격할 수 있게 됩니다. AI가 적용된 LLM(Large Language Model, 대형 언어 모델)과 결합하면 감청하고자 하는 텍스트를 자동화된 인공지능이 빠르게 탐색할 수도 있겠죠. 거기다 국군 전산병들의 해킹 기술은 그리 나쁜 편이 아닙니다.  지난 C4I 모의 장비 해킹훈련 시에는 순식간에 각 사무실 단말기부터 중앙서버까지 탈취하기도 했죠. 그 뿐만이 아닙니다. 비상계엄이 선포되기 직전부터 육군 특수전사령부와 수도방위사령부 군인들이 서울시가 관리하는 CCTV를 감시 및 관찰한 것으로 보도되기도 했습니다. 군 관계자는 서울시에 별다른 설명 없이 '장비 점검'과 '시스템 테스트'라며 CCTV를 들여다봤다는 데요. 용산구 한남동 일대를 비추는 CCTV와 강남구 압구정동, 종로구 자하문로, 헬기가 착륙할 수 있는 노들섬, 비상계엄이 발표된 직후인 밤 10시 35분쯤 의사당대로, 여의도 국민은행, 그리고 국회 일대의 CCTV를 열람하기도 했습니다. 국회에서 병력이 철수한 새벽 3시 48분까지 706차례나 서울시 CCTV에 접속했다고 하는데요. 서울시가 재난 상황과 치안 대비를 위해 시내에 약 1만여 곳에 설치한 CCTV는, 통합방위태세·경계태세가 격상되거나 군 훈련과 같은 특별한 경우가 아니면 열람이 제한됩니다. 영화에서는 휴대전화를 사용했지만, 권력을 가진 국가의 경우 CCTV  전체조회만 하면 되어, 높은 수준의 기술이 필요 없겠죠. 건물을 투과하여 3D영상을 만들어내는 수준의 기술까진 아니지만, 사람들이 메신저로 어떻한 대화를 하며, 어디서 접속하는 지, 또한 주변에 어떤 일이 벌어지고 있는지 감시할 수 있게 되는 겁니다. 이것이 바로 영화에서나 보던 사이버 해킹이 아닐까 싶은데요. 정말 영화에서만 보던 사이버해킹이 현실적으로 일어날 수 있을까요? 설령 실제로 진행되었다는 가정을 할 게 될 경우, 얼마나 정밀하게 개인을 식별하고 추적할 수 있는 것일까요? 만약 국가가 국민의 디지털 미디어를 전부 감시하고 있고 언제든지 개입할 수 있다면, 그거 야 말로 '잘못된 일'이 아닐까요?   IP 추적의 현실적 한계와 디지털 감시망의 허점 물론 IP망을 통해 개인을 추적한다는 말 자체는 어폐가 있을지도 모릅니다. IPv4 주소는 256의 4거듭제곱, 약 43억개의 고유 주소를 가지는 자원입니다. 정해져 있는 자원이라 전 세계인에게 돌아가지 않아요. 실제 IANA(Internet Assigned Numbers Authority, 인터넷 할당 번호 관리기관)에서는 2011년부터 IPv4의 할당을 중지했고, 2015년 ARIN(American Registry for Internet Numbers, 미국 인터넷 번호 등록부)에서는 IP 주소가 고갈되었다고 밝혔습니다. 한국이 소속된 APNIC(Asia Pacific Network Information Center, 아시아-태평양 지역 네트워크 정보센터)의 경우도 2020년에 거의 고갈되었다고 밝혔죠. 128비트 체계인 IPv6을 사용하면 이런 문제가 해결되지만, 아직까지 도입은 지지부진한 상태입니다. 문제는 그러다 보니 공유기를 사용한다거나, Tailnet과 같은 VPN(Virtual Private Network, 가상 사설망)을 쓰는 식으로 IP를 나눠 쓰고, DHCP(Dynamic Host Configuration Protocol, 동적 호스트 구성 프로토콜)과 같이 접속할 때마다 보유중인 IP들중 하나를 분배해주는 식으로 고정된자원을 아껴 쓰게 되는데요. 이렇게 되면 "IP 주소로 원점을 타격하는" 공격은 사실상 불가능해집니다. 또, IP 주소만으로는 개인 정보를 추적할 수도 없습니다. 우리나라가 중국과 같이 전국민을 검열하는 정보 감시 방화벽인 금순공정이 있는 것도 아니여서 SSL에 대한 중간자 공격도 불가능합니다. 과거 IPv4의 수량이 충분하였을 때 개인마다 고정 IP를 받던 시기 기준으로  IP를 추적해서 핑 폭주 공격인 ICMP Flooding을 가하기도 했지만, 개인유무를 식별할 수 없는데다 IDC에서 1차적으로 걸러지는 지금은 불가능하죠.하지만 한국인터넷진흥원(KISA)와 같이 각국에서 사용할 주소 자체는 어느 정도 관리되고 있기 때문에 Track URL과 같은 도구를 통해 어느 ISP(Internet Service Provider, 인터넷 서비스 공급자)의 어떤 노드에서 접속했는지는 알 수 있습니다. 특정 지역 거주 여부 정도까진 알 수 있죠. 개인이 정보를 뽑아낼 수 있는 건 여기까지입니다. 하지만 여기서 문제가 생깁니다. 통신사 문을 물리적으로 열고 들어갈 수 있는 권력기관이라면 사정은 달라지죠. 통신사는 라우팅 정보를 사용해서 유동 IP가 어느 MAC 주소 사용 기기, 어느 가입자에게 할당되었는지에 대한 로그를 보유하고 있습니다. 그래서 사이버수사대는 통신사 측에 정식으로 수사 협조 요청을 해서 정보를 수령, IP와 개인 정보를 확인하기도 합니다.  통신사정보열람 및 개인 SNS감청과 통신비밀보호법의 딜레마 여기서 문제가 생깁니다. 앞서 CCTV를 강제로 열어봤던 것처럼, 총구나 권력을 앞세워 통신사 정보를 강제로 열람하거나 혹은 PII(Personal Identifiable Information, 개인 식별 정보) 원장을 보유하고 있는 국가 기관이 작정하고 개인의 사생활을 열람 및 공격하겠다고 나서면 이를 막을 수 있는 방법이 없다시피 한 것입니다. 실제 2017년, 국군 사이버사령부가 법원을 비롯해 공공기관 전산망을 해킹하고 있다는 사실이 드러난 적도 있었습니다. 미국의 경우 NSA(National Security Agency, 미국 국가안보국)에서는 공개되지 않은 제로데이 취약점이 산더미같이 쌓여있다는 말이 나오기도 하죠. 국가정보기관의 국민을 향한 이런 도감청 시도는 한국에서만 일어나는 일이 아니라는 겁니다. 실제 1979년 12월 12일, 계엄사령부 합수본부단장이자 보안사령관이었던 전두환은 도감청을 총동원한 정보 수집을 바탕으로 진압군의 움직임을 속속들이 파악해서 진압군의 움직임에 사전대응했습니다. 특히 전두환의 비서실장이자 하나회의 핵심인물 중 한 명인 허화평은 군사반란을 성공적으로 이끌기 위해, 수도경비사령관 장태완 소장을 중심으로 한 진압군들의 모든 통화를 도감청한 적이 있습니다. 이걸 보면 권력을 등에 업은 국가정보기관의 무서움을 새삼 실감할 수 있는데요. 이번 사건은 계엄사령부가 도청과 감청에 이어 더 강력하고, 초법적이며, 불법여론 조작까지 하려는 시도로 인한 공포가 증가되었다고 볼 수 있습니다. 국민헌법상 통신의 비밀을 국민의 기본권으로 규정하고 있습니다. 통신비밀보호법도 감청가능한 범죄의 한정, 범죄수사의 보충성, 영장에 준하는 법원의 허가서 발부 등 매우 엄격한 요건 아래에서만 감청을 허용하고 있습니다. 하지만 전국민을 대상으로 소위 '반국가세력'을 막겠다는 미명 하에 자행될 뻔했던 이번 공격은 비윤리적이며, 위험하며, 잘못된 일입니다.  

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    생성형AI시대, e디스커버리 제도의 도전과 변화: 디지털 저작권 보안의 새로운 국면
    생성형AI시대, e디스커버리 제도의 도전과 변화: 디지털 저작권 보안의 새로운 국면

    디지털 혁신의 가속화와 함께 생성형AI는 기업 보안과 저작권 체계에 새로운 도전과 기회를 제공하고 있습니다. 이러한 변화 속에서 기업은 법적 리스크를 최소화하고 효율성을 극대화하기 위한 전략을 수립해야 합니다. 본 문서에서는 생성형AI가 기업 보안과 디지털 저작권에 미치는 영향, 그리고 e디스커버리 제도에 미치는 변화를 살펴보고자 합니다.생성형AI가 기업 보안에 미치는 영향생성형AI는 기업의 보안 환경에 긍정적 영향과 잠재적 위협을 모두 가져옵니다. 한편으로 AI 기술은 사이버 위협 탐지, 보안 교육, 개인정보 보호 등에서 혁신을 이끌며 보안 업무의 효율성을 극대화합니다. 예를 들어, AI 기반 자동 기사 생성 도구는 뉴스를 신속히 작성하여 실시간 제공함으로써 제작 효율성을 크게 높입니다.반면 생성형AI의 오남용은 새로운 보안 위협을 초래할 수 있습니다. AI를 활용한 사이버 공격, 데이터 유출, 딥페이크 등의 문제는 기업 보안에 심각한 위협이 됩니다. 또한 법적 효율성을 높이는 동시에 윤리적 문제와 개인정보 침해 위험을 동반합니다. e디스커버리 제도는 AI 도입에 따른 이점과 위험 요소를 균형 있게 반영해야 합니다. 이를 위해 국가정보원은 AI 활용 시 보안 가이드라인을 발표하며 서비스 사용, AI와의 대화, 플러그인 및 확장 프로그램 사용 시 보안 대응 방안을 제시하고 있습니다. 생성형AI의 법적 저작권 범위생성형AI가 만든 콘텐츠의 저작권 인정 여부는 현재 법적 논의의 중심에 있습니다. 일반적으로 저작권은 인간의 창작물에 부여되며, AI가 생성한 콘텐츠는 저작권 보호 대상에서 제외되는 경향이 있습니다. 예를 들어, 우리나라에서 생성형AI로 제작된 영화 ‘AI 수로부인’은 편집저작물로서 저작권을 인정받았습니다. 이는 이미지, 영상 등의 배열에 창작성이 있다는 점을 인정한 것입니다.그러나 생성형AI가 학습한 기존 저작물에 대한 저작권 침해 문제는 여전히 존재합니다. 기존 저작물을 학습하여 유사한 결과물을 생성할 경우, 이는 저작권 침해로 간주될 수 있습니다. 따라서 AI를 활용한 콘텐츠 제작 시에는 저작권 침해 여부를 신중히 검토해야 합니다. 생성형AI 시대에서 e디스커버리 제도의 방향성e디스커버리 제도는 소송 과정에서 전자적 형태의 증거를 수집, 보존, 분석, 제출하는 절차를 의미합니다. 생성형AI의 발전은 e디스커버리 과정에 새로운 과제를 안겨주고 있습니다. 예를 들어, AI가 생성한 콘텐츠가 증거로 제출될 경우, 그 신뢰성과 진위 여부를 판단하는 것이 중요합니다. 특히, 딥 페이크와 같이 AI를 활용한 위조 콘텐츠의 증가는 법적 증거로서의 신뢰성을 저하시킬 수 있습니다. 따라서 생성형AI 시대의 e디스커버리 제도는 다음과 같은 방향으로 발전해야 합니다:-      AI 생성 콘텐츠의 신뢰성 검증: AI가 생성한 콘텐츠의 진위 여부를 판단하기 위한 기술적, 법적 기준 마련-      저작권 침해 여부 판단: AI가 생성한 콘텐츠가 기존 저작권을 침해하는지 여부를 검토하는 절차 강화-      법적 프레임워크 정립: 생성형AI와 관련된 법적 공백을 메우기 위해 저작권법 및 관련 법령 개정 필요 생성형AI의 윤리적 고려사항결정적으로 윤리적 문제와 보안 및 프라이버시 보호에 대한 주의가 필요합니다. 따라서 e디스커버리 제도는 생성형AI의 도입으로 인한 효율성 향상과 함께, 윤리적 문제와 보안 및 프라이버시 보호에 대한 고려를 균형 있게 반영해야 합니다. 생성형AI의 발전은 기업 보안, 저작권, 법적 절차 등 다양한 분야에 새로운 도전과 기회를 제공합니다. 법률 전문가들은 이러한 변화에 발맞춰 새로운 법적 기준과 절차를 마련해야 하며, 이를 통해 디지털 시대의 법적 안정성과 공정성을 확보할 수 있을 것입니다. 생성형AI에 대한 대비책 필요생성형AI는 빠르게 전환되는 디지털시대의 중심에 있습니다. 기업과 법률 전문가들은 관련 규제를 면밀히 검토하고 변화에 발맞춘 대비책을 마련해야 합니다. 이를 통해 기술 발전 속에서 법적 안정성을 확보하고 신뢰할 수 있는 디지털 환경을 구축할 수 있을 것입니다.

    Dec 17 2024