[오늘의 AI] 미토스(Mythos)發 AI 해킹 위협과 금융권 망분리 완화

최근 인공지능 기술의 발전 속도는 상상을 초월한다. 특히 앤트로픽(Anthropic)이 개발한 고성능 자율형 AI 모델 '미토스(Mythos)'의 등장은 보안 진영에 거대한 경종을 울렸다. 미토스는 기존의 전통적인 보안 관제 시스템이 감지하지 못하는 미세한 취약점(Zero-day)을 스스로 찾아내어 공격 표면으로 삼는 놀라운 능력을 지니고 있다.

이러한 'AI 기반 고도화 공격'은 기존의 정적인 방어 기법이나 인간 보안 전문가의 수동 대응만으로는 원천적으로 방어하기 불가능하다. 결국 "AI를 활용한 공격은 AI 기반의 능동형 방어 시스템 체계로만 막을 수 있다"는 결론에 도달하게 된다. 이에 따라 금융당국은 오랜 기간 유지해 온 금융권 망분리 규제를 완화하는 전격적인 정책 추진에 나섰다.

왜 '망분리 규제 완화'인가? 기존 제도의 한계

지난 2013년 도입된 금융권 망분리 제도는 외부 통신망(인터넷망)과 내부 업무망을 물리적으로 완전히 차단하여 외부 해킹 조직의 침투를 막는 데 기여해 왔다. 그러나 기술의 패러다임이 클라우드와 생성형 AI로 전환되면서, 대형 보안 사태를 막기 위한 이 제도가 오히려 최신 보안 기술 도입을 가로막는 '규제의 역설'을 낳았다.

• 클라우드 및 SaaS 도입 불가: 최신 고성능 AI 보안 솔루션과 실시간 위협 인텔리전스는 대부분 클라우드 기반 또는 SaaS(소프트웨어 서비스) 형태로 제공되지만, 망분리 규제 하에서는 금융권 내부망 연결이 원천 차단된다.
• 정적 방어의 한계: 외부와의 통신이 단절된 상태에서는 실시간으로 진화하는 미토스 등 차세대 AI 해킹 모델의 공격 패턴을 동적으로 학습하고 반영하기 어렵다.

금융당국 규제 완화의 핵심 골자

금융당국이 발표한 이번 방안의 핵심은 무조건적인 규제 철폐가 아닌, 보안 역량이 검증된 기업을 중심으로 한 단계적·시범적 완화다. 주요 로드맵과 완화 내용은 다음과 같이 요약할 수 있다.

구분	주요 내용 및 적용 기준
보안 목적 AI 활용 허용	금융회사가 외부 AI 기술을 활용하여 실시간 취약점 점검, 자동 보안 패치, 지능형 침해 대응(XDR) 등을 수행할 수 있도록 1년간 망분리 규제 예외 적용.
1차 규제완화 대상 기업	총자산 10조 원 이상, 상시 종업원 1,000명 이상인 대형 금융회사(약 49개사) 중 신청을 받아 전문가 심사를 거쳐 10개사 안팎 우선 선정.
장기적 전면 해제 검토	시범 운영을 통해 고도의 보안 통제 체계와 강력한 AI 능동 방어 능력을 입증한 금융사에 대해서는 기획형 혁신금융서비스 등을 거쳐 망분리 규제 전면 해제 추진.

💡 핵심 포인트: 안전장치 마련 (제재 감경 및 면책)

AI 기반의 실시간 자동 보안 패치 과정에서 예기치 못한 경미한 전산 장애가 발생할 수 있다. 금융당국은 금융회사가 신속한 복구 체계를 가동하고 소비자 보호 조치를 완료한 경우에 한해 제재를 감경하거나 면책하는 방안을 함께 추진하여 금융권의 적극적인 AI 보안 도입을 독려할 방침이다.

선제적 대응을 위한 금융 보안 인프라 구축

규제 완화에 따른 보안 공백을 방지하고 국가 금융 전반의 방어력을 높이기 위해 전담 인프라도 동시에 신설된다.

1. 금융AI보안연구소 신설: 금융보안원 내에 전담 연구조직을 설치한다. 이곳에서는 미토스 등 고성능 AI가 유발하는 새로운 보안 위협 시나리오를 심층 분석하고, 이에 대응할 수 있는 고도화된 기술적 방어 수단을 개발한다.
2. AI지원센터 가동: 인력과 자본이 부족하여 이번 1차 규제 완화 혜택을 받지 못하는 중소 금융사나 미신청 금융회사를 지원한다. 외부 공격 표면 분석 기술을 활용하여 AI 취약점 점검을 무상 지원하고 금융권 전체에 대응 가이드라인을 전파하는 역할을 맡는다.

인사이트 및 향후 전망

이번 조치는 금융 보안의 패러다임이 과거의 '무조건적인 차단과 격리(망분리)'에서 '검증을 전제로 한 동적·능동형 방어(AI 중심 보안)' 체계로 대전환됨을 의미한다. 오는 6월부터 본격적으로 한시적 완화 조치가 시행되면 금융권의 기술 도입 속도는 한층 빨라질 것이다.

특히 대형 금융사들은 고성능 AI 모델과 클라우드 보안 아키텍처를 결합하여 자체 보안관제 능력을 한 단계 끌어올릴 기회를 맞이했다. 하지만 외부 대형 생성형 AI 모델과의 연동이 증가하는 만큼, API 보안 관리 및 데이터 유출 방지(DLP) 등에 대한 더욱 철저한 자체 거버넌스 확립이 선행되어야 할 것이다.