카테고리: 브랜드 동향 타겟 독자: CIO, 보안·네트워크·인프라 통합 운영 책임자, 엔터프라이즈 IT 기획자
시스코가 10월 들어 한국 기업에 내놓은 메시지는 두 갈래다. 하나는 진단이고, 하나는 대안이다. 진단은 한국 기업의 AI 시대 보안 준비 수준이 글로벌 평균보다 낮고 그 이유가 조직 구조에 있다는 것이고, 대안은 AI로 AI를 감시하는 보안 구조와 관련 모델 및 플랫폼이다.
진단부터 보면, 시스코가 30개국 8,000명의 보안 실무자를 조사한 ‘릴렌트리스 디펜스’ 보고서(데일리시큐 2026.10.13 보도)에서 한국의 위치는 다음과 같다. 지난 1년간 사업에 실질적 영향을 준 보안 사고를 겪었다는 응답이 한국 80%, 전 세계 91%였다. 방어 역량 평균은 한국 58점, 전 세계 64점이고, 최상위 그룹인 ‘릴렌트리스 디펜더’로 분류된 비율은 한국 1%, 전 세계 8%였다. 사고의 3분의 1 이상은 AI를 이용한 공격과 연관돼 있었다. 사고 빈도는 한국이 오히려 낮지만, 대응 구조에서 격차가 났다. 보안·네트워크·IT 팀이 가시성과 도구를 공유하는 비율은 한국 24%, 전 세계 41%였고, 위협 추적보다 흩어진 데이터를 모으고 연결하는 데 더 많은 시간을 쓴다는 응답은 한국 44%, 전 세계 40%였다. 손상된 AI 에이전트를 탐지하고 대응할 자신이 있다는 비율은 한국 37%, 전 세계 54%였다. 대응이 어려운 실무자의 10명 중 6명은 개선 영역으로 기술보다 협업, 승인 절차, 데이터 접근 같은 조직 요인을 꼽았다. 설문은 시스코가 수행한 것이며 자가 평가에 기반하고, ‘AI가 탐지와 대응을 25% 이상 개선했다’는 80% 이상의 응답도 측정 성과가 아니라 인식이다.
대안은 10월 20일 서울 기술 세션에서 구체화됐다. ZDNet코리아 보도에 따르면 시스코는 보안에 AI를 쓰는 ‘AI for Security’와 AI 모델·에이전트를 보호하는 ‘Security for AI’를 함께 강화한다. 사이버 보안용 80억 파라미터 오픈웨이트 모델 ‘파운데이션-섹-8B(Foundation-Sec-8B)’는 로컬에 배포해 보안관제센터(SOC)에서 쓸 수 있고, 소스코드 취약점 점검용 소형 모델 ‘안타레스(Antares)’도 공개했다. 직원이 임의로 설치한 올라마(Ollama), 랭체인(LangChain) 같은 AI 도구를 찾아내는 섀도 AI 관리와, 배포 전 모델 점검과 실시간 이상 행동 차단을 맡는 ‘AI 디펜스’ 플랫폼도 소개됐으며, 한국어와 문화에 맞춘 버전을 준비 중이라고 한다. 시스코 코리아 이승노 상무는 안타레스에 대한 국내 문의가 많지만 아직 도입 사례를 공개할 단계는 아니라고 밝혔다. 김일근 상무는 기업의 질문이 “AI를 막을 것인가”에서 “잘 쓰게 하면서 어떻게 통제할 것인가”로 바뀌고 있다고 말했다.
여기서 국내 CIO가 읽어야 할 것은 제품 목록이 아니라 우선순위다. 시스코 보고서에서 상위 그룹과 나머지를 가른 것은 정교한 기술이 아니라 팀 간 정보 공유(83% 대 37%)와 비인간 신원에 대한 일관된 통제(86% 대 37%)였다. 그러므로 AI 보안 도구를 사기 전에 보안·네트워크·인프라 팀이 같은 화면을 보고 있는지, 에이전트와 서비스 계정의 권한을 누가 관리하는지를 먼저 정리해야 한다. 섀도 AI는 도구를 도입하기 전이라도 현황 조사부터 할 수 있는 항목이다.
주의할 점도 있다. 파운데이션-섹-8B의 성능 수치(소프트뱅크 사례에서 17개 분류 기준 90% 이상)는 시스코 측 설명이고, 국내 환경에서의 검증이나 AI 디펜스 한국어 버전의 출시 시점은 확인되지 않는다.
참고: 릴렌트리스 디펜스 보고서 수치는 데일리시큐(dailysecu.com, 2026.10.13) 보도를 근거로 함. 서울 기술 세션 내용과 발언은 ZDNet코리아(zdnet.co.kr, 2026.10.20) 보도를 근거로 함. 설문은 시스코 수행 조사이며 응답자의 자가 평가임. AI 디펜스 한국어 버전 출시 시점과 국내 도입 사례는 확인되지 않음.
