250730 전자신문

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AI 신뢰성 확보 경쟁	- 각국 정부와 기업이 인공지능 신뢰성 확보를 위한 평가 도구, 인증 프로그램, 교육 체계를 정비하며 표준 선점과 주도권 확보 본격 경쟁 - 단순한 기술 확보를 넘어 자국의 AI 주권(소버린 AI)을 확립하는 전략의 일환으로 AI 신뢰성과 책임성을 중심으로 한 활용 문화와 리터러시 기반 조성 - AI를 단순 수입·활용하는 국가를 넘어 AI 규범을 수출하는 '규범국가'로의 전환
보안의 진짜 승부는 '운영'에서 갈린다	- 기술의 종류나 성능보다 중요한 것은 위협을 얼마나 먼저 감지하고(프리엠프티브), 능동적으로 대응하며(프로액티브), 피해 확산을 얼마나 효과적으로 차단할 수 있는지(컨테인먼트), 핵심은 결국 운영 - RSAC, 보안 대응의 핵심 요소로 맥락, 연결성, 협업 제시 - 가트너, 사이버위협노출관리(CTEM) 모델을 통해 지속적인 위협 노출 평가와 운영 중심 대응 전략의 중요성 강조 - 로그는 쌓이지만 해석은 이뤄지지 않고, 기술은 있지만 이를 실행으로 연결하는 구조 부족, 문제는 기술을 운영하고 연계할 수 있는 체계의 부재 → 관리형탐지·대응(MDR)은 보안 자산과 탐지 기술, 인력과 대응 정책을 통합하고 이를 자동화 기반의 일관된 운영 체계 위에서 구현하는 실행 중심 보안 모델로, 엔드포인트보호플랫폼(EPP), EDR, NDR, 개방형 XDR, 다크웹 인텔리전스, 공격표면관리(ASM), 침투테스트(펜 테스트) 등 다양한 보안 스택을 전술적으로 통합하고 조직별 위협 시나리오에 따라 설계된 대응 전략을 전문 분석가들이 24/7 운영하는 구조	프리엠프티브, 프로액티브, 컨테인먼트
독자 AI 파운데이션 모델	- 해외 기술에 의존하지 않고 모델 설계부터 학습까지 전 과정을 국내 기술로 구현한 범용 초거대 인공지능 모델 - 파운데이션 모델은 다양한 분야에 범용적으로 적용이 가능한 기반 AI

 
 

AI 신뢰성 체계 주요국 비교