Physical AI 시대의 도전과제
최근 생성형 AI 기술을 활용한 다양한 도구들이 출시되면서 개인의 역량과 업무의 경계가 점차 허물어지고 있습니다. 그 결과 인당 생산성과 업무 효율성이 크게 향상되었습니다. 또한, 생성형 AI에 대한 사회적 관심과 정부 정책의 뒷받침 속에 많은 기업들이 AI 도입의 효과를 검증하는 과정에 적극 나서고 있습니다.
우리나라가 생성형 AI에 열광하는 사이 미국과 중국은 이미 그 다음 무대인 Physical AI와 로보틱스 경쟁으로 시선을 돌리고 있습니다.
미국과 중국이 로보틱스와 자율주행 기술 경쟁을 벌이는 가운데, Physical AI의 등장은 보안 위험을 물리적 세계로 확장시키고 있습니다. 이는 세 가지 핵심적인 보안 과제를 제시합니다.
미국과 중국이 로보틱스와 자율주행 기술 경쟁을 벌이는 가운데, Physical AI의 등장은 보안 위험을 물리적 세계로 확장시키고 있습니다. 이는 세 가지 핵심적인 보안 과제를 제시합니다.
첫 번째는 센서 데이터 보안입니다. 자율주행차와 산업용 로봇이 의존하는 라이다, 카메라, GPS 등의 센서 데이터가 조작될 경우 시스템 오작동을 넘어 인명 피해로 직결될 수 있습니다. 특히 적대적 공격을 통한 센서 스푸핑(Spoofing)이나 재밍(Jamming) 공격은 기존 IT 보안과는 완전히 다른 차원의 위협입니다. 실시간으로 센서 데이터의 무결성을 검증하고 이상 징후를 탐지할 수 있는 보안 메커니즘이 필수적입니다.
두 번째는 네트워크 보안의 복잡성 증가입니다. Physical AI 시스템은 5G, Wi-Fi, 블루투스 등 다양한 통신 프로토콜을 동시에 사용하며, 차량 간 통신(V2V)이나 사물인터넷(IoT) 네트워크를 통해 상호 연결됩니다. 이러한 초연결 환경에서는 단일 취약점이 전체 네트워크로 확산될 위험이 높아집니다. 제로 트러스트 아키텍처 기반의 네트워크 분할과 엔드투엔드 암호화, 그리고 OTA 업데이트의 보안성 확보가 핵심입니다.
세 번째는 AI 거버넌스와 컴플라이언스입니다. Physical AI 시스템이 수집하는 개인정보의 범위와 민감도가 급격히 증가하면서 개인정보보호법, GDPR 등 기존 규제 프레임워크로는 충분한 보호가 어려워졌습니다. AI의 의사결정 투명성과 설명가능성을 확보하고, 알고리즘 편향성과 윤리적 문제를 사전에 방지할 수 있는 보안 통제 체계가 필요합니다.
AI 전 생명주기에 걸친 보안 통제 방안 수립, Physical AI 환경을 위한 위험 평가 모델 개발, 실시간 위협 탐지와 대응을 위한 자동화된 보안 운영 체계 구축이 시급합니다. 또한 기존의 디지털 보안과 물리적 보안이 융합된 하이브리드 보안 아키텍처도 새롭게 설계되어야 합니다.
보안은 기술 발전 속도에 압도되지 않고, 미래 위협을 예측하여 선제적 대응 체계를 구축하는 역할을 담당해야 합니다. 우리가 설계하는 보안 체계가 기술 혁신을 제약하는 장애물이 아닌, 안전한 혁신을 가능하게 하는 토대가 될 때, 비로소 인간과 AI가 조화롭게 공존하는 디지털 사회를 실현할 수 있을 것입니다.
