같은 용어 IT 분야별 다른 의미에 대한 짧은 사색
투명성(Transparency)의 중의성
AI 개발이라는 분야가 뜨는 시점, Microsoft의 클라우드 보안에서 Threat Intelligence(TI*)라는 전 세계에서 수집되는 자사 방어 시스템의 지표를 홍보한 영상을 본 적이 있다. 이때 중요한 포인트는 투명성(Transparency)이었다. 이제 고객의 민간정보를 유출시키지 않도록 하는 것도 중요하지만, 시스템이 어떻게 이것을 보호하는지 모든 계약적 절차부터 실제 방어시스템의 메커니즘까지 고객에게 투명하게 공개해야 한다는 의미였다.
당시 설명가능한 AI(Explainable Artificial Intelligence, XAI*)가 AI 소프트웨어 개발에서 중요한 화두로 떠오르고 있었기에, 시의적절한 사이버보안에서의 마케팅 용어였다.
Threat Intelligence(TI): 위협 인텔리전스는 조직이 직면할 수 있는 잠재적 공격에 대한 정보를 수집하고 분석하여 실질적인 방어 대책을 세우는 증거 기반의 지식으로, 단순히 데이터를 모으는 것을 넘어, 공격자의 동기, 수법, 타겟 등을 파악해 선제적으로 대응하는 것이 목적.
Explainable Artificial Intelligence (AXI): 기존의 복잡한 AI 모델(딥러닝 등)은 결과는 정확하지만 왜 그런 결론이 나왔는지 알 수 없는 '블랙박스' 문제가 있었으나, XAI는 AI의 의사결정 과정을 인간이 이해하고 신뢰할 수 있도록 논리적 근거를 제공하는 기술.
그에 반해, 분산처리 DB 개념에서 사용되는 투명성(Transparency)은 정반대의 의미다.
1. 분산 DB의 투명성 (User-Centric)
분산 DB에서 투명성이란 "내부의 복잡한 구조를 사용자에게 숨기는 것"을 의미함. 사용자가 데이터가 여러 곳에 흩어져 있다는 사실을 몰라도, 마치 하나의 로컬 DB를 사용하는 것처럼 느끼게 하는 것이 핵심.
목적: 사용자의 편의성 및 시스템 복잡도 은폐
주요 유형
위치 투명성: 데이터의 실제 저장 위치를 몰라도 접근 가능
복제 투명성: 데이터가 여러 곳에 복제되어 있어도 하나의 데이터로 인식
분할 투명성: 하나의 논리적 릴레이션이 여러 단편으로 나뉘어 있어도 무관함
핵심 키워드: 은폐(Hiding), 단일 뷰(Single View)
2. Threat Intelligence의 투명성 (Trust-Centric)
마이크로소프트(MS)가 위협 인텔리전스(TI) 및 보안 모델에서 강조하는 투명성은 "내부의 정보와 프로세스를 외부로 투명하게 공개하는 것"을 의미함.
목적: 신뢰 구축(Trust) 및 공동 대응 능력 강화
주요 내용 :
위협 정보 공유: 탐지된 공격 기법(TTPs), 공격자 그룹의 정보를 커뮤니티에 공개 운영
투명성 : 보안 사고 발생 시 대응 과정과 영향 범위를 명확히 공표
공급망 신뢰 : 소프트웨어의 구성 요소(SBOM 등)를 공개하여 보안 취약점 여부를 누구나 확인 가능하게 함
핵심 키워드: 공개(Disclosure), 가시성(Visibility), 신뢰(Trust)
3. 한눈에 비교하기
구분
분산 DB의 투명성 / Threat Intelligence(보안)의 투명성
관점
시스템 구현의 관점 / 운영 및 신뢰의 관점
의미
내부의 복잡성을 숨김(은폐) / 내부의 정보를 드러냄
대상
일반 사용자, 개발자 / 보안 전문가, 고객, 파트너
결과
시스템을 쓰기 편해짐 / 시스템을 믿고 쓸 수 있게 됨
결론
분산 DB에서는 "모르게 해주는 것"이 기술적 투명성이고, 사이버 보안에서는 "다 알게 해주는 것"이 정책적 투명성이다.
