금융보안원, 미토스형 사이버위협 대응 논의
금융권이 생성형 인공지능(AI)과 AI 에이전트 도입을 빠르게 확대하는 가운데, 금융보안원이 금융 AI의 안전성과 신뢰성 확보를 위한 평가체계 구축에 나섰다. 특히 클로드 미토스(Mythos) 모델 등 초고성능 프론티어 AI 등장 이후 공격형 AI 기반 사이버 위협이 현실화되면서 금융권 대응 전략 논의도 본격화되고 있다.
금융보안원은 지난 13일 서울 여의도 금융투자협회 불스홀에서 금융회사 및 유관기관 CIO·CISO 등 임직원 260명이 참석한 가운데 ‘2026년 금융권 AI 활용 및 안전성·신뢰성 강화 세미나’를 개최했다고 밝혔다.
이번 세미나는 금융권 AI 활용이 빠르게 확대되는 상황에서 금융회사의 AI 도입·운영 과정에서 필요한 위험관리 방향과 안전성 확보 방안을 공유하기 위해 마련됐다. 이날 세미나에서는 네이버클라우드, 삼성생명, 카카오뱅크, 금융감독원, 금융보안원 등이 참여해 금융권 AI 활용 사례와 보안 대응 전략을 발표했다.
네이버클라우드는 기업이 AI를 단순 도구로 사용하는 단계를 넘어 AI와 공존하는 구조로 진화하는 ‘AX Journey’를 소개하고, 에너지·산업 분야 AI 플랫폼 구축 사례를 공유했다.
삼성생명은 생성형 AI 활용 과정에서 가드레일 설정과 임직원 교육, 관리체계 구축 방안을 설명했다. 이와 함께 마이크로세그멘테이션과 제로트러스트 기반 업무체계 전환 등 미토스형 위협 대응 전략도 소개했다.
카카오뱅크는 AI 거버넌스와 자체 AI 레드팀 운영, 제3자 모의해킹, 버그바운티 등을 통한 AI 보안 강화 사례를 발표했다. 특히 공격형 AI가 방어 로직 분석과 취약점 탐색, 공격벡터 생성 등을 자동 수행하는 ‘미토스형 위협’에 대응하기 위해 AI 기반 침해대응 환경을 구축하고 있다고 설명했다.
금융감독원은 금융 AI 위험관리 프레임워크를 중심으로 금융권 AI 활용 과정에서 발생 가능한 주요 리스크와 관리체계 구축 방향을 제시했다.
금융보안원은 이날 국내외 AI 안전성·신뢰성 평가체계를 분석한 뒤 국내 금융권에 적합한 금융 AI 안전성·신뢰성 평가기준 초안을 공개했다. 평가기준은 모델 성능 관리, 데이터 품질관리, 공정성·편향성, 설명가능성 등 신뢰성 분야와 AI 특화 보안위협 대응, AI 특화 공격 탐지, AI 자산 보호, 외부 모델·데이터 검증 등 안전성 분야로 구성됐다.
특히 환각 현상 완화 기준과 적대적 공격 방어, AI 모델 인벤토리 관리, 공급망 보안, 데이터 국외 이전 금지, AI 특화 보안교육 등 생성형 AI 환경에서 요구되는 관리 항목도 포함됐다. 금융보안원은 올해 하반기 금융회사 신청을 받아 AI 안전성·신뢰성 시범평가를 실시할 예정이다.
이어진 패널토의에서는 AI 거버넌스와 규제 대응, 검증체계, 미토스형 보안위협 대응 방안 등을 중심으로 논의가 진행됐다. 참석자들은 AI 활용 확대를 위해서는 객관적 평가체계 구축과 함께 금융당국·금융회사·보안기관 간 협력이 필요하다는 데 공감했다.
박상원 금융보안원 원장은 “AI는 금융산업 혁신의 핵심 기술이지만 금융 분야에서 안정적으로 활용되기 위해서는 보안성과 안전성, 신뢰성이 함께 확보돼야 한다”며 “AI 조직 확대·개편을 통해 AI 기반 사이버 공격 및 방어 연구와 AI 보안 인재 양성을 강화하겠다”고 말했다.
