코로나19로 인해 디지털 전환은 더욱 가속화되고 그 범위도 점점 확대될 것으로 전문가들은 전망하고 있다. 데이터, 인공지능(AI), 클라우드 등 IT 기술을 활용한 이상의 비대면화·디지털화가 급격히 진행되고 있는 현재, 공공정보화 시장도 변화하고 있다. 이에 공공디지털 정보화 사업에 필요한 핵심 기술과 솔루션을 한눈에 살펴볼 수 있는 ‘공공솔루션 위크 온라인 2020’가 개최됐다.

공공기관 정보화 산업 추진에 대한 정보 공유

‘공공솔루션 위크 온라인 2020’이 지난 7월 2일(목)부터 3주에 걸쳐 온라인에서 개최됐다. 이번 세미나는 ‘포스트 코로나시대, 디지털 정부 혁신 전략’이라는 부제로 진행됐다. 세미나는 매년 공공기관 정보화 담당자들과 기업 간 비즈니스 교류의 장으로 개최되며, 이는 공공정보화 산업 추진에 필요한 기술을 공유하고 참가 기업은 공공기관을 대상으로 기술 및 솔루션을 홍보할 수 있는 기회가 제공되고 있다.

한국뉴딜 정책으로 신산업 창출

첫 번째 세션으로 과학기술정보통신부 한소희 사무관이 ‘한국판 뉴딜 주요 소개(디지털 뉴딜을 중심으로)’라는 주제로 발표를 진행했다.

1930년대 미국에서는 대공황으로 많은 실업자들이 발생했다. 이에 미국 정부는 경제위기 극복카드로 대규모 토목 공사 후버댐 공사를 통해 관련 업계가 긍정적인 경제효과를 누릴 수 있는 뉴딜 정책을 진행했다. 최근 정부에서도 한국판 뉴딜 정책을 제시했다. 한국판 뉴딜은 IT 기반으로 디지털 뉴딜, 그린 뉴딜, 고용 뉴딜을 세 축으로 삼는다. 그 중에 중점으로 두고 있는 디지털 뉴딜은 최상의 인터넷 인프라로 축적한 데이터를 통해 AI를 발전시켜 경제를 활성화한다는 계획이다. AI를 발전시키기 위해서는 많은 데이터가 담겨 있는 데이터 댐을 구축한다. 한소희 사무관은 “데이터 댐에 축적된 데이터를 활용한 신산업의 발달로 국민의 삶이 변화하는 디지털 사회로 대전환해 고용 국민 삶이 행복할 수 있을 것”이라고 말했다.

인공지능 통해 완벽한 보안 제안

다음 세션으로 포티넷코리아 김영근 차장이 인공지능 기술을 활용한 관제 센터 고도화를 제언했다. 김영근 차장은 “최근 디지털 공격이 늘어남에 따라 이를 대응하기 위한 플랫폼이 필요하다. 이를 위한 사이버 보안 플랫폼인 포티넷의 FortiAI(가칭 인공지능 보안 분석기)을 소개한다.”라고 말했다.

최근 자동화된 악성 코드 분석 기법이 탄생하면서 감염을 탐지하는 시간이 예전보다 오래 오래 걸리고 있다. 하지만 AI 보안 분석 플랫폼이 등장하면서 이러한 시간이 단축되고 있다. 이와 같은 흐름 속에 FortIA가 주목을 받고 있다.

FortIA는 고객사의 트래픽을 통해 학습을 진행하는 On-prem 자가학습 기능이 탑재됐다. On-prem은 새로운 특성을 확인하고 학습할 수 있다. 즉 사전 학습된 DB와 현재 DB를 통해 악성 여부를 판단하고 악의적인 파일을 식별하며 고객기능 DB를 업데이트(새로운 기능을 학습하는 경우)한다. 또한 새로운 기능 DB가 현재의 FortiAI DB에 업데이트되고 새로운 위협을 탐지해 탐지 시간을 획기적으로 단축한다. 김영근 차장은 “인공지능 기술 기반의 보안 플랫폼 FortIA으로 간편한 업무를 인공지능이 해결하고 전문적인 일을 사람이 집중할 수 있도록 도울 것”이라고 말했다.

이어 다크트레이스가 뉴노멀에 대응할 수 있는 머신러닝 기반 사이버 면역시스템을 소개했다. 다크트레이스 조세연 과장은 “디지털 기술을 통한 전자상거래, 원격 교육 및 의료, 자동화로 연결되는 새로운 뉴노멀에 맞춰 패러다임이 일어나고 있다. 이 뉴노멀은 산업 전반으로 긍정적인 면도 있지만 악성코드 공격이 인공지능을 활용해 고도화되면서 초고속으로 빠른 속도에 내부 데이터가 유출될 수 있다. 이러한 공격을 막기 위해서는 새로운 접근 방식은 보안이 필요하다.”라며 “이에 따라 다크트레이스가 제안하는 머신러닝 기반 사이버 면역시스템에 랜선웨어를 감지하는 순간부터 안티제나 기능이 자율 대응을 하기 시작하며 곧바로 내부 네트워크에서 발견되는 의심스러운 연결을 강제로 끊어버리고 확산을 차단함으로써 실시간으로 랜선웨어에 대응하는 조치 솔루션이다.”라고 전했다.

이어 그녀는 “진화한 악성코드는 내부에서 환경을 분석하고 효율적으로 감염시키기 때문에 공격의 위험을 명확하게 예측하기 어렵다. 그렇기 때문에 머신러닝 기반 사이버면역시스템을 활용해 대비해야할 것으로 보인다.”라고 전했다.