#데이터 보안
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국정원 AI 점검, 우리 팀 체크리스트로
국정원이 2026년 공공기관 AI 시스템 290곳을 조사했더니 92%가 별도 보안조치 없이 쓰고 있었고, 현장 점검에서 접근권한·파일 업로드·외부 연결이 실제로 뚫렸다. 공공기관 전용 점검처럼 보이지만, 점검이 들여다본 세 영역은 소규모 팀이 AI 도구를 쓸 때 그대로 적용된다. 공유계정, 업로드 자료, 외부 도구 연결을 기준으로 우리 팀 상태를 하루 안에 점검할 수 있다.
앤트로픽 상장, 클로드 쓰는 팀이 점검할 3가지
앤트로픽이 10월 26일 상장 서류를 제출했지만, 상장 신청 자체가 이용자의 요금이나 약관, 데이터 처리 방침을 당장 바꾸지는 않는다. 다만 상장사는 수익성 압박을 받기 때문에 중장기적으로 요금제와 정책이 조정될 여지는 커진다. 지금 요금제, 데이터 처리 설정, 특정 서비스 종속 위험을 순서대로 확인해 두는 편이 안전하다.
회사 AI 도입, 도구보다 먼저 볼 세 가지
소규모 조직의 AI 도입 실패는 기술 부족이 아니라 목적과 운영 기준의 부재에서 온다. 어떤 반복 업무에 쓸지 정하면 서비스 유형이 좁혀지고, 데이터 학습 여부와 1인당 구독 비용을 확인하면 결제 판단이 선다. 민감하지 않은 업무 하나를 소수가 유료 등급으로 시범 운영해 효과를 검증한 뒤 넓히는 순서가 실패를 줄인다.
딥시크 에이전트, 회사 도입 전 확인할 보안 포인트
DeepSeek 에이전트는 함수 호출과 MCP로 사내 데이터에 직접 접근·실행하는데, 공식 API로 보낸 데이터는 중국 서버에서 처리되고 중국법의 적용을 받는다. 자율 실행이 넓힌 접근 권한과 데이터의 국외 이전이 겹치는 문제로, 개인정보보호위원회가 실제로 무단 이전을 확인해 시정을 권고한 전례가 있다. 도입 전에는 데이터 경로(공식 API 대 오픈웨이트), 접근 범위, 되돌리기 어려운 작업의 승인 절차, 로그 추적을 점검해야 한다.