AI가 모든 것을 바꾸는 시대, 보안은 누가 책임지는가

AI 기반 데이터 분석이 마케팅과 사업 운영의 핵심 수단으로 자리 잡고 있는 지금, 보안과 신뢰의 문제는 선택이 아닌 전제가 되어야 합니다.

오늘 진행된 Google Cloud 웨비나를 들으면서 AI 시대가 점점 정착될수록 정보 보안 및 활용 방법에 대한 고민 해봤습니다. 

Google AI 웨비나 세션

AI는 마케터를 더 강하게 만들었지만, 동시에 더 위험하게 만들었습니다

최근 Google Cloud의 웨비나 ‘Transform Your Data’를 시청하면서 느낀 가장 강렬한 인상은 “데이터를 다룰 줄 아는 사람”이 아니라 “데이터를 신뢰할 수 있게 만드는 사람”이 진짜 역량을 가진 사람이라는 점이었습니다.

 

이번 세션은 Looker를 중심으로 한 구글의 데이터 분석 철학과 기술적 구현 방법을 소개하는 자리였는데요. 

자연어 질의(NLQ)를 통한 데이터 추출, 실시간 대시보드, semantic layer 기반의 통일된 지표 정의 등은 확실히 마케터와 기획자에게 실무 효율을 높여주는 설루션입니다. 하지만 동시에 두려운 부분이 동시에 생겼는데요.

바로, 우리가 활용하고 있는 이 막강한 도구들은 데이터가 왜곡되거나 유출되는 순간 순식간에 브랜드에 위협이 될 수도 있다는 사실이라는 점입니다. 

 

보안은 기술이 아니라 태도에서 시작됩니다

세션에서는 Google Cloud가 제공하는 데이터 거버넌스와 보안 기능도 간략히 언급되었습니다.

예를 들어, BigQuery는 메타데이터 자동 수집, 데이터 계보 추적, 정책 기반 열 단위 접근 통제, 그리고 데이터 마스킹 기능까지 지원하는데요. 이 모든 것이 데이터를 '활용하는' 단계를 넘어, '보호하고 신뢰할 수 있게 만드는' 환경으로 확장되는 흐름임을 보여주고 있었습니다.

 

이후 관련 리포트들을 살펴보며 흥미로운 사실을 확인할 수 있었습니다.

美 CISA(사이버 보안청)와 EU AI Act 등 여러 기관은 최근 AI와 관련된 가장 심각한 위협으로

 

▲데이터 중독(Poisoning)

▲적대적 공격(Adversarial Attack)

▲학습 중 민감정보 노출

 

을 꼽고 있었습니다.

 

이러한 위협은 단지 기술적으로 뛰어난 기업만의 이슈가 아닌데요.

실은 마케팅 데이터를 관리하고, 고객 행동을 분석하며, AI 추천 시스템을 도입하고 있는 우리 모두가 이 리스크에 노출되어 있는 셈입니다.

 

특히 프리랜서 마케터, 소상공인, 1인 브랜드 사업자는 더 취약할 수 있습니다.
왜냐하면 비용, 인력, 시스템이 부족한 상태에서 '빠르게 실행'하는 데만 집중하다 보면, 어느새 데이터 접근 권한, 암호화, 정책 설정 등 보안의 기본이 빠져 있을 수 있기 때문입니다.

 

Google Cloud, Amazon, Microsoft 등의 클라우드 기반 플랫폼은 이미 ‘보안 기본값’을 강화하는 방향으로 진화하고 있습니다.

예를 들어, BigQuery는 사용자별 데이터 접근 권한을 IAM 기반으로 계층화하고, 특정 민감 정보는 마스킹 처리하거나 정책 태그를 적용해 자동 제어할 수 있습니다. 하지만 이런 기능을 쓰는 사람의 '의식'이 없다면, 기술은 아무런 효과도 내지 못합니다.

 

또한 마케팅 실무자들이 점점 더 많이 사용하는 AI 기반 툴들—예컨대 자연어로 인사이트를 요청하는 분석툴이나 추천 알고리즘 자동 생성기 등—은 입력된 데이터 자체에 따라 완전히 다른 결과를 출력합니다. 만약 학습 데이터가 편향되었거나, 특정 정보가 무단으로 노출된다면, 그 피해는 캠페인 결과뿐 아니라 브랜드 신뢰 자체에 타격을 줄 수 있습니다.

 

작은 조직일수록, 보안은 가장 먼저 챙겨야 할 전략입니다

AI는 ‘무엇을 할 수 있는가’보다는 ‘어떻게 사용하는가’가 중요한 기술입니다.

그렇다면 마케터와 사업자가 지금 당장 할 수 있는 보안 행동은 무엇일까요?

 

첫째, 공통된 지표 정의와 메타데이터 관리부터 시작해야 합니다.

팀 내에서 캠페인 성공의 기준이 무엇인지, 그 수치를 어떤 방식으로 계산하는지를 명확히 정의하고 기록하는 습관이 필요합니다.

둘째, 접근 권한 통제를 일상화해야 합니다.

마케팅 도구를 함께 쓰는 동료, 외부 협력사, 프리랜서에게는 필요한 수준만큼만 데이터 접근 권한을 부여하는 것이 원칙입니다.

셋째, 보안에 대한 교육과 책임 분산이 필요합니다.

단지 IT팀이나 개발자만의 역할이 아닌, 기획자, 마케터, 디자이너 모두가 ‘데이터 보호자’라는 인식을 가져야 합니다.

넷째, AI 결과물에 대한 휴먼 리뷰 체계를 마련해야 합니다.

특히 자동 추천이나 요약 결과를 맹신하지 않고, 그 결과가 어떤 데이터에 근거했는지를 확인하는 프로세스를 도입해야 합니다.

 

 

이 모든 과정이 귀찮고 느리게 느껴질 수 있습니다.

하지만 보안은 일종의 보험입니다. 단 한 번의 사고가 지금까지 쌓아온 브랜드 가치와 소비자 신뢰를 무너뜨릴 수 있다는 점을 반드시 인지하고 깊게 관찰해야 합니다. 

 

이번 진행된 Google Cloud의 웨비나를 통해 AI의 확장성이 기대되는 만큼 두려움도 함께 느끼게 합니다.

 

 “데이터는 많지만, 믿을 수 있는 데이터가 성장을 만든다.”

라는 것을요. 

 

AI 시대에 보안은 기술의 부속물이 아니라, 데이터 활용을 위한 필수 인프라이고, 지속적으로 사용하는 것을 고려할 때, 특히 필요한 부분입니다.  작은 팀이라도, 기술이 부족해도, 의식만 있다면 보안은 얼마든지 실현 가능할 수 있어요. 

 

그 시작은, 우리가 지금 다루고 있는 데이터 한 줄의 무게를 다시 깊게 생각하는 것에서 부터 시작합니다.