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기업 보안 관점에서 보는 ‘딥페이크 사기’ 시나리오 7가지와 예방(업무용)

딥페이크 사기는 기술 자체보다 “조직의 승인 프로세스 빈틈”을 노리는 범죄 유형에 가깝습니다. 공격자는 음성·영상 합성으로 신뢰를 만들어내고, 짧은 시간 압박과 권한 남용을 결합해 송금·계정 탈취·기밀 유출을 유도합니다. 그래서 대응의 핵심은 ‘가짜를 더 잘 구분하는 눈’이 아니라, 가짜가 와도 돈과 권한이 움직이지 않게 만드는 조직 규칙입니다. 이 글은 범죄를 돕는 실행 방법을 설명하지 않습니다. 대신 기업 보안 관점에서 자주 보고되는 딥페이크 기반 사기 “시나리오 7가지”를 방어 중심으로 정리하고, 공격 흐름(정찰→합성→접촉→송금/권한 획득)을 기준으로 어떤 통제가 효과적인지 제시합니다. 개인 실무자와 팀장이 바로 적용할 수 있도록 교육/훈련 방식과 점검표까지 포함합니다. 딥페이크 사기의 공통 공격 흐름(정찰→합성→접촉→요구) 대부분의 딥페이크 사기는 아래 흐름으로 반복됩니다. 시나리오가 달라도 ‘끊어야 하는 지점’은 거의 같습니다. - 1) 정찰: 임원/회계/재무/인사 담당자 정보를 수집하고 조직 구조를 파악 - 2) 합성/사칭 준비: 음성·영상·프로필을 사칭 형태로 꾸림 - 3) 접촉: 메신저, 이메일, 전화, 화상회의 등으로 ‘급한 요청’을 전달 - 4) 압박: “지금 당장”, “비밀 유지”, “승인 예외” 같은 압박 문구로 판단을 흐림 - 5) 실행 유도: 송금, 계정 로그인, 파일 공유, 접근 권한 부여 등 행동을 요구 따라서 방어는 “정찰 차단”과 “실행 차단” 두 축으로 설계하는 것이 효율적입니다. 정찰을 완전히 막기 어렵다면, 최소한 실행(송금/권한/기밀 반출)이 일어나지 않게 통제해야 합니다. 딥페이크 사기 시나리오 7가지(업무에서 실제로 흔한 유형) 아래 시나리오는 범죄 수법을 상세히 묘사하지 않고, “어떤 상황에서 직원이 속기 쉬운지”와 “조직이 어떤 규칙으로 막는지”에 초점을 맞춥니다. 시나리오 1) CEO/임원 사칭 긴급 송금 요청(회계·재무 타깃) 가장 전형적인 유형입니다. 임원 이름으...
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X의 이미지 생성형 기능 논란으로 보는 ‘플랫폼 책임’과 이용자 안전장치

X(구 트위터)에서 이미지 생성형 기능(생성형 AI)이 논란이 된 배경은 “기술이 가능해진 속도”보다 “플랫폼이 위험을 통제하는 속도”가 늦을 때 어떤 일이 벌어지는지 보여준 사례로 해석할 수 있습니다. 개인이든 기업이든, 이제는 어떤 생성형 AI를 쓰느냐보다 ‘어떤 안전장치가 있는 플랫폼을 선택하느냐’가 더 중요한 질문이 되었습니다. 특히 EU의 디지털서비스법(DSA)처럼 플랫폼의 위험 평가와 완화 조치를 요구하는 규제 환경에서는, 사고가 발생한 뒤 사과문을 내는 방식으로는 충분하지 않을 수 있습니다. 실무 관점에서는 “사전에 어떤 방지 장치를 깔아두었는가, 사고가 발생했을 때 얼마나 빠르게 차단·삭제·재발 방지가 가능했는가”가 핵심 평가 항목이 됩니다. 이 글은 민감한 불법·성착취 유형을 상세히 다루지 않습니다. 대신 개인과 기업이 플랫폼을 선택하고 사용할 때 점검해야 할 안전장치 유형과, 이용자가 스스로 적용할 수 있는 설정 팁을 예방 중심으로 정리합니다. 사건 개요를 한 문장으로 요약하면 “이미지 생성형 기능이 특정인의 사진을 바탕으로 비동의 합성물(사칭·조작·유사 음란물 등)을 만들 수 있는 위험을 드러냈고, 이에 대해 플랫폼이 위험을 충분히 평가·완화했는지 여부가 규제 관점에서 문제로 제기되었다”로 정리할 수 있습니다. 중요한 포인트는 ‘개별 이용자의 일탈’만이 아니라, 플랫폼 설계(기능 제공 방식, 접근 제한, 신고/차단 체계, 재업로드 방지, 추천 알고리즘)가 확산 규모를 좌우한다는 점입니다. 논란의 핵심은 바로 여기서 “플랫폼 책임”이 등장합니다. 왜 문제가 되는가: 3가지 리스크 축 이런 논란이 발생했을 때 규제와 이용자 보호 관점에서 문제가 되는 지점은 보통 아래 3가지 축으로 모입니다. - 1) 비동의 합성(Consent) 리스크 실존 인물의 얼굴·신체·정체성을 본인 동의 없이 합성해 명예훼손, 사생활 침해, 괴롭힘으로 이어질 수 있습니다. 플랫폼이 “실존 인물 기반 편집을 제한”하거나 “사칭·합성물...
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딥페이크를 봤을 때 48시간 안에 해야 할 일: 개인용 체크리스트

딥페이크(합성 이미지·영상·음성)는 “보는 순간”부터 시간이 중요해집니다. 특히 처음 48시간은 삭제 가능성과 확산 속도가 갈리는 구간이라, 감정적으로 대응하기보다 ‘증거 확보 → 신고/요청 → 확산 차단 → 재발 방지’ 순서로 움직이는 게 현실적으로 가장 안전합니다. 이 글은 법률 상담이 아니라, 일반인이 당장 실행할 수 있는 개인용 대응 체크리스트를 제공합니다. 상황에 따라 플랫폼 규정, 관할, 증거 요건이 달라질 수 있으니, 아래를 “기본 루틴”으로 삼고 필요하면 전문가(법률/수사/상담) 도움을 병행하는 방식이 좋습니다. 또한 성적 딥페이크 등 민감한 유형은 2차 피해를 막기 위해 상세 묘사나 재공유를 피하는 것이 중요합니다. 48시간이 중요한 이유 딥페이크 피해는 ‘진위’ 자체보다 “확산과 낙인”에서 피해가 커지는 경우가 많습니다. 초기에 빨리 움직이면 플랫폼 신고로 노출이 줄어들 가능성이 높고, 복제·재업로드가 늘기 전에 원본 링크를 끊을 수 있습니다. 반대로 처음 며칠을 놓치면, 삭제 요청을 해도 이미 여러 계정과 사이트로 복제되어 추적과 제거가 어려워질 수 있습니다. 따라서 48시간 대응은 “완벽한 해결”을 목표로 하기보다, 피해 확산을 최소화하고 이후 대응을 가능하게 만드는 ‘증거·기록·차단’에 집중해야 합니다. 0~30분: 발견 즉시 해야 할 1차 행동(가장 중요) 처음 발견했을 때 가장 위험한 행동은 무작정 공유하거나, 상대에게 감정적으로 연락하거나, 증거 없이 신고부터 하는 것입니다. 아래 순서를 그대로 따라가면 됩니다. - 1) 절대 재업로드·재전송하지 않기 피해를 알리려는 목적이라도 파일을 다시 공유하면 노출이 늘고, 나중에 “본인이 유포했다”는 오해가 생길 수 있습니다. 링크를 전달할 때도 최소 인원에게만, 필요하면 캡처/기록 방식으로 대체하는 것이 안전합니다. - 2) 증거 확보 6종 세트 만들기(가능한 만큼) 증거는 ‘삭제 요청’과 ‘추후 신고/법적 대응’의 기반입니다. 아래 항목을 가능한...
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‘AI 리터러시 의무’가 현실에서 의미하는 것: 직원 교육 커리큘럼 4단계

요즘 많은 조직이 생성형 AI를 도입하면서 “직원들에게 교육을 해야 한다”는 말은 쉽게 합니다. 문제는 교육을 ‘선언’으로 끝내는 순간, 실제 업무 현장에서는 오남용이 반복되고, 사고가 터진 뒤에야 규칙을 만들게 된다는 점입니다. AI 리터러시 의무(또는 그에 준하는 요구)는 결국 “우리 조직이 AI를 안전하게 쓰기 위한 최소 역량을 갖추고, 그 사실을 운영·기록으로 남길 수 있는가”로 귀결됩니다. 이 글은 법 조문을 그대로 옮기기보다, 실무자가 바로 적용할 수 있는 ‘직원 교육 커리큘럼 4단계’를 제시합니다. 핵심은 강의 1회로 끝내는 교육이 아니라, 역할별로 필요한 수준을 나누고(기획/개발/CS), 간단한 평가와 기록 보관을 붙여 “운영되는 체계”로 만드는 것입니다. AI 리터러시 의무를 실무적으로 해석하면 현장에서 AI 리터러시는 보통 다음 3가지를 할 수 있는 상태를 의미합니다. - 1) 무엇이 위험한 사용인지 구분한다: 개인정보·기밀·저작권·딥페이크·편향 등 위험 신호를 알아차리는 능력 - 2) 안전한 사용 습관을 갖는다: 입력 금지 항목을 지키고, 결과물을 검증하고, 필요한 경우 사람 검토를 거치는 습관 - 3) 문제 발생 시 대응한다: 오답/유해 결과/권리침해 가능성을 발견했을 때 신고·차단·정정으로 이어지는 흐름을 안다 즉, AI 리터러시는 “AI를 잘 쓰는 요령”을 넘어 “AI를 안전하게 운영하는 기본기”입니다. 조직 입장에서는 교육을 했다는 사실보다, 교육이 실제 행동 변화로 이어지고 있다는 증거(평가·기록·재교육)가 더 중요해질 수 있습니다. 직원 교육의 최소 목표: 오남용 방지를 기준으로 잡아라 교육 목표를 ‘생산성 향상’에만 두면 위험합니다. 교육의 최소 목표는 오남용 방지로 잡아야 합니다. 생산성은 그 다음입니다. 특히 아래 5가지는 어떤 조직이든 공통으로 다루는 편이 안전합니다. - 개인정보/민감정보 입력 금지와 예외 처리(익명화, 마스킹) - 회사 기밀(계약서, 내부 문서, 코드, 미공개 자...
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고위험(High-risk) AI 판단 기준을 ‘업무 질문 10개’로 자가진단하는 법

AI를 도입할 때 가장 흔한 실패는 “기술은 붙였는데, 리스크 분류를 안 한 상태로 운영이 시작되는 것”입니다. 특히 EU AI Act 같은 규제 프레임에서는 AI를 위험도에 따라 분류하고, 고위험(High-risk)에 가까울수록 더 강한 관리 체계를 요구하는 방향으로 움직입니다. 하지만 법 조문을 처음부터 파고들면 실무가 멈춥니다. 그래서 이 글은 ‘업무 질문 10개’만으로도 우리 서비스가 고위험 쪽에 가까운지 빠르게 자가진단할 수 있게 구성했습니다. 중요한 전제는 하나입니다. 고위험 여부는 “모델이 똑똑하냐”가 아니라 “어디에 쓰느냐”가 결정합니다. 같은 챗봇이라도 장난감 추천을 하면 저위험에 가깝지만, 채용 평가를 돕거나 신용 판단을 보조하면 고위험 관리가 필요해질 수 있습니다. 따라서 먼저 사용 사례를 정확히 적어놓고, 그 다음 질문에 답하는 순서가 좋습니다. 고위험(High-risk) AI를 쉽게 이해하는 한 문장 고위험 AI는 “사람의 권리, 기회, 안전에 중대한 영향을 줄 수 있는 의사결정(또는 그에 준하는 판단)을 자동화하거나 강하게 보조하는 AI”로 이해하면 실무 적용이 쉽습니다. 여기서 핵심 단어는 ‘중대한 영향’과 ‘의사결정’입니다. 단순한 콘텐츠 생성이나 생산성 도구도 문제를 만들 수는 있지만, 일반적으로 고위험 관리가 요구되는 지점은 채용/교육/금융/의료/안전/법집행/핵심 인프라처럼 결과가 개인의 삶에 직접 영향을 주는 영역으로 수렴합니다. 자가진단 전에 해야 할 1분 준비 아래 빈칸을 먼저 채우면, 질문 10개가 훨씬 정확해집니다. 문서가 거창할 필요는 없고, 한 장 메모면 충분합니다. - AI가 쓰이는 업무/기능 이름: (예: 지원자 서류 요약, 학습 성취도 예측, 대출 심사 보조) - AI가 내는 결과물 형태: (점수/등급/추천/요약/경고/자동 거절 등) - 결과물이 영향을 주는 대상: (지원자/학생/고객/직원/일반 사용자) - 최종 결정 주체: (AI 자동 / 사람 승인 / 혼합) - 사용되...
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EU AI Act 타임라인 한 장 요약: 2025~2027 무엇이 언제 적용되나

EU AI Act(유럽연합 인공지능법)는 “AI를 위험도에 따라 나누고, 역할(제공자/사용자)에 따라 책임을 부여하는” 구조로 설계된 규제입니다. 국내 기업이라도 EU 시장에 제품·서비스를 제공하거나, EU 고객/파트너와 거래하거나, EU 규정을 따르는 기업과 공급망으로 연결되어 있다면 간접적으로 영향을 받을 수 있습니다. 이 글은 2025~2027년 구간에서 실무자가 가장 많이 묻는 질문인 “언제 무엇을 준비해야 하는가”를 한 장짜리 흐름으로 정리합니다. 단, 적용 범위는 AI의 종류(금지/투명성/고위험/GPAI)와 운영 역할(제공자 vs 사용자)에 따라 달라질 수 있으므로, 날짜만 외우기보다 내 서비스가 어디에 걸리는지 먼저 분류하는 방식이 효율적입니다. 먼저 결론: 2025~2027 핵심 날짜 4개 한 장 요약이 필요하다면, 아래 4개 날짜를 “기점”으로 잡고 체크리스트를 돌리는 게 가장 빠릅니다. - 2025년 2월 2일: 금지(불허) AI 관행 + AI 리터러시(교육/역량) 관련 의무가 우선 적용되는 구간 - 2025년 8월 2일: GPAI(범용 AI) 관련 거버넌스/의무가 적용되는 구간(모델 제공자 중심, 일부는 사용자도 영향) - 2026년 8월 2일: EU AI Act가 전반적으로 본격 적용되는 큰 마일스톤(다수 의무가 “운영 체계” 형태로 요구될 가능성이 큼) - 2027년 8월 2일: 규제 제품(안전 규제 대상 제품) 내장형 고위험 AI 등 일부 항목의 전환 기간 종료 시점 큰 일정(연도별): 2025~2027 로드맵 여기서는 ‘정교한 조문 번호’보다, 실무에서 바로 움직이게 하는 “연도별 해야 할 일” 중심으로 정리합니다. 아래를 보고 우리 조직의 업무 캘린더에 그대로 옮겨 적는 것을 권합니다. - 2025년(상반기): “하지 말아야 할 것”이 먼저 온다 이 시기의 포인트는 금지 AI 관행과 같은 ‘레드라인’을 조직 내부에서 명확히 정리하는 것입니다. 특히 제품/서비스 기획 단계에서 “이 기능이 사람...
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한국 ‘AI 기본법’ 시행이 의미하는 것: 기업/개인이 지금 준비할 체크포인트

인공지능을 “잘 쓰는 방법”은 이제 기술 선택만으로 끝나지 않습니다. 서비스에 AI가 들어가는 순간, 사용자 보호·투명성·안전 관리 같은 운영 책임이 함께 따라옵니다. 한국의 ‘AI 기본법’은 이런 흐름을 제도적으로 정리하려는 움직임으로 볼 수 있고, 기업과 개인 모두에게 “AI를 쓰는 방식”을 점검하게 만드는 계기가 됩니다. 이 글은 특정 조항을 암기시키기보다, 현장에서 바로 적용할 수 있는 준비 항목을 중심으로 정리합니다. 법령·가이드라인은 향후 하위 지침과 해석에 따라 달라질 수 있으니, 오늘은 ‘틀을 잡는 체크포인트’에 집중하는 것이 효율적입니다. AI 기본법이 던지는 핵심 메시지 AI 기본법의 취지는 크게 두 축으로 이해하면 실무가 쉬워집니다. 첫째, AI 산업을 키우되 국민 권익과 안전을 보호할 것. 둘째, 위험이 큰 AI는 더 엄격하게 관리하고, 생성형 AI처럼 오해·혼동이 쉬운 영역은 투명성을 강화할 것. 결국 “AI를 쓴 결과가 사람에게 의미 있는 영향을 준다면, 과정과 책임을 설명할 수 있어야 한다”는 방향성으로 정리할 수 있습니다. 이 메시지는 기술팀만의 과제가 아니라, 기획·운영·마케팅·고객지원·법무·보안까지 연결됩니다. 왜냐하면 AI는 모델 성능보다 ‘어디에 쓰느냐’가 더 큰 리스크를 만들기 때문입니다. 같은 모델이라도 채용·대출·의료처럼 민감한 영역에 들어가면 요구되는 관리 수준이 달라질 수 있습니다. 누가 영향을 받나: “만든 사람”만의 법이 아니다 AI 관련 법을 들으면 흔히 “모델 만드는 빅테크만 해당”이라고 생각하기 쉽습니다. 하지만 실무에서는 AI를 직접 개발하지 않더라도, 외부 AI를 가져와 서비스에 붙이거나 업무 프로세스에 도입하는 순간 준비가 필요해질 수 있습니다. - AI를 직접 개발·학습시키는 기업: 모델 안전성, 데이터·학습 절차, 품질 관리 책임이 상대적으로 큽니다. - 외부 모델을 API로 연결해 서비스화하는 기업: “우리 서비스에서 AI가 어떤 결정을 돕는지”를 설명하고, 사용...
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