섀도우 AI: 기업 내부에 도사리는 조용한 보안 위협

Rachael Shah수석 제품 마케팅 매니저 | F5

인공지능은 이제 거스를 수 없는 흐름입니다. 생산성 향상과 혁신, 경제적 파급 효과는 모든 팀의 업무 방식을 근본적으로 바꾸고 있습니다. 하지만 AI를 도입하는 조직에는 이러한 이점과 함께 심각한 위험도 따릅니다. 그중 가장 시급하게 대응해야 할 위험 중 하나가 바로 섀도우 AI입니다.

섀도우 AI는 직원들이 IT 및 보안 팀의 인지나 승인 없이 AI 도구를 무단으로 사용하는 것을 말합니다. 아직 비교적 새로운 현상이고 계속 진화하고 있지만, 보안 및 규정 준수 측면에서 중대한 위협으로 빠르게 부상하고 있습니다.

섀도 AI는 직원들이 기업 내에서 승인되지 않은 소프트웨어, 클라우드 서비스 또는 시스템을 사용하는 오랜 과제인 섀도 IT에서 파생되어 빠르게 발전하고 있습니다. 섀도 IT만으로도 이미 거버넌스와 보안에 부담이 되지만, 섀도 AI는 여기에 위험하고 복잡한 문제를 한층 더합니다. 승인되지 않은 소프트웨어는 IT 부서가 파악할 수 없는 곳에 데이터를 저장하지만, AI 도구의 위험은 여기서 그치지 않습니다. 공개 AI 모델은 직원이 입력한 내용을 학습 데이터로 흡수할 수 있어, 기업의 독점 정보가 한 번 노출되면 사실상 되돌릴 수 없습니다.

섀도우 AI의 몇 가지 예시:

• 소프트웨어 엔지니어가 개인 ChatGPT, Gemini 또는 Copilot 계정으로 상용구 코드를 생성하거나, 언어를 번역하거나, 레거시 코드를 리팩터링하거나, 테스트 케이스를 작성하는 과정에서 실수로 회사의 독점 코드를 공개 모델에 붙여넣습니다. 이 코드는 저장되거나 로그에 기록되거나 외부에 노출될 수 있습니다. 더 큰 문제는 AI가 생성한 결과물에 보안에 취약한 로직, 존재하지 않는 API 또는 라이선스 조건을 위반하는 코드가 포함될 수 있다는 점입니다.
• 커뮤니케이션 담당자가 기밀 전략 메모를 요약하거나 고객에게 전달할 메시지의 초안을 작성하기 위해 AI 도구에 업로드합니다. 이제 해당 회사의 독점 정보가 담긴 콘텐츠는 IT 부서의 감독 범위를 벗어난 외부 업체의 서버에 저장되어 있습니다.
• 영업 담당자가 AI로 잠재 고객 발굴용 이메일을 자동 생성하고 이메일 및 CRM 시스템에 모두 연결되는 Chrome 확장 프로그램을 설치합니다. 이로 인해 데이터 유출, 내부 정책 위반, GDPR이나 캘리포니아 소비자 개인정보 보호법 등의 규정 미준수 위험이 발생할 수 있습니다.

이러한 사례는 시작에 불과합니다. 산업 전반에서 수많은 다른 섀도우 AI 시나리오가 매일 펼쳐지고 있습니다. 문제의 규모가 워낙 방대해 Gartner®는 다음과 같이 예측합니다. “2027년까지 직원의 75%가 IT 부서가 파악하지 못하는 상태에서 기술을 도입, 수정 또는 개발할 것입니다. 이는 2022년의 41%에서 증가한 수치입니다. 그 결과, 하향식의 고도로 중앙집중화된 사이버 보안 운영 모델은 실패하게 될 것입니다. 대신 최고정보보호책임자(CISO)는 사이버 보안 조직을 간소화된 중앙 조직으로 재편하여, 기업 전반에 배치된 다양한 전문가와 융합 팀이 분산형 협업 체계로 운영될 수 있도록 지원해야 합니다. 이를 통해 사이버 보안을 기업의 말단 현장까지 확장하여, 기술 및 위험 관련 의사결정과 실행이 이루어지는 지점에 더 가까이 다가갈 수 있습니다.”¹

프롬프트 인젝션과 데이터 유출: 주요 우려 사항

섀도 AI로 인한 정확한 재정적 손실 규모는 아직 집계 중이지만, 피해 가능성은 명백하며 점점 커지고 있습니다. 지금 조치를 취하지 않는 조직은 심각한 사고, 규제 위반에 따른 제재, 고객 신뢰 하락의 위험에 직면할 수 있습니다.

가장 우려되는 취약점 중 하나는 프롬프트 인젝션입니다. 이는 공격자가 직접 제공하거나 AI가 처리하는 콘텐츠 안에 숨겨 놓은 악의적인 지시로 인해 모델이 제한을 우회하거나 민감한 데이터를 유출하거나 의도치 않은 행동을 하도록 만드는 공격입니다. AI 모델은 기본적으로 입력을 신뢰하는 경향이 있어 이러한 공격에 취약합니다. 프롬프트 인젝션이 성공하면 AI를 속여 내부 데이터를 공개하게 하거나, 자동화된 프로세스를 손상시키거나, 의사결정 시스템의 신뢰성을 훼손할 수 있습니다.

또 다른 주요 우려 사항은 데이터 유출로, 특히 개인 식별 정보(PII), 보호 대상 건강 정보(PHI), 은행 계좌 정보 및 금융 기록, 소스 코드 및 독점 지식 재산, 인증 정보 및 액세스 키, 고객 기록 등의 유출이 문제가 됩니다.

문제를 더욱 악화시키는 것은 규제 미준수 가능성입니다. 승인되지 않은 AI 사용은 GDPR, HIPAA, PCI DSS, 사베인스-옥슬리법 등의 규정과 표준을 위반하기 쉬우며, 이로 인해 기업은 제재를 받거나 평판에 타격을 입을 수 있습니다.

암호화된 채널이 비인가 AI 사용을 숨기는 이유

섀도 AI를 통제하기 어려운 이유 중 하나는 정상적인 트래픽과 마찬가지로 암호화된 상태로 전송된다는 점입니다. 거의 모든 웹 트래픽이 이제 TLS/SSL 연결을 통해 전송되며, AI 도구도 예외는 아닙니다. 브라우저 탭의 챗봇과 자동화 작업의 백그라운드에서 이루어지는 API 호출 모두 암호화된 세션을 이용합니다.

이러한 암호화는 개인정보를 보호하지만, 기존 네트워크 보안 도구에는 사각지대를 만듭니다. 암호화된 세션을 검사할 수 없는 방화벽은 직원이 AI 서비스에 접속했다는 사실만 확인할 수 있습니다. 직원이 점심 메뉴 추천을 요청했는지, 아니면 프롬프트에 고객 데이터베이스를 붙여 넣었는지는 구별할 수 없습니다. 기존 데이터 유출 방지 도구도 같은 한계에 부딪힙니다. 민감한 정보가 이러한 도구로는 내용을 확인할 수 없는 세션에 담겨 조직 외부로 유출되는 것입니다.

그 결과 조직의 보안 태세에 공백이 생깁니다. 보안팀은 섀도 AI 사용을 확실하게 탐지하기도 어려우며, 이를 차단하는 것은 더욱 어렵습니다. 이 공백을 해소하려면 암호화된 트래픽 자체에 대한 가시성을 확보하고, 프롬프트와 데이터가 실제로 오가는 지점에서 검사를 수행해야 합니다. 이때 개인정보 보호와 성능에 지장을 주지 않도록 검사를 선택적으로 적용해야 합니다.

규제 환경에 대한 대응(EU AI법 및 규정 준수 비용)

규제도 한층 강화되고 있습니다. EU AI법[he3.1]은 단계적으로 시행되고 있습니다. 금지 조항은 2025년 초부터, 범용 AI 모델에 대한 의무는 2025년 8월부터, 투명성 요건을 비롯한 추가 조항은 2026년 8월부터 적용되고 있으며, 고위험 AI 시스템에 대한 의무는 2027년과 2028년에 순차적으로 적용됩니다. 가장 중대한 위반에 대해서는 최대 3,500만 유로 또는 전 세계 연간 매출액의 7% 중 더 높은 금액의 과징금이 부과될 수 있습니다. 직원이 검증되지 않은 도구를 업무 프로세스에 연동한 경우에도, 해당 법률이 적용된다는 사실을 누군가 알고 있었는지와 관계없이 동일한 규정이 적용됩니다.

미국에서는 NIST AI 위험 관리 프레임워크가 책임 있는 AI 거버넌스를 입증하기 위한 사실상의 표준 지침으로 자리 잡고 있습니다. 자발적으로 적용하는 프레임워크이지만, 감사인과 보험사, 기업 고객은 점점 더 그 준수를 기대하고 있습니다. 사고가 발생하면 규제 당국은 간단한 질문을 던집니다. 조직은 어떤 AI가 사용되고 있는지 알고 있었으며, 그 사용을 관리·감독했습니까? 섀도 AI가 존재한다면 솔직한 답은 ‘아니요’일 수밖에 없습니다.

그 비용은 수치로 확인할 수 있습니다. IBM의 2026년 데이터 유출 비용 보고서에 따르면, 보안 사고의 43%에 섀도 AI가 연루된 것으로 나타났으며, 이는 전년의 20%에서 증가한 수치입니다. 이러한 데이터 유출 사고의 평균 피해 비용은 539만 달러였으며, 약 5건 중 1건은 규제 위반으로 벌금이 부과되었습니다.

일부 기업은 사용 금지로 대응하지만, 과연 효과가 있을까요?

이러한 위험에 대응하기 위해 일부 조직은 직원들이 승인되지 않은 생성형 AI 도구를 사용하지 못하도록 금지했습니다. 예를 들어 삼성은 민감한 내부 정보 유출에 대한 우려를 이유로 2023년 초기에 ChatGPT와 유사한 AI 기반 챗봇의 사용을 금지한 기업 중 하나입니다. 이후 여러 은행과 다른 기업들도 유사한 제한 조치를 도입하거나 경고를 내놓았습니다.

그러나 업계 전문가들은 대체로 전면적인 금지 조치를 권장하지 않습니다.

금지보다 거버넌스가 더 나은 해법인 이유

분명한 위험이 존재하지만, 업계 분석가들은 전면적인 금지보다는 예방 정책과 거버넌스 프레임워크를 권장합니다. 하지만 대부분의 조직은 아직 이를 갖추지 못한 상태입니다. IBM의 2026년 연구[he5.1]에 따르면, 침해를 당한 조직의 68%는 AI를 관리하거나 섀도 AI를 탐지하기 위한 AI 거버넌스를 갖추지 못했습니다. 거버넌스 정책을 마련한 조직 중에서도 승인되지 않은 AI 사용을 정기적으로 감사하는 곳은 29%에 불과했습니다.

금지 조치는 오히려 역효과를 내는 경우가 많습니다. 시행하기 어렵고, 혁신을 저해하고 사기를 떨어뜨리는 경우가 많으며, AI 사용을 더욱 음성화해 보안 팀이 이를 탐지하고 통제하기가 한층 더 어려워질 수 있습니다.

한 IT 리더는 AI 도구 사용 금지에 관한 Gartner Peer Community 토론에서 이렇게 말했습니다. “금지는 전혀 효과가 없습니다. 정책이 없더라도 이러한 조치는 혁신을 저해하고 직원과 외부에 우리 조직에 대한 잘못된 메시지를 전달합니다.”

조직이 대신 취해야 할 조치

조직이 지금 바로 실행할 수 있는 실질적인 거버넌스 조치는 다음과 같습니다:

1. 명확한 AI 사용 정책 수립
   사용이 승인된 도구, 데이터 관리 방식, 허용되는 활용 사례, 안전장치가 적용되는 범위를 정의하세요. 무엇이 허용되는지, 그리고 그 이유는 무엇인지 명확히 하세요.
2. 검증된 AI 도구 목록 유지
   데이터 개인정보 보호, 보안 및 규제 준수 여부를 기준으로 도구를 평가하세요. 직원들이 검증되지 않은 플랫폼 대신 이러한 도구를 사용하도록 권장하세요. 예를 들어, 로깅 및 데이터 손실 방지 기능을 갖춘 ChatGPT 등의 도구의 기업용 버전을 사용하고, 회사 플랫폼에 통합된 사내 AI 어시스턴트를 도입하세요.
3. 직원 교육 및 인식 제고
   직원들이 데이터 유출과 AI가 지어낸 콘텐츠부터 규정 준수 위반에 이르기까지 다양한 위험을 이해하도록 도와주세요. 대부분의 오용은 의도치 않게 발생합니다.
4. 모니터링하고 변화에 맞춰 조정하기
   무단 사용을 감지하기 위해 윤리적·법적 기준을 준수하는 모니터링 도입을 고려하세요. 처벌보다는 교육으로 대응하세요. AI의 역량이 변화함에 따라 정책도 지속적으로 개선하세요.

F5가 AI 워크로드를 보호하고 섀도우 AI 위험을 완화하는 방법

기술이 확장 가능한 솔루션을 제공할 수 있을까요? 물론입니다.

F5 AI Gateway는 사용자 및 에이전트와 이들이 이용하는 AI 서비스 사이에 위치합니다. 게이트웨이를 통과하는 모든 프롬프트와 응답에서 데이터 유출을 탐지하고 방지하며, 민감한 데이터(소스 코드, 자격 증명, 고객 정보)가 외부 모델에 도달하기 전에 차단합니다. AI로 향하는 트래픽을 게이트웨이로 보내 검사할 수 있는 F5의 암호화 트래픽 가시성 솔루션과 함께 사용하면, 암호화된 채널(대부분의 AI API 및 SaaS 플랫폼에서 기본적으로 사용)을 통해 숨어 있는 섀도 AI 도구까지 보호 범위를 확장할 수 있습니다.

AI Gateway는 승인된 도구 내에서 작동하는 검증되지 않은 에이전트, 플러그인, MCP 서버 등 새로운 형태의 섀도우 AI에도 대응합니다. 사용자와 에이전트가 접근할 수 있는 모델과 도구를 통제하고, 모든 상호작용에 대한 감사 추적 기록을 빠짐없이 유지합니다. 이를 앞서 설명한 거버넌스 조치와 결합하면 AI 사용 정책을 실질적으로 시행할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

섀도우 IT와 섀도우 AI의 차이점은 무엇인가요?

섀도 IT는 승인되지 않은 앱부터 개인용 클라우드 드라이브까지, 직원들이 IT 부서의 승인 없이 사용하는 모든 기술을 말합니다. 섀도 AI는 그중 가장 빠르게 확산되는 유형으로, 승인 없이 AI 도구를 사용하는 것을 뜻합니다. 핵심적인 차이는 데이터가 어떻게 처리되느냐에 있습니다. 일반적인 섀도 IT는 IT 부서가 파악할 수 없는 곳에 데이터를 저장하지만, AI 도구는 프롬프트 처리와 학습을 위해 데이터를 수집할 수도 있어 한번 노출된 데이터는 사실상 되돌릴 수 없습니다.

IT 팀은 암호화된 트래픽에서 승인되지 않은 AI 사용을 어떻게 탐지하나요?

IT 팀은 암호화된 트래픽 자체에 대한 가시성을 확보하여 해당 트래픽에서 승인되지 않은 AI 사용을 탐지합니다. 실제로는 네트워크의 주요 트래픽 통과 지점에서 TLS 세션을 선택적으로 복호화하고 검사하며, 알려진 AI 서비스로의 연결을 모니터링하고 전송 중인 프롬프트에 데이터 손실 방지 기능을 적용하는 방식입니다. 이러한 가시성이 없으면 보안 팀은 직원이 AI 서비스에 연결했다는 사실은 확인할 수 있어도 어떤 데이터가 공유되었는지는 알 수 없으며, 다른 SaaS 앱에 내장된 AI 기능은 아예 파악하지 못할 수도 있습니다.

AI 사용을 전면 금지하는 것이 효과적이지 않은 이유는 무엇인가요?

AI 사용을 전면 금지해도 실제 사용을 막는 경우는 드물기 때문에 실효성이 떨어지는 경우가 많습니다. 실질적인 생산성 향상을 경험한 직원들은 보안팀이 전혀 파악할 수 없는 개인 기기와 개인 계정으로 AI를 계속 사용합니다. 승인된 도구를 기반으로 거버넌스를 구축하면 AI 사용을 가시적으로 파악하고 관리할 수 있는 환경 안에서 유지할 수 있습니다.

F5 AI Gateway는 프롬프트 페이로드에서 데이터 유출을 어떻게 방지하나요?

F5 AI Gateway는 프롬프트와 응답을 실시간으로 검사하여 페이로드 내 민감한 데이터(액세스 키, 고객 기록, 독점 코드 블록 등)를 탐지하고, 외부 모델에 전달되기 전에 차단하거나 마스킹하여 프롬프트 페이로드의 데이터 유출을 방지합니다. 또한 정책 제어를 통해 사용자와 에이전트가 애초에 접근할 수 있는 AI 모델과 도구를 관리합니다.

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_{¹Gartner, Maverick Research: CISO는 역할을 혁신하지 않으면 도태된다, 2025년 6월 19일}

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Rachael Shah수석 제품 마케팅 매니저 | F5

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