SC Cyber의 최고성장책임자 빅터 림(Victor Lim)은 클라우드 서비스와 AI 등 디지털 기술을 도입하는 공공기관에 변화하는 시스템을 지속적으로 재평가하고, 부서 간 협업을 강화하며, 사람의 판단을 중심에 둘 것을 촉구했습니다. 기관은 민감한 정보를 보호하고 기존 서비스를 유지하며 시민의 신뢰를 지키는 동시에 디지털 서비스를 제공해야 합니다.

림은 보안팀이 F1 피트 크루처럼 기술·데이터·개인정보 보호·운영 전문가와 신속히 협력해야 한다고 설명했습니다. 클라우드 서비스, API, AI와 제3자 연동이 바뀔 때마다 조직의 공격 경로도 달라집니다. 모의 해킹은 특정 시점에 무엇이 안전하거나 취약했는지 기록하지만, 기관이 연동 기능을 추가하거나 다른 데이터에 접근하거나 AI 기능을 도입하면 그때의 보증이 더는 유효하지 않을 수 있습니다.

림은 환경이 바뀌어도 보호 조치와 그 전제가 효과적인지 확인하는 지속적 보안 검증을 제안했습니다. 사람이 주도하는 감사와 모의 해킹은 여전히 필수이며, AI는 검증을 지속적으로 수행하고 효율을 높이는 데 도움을 줄 수 있습니다. 기관은 어떤 변화가 재검토를 요구하는지, 발견 사항에 누가 대응해야 하는지 정해야 하며, 목표는 단순히 검사를 늘리는 것이 아니라 신뢰를 높이는 것입니다.

AI 서비스 보안은 모델만으로 결정되지 않습니다. 기관은 AI 시스템이 접근할 수 있는 데이터와 권한, 상호작용 가능한 시스템, 수행 가능한 행동을 정해야 합니다. 정보를 검색하는 도구와 검색한 정보에 따라 직접 행동할 수 있는 도구는 서로 다른 검토가 필요하므로, 평가는 전체 서비스와 연동 기능, 자율 행동까지 포함해야 합니다. 림은 사이버 보안·개인정보 보호·데이터·거버넌스 팀이 최종 검토를 기다리지 말고 설계 단계부터 함께 경계를 정해야 한다고 말했습니다.

림은 싱가포르와 역내 기관의 대비를 가로막는 문제로 기술·사이버 보안·데이터·개인정보 보호·위험 관리팀 사이의 단절을 꼽았습니다. 예를 들어 AI 시스템의 데이터 접근 범위를 넓히면 기술적 권한, 데이터의 적절한 사용, 운영상 필요성을 함께 검토해야 합니다. 보안 전문가는 서비스의 목적을 이해하고 서비스 담당자는 설계 위험과 제약을 파악하도록, 팀들이 처음부터 쟁점을 조율해야 합니다.

AI는 보안 컨설턴트가 더 많은 정보를 분석하고 잠재적 취약점을 찾으며 반복 업무를 자동화하도록 도울 수 있습니다. 그러나 발견 사항이 타당한지, 얼마나 심각한지, 어떤 대응이 적절한지는 사람이 판단해야 합니다. 림은 기술 전문성, AI 역량, 조직에 대한 이해와 분야 간 협업이 필요하다고 밝혔습니다. 실무자 교육은 새 도구에 익숙해지는 것과 함께 판단력도 키워야 합니다.

SC Cyber는 GovWare 2026에서 ‘F1 피트 스톱’ 콘셉트의 부스를 통해 이 주제들을 선보일 계획입니다. 부스는 공격형 보안, 위험과 복원력, 보안 보증과 컴플라이언스, 사이버 인력 개발을 연결합니다. 이 콘셉트는 시스템을 지속적으로 검증하고 기술과 AI 사용을 거버넌스로 관리하며 보안을 맡을 인력을 키우는 접근을 함께 제시합니다.

SC Cyber의 최고성장책임자 빅터 림(Victor Lim)은 클라우드 서비스와 AI 등 디지털 기술을 도입하는 공공기관에 변화하는 시스템을 지속적으로 재평가하고, 부서 간 협업을 강화하며, 사람의 판단을 중심에 둘 것을 촉구했습니다. 기관은 민감한 정보를 보호하고 기존 서비스를 유지하며 시민의 신뢰를 지키는 동시에 디지털 서비스를 제공해야 합니다.

림은 보안팀이 F1 피트 크루처럼 기술·데이터·개인정보 보호·운영 전문가와 신속히 협력해야 한다고 설명했습니다. 클라우드 서비스, API, AI와 제3자 연동이 바뀔 때마다 조직의 공격 경로도 달라집니다. 모의 해킹은 특정 시점에 무엇이 안전하거나 취약했는지 기록하지만, 기관이 연동 기능을 추가하거나 다른 데이터에 접근하거나 AI 기능을 도입하면 그때의 보증이 더는 유효하지 않을 수 있습니다.

림은 환경이 바뀌어도 보호 조치와 그 전제가 효과적인지 확인하는 지속적 보안 검증을 제안했습니다. 사람이 주도하는 감사와 모의 해킹은 여전히 필수이며, AI는 검증을 지속적으로 수행하고 효율을 높이는 데 도움을 줄 수 있습니다. 기관은 어떤 변화가 재검토를 요구하는지, 발견 사항에 누가 대응해야 하는지 정해야 하며, 목표는 단순히 검사를 늘리는 것이 아니라 신뢰를 높이는 것입니다.

AI 서비스 보안은 모델만으로 결정되지 않습니다. 기관은 AI 시스템이 접근할 수 있는 데이터와 권한, 상호작용 가능한 시스템, 수행 가능한 행동을 정해야 합니다. 정보를 검색하는 도구와 검색한 정보에 따라 직접 행동할 수 있는 도구는 서로 다른 검토가 필요하므로, 평가는 전체 서비스와 연동 기능, 자율 행동까지 포함해야 합니다. 림은 사이버 보안·개인정보 보호·데이터·거버넌스 팀이 최종 검토를 기다리지 말고 설계 단계부터 함께 경계를 정해야 한다고 말했습니다.

림은 싱가포르와 역내 기관의 대비를 가로막는 문제로 기술·사이버 보안·데이터·개인정보 보호·위험 관리팀 사이의 단절을 꼽았습니다. 예를 들어 AI 시스템의 데이터 접근 범위를 넓히면 기술적 권한, 데이터의 적절한 사용, 운영상 필요성을 함께 검토해야 합니다. 보안 전문가는 서비스의 목적을 이해하고 서비스 담당자는 설계 위험과 제약을 파악하도록, 팀들이 처음부터 쟁점을 조율해야 합니다.

AI는 보안 컨설턴트가 더 많은 정보를 분석하고 잠재적 취약점을 찾으며 반복 업무를 자동화하도록 도울 수 있습니다. 그러나 발견 사항이 타당한지, 얼마나 심각한지, 어떤 대응이 적절한지는 사람이 판단해야 합니다. 림은 기술 전문성, AI 역량, 조직에 대한 이해와 분야 간 협업이 필요하다고 밝혔습니다. 실무자 교육은 새 도구에 익숙해지는 것과 함께 판단력도 키워야 합니다.

SC Cyber는 GovWare 2026에서 ‘F1 피트 스톱’ 콘셉트의 부스를 통해 이 주제들을 선보일 계획입니다. 부스는 공격형 보안, 위험과 복원력, 보안 보증과 컴플라이언스, 사이버 인력 개발을 연결합니다. 이 콘셉트는 시스템을 지속적으로 검증하고 기술과 AI 사용을 거버넌스로 관리하며 보안을 맡을 인력을 키우는 접근을 함께 제시합니다.