Claude Security로 살펴보는 기업 보안 AX의 과제
Claude Security를 기준으로 기업 보안 AX를 어디서부터 시작할지 정리했습니다. AI 코드 보안이 기존의 방식과 다른 점, 도입 다섯 단계, AI를 들이기 전에 확인할 보안 항목을 담았습니다.
Oct 26, 2026
2026년 9월 17일 금융보안원은 공격자가 딥시크 기반 AI 에이전트로 금융권 서버를 스캔한 다음 날 웹쉘을 심은 사례를 공개했습니다. 10월 21일 미국 AI 기업 Anthropic은 코드 보안 점검 도구 Claude Security(클로드 시큐리티)에 지속 스캔 기능을 더했습니다. 공격과 방어 모두에 AI가 쓰이면서 기업 AI로의 전환 속 보안AX가 기업의 과제로 떠올랐습니다.
금융보안원이 금융회사 보안 담당자 160여 명 앞에서 공개한 공격 내용은 이러했습니다. 공격자는 중국 AI 기업 딥시크의 모델을 쓴 AI 에이전트에 금융권의 오라클 웹로직 서버를 찾아 스캔하라고 지시했습니다. 다음 날 그 서버의 원격 명령 실행 취약점으로 웹쉘(서버를 원격으로 조종하는 악성 파일)이 설치됐고 공격은 내부 서버 탐색까지 이어졌습니다. 공격받은 회사는 추가 악성코드가 내려받아지기 직전에 탐지해 차단했습니다. 국내 금융권에서 AI 에이전트를 쓴 공격이 확인된 첫 사례였습니다.
방어하는 쪽도 AI 보안 도구를 쓰기 시작했습니다. Anthropic은 4월 퍼블릭 베타 이후 수천 개 조직이 Claude Security로 100만 건 넘는 취약점을 찾았다고 밝혔습니다.
보안 AX(AI 전환)는 AI로 취약점을 찾고 고치는 일을 보안 업무의 기본 절차로 만드는 일입니다. 시작점은 도구를 고르는 일보다 지킬 코드의 범위와 사람이 판단하는 절차를 정하는 일입니다. 이 글은 Claude Security를 기준 사례로 기업 보안 AX의 도입 순서와 사전 점검 항목을 정리합니다.
Claude Security란?
Claude Security는 Anthropic이 만든 AI 코드 보안 점검 도구입니다. 회사의 코드 저장소를 읽어 취약점을 찾고 공격자가 그 지점에 어떻게 도달하는지와 고치는 방법을 함께 제시합니다. 2026년 10월 현재 Claude Enterprise 고객을 대상으로 한 퍼블릭 베타 단계입니다.
출발점은 2월 20일 연구 프리뷰로 공개된 Claude Code Security입니다. 4월 30일 Claude Security로 이름을 바꿔 퍼블릭 베타를 시작했고 10월 21일 지속 스캔과 수정 추적, 위협 모델, API 연동을 더한 대규모 업데이트가 나왔습니다. 4월 퍼블릭 베타 때는 Claude Opus 4.7로 스캔했고, 10월 21일 업데이트부터는 Anthropic이 사이버 공격에 악용될 위험 때문에 일반에 공개하지 않은 최상위 모델 Claude Mythos가 스캔을 맡습니다. 사용자는 모델에 직접 접근하지 않고 점검 결과만 받습니다.
저장소를 연결하면 Claude가 코드를 읽고 위협 모델(누가 어떤 경로로 공격할 수 있는지 정리한 지도)을 먼저 만듭니다. 이어 기준이 되는 심층 스캔을 돌리고 찾은 문제를 스스로 다시 검증해 오탐(문제가 아닌데 문제로 표시한 결과)을 거릅니다. 결과마다 심각도, 해당 파일 위치, 공격 경로, 판단 근거, 수정 가이드가 붙습니다. 수정은 사람이 Claude Code에서 검토한 뒤 반영하고 반영된 수정은 자동으로 해결 처리됩니다. 같은 문제가 다시 생기면 결과가 자동으로 다시 열립니다.
도입하려면 Enterprise 플랜과 사용자별 프리미엄 시트, 사용량 과금 설정이 필요합니다. 플랫폼 수수료 없이 스캔과 위협 모델 작성, 프로젝트 채팅 등에 쓴 토큰 비용만 청구되고 2026년 12월 31일까지 조건에 맞는 조직에 월 최대 2만 5,000달러의 크레딧을 두 달간 줍니다. 한 프로젝트에 저장소를 8개까지 묶을 수 있습니다.
비슷한 도구도 잇따르고 있습니다. OpenAI는 3월 Codex Security를 연구 프리뷰로 공개했고 구글은 7월 코드 보안 에이전트 CodeMender를 Google Cloud 프리뷰로 내놓았습니다.
기업 보안 AX가 왜 지금 필요한가요
AI를 기반으로 한 외부로부터의 공격 속도는 점차 빨라지고 있고, 이와 동시에 AI로 생성해 만든 취약한 코드는 증가하고 있으며, 이를 예방하거나 지킬 인력은 턱없이 부족한 실정입니다. 기업 보안 AX가 미룰 수 없는 과제가 된 이유 또한 이 세 가지에 있습니다.
공격 속도: 패치보다 공격이 먼저 옵니다
구글 계열 보안 기업 Mandiant의 연례 보고서 M-Trends 2026을 인용한 보도에 따르면, 취약점이 공개된 뒤 실제 공격에 쓰이기까지 걸린 평균 시간은 2018년 63일에서 2025년 마이너스 7일(추정)로 바뀌었습니다. 평균적으로 패치가 나오기 일주일 전에 이미 공격이 시작됐다는 뜻입니다. 연 1~2회 정기 점검으로는 이 속도를 따라가기 어렵습니다. 금융보안원도 앞의 세미나에서 외부에 노출된 시스템은 상시 측정하고 검증해야 한다고 권고했습니다.
취약한 코드: AI 생성 코드도 보안 점검 대상입니다
개발에 AI 코딩 도구를 쓰는 회사가 늘면서 점검할 코드도 빠르게 늘고 있습니다. 미국 애플리케이션 보안 기업 Veracode가 2025년 7월 100여 개 AI 모델에 코딩 과제 80개를 맡겨 본 조사에서, 전체 테스트 사례의 45%에 웹 보안 10대 위험(OWASP Top 10)에 드는 취약점이 들어갔습니다. 코드를 만드는 속도가 빨라진 만큼 점검하는 속도도 따라가야 합니다.
전담 인력: 보안 전담 조직이 있는 기업은 세 곳 중 한 곳입니다
과학기술정보통신부의 2025 정보보호 실태조사에서 정보보호 전담 조직을 둔 기업은 35.3%였습니다. 정보보호 예산을 쓴 기업도 54.8%에 그쳤습니다. 침해 신고에서도 중소기업 비중이 큽니다. 한국인터넷진흥원(KISA)에 들어온 침해사고 신고는 2024년 1,887건에서 2025년 2,383건으로 26.3% 늘었고 2025년 1~8월 신고의 80.4%가 중소기업이었습니다.
피해의 크기도 커졌습니다. 미국 IBM의 2026년 보고서에 따르면 침해 한 건의 평균 비용은 499만 달러였고 악의적 침해 네 건 중 한 건에 공격자의 AI 활용이 확인됐습니다. 같은 보고서는 보안 운영에 AI와 자동화를 쓴 조직의 침해 비용이 평균 약 200만 달러 낮았다고 분석했습니다.
AI 코드 보안은 기존 보안 점검과 무엇이 다른가요
기존 정적 분석 도구(코드를 실행하지 않고 정해진 규칙으로 검사하는 도구)가 정해진 규칙에 맞는 위험한 코드 패턴을 찾는다면, AI 코드 보안 도구는 데이터가 여러 파일을 거쳐 흐르는 경로를 읽고 공격자가 실제로 그 지점에 도달할 수 있는지를 판단합니다.
가장 큰 차이는 규칙으로 잡기 어려운 논리 결함을 찾는다는 점입니다. 로그인 없이 다른 고객의 주문 내역을 볼 수 있는 구조처럼 문법상 문제가 없는 코드의 허점이 여기에 듭니다. 미국 보안·컴플라이언스 자동화 기업 Vanta의 보안 책임자는 Claude Security가 다른 도구들이 잡지 못한 논리 결함을 여럿 찾았다고 밝혔습니다. 미국 양자컴퓨터 기업 IonQ는 같은 시기에 진행한 모의 해킹이 놓친 문제를 다수 찾았다고 했습니다.
우선순위도 우리 환경에 맞춰 정합니다. 배포 구조나 이미 막고 있는 위험을 위협 모델에 적어 두면 외부에서 실제로 닿을 수 있는 문제부터 높은 심각도를 매깁니다. 결과 목록이 수백 건이어도 무엇부터 고칠지가 분명해집니다.
점검이 한 번으로 끝나지 않는다는 점도 다릅니다. 코드가 바뀔 때마다 위험도와 복잡도에 따라 다시 점검하고 수정이 실제로 반영됐는지 추적합니다.
물론 한계도 있습니다. Anthropic은 오탐지 비율을 공개하지 않았고 Claude Security를 대상으로 한 독립 평가도 아직 없습니다. 공식 문서도 스캔 결과는 확률적이어서 실행할 때마다 달라질 수 있다고 밝힙니다. 그래서 모든 수정안은 사람이 검토하고 승인해야 반영됩니다. 국내 보안 기업 티오리는 AI 점검 결과를 가능성 있는 문제의 목록으로 보고, 실제 공격으로 재현되는 취약점을 가려내는 일이 중요하다고 짚었습니다. AI 코드 보안은 기존 점검을 대체하기보다 앞단에서 범위를 넓히고 속도를 높이는 역할을 합니다.
구분 | 기존 정적 분석 | AI 코드 보안 |
찾는 방식 | 정해진 규칙과 패턴 대조 | 파일을 가로지르는 데이터 흐름과 맥락 해석 |
잘 찾는 것 | 알려진 유형의 취약 코드 | 논리 결함, 여러 구성 요소에 걸친 문제 |
우선순위 | 취약점 유형별 기본 등급 | 우리 환경의 위협 모델 기준 |
점검 주기 | 정기 실행 | 코드 변경에 맞춘 지속 점검 |
결과의 일관성 | 같은 코드면 같은 결과 | 실행마다 달라질 수 있음 |
사람의 역할 | 결과 분류 | 결과 검증과 수정 승인 |
기업 보안 AX 도입 다섯 단계
기업 보안 AX는 범위 설정, 시범 스캔, 위협 모델 정비, 개발 흐름 연동, 판단 절차 문서화의 다섯 단계로 시작할 수 있습니다. 작은 범위에서 결과를 확인하며 넓혀 가는 방식이 안전합니다.
1단계. 주요하게 점검하고 관리할 코드의 범위를 정합니다
먼저 점검할 코드의 우선순위를 정합니다. 외부에 공개된 웹과 앱, 결제와 개인정보를 다루는 코드, 관리자 기능이 첫 대상입니다. 외주로 만든 코드도 빠뜨리지 않습니다. 직접 짜지 않았어도 운영하는 회사가 보안 책임을 집니다. Claude Security는 회사가 소유하거나 점검할 권리가 있는 코드만 스캔할 수 있으므로 외주 계약서의 소스코드 권리 조항도 이 단계에서 확인합니다.
2단계. 시범 저장소에서 기준 스캔을 돌립니다
저장소 한두 개로 취약점 점검을 시작합니다. 기준 스캔 결과를 최근 모의 해킹이나 기존 점검 도구의 결과와 나란히 놓고 비교합니다. 새로 찾은 문제가 무엇인지, 오탐은 얼마나 되는지, 결과를 검토하는 데 사람 시간이 얼마나 드는지를 이 단계에서 확인합니다.
3단계. 우리 환경을 위협 모델에 적습니다
AI가 만든 위협 모델에 회사의 사정을 더합니다. 어떤 서비스가 외부에 열려 있는지, 누가 접근하는지, 이미 방화벽이나 인증으로 막고 있는 위험은 무엇인지, 회사가 받아들이기로 한 위험은 무엇인지를 적습니다. Vanta는 자사 위험 정책을 위협 모델에 넣은 뒤 결과의 우선순위가 자사 기준과 맞아졌다고 밝혔습니다.
4단계. 개발 흐름에 붙입니다
정기 점검을 코드 변경에 맞춘 점검으로 바꿉니다. 새 결과가 나오면 업무 메신저나 이슈 관리 도구로 알림이 가도록 연결하고 수정이 반영됐는지 추적합니다. AI 보안 점검 결과가 보고서 파일로만 남으면 고쳐지지 않은 채 쌓이기 쉽습니다.
5단계. 사람이 판단하는 절차를 문서로 남깁니다
심각도별 처리 기한, 수정안을 승인하는 사람, 오탐으로 판단해 닫을 때 남길 사유를 정해 둡니다. 2026년 1월 시행된 인공지능 기본법도 고영향 AI를 제공하는 사업자에게 사람의 관리·감독을 요구합니다. 보안 점검 도구가 그 대상인지와 별개로 같은 원칙을 따르는 편이 안전합니다. AI가 찾고 사람이 판단하는 구조를 기록으로 남겨 두면 감사와 사고 대응 때 근거가 됩니다.
Claude Security를 들이기 전에 확인할 보안 항목
기업의 AI 보안에는 두 방향이 있습니다. AI로 보안을 강화하는 일과, 기업 AI 도입 과정에서 AI 자체의 보안을 지키는 일입니다. AI 보안 도구는 회사의 소스코드 전체를 외부 AI 서비스에 연결하므로 들이는 경로부터 잠가야 합니다. 도입 검토 때 다음 여섯 가지를 확인하시기 바랍니다.
- 학습 사용 여부: 기업용 Claude는 고객의 프롬프트와 데이터를 기본적으로 모델 학습에 쓰지 않습니다. 다만 Claude Security 전용 문서에 따로 적힌 조항은 아니므로 계약 시 확인합니다.
- 데이터 보존: Claude Security는 데이터를 저장하지 않는 무보존(ZDR) 방식을 지원하지 않습니다. 무보존이 필요하면 Anthropic 호스팅 환경을 거치지 않는 Claude Code용 플러그인(베타)을 쓰라는 것이 Anthropic의 안내입니다. Enterprise 앱 데이터는 관리자가 보존 기간을 최소 30일부터 정할 수 있습니다.
- 처리 지역: 기업용 Claude는 미국 내 추론(US-only inference) 옵션을 안내하지만 국내 리전에서의 처리는 명시하지 않습니다. 개인정보가 섞인 코드나 해외 이전 제한이 있는 업종이라면 법무 검토가 먼저입니다.
- 접근 통제: 통합 로그인(SSO), 자동 계정 관리(SCIM), 역할별 권한, IP 허용 목록으로 누가 어떤 저장소의 결과를 볼지 정합니다. 취약점 목록은 그 자체로 공격 지도이므로 열람 권한을 좁게 둡니다.
- 기록과 감사: 감사 로그와 Compliance API로 사용 기록을 회사 보안 시스템에 연결할 수 있는지 확인합니다.
- 인증과 국내 기준: Anthropic은 SOC 2 Type II, ISO 27001, AI 관리 체계 인증 ISO 42001을 받았습니다. 국내에서는 개인정보보호위원회의 생성형 AI 개인정보 처리 안내서(2025년 8월)와 KISA의 AI 보안 안내서를 함께 봅니다. 금융회사는 금융위원회가 2026년 5월 발표한 보안 목적 AI의 망분리 예외 적용 대상인지와 6월 시행된 금융분야 AI 가이드라인도 확인해야 합니다.
데이터를 회사 밖으로 보내기 어려운 환경이라면 사내에 언어 모델을 직접 두는 방식도 검토할 수 있습니다. 이 선택지는 「폐쇄형 LLM과 사내 LLM 구축」에서 정리했습니다.
개발팀이 없는 회사는?
코드를 직접 만들지 않아도 그 코드의 보안 책임은 서비스를 운영하는 회사에 있습니다. 개발을 외주로 맡기는 회사라면 보안 AX의 출발점은 외주 개발 코드의 보안 검수입니다.
납품 전에 AI 보안 점검 결과와 조치 내역을 요구합니다. 어떤 도구로 어느 범위를 점검했는지, 발견된 문제를 어떻게 처리했는지, 남은 위험은 무엇인지를 문서로 받습니다. 비개발자가 납품 코드를 판단하는 기준은 「코드를 못 읽어도 품질을 판단하는 법」에서 다뤘습니다. 계약서에는 점검 범위와 기준, 유지보수 기간 중 재점검 주기, 새 취약점이 발견됐을 때의 조치 기한을 적습니다. 검수 기준을 계약 조항으로 옮기는 방법은 「LLM 개발 외주의 검수 기준」에서 정리했습니다.
Enterprise 플랜이 부담스러운 규모라면 정부 지원을 함께 살펴볼 만합니다. 과학기술정보통신부와 KISA의 ICT 중소기업 정보보호 지원사업은 보안 솔루션과 컨설팅 비용의 80%를 지원합니다. IT 보안 패키지는 최대 480만 원까지입니다. 지역 정보보호지원센터별로 모집 시기와 규모가 다르므로 관할 센터 공고를 확인하시기 바랍니다.
보안 AX는 도구보다 절차에서 시작합니다
AI는 공격자와 방어자 모두의 속도를 바꿨고 AI 보안은 이제 일부 대기업만의 과제가 아닙니다. Claude Security 같은 도구로 취약점을 찾는 일은 쉬워졌지만 어디를 지킬지 정하고 무엇을 고칠지 판단하는 일은 여전히 회사의 몫입니다. 기업 보안 AX의 성과는 그 판단 절차를 먼저 세웠는지에서 갈립니다. 다음 보안 점검 일정을 잡으실 때, 우리 코드 가운데 어디부터 AI에 맡길지를 먼저 적어 보시기를 권합니다.
자주 묻는 질문
Q1. Claude Security란 무엇입니까?
스파르타빌더스 Claude Security는 Anthropic이 만든 AI 코드 보안 점검 도구입니다. 코드 저장소를 읽어 취약점을 찾고 공격 경로와 수정 가이드를 제시하며, 코드가 바뀔 때마다 다시 점검합니다. 2026년 10월 현재 Claude Enterprise 고객 대상 퍼블릭 베타입니다.
Q2. Claude Security는 누가 쓸 수 있고 비용은 얼마입니까?
스파르타빌더스 2026년 10월 기준 Claude Enterprise 플랜에서 쓸 수 있습니다. Claude Code 사용자를 위한 플러그인(베타)도 따로 있습니다. 사용자별 프리미엄 시트와 사용량 과금이 필요하고 플랫폼 수수료 없이 스캔 등에 쓴 토큰 비용이 청구됩니다. 12월 31일까지 조건에 맞는 조직에 월 최대 2만 5,000달러의 크레딧을 두 달간 줍니다.
Q3. AI 코드 보안 도구가 기존 보안 점검을 대체합니까?
스파르타빌더스 대체하기보다 보완합니다. AI는 논리 결함처럼 규칙으로 잡기 어려운 문제를 찾고 점검 주기를 짧게 만들지만 결과가 실행마다 달라질 수 있고 오탐 비율도 공개되지 않았습니다. 실제 공격으로 재현되는지 확인하고 수정을 승인하는 일은 사람이 맡아야 합니다.
Q4. Claude Security를 쓰면 우리 코드가 학습에 쓰입니까?
스파르타빌더스 기업용 Claude는 고객 데이터를 기본적으로 모델 학습에 쓰지 않습니다. 다만 Claude Security는 무보존(ZDR) 방식을 지원하지 않고 국내 리전 처리도 명시돼 있지 않으므로, 개인정보나 규제 대상 데이터가 섞인 코드라면 계약 전에 보존 기간과 처리 지역을 확인해야 합니다.
Q5. 기업 보안 AX는 어디서부터 시작해야 합니까?
스파르타빌더스 기업 보안 AX는 지킬 코드의 범위를 정하는 데서 시작합니다. 외부에 공개된 서비스와 결제·개인정보 코드를 우선 대상으로 정하고 저장소 한두 개로 시범 점검을 한 뒤, 사람이 결과를 판단하는 절차를 문서로 남기면서 범위를 넓힙니다.
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