📎3줄 요약
1. 데이터를 확보해도 남는 연구 허들, 보안과 AI 활용 사이의 딜레마
2. 인터넷과 격리된 분석 환경부터 통제된 AI까지, AWS로 구현한 안전한 연구 환경
3. 규칙이 아닌 구조로 만든 통제, NDS AI·RE - 의료·연구 민감 데이터 전용 신뢰 연구 환경(TRE) 솔루션이 제시하는 연구 현장의 AX
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정밀 의료 시대, 연구 기관의 경쟁력은 데이터를 얼마나 가졌는가가 아니라 얼마나 안전하게 쓸 수 있는가로 옮겨 가고 있습니다. 하지만 보안을 위해 닫아 둔 환경에서는 최신 AI 도구를 쓰기 어렵고, 통제를 풀면 민감데이터가 노출될 위험이 커집니다.
NDS AI·RE(에어)는 이 딜레마를 풀기 위해 개발한 의료·연구 민감 데이터 전용 신뢰 연구 환경(TRE) 솔루션입니다. Internet Gateway 없이 인터넷과 격리된 분석환경(Enclave), 자동 검사와 승인을 거쳐야만 열리는 반출입 관문(Air-lock), 단일 LLM Gateway로 통제되는 AI 연구 어시스턴트(AI Core)까지, 핵심 기능을 AWS 관리형 서비스로 구현했습니다.
이번 글에서는 AI·RE를 AWS 위에서 어떻게 설계하고 구현했는지, 그리고 이를 통해 무엇을 얻었는지 소개합니다. 보안과 맞바꾸지 않고 연구 현장의 AX를 실현하는 방법을 확인해 보세요.
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클라우드 운영 역량 다시 입증! NDS, AWS MSP 프로그램 7.1 인증 획득
생성형 AI 시대, 믿고 맡길 수 있는 클라우드 파트너의 기준은 무엇일까요? NDS가 AWS의 관리형 서비스 공급자(MSP) 프로그램 7.1 인증을 획득했습니다. 2017년 첫 인증 이후 4회 연속 갱신 심사를 거치며, 클라우드 설계부터 구축, 마이그레이션, 운영, 최적화까지 전 영역의 역량을 다시 한번 입증했습니다.
AWS MSP 프로그램은 클라우드 전 영역에서 검증된 역량을 갖춘 파트너를 인증하는 제도로, 엔터프라이즈 기준의 제3자 감사를 거칩니다. 특히 7.1 버전은 보안, AI·자동화, 지속가능성, 운영 역량 전반의 평가 기준이 강화됐습니다. 생성형 AI와 대규모 데이터 서비스가 확산되면서 GPU 자원 관리, 보안 위협 대응, 비용 통제까지 인프라 관리 범위가 넓어지고 있어, 효율적이고 안정적인 클라우드 파트너에 대한 수요도 커지고 있습니다.
NDS는 이번 인증과 더불어 AWS 생명과학 컴피턴시와 AI 서비스 컴피턴시도 확보해 대규모 AI·엔터프라이즈 워크로드를 안정적으로 운영할 수 있는 역량을 입증했습니다. 앞으로 외부 고객 대상 관리형 서비스 사업을 확대하고, AI 인프라 운영과 보안관제 서비스를 꾸준히 늘려 기업의 AI 인프라 전환과 안정적인 운영을 지원할 예정입니다.
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◾엔비디아, 클라우드 고객에 '중국 기업 서비스 비중 49% 이하' 요구
파이낸셜타임스 보도에 따르면 엔비디아가 전 세계 데이터센터·클라우드 고객에게 중국 기업 대상 서비스 비중을 49% 이하로 제한하라고 요청했습니다. 이 요청은 최근 몇 달간 구두로 전달됐고, 신규 계약에 적용된다고 알려졌습니다. 칩 수출 규제를 피해 동남아 등 해외 클라우드에서 GPU를 빌려 쓰던 우회 경로를 막으려는 움직임입니다. GPU 인프라 공급이 지정학 변수에 직접 영향을 받는 만큼, 기업은 AI 인프라를 고를 때 공급 안정성과 리전 전략까지 함께 따져봐야 합니다.
◾오픈AI, 12월부터 챗GPT·코덱스 사용량 하나로 통합
오픈AI가 12월부터 Plus·Pro·Business 구독자의 챗GPT와 코덱스 사용량을 하나의 한도로 통합한다고 밝혔습니다. 작업마다 모델과 작업 난이도에 따라 토큰이 차감되며, 남은 사용량은 설정 화면에서 확인할 수 있습니다. 기존 맥 앱인 ‘ChatGPT Classic’은 2027년 1월 30일 종료되고, 대화 기록은 새 앱으로 옮겨집니다. 대화형 AI와 코딩 에이전트를 하나의 요금 체계로 묶는 흐름이 뚜렷해지고 있어, 기업도 AI 도구 비용을 사용량 기준으로 관리 하는 체계를 갖출 필요가 있습니다.
◾면접 과제에서 시작된 바이낸스 63억 달러 탈취, 수개월 침투 경위 공개
바이낸스가 10월 말 발생한 63억 4,000만 달러 규모 가상자산 도난이 6월부터 이어진 장기 침투에서 시작됐다고 밝혔습니다. 공격자는 엔지니어가 AI 코딩 도구를 설치하는 과정에 악성코드를 섞어 처음 침투했습니다. 이어 가짜 채용 면접 과제로 다른 직원의 PC까지 장악한 뒤 핵심 지갑 관리 도구에 접근했습니다. 개발 도구와 채용 절차처럼 일상적인 업무 경로가 공격 통로가 된 사례인 만큼, 개발 환경 통제와 임직원 계정 권한 관리를 다시 점검해야 할 때입니다.
◾은행부터 증권·코인 거래소까지, 국내 금융권 연쇄 해킹 확산
10월 초 시중은행 고객정보 유출 이후 저축은행, 증권사, 가상자산 거래소까지 금융권 연쇄 해킹이 이어지고 있습니다. 금융당국 집계로 10월 14일 기준 피해 금융사는 16곳, 유출 정보는 약 10만 건입니다. 핵심 전산망보다 조회 서비스, 직원용 앱, 오래된 데이터베이스 같은 외곽 시스템이 주로 공격받았고, AI 도구를 쓴 정황도 확인됐습니다. 긴급 자체 점검에서 555곳 중 130곳(23.4%)이 미흡 사항을 보고한 만큼, 업종과 관계없이 외부 접점과 노후 시스템부터 점검하는 것이 우선입니다.
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