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LG유플러스, 정보보호에 5년간 7천억 투자…“피싱 예방에 진심일 것”

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Tuesday, July 29, 2025, 10:07:12

3대 보안 체계·보안퍼스트 전략 공개
고객경험 전 여정 보이스피싱 예방 풀패키지 구축

 

인더뉴스 이종현 기자ㅣLG유플러스가 3대 보안 체계와 보이스피싱·스미싱 예방 풀패키지를 중심으로 한 보안퍼스트 전략을 공개하며 '보이스피싱 피해 예방에 진심인 통신사가 되겠다'는 비전을 제시했습니다.

 

29일 LG유플러스 용산사옥에서 열린 보안 전략 간담회에서 발표자로 나선 홍관희 LG유플러스 정보보안센터장(CISO/CPO, 전무)은 "LG유플러스는 국내 기업 중 어느 곳보다도 빠르게 보안의 중요성을 실감하면서, 계획에 따라 체계적으로 보안 수준을 높여 왔다"며 "앞으로도 전략적 투자로 빈틈없는 보안을 실현하고 고객이 체감할 수 있는 보안을 제공하는 통신사로 나아갈 것"이라고 밝혔습니다.

 

LG유플러스는 지난 2023년 7월 CEO 직속 보안전담조직 정보보안센터를 신설한 이후 ▲보안 거버넌스 ▲보안 예방 ▲보안 대응 등 3대 축을 중심으로 보안 체계를 강화하고 있습니다.

 

먼저, '보안 거버넌스'는 사내 보안 전담조직인 정보보안센터를 중심으로 완성 단계에 있습니다. 정보보안센터는 독립적 위치에서 전사 정보보호를 총괄하며 홍관희 센터장은 경영위원으로서 보안을 포함한 사내 주요 의사 결정 과정에 참여하고 있습니다.

 

LG유플러스는 KISA 정보보호공시 기준 2024년 정보보호분야에 약 828억원을 투자했습니다.  이는 전년(2023년) 대비 31.1% 증가한 것으로 올해도 30% 이상 투자를 확대할 계획입니다. 이를 통해 LG유플러스는 향후 5년 동안 약 7000억원의 투자를 단행할 것으로 예상됩니다. LG유플러스의 2024년 정보보호 전담인력은 292.9명으로 2023년 157.5명과 비교해 86.0% 증가했습니다.

 

두 번째 축인 '보안 예방'은 해킹 등 내부 정보를 겨냥한 사이버 위협에 대비하기 위한 작업입니다. LG유플러스는 지난해 11월부터 진행 중인 역대 최장기간 블랙박스 모의해킹을 진행하고 있습니다. 블랙박스 모의해킹은 외부 화이트해커 집단에게 자사 모든 서비스에 대한 해킹을 의뢰해 잠재된 취약점을 발굴하는 방식입니다.

 

LG유플러스는 모의해킹을 내년 상반기까지 연장하기로 하는 등 지속적으로 취약점 탐색에 나설 계획입니다.

 

세 번째 축인 '보안 대응'을 고도화하기 위해 LG유플러스는 AI기반 관제 체계를 지속적으로 강화하고 있습니다. 특히, 2027년까지 LG유플러스에 특화된 제로 트러스트(Zero Trust, 모든 접근을 신뢰하지 않고 항상 검증을 수행하는 보안) 모델을 구축합니다.

 

이날 LG유플러스는 보이스피싱·스미싱 범죄 피해를 예방하기 위한 풀패키지도 선보였습니다.

 

LG유플러스는 보이스피싱·스미싱 범죄에 맞서기 위해 고객이 자사 서비스를 이용하는 과정을 구분하고 모니터링, 범행 대응, 긴급 대응 등 단계별로 장벽을 세웠다고 설명했습니다.

 

먼저, 모니터링 단계에서는 AI 기반 대내외 데이터 통합 분석·대응 체계인 고객피해방지 분석시스템을 통해 24시간 보이스피싱·스미싱 위협을 탐지하고 스팸문자 차단, 악성 URL 접속 차단 등의 조치가 이뤄집니다.

 

특히, LG유플러스는 국내 통신사 중 유일하게 범죄 조직이 운영하는 악성 앱 서버를 직접 추적하고 있는데 이날 LG유플러스는 실제 보이스피싱 조직이 악성 앱 서버를 통해 악성 앱이 설치된 스마트폰을 장악하는 방식을 직접 시연했습니다.

 

악성 앱 서버에서는 악성 앱이 설치된 스마트폰에 걸려오는 전화를 모두 차단하는 것은 물론, 범죄 조직이 거는 전화는 112, 1301(검찰) 등으로 표시되도록 조작할 수 있습니다. 또 피해자가 112로 신고해도 범죄 조직이 전화를 받게 만들 수 있습니다.

 

LG유플러스는 악성 앱 서버 추적을 통해 해당 서버에 접속한 이력이 있는 고객을 직접 확인합니다. LG유플러스는 분석된 악성 앱 서버 접속을 네트워크 망에서 직접 차단하고 있으며 관련 정보를 경찰에 알려 더 많은 고객을 보호할 수 있습니다. 실제로 지난 2분기 경찰에 접수된 전체 보이스피싱 사건 중 약 23%는 LG유플러스가 악성 앱 서버를 추적해 경찰에 전달한 것으로 확인됐습니다.

 

두 번째 '범행 대응' 단계에서는 LG유플러스가 고객에 대한 보이스피싱, 스미싱 시도에 맞서 실시간으로 대응하는 작업이 이뤄집니다. 악성 URL이 담긴 스팸문자 유포는 AI 기반 스팸 차단 시스템 고도화를 통해 스팸 차단 건수를 5개월 만에 1.4배 늘렸습니다.

 

범죄 조직이 전화로 보이스피싱을 시도하는 경우에는 AI 통화 에이전트 익시오가 보이스피싱을 감지해 고객에게 경고합니다. 기계로 조작된 음성도 안티딥보이스 기능으로 구별해 낼 수 있으며 지난해 11월 출시 이후 월평균 2000여건의 보이스피싱 의심 전화를 감지하고 있습니다.

 

마지막 '긴급 대응' 단계는 자사 고객의 악성 앱 설치가 확인돼 즉각 조치가 필요한 상황입니다. 통신사가 수집하거나 외부 기관에서 제공받은 악성 앱 관련 데이터는 유관기관 정밀 분석을 거쳐 경찰의 현장 출동으로 이어집니다. LG유플러스는 악성앱 서버 추적 등 자체 분석 결과 고객의 악성 앱 설치가 확인될 경우, 즉시 카카오톡을 통해 알림톡을 발송합니다.

 

알림톡을 받은 고객은 전국 1800여개 LG유플러스 매장에 상주 중인 보안 전문 상담사나 인근 경찰서의 경찰관에게 필요한 도움을 받을 수 있습니다. 악성 앱 감염 알림톡은 지난 6월 30일 시행 이후 약 4주 동안 약 3000명의 고객에게 발송돼 위급 상황을 전달했습니다.

 

한편, 이날 LG유플러스는 사회적 문제로 번진 민생사기 범죄에 대응하기 위해 민관협동 정보보안 협의체 구성을 제안했습니다.

 

현재 LG유플러스는 업계 최초로 서울경찰청과 현장 공조체계를 구축했습니다. 또 경찰청과도 보이스피싱 범죄 확산 방지를 위한 민관 협력 캠페인을 진행 중입니다. 이외에도 과학기술정보통신부, 방송통신위원회, 개인정보보위원회, 국립과학수사연구원 등과 보안을 위한 다각도로 협업하고 있습니다.

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이종현 기자 flopig2001@inthenews.co.kr

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SKT, A.X 기반 멀티모달·범용 문서 해석 기술 공개

SKT, A.X 기반 멀티모달·범용 문서 해석 기술 공개

2025.07.29 15:04:04

인더뉴스 이종현 기자ㅣSK텔레콤[017670]은 LLM(거대언어모델)인 A.X(에이닷 엑스)를 기반으로 한 시각-언어모델(VLM)과 LLM 학습을 위한 범용 문서 해석 기술을 선보였다고 29일 밝혔습니다. SKT가 이날 오픈소스 커뮤니티 허깅페이스에 공개한 모델은 'A.X Encoder(인코더)'와 'A.X 4.0 VL Light(비전 랭귀지 라이트)' 2종입니다. 해당 모델들은 학술 연구나 상업 이용 등에 자유롭게 활용 가능합니다. SKT는 7월 한 달 동안 대규모 학습(CPT)에 기반한 A.X 4.0 모델 2종(표준, 경량)에 이어 프롬 스크래치 방식의 A.X 3.1 모델 2종(표준, 경량)을 순차적으로 선보였습니다. 이번에 LLM을 산업 영역에 보다 폭넓게 활용하기 위한 기술 2종을 추가하면서 총 6개의 모델을 발표했습니다. SKT는 프롬 스크래치 방식의 LLM 개발을 꾸준히 이어가는 한편, 향후 발표할 A.X 4.0 추론형 모델 등 지속적으로 개발중인 LLM의 활용도와 성능을 높여갈 계획입니다. 자연어처리 기술에서 인코더란 입력된 문장을 문맥으로 변환하고 이를 바탕으로 다양한 자연어 처리 작업을 수행하도록 돕는 핵심 구성요소입니다. 문장의 모든 단어들의 상호 관계를 파악, 전체 의미와 맥락을 이해하는 역할을 합니다. SKT는 A.X 모델에 필요한 데이터의 전 과정 처리 프로세스에 적용하기 위해 'A.X 인코더'를 개발했습니다. 'A.X인코더'는 긴 문서도 빠르고 효율적으로 처리 가능해 대규모 LLM 학습에 적합합니다. 'A.X 인코더'는 1억 4900만개(149M)의 매개변수를 바탕으로 작동하며 자연어 이해 성능지표 평균 85.47점을 달성해 글로벌 최고수준(SOTA)급 성능을 확인했습니다. 기존 글로벌 오픈소스 모델을 기반으로 KLUE 팀에서 공개한 'RoBerTa-base'의 성능지표(80.19점)를 상회하는 수준입니다. 'A.X 인코더'는 1만6384개의 토큰까지 처리가 가능해 기존 모델들보다 최대 3배의 추론속도와 2배의 학습속도를 구현할 수 있습니다. 'A.X 4.0 VL Light'는 대규모 멀티모달 한국어 데이터셋이 학습된 시각-언어모델(VLM)입니다. 한국어와 관련된 시각정보 및 언어 이해뿐만 아니라 표·그래프 이해, 제조 도면 이해와 같은 기업용 애플리케이션에서 높은 성능을 보입니다. 70억개(7B) 매개변수의 A.X 4.0 Light 모델을 기반으로 개발되어 사용자 시스템에 쉽게 적용 가능하면서도 중형 모델 수준의 성능이 특징입니다. 'A.X 4.0 VL Light'는 한국어 시각 벤치마크에서 평균 79.4점을 기록하며 Qwen2.5-VL32B(73.4점)보다 작은 모델 크기에도 불구하고 우수한 성능을 보였습니다. 또한, 한국어 텍스트 벤치마크에서는 평균 60.2점을 기록, 경량모델임에도 국내 모델 중에서 최상위권에 포진했습니다. 한국어 문화 및 맥락적 이해를 평가하기 위해 설계된 멀티모달 벤치마크인 K-Viscuit에서 80.2점을 기록했고 복잡한 문서 구조와 차트·표를 이해하는데 중점을 둔 KoBizDoc 벤치마크에서는 89.8점을 달성했습니다. 각각 Qwen2.5-VL32B 모델보다 뛰어나거나(72.3점) 비슷한(88.8점) 수준입니다. 이러한 성능에도 높은 효율을 자랑하는 'A.X 4.0 VL Light'는 동일한 한국어 데이터입력 시 Qwen2.5-VL32B 대비 약 41% 적은 텍스트 토큰을 사용하여 사용하는 기업들의 비용을 낮추는데 기여할 수 있습니다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 “독자적인 기술력 확보가 소버린 AI의 핵심인 만큼, 자체 역량을 높이고 컨소시엄 기업들과의 협업에도 박차를 가해 글로벌 최고 수준의 AI 경쟁력을 확보할 것”이라고 말했습니다.


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