도쿄 — 일본 정부가 인공지능(AI) 모델과 관련된 보안 취약성 우려에 대응하기 위해 금융 시스템의 사이버 보안 리스크를 전담할 태스크포스를 구성하기로 했다. 이는 최근 Anthropic사(앤스로픽)의 Mythos AI 모델 미리보기(preview)에서 다수의 주요 취약성이 발견되었다는 발표 이후 결정됐다. 일본 재무장관인 가타야마 사츠키(片山さつき)는 금요일 기자들에게 이 같은 방침을 밝혔다.
2026년 4월 24일, 로이터의 보도에 따르면, 가타야마 장관은 금융청(Financial Services Agency), 일본은행(Bank of Japan), 국가사이버보안국(National Cybersecurity Office), 일본의 상위 3대 은행과 Japan Exchange Group(일본거래소그룹)이 참여한 회의에서 이 같은 결정을 합의했다고 전했다. 가타야마 장관은 “이번 사안은 이미 닥친 위기이며, 금융업계에서도 유사한 우려가 제기되고 있다”고 말했다.
“이것은 이미 현실에 닥친 위기다( I told the meeting that this is a crisis that is already at hand )” — 가타야마 사츠키, 재무장관
Anthropic은 Mythos 미리보기에서 수천 건의 주요 취약성(‘thousands’ of major vulnerabilities)이 주요 운영체제와 웹 브라우저 전반에 걸쳐 확인되었다고 발표했다. 이 발표 이후 보안 전문가들은 AI 모델이 이전에는 알려지지 않았던(제로데이) 취약성을 빠르게 식별하고 악용할 가능성이 있어, 기업들이 이를 패치(수정)하기도 전에 공격이 확산될 우려가 있다고 경고했다.
Mythos와 Anthropic에 대한 간단한 설명
Anthropic은 인공지능 모델을 개발하는 기업으로, Mythos는 자연어 처리와 코딩 보조 등 다양한 기능을 갖춘 대형 AI 모델이다. 이번에 문제가 된 것은 개발사 측의 “미리보기(preview)” 과정에서 모델이 자동적으로 코드나 소프트웨어 구성요소를 분석하는 과정에서 여러 운영체제와 브라우저에서의 취약점을 대규모로 탐지했다는 점이다. 이 과정에서 발견된 일부 취약성은 기존 소프트웨어 보안체계가 가정하던 범위를 벗어나 있어, 전통적 보안 모델의 한계를 드러냈다.
기술 용어 설명(일반 독자를 위한 안내)
제로데이(Zero-day) 취약성이란 소프트웨어의 보안 결함이 개발자나 보안업체에 의해 공개되기 전에 이미 공격자에게 알려져 악용될 수 있는 취약성을 말한다. 이러한 취약성이 발견되면, 이를 고치는 소프트웨어 패치가 준비될 때까지 시스템은 노출된 상태로 남아있어 큰 피해로 이어질 수 있다. AI가 자동으로 취약성을 찾아내는 능력은 보안 방어에 도움이 될 수 있지만, 동일한 기술이 악의적 행위자에 의해 이용될 경우 취약점이 대규모로 악용될 위험성이 커진다.
금융권의 특수성: 왜 더 위험한가
가타야마 장관은 금융시스템의 높은 상호연결성(interconnectedness)과 실시간 운영(real-time operations) 특성 때문에 문제가 다른 분야보다 더 빨리 확산될 수 있다고 지적했다. 금융 시장은 결제·청산 시스템, 은행 간 거래, 증권시장의 주문·체결 시스템 등 다양한 인프라가 서로 얽혀 있어 단일 취약성의 영향이 곧바로 유동성 문제, 결제 지연, 시장 혼란으로 이어질 수 있다.
“이 때문에 사이버공격은 즉시 시장 교란으로 전이되고 신뢰를 저해할 수 있다( Because of this, a cyberattack can immediately spill over into market disruptions and undermine confidence )” — 가타야마 사츠키
해외 규제 당국의 동향
아시아, 유럽, 미국 등 다른 지역의 규제기관들도 은행들에게 방어 태세와 대비상태를 점검하라고 권고해왔다. 로이터 보도는 현재까지 이번 모델과 관련한 침해 사례는 보고되지 않았다고 전했다. 그러나 규제당국과 금융기관은 가능한 시나리오별 대응계획을 마련하고, 사고 발생 시 시장 안정화 조치와 고객 보호 방안을 점검하고 있다.
전문가 분석 및 향후 영향 전망
금융 및 사이버 보안 전문가들은 이번 사안을 단기적 기술 결함 이상의 문제로 보고 있다. 첫째, AI 기반 자동 분석 도구의 고도화는 보안 취약성의 탐지 속도를 크게 높일 수 있어, 패치·업데이트 주기보다 공격자가 취약점을 악용하는 속도가 더 빨라지는 역설적 상황이 발생할 수 있다. 둘째, 금융시장의 경우 단 한 건의 주요 시스템 장애가 신뢰 훼손으로 이어지며, 신속한 시장복구가 어려우면 자금흐름이 급격히 왜곡될 위험이 있다.
정책적·운용적 대응으로는 다음과 같은 조치들이 논의되고 있다. 첫째, 금융기관 내부의 취약점 평가와 외부 의존 소프트웨어에 대한 집중 점검을 즉시 실시할 것. 둘째, 실시간 결제 및 핵심 인프라에 대한 ‘세분화(segmentation)’와 비상대체경로 구축을 통해 단일 실패점(single point of failure)을 줄일 것. 셋째, 규제기관과 중앙은행이 유사시 유동성 지원·시장 정상화 수단을 사전 조율할 것 등이다. 이러한 조치는 단기적으로 비용과 운영 부담을 증가시키겠지만, 시스템ic 리스크의 확산을 막는 데 필수적이다.
경제적 파급 효과의 가능 시나리오
직접적인 기술 침해가 발생하지 않더라도, 보안 우려가 확산되면 단기적으로 금융시장의 변동성이 커질 가능성이 있다. 투자자 신뢰가 약화되면 주식·채권시장 모두에서 매도 압력이 높아질 수 있으며, 은행 간 단기 자금시장에서는 프리미엄(리스크 가산금리)이 확대될 수 있다. 또한, 은행과 거래소가 보안 강화를 위해 지출을 늘리면 단기적으로는 운영비 증가가 수익성에 부담을 줄 수 있으나, 중장기적으로는 신뢰 회복을 통해 시스템 안정성과 경쟁력을 높이는 투자로 작용할 수 있다.
정책적 시사점
이번 조치의 핵심은 금융당국과 중앙은행, 사이버보안 당국, 주요 금융기관이 공동으로 위협을 평가하고 즉각적인 대응체계를 구축한 점이다. 단기적으로는 취약점 패치와 취약성 탐지·차단 역량 강화를, 중장기적으로는 레거시 시스템의 현대화와 보안 친화적 설계(secure-by-design) 원칙 도입이 요구된다. 또한 국제적 정보공유와 공조를 통해 AI 기반 취약점 탐지·악용 사례를 신속히 공유하는 체계가 필요하다.
결론
일본의 태스크포스 신설은 AI 관련 보안 리스크를 금융안정 관점에서 공식적으로 인식하고 대응에 나섰다는 점에서 의미가 있다. 향후 핵심 관건은 태스크포스의 권한과 실행력, 그리고 금융기관의 기술적 대응 속도다. 시장의 신뢰를 유지하기 위해서는 예방적 조치와 함께 투명한 커뮤니케이션, 그리고 국제적 협력이 병행되어야 한다.
