📄 2025.12.26 (Day 43) - 개인정보보호 진단 실습과 AI 로봇 법률
1. 핵심 개념 정리
개인정보 보호 진단의 구조
| # | 핵심 개념 | 설명 | 실무/보안 관점 |
|---|---|---|---|
| 1 | 진단 vs 컨설팅 | 진단: 1주 내외, 체크리스트 기반 문제점 발견 / 컨설팅: 2~2.5개월, 위험분석 기반 입체적 개선안 | 목적에 따른 접근법 차별화, 진단은 신속한 현황 파악 |
| 2 | 안전조치 기준 (§29) | 기술적·관리적·물리적 조치 의무 법제화 | 암호화, 접근통제, 로그 관리, WAF 설치 등이 법적 의무 |
| 3 | N/A 처리의 함정 | “확인 불가” ≠ “해당 없음” | 실제로는 부적합이지만 증거 부족으로 N/A 처리 위험, 현장 실사 또는 시스템 직접 확인 필수 |
| 4 | 체크리스트 작성 원칙 | 법 조항 직접 인용으로 근거 명확화, Yes/No 명확히 판단 가능한 기준 설정 | 구체적 확인 방법 제시 (문서, 시스템, 로그 등) |
| 5 | 직무 유형 | CPO(보호책임자): 업무총괄·예산·계획수립 / 보호담당자: 실무수행·점검·교육 / 컨설턴트: 진단·개선안제시 | 역할별 책임과 권한 명확화, CPO는 임원급 권한 필요 |
개인정보 보호 관련 법 조항
| # | 조항 | 핵심 내용 | 실무 적용 |
|---|---|---|---|
| 6 | §15~16: 수집·이용 | 최소수집 원칙, 필수/선택 분리, 동의 거부권 고지 | 회원가입 폼에서 필수/선택 항목 명확히 구분 |
| 7 | §21: 파기 | 보유기간 경과 시 지체 없이 파기, 복구 불가능한 방법 사용 | 전자파일 완전 삭제, 종이문서 파쇄/소각 |
| 8 | §26: 위탁 | 위탁 계약서에 보안 의무 명시, 위탁업체 관리 의무 | 위탁업체 정기 교육 (연 1회), 처리방침에 위탁업체 목록 공개 |
| 9 | §29: 안전조치 | 암호화, 접근통제, 접속기록 보관 (6개월 이상), WAF 설치 | 기술적·관리적·물리적 조치 이행 및 기록 관리 |
| 10 | §34: 유출 통지 | 유출 인지 즉시 24시간 내 보호위원회 신고, 정보주체 통지 5개 항목 필수 | 자동 신고 체계 구축, 침해 대응 매뉴얼 수립 |
2. 실습 내용 정리
실습 1: KS교육센터 개인정보보호 점검 체크리스트 작성 및 검토
목표: 실제 기업(KS교육센터) 대상 개인정보보호 진단 체크리스트 작성 및 46개 항목 점검 수행
실습 환경:
- 대상: KS교육센터 (자격시험 관리, 회원 132만명)
- 점검 영역: 수집·이용, 민감정보, 고유식별정보, 제공, 위탁, 파기, 접근권한, 접근통제, 암호화, 로그, 악성프로그램, 재해재난, 물리적 안전
- 점검자: 이진주, 김기남, 신동원, 최호준 (4명 분담)
점검 결과 요약:
총 46개 항목 점검 결과:
- Y (적합): 11개 (24%)
- N (부적합): 8개 (17%)
- N/A (해당없음 또는 확인불가): 27개 (59%)
주요 부적합 사항:
- 선택 동의 항목 구분 미흡 (No.1)
- 위탁업체 교육 미실시 (No.12)
- 위탁 공개 이행 여부 불명 (No.13)
- 파기 절차 이행 미확인 (No.14)
- 권한 변경 내역 미보관 (No.19)
- 대량 처리 통제 절차 미흡 (No.27)
- 이상행위 탐지 체계 부재 (No.28)
- 내부관리계획 점검 기록 미관리 (No.31)
- DB 암호화 미확인 (No.34)
점검 영역별 상세 분석:
| 점검 영역 | 항목 수 | Y | N | N/A | 주요 발견사항 |
|---|---|---|---|---|---|
| 수집·이용 | 7 | 3 | 1 | 3 | 선택/필수 구분 미흡, 법정 고지사항은 준수 |
| 민감정보·고유식별정보 | 3 | 1 | 0 | 2 | 주민번호 합법적 수집, 민감정보 미처리 |
| 제공·위탁 | 3 | 1 | 2 | 0 | 위탁업체 교육·공개 미흡 |
| 파기 | 3 | 0 | 1 | 2 | 파기 절차 이행 여부 확인 불가 |
| 접근권한 | 5 | 1 | 1 | 3 | 권한 변경 내역 미보관, 세분화 필요 |
| 접근통제 | 9 | 5 | 2 | 2 | IP 제한·VPN 적용, 대량처리·이상행위 탐지 미흡 |
| 내부관리계획 | 2 | 1 | 1 | 0 | 계획 수립됨, 점검 기록 미관리 |
| 암호화 | 4 | 1 | 1 | 2 | 백신 자동업데이트 적용, DB 암호화 미확인 |
| 로그·악성프로그램 | 5 | 1 | 0 | 4 | 백신 설치·자동업데이트 확인, 로그 보관 미확인 |
| 재해재난·물리적 | 5 | 0 | 0 | 5 | 백업·DR·출입통제 정책 명시, 이행 미확인 |
중요 발견사항 상세:
[Critical] DB 암호화 미확인 (No.34):
- 문제: 자격시험 응시자 주민번호 DB 암호화 여부 미확인
- 현황: 화면 마스킹 처리만 확인, 개인정보 영향평가 미수행
- 위험: 골프존 사례(주민번호 평문 저장 => 75억 과징금)와 동일한 위험
- 개선: DB 컬럼 단위 AES-256 암호화, 영향평가 수행
[High] 위탁업체 관리 미흡 (No.12, 13):
- 문제: 6개 위탁업체에 대한 교육 미실시, 공개 이행 불명
- 현황: 위탁 관련 문서는 존재하나 실제 이행 여부 확인 불가
- 위험: §26 위탁업체 관리 의무 위반
- 개선: 위탁업체 정기 교육 (연 1회), 처리방침에 명시 및 홈페이지 공개
[High] 대량 처리 및 이상행위 탐지 미흡 (No.27, 28):
- 문제: 개인정보 대량 처리 통제 절차 부재, 이상행위 자동 탐지 시스템 없음
- 현황: 내부 기준 마련, 접속 기록 보관은 되나 실시간 탐지 불가
- 위험: 카카오 사례처럼 내부자에 의한 대량 유출 가능
- 개선: SIEM 룰셋 추가 (대량 조회 알림), DLP 솔루션 도입
[Medium] 선택 동의 항목 구분 미흡 (No.1):
- 문제: 필수/선택 항목이 시각적으로 명확히 구분되지 않음
- 위험: §16 수집제한 위반, 과태료 부과 가능
- 개선: 필수 항목 (빨간색 * 표시), 선택 항목 별도 분리
[Medium] 권한 변경 내역 미보관 (No.19):
- 문제: 3년간의 접근권한 변경·삭제 내역 미보관
- 위험: 침해사고 발생 시 추적 불가, §29 안전조치 미흡
- 개선: 권한 변경 로그 자동 기록, 3년 보관
체크리스트 작성 인사이트:
- 법 조항 직접 인용으로 근거 명확화
- 구체적 확인 방법 제시 (문서, 시스템, 로그 등)
- Yes/No 명확히 판단 가능한 기준 설정
- “확인 불가” ≠ “해당 없음”: 실제로는 부적합이지만 증거 부족으로 N/A 처리 위험
- 회원 132만명 규모에서 대량 처리 탐지 임계값 설정 및 자동화된 모니터링 체계 필수
실습 2: AI 로봇 관련 법률 만들기 (팀 프로젝트)
목표: AI 로봇 시대를 대비한 법률 조항 아이디어 도출 및 개인정보보호 관점 적용
주요 제안 조항 (개인정보 보호 관련):
| 제안자 | 조항 내용 | 제정 목적 | 개인정보보호법 연계 |
|---|---|---|---|
| 김쥼이 | AI로봇은 이용자 동의 없이 개인정보 수집·분석·전송 금지, 감시·추적·프로파일링 등 사생활 침해 목적 사용 금지 | 개인정보 침해 방지, 정보주체 자기결정권 보호 | §15 수집·이용 동의, §18 목적외 이용 금지 |
| 박지빈 | AI로봇이 수집하는 개인정보 범위 제한, 처리·보관·삭제 기준 명시 | AI 프라이버시 침해 방지, 데이터 남용 예방 | §21 파기, §30 처리방침 |
| 이규리 | 타인의 음성·얼굴·말투를 AI로 모방하는 행위 원칙적 금지 | 사기·피싱·명예훼손 예방 | §23 민감정보(생체인식), 초상권 침해 |
| 최호준 | AI로봇 외형·음성은 본인 동의 없이 특정 인물과 유사하게 제작 금지 | 초상권·인격권 침해 방지, 사칭 범죄 예방 | 개인정보 무단 수집·이용, 명예훼손 |
| 강수민 | AI로봇 학습 데이터 출처·범위 명확히 공개 | 불법 수집 데이터 학습 방지, 투명성 확보 | §15 적법한 수집, §17 제3자 제공 |
| 박우경 | 제어 명령·오류·정지 등 운영 로그 일정 기간 보관, 접근 권한 관리 | 사고 원인 파악 | §29 접속기록 보관 (6개월 이상) |
AI 로봇 개인정보보호 관점 분석:
1. 지속적 데이터 수집:
- 정보주체 인지 없이 카메라·마이크로 24시간 수집
- §15 동의 획득 시점 및 방법 재정의 필요
2. 프로파일링 및 추론정보 생성:
- “I Know What You Will Do"의 현실화
- 알고리즘 추론정보에 대한 법적 지위 불명확
3. 생체인식 정보 활용:
- 얼굴·음성·말투 모방 = §23 민감정보 무단 수집
- 딥페이크 기술과 결합 시 사기·명예훼손 위험
4. 국외 이전 불가피:
- 클라우드 기반 AI 서비스 특성상 §28의8 국외이전 필수
- 이용자가 인지하지 못하는 자동 전송
5. 로그 보관의 이중성:
- 사고 원인 파악을 위해 필수 vs 개인정보 과다 보관
- 보관 기간 및 범위의 균형점 필요
국제 규제 동향:
- EU AI Act: 고위험 AI 규제, 투명성 의무
- GDPR: 자동화된 의사결정에 대한 거부권 (§22)
- 미국: 주별 AI 규제 (캘리포니아 CPRA)
3. 안전성 확보조치 기준 비교
기술적·관리적·물리적 조치 구분
| 조치 유형 | 세부 항목 | 구현 방법 | 점검 포인트 |
|---|---|---|---|
| 기술적 | 접근통제 | 방화벽, ACL, 네트워크 분리, VPN | 불필요한 포트 차단, 내외부망 분리 |
| 기술적 | 접근권한 관리 | RBAC, 최소권한, 권한 정기 검토 | 권한 부여·변경·말소 내역 기록 |
| 기술적 | 암호화 | AES-256, SHA-256, TLS 1.2+, DB 암호화 | 주민번호·비밀번호·결제정보 암호화 |
| 기술적 | 접속기록 보관 | 로그 수집, SIEM, 로그 백업 및 무결성 | 6개월 이상 보관, 위변조 방지 |
| 기술적 | 악성프로그램 방지 | 백신, EDR, IPS/IDS, 최신 업데이트 | 정기 업데이트, 실시간 탐지 |
| 관리적 | 내부 관리계획 | 접근권한, 로그, 암호화 정책 문서화 | 연 1회 이상 점검 및 개정 |
| 관리적 | 보호책임자 지정 | CPO 지정, 연락처 공개 | 임원급 권한, 실질적 총괄 역할 |
| 관리적 | 교육 | 임직원 정기 교육, 위탁업체 교육 | 연 1회 이상, 교육 이수 기록 |
| 물리적 | 출입통제 | 출입통제 시스템, 생체인증, 출입기록 | 개인정보 처리시스템 설치 장소 통제 |
| 물리적 | CCTV | CCTV 설치, 사각지대 제거 | 주요 출입구, 서버실 24시간 녹화 |
| 물리적 | 보관 장소 통제 | 잠금장치, 별도 보관실, 외부 접근 차단 | 문서·백업매체 물리적 보안 |
4. 심화 분석
진단 체크리스트 유형별 판단 기준
| 점검 항목 유형 | 판단 방법 | 필요 증거 자료 |
|---|---|---|
| 수집·이용 동의 | 동의서 양식, 시스템 내 동의 여부 확인 | 동의서 샘플, 처리방침 문서, 필수/선택 구분 화면 캡처 |
| 암호화 적용 | DB 직접 조회, 암호화 모듈 설치 여부 확인 | DB 컬럼 암호화 설정, 암호화 솔루션 도입 문서 |
| 접속기록 보관 | 로그 서버 확인, 보관 기간 설정 확인 | 로그 파일 조회, 보관 정책 문서, SIEM 설정 |
| 위탁업체 관리 | 위탁 계약서 확인, 교육 이행 여부 확인 | 위탁 계약서, 교육 이수 증명서, 처리방침 게시 현황 |
| 접근권한 관리 | 권한 목록 확인, 변경 이력 조회 | 권한 부여 문서, 변경 이력 로그 (3년 보관) |
KS교육센터 132만 회원 규모 고려사항
대규모 개인정보 처리 시 추가 요건:
- 로그 보관 2년 권장 (1년 최소)
- 대량 처리 탐지 임계값 설정 필요 (예: 1회에 1,000건 이상 조회 알림)
- 자동화된 모니터링 체계 필수 (SIEM 룰셋)
- DB 접근 로그 실시간 수집 및 이상행위 자동 탐지
개인정보 영향평가 필요성:
- 회원 수 10만명 이상인 민감정보/고유식별정보 처리 시 영향평가 의무
- 자격시험 응시자 주민번호 처리 => 영향평가 수행 필수
- 영향평가 결과에 따라 보호조치 강화
5. 실무/보안 적용
SOC 분석가 관점 - 개인정보 유출 탐지 및 대응
| 단계/유형 | 탐지 포인트 | 로그 예시 | 대응 방안 |
|---|---|---|---|
| 수집 단계 | 대량 개인정보 조회, 비정상 시간대 DB 접근, 관리자 계정 무단 사용 | SELECT * FROM users WHERE 1=1 (전체 조회), 새벽 시간대 admin 로그인 from 외부 IP | SIEM 룰셋: 단시간 대량 조회 알림, 관리자 계정 접근 시간대 제한, 비인가 IP 차단 |
| 유출 단계 | 비정상 외부 전송, 암호화되지 않은 데이터 전송, SQL Injection 공격 패턴 | POST /upload.php Content-Length: 52428800 (대용량 전송), ’ OR ‘1’=‘1 (SQL Injection) | DLP 솔루션: 대용량 전송 차단, WAF: SQL Injection 패턴 탐지, 네트워크 트래픽 모니터링 |
| 사후 대응 | 유출 인지 후 24시간 내 신고, 정보주체 통지, 증거 확보 및 포렌식 | 침해사고 탐지 시각 기록 => 신고 시한 24시간 계산 | 자동 신고 체계 구축, 로그 백업 및 무결성 보장, 침해사고 대응 매뉴얼 숙지 |
개인정보 보호 체크리스트
기술적 조치:
- 주민등록번호·비밀번호 암호화 (AES-256, SHA-256)
- 정보통신망 전송 시 암호화 (TLS 1.2 이상)
- 개인정보 처리시스템 접근권한 관리 (RBAC, 최소권한)
- 접속 기록 6개월 이상 보관 및 무결성 보장
- 악성프로그램 방지 프로그램 설치·운영 (백신, EDR, 최신 업데이트)
- 웹 방화벽(WAF) 설치 및 룰셋 최신화
- 네트워크 분리 (내부망/외부망/DMZ)
관리적 조치:
- 개인정보 보호책임자(CPO) 지정 및 연락처 공개
- 개인정보 처리방침 수립 및 홈페이지 공개
- 내부 관리계획 수립 (접근권한, 접속기록, 암호화 등)
- 임직원 정기 교육 실시 (연 1회 이상)
- 위탁업체 관리 (계약서 보안 의무, 정기 점검)
- 침해사고 대응 매뉴얼 수립 및 모의훈련
물리적 조치:
- 개인정보 처리시스템 설치 장소 출입통제
- CCTV 설치 및 사각지대 제거
- 개인정보 보관 장소 잠금장치
- 백업 매체 별도 보관 및 접근 통제
6. 배운 점 및 인사이트
새로 알게 된 점
- 진단의 현실: 46개 항목 중 N/A가 59%로 가장 많음. “확인 불가” 항목이 사실상 가장 위험한 영역. 현장 실사와 시스템 직접 확인 없이는 진단의 신뢰성을 보장할 수 없음
- DB 암호화의 중요성: 화면 마스킹 ≠ DB 암호화. 화면에서 보이지 않아도 DB에는 평문 저장될 수 있음. 골프존 사례(75억)처럼 평문 저장이 직접 과징금으로 이어짐
- AI 로봇의 개인정보 특수성: 지속적 데이터 수집, 프로파일링, 생체인식 정보, 국외 이전 등 기존 개인정보 보호법으로 해결하기 어려운 새로운 문제가 존재. AI 특화 법률 필요성 대두
- 위탁업체 관리의 실질성: 계약서 작성 자체보다 실제 이행 여부가 중요. 교육 미실시, 처리방침 미게시 등 이행 불이행이 더 큰 위험
- 체크리스트 기반 진단의 한계: 체크리스트는 최소 기준을 확인하는 도구. 발견되지 않은 취약점, 확인 불가 항목에 대한 현장 실사 병행 필요
이전 학습과의 연결고리
- 개인정보 유출 사례 => 진단 체크리스트: 골프존(DB 암호화 미흡), 밀리의 서재(SQL Injection), 당근마켓(신고 지연) 등 실제 사례가 진단 항목의 배경이 됨. 왜 이 항목을 점검해야 하는지 이해
- SOC 분석 => 이상행위 탐지 체계: KS교육센터의 이상행위 탐지 부재(No.28)는 SOC에서 학습한 SIEM 룰셋 구축으로 해결 가능. 이론이 실무 진단에 직접 적용됨
- 웹 해킹 기법 => 진단 항목: WAF 설치 여부, SQL Injection 방어, 입력값 검증 등 웹 해킹에서 배운 취약점이 개인정보보호 진단의 점검 항목으로 법제화되어 있음
실무 적용 아이디어
SOC 분석가 관점:
- 개인정보 유출 징후 탐지 룰셋 구축: SIEM에 개인정보 대량 조회 알림 (임계값: 1회 1,000건 이상), 비정상 시간대 DB 접근 알림 (새벽 시간대 관리자 접속), 관리자 계정 무단 사용 알림
- 24시간 신고 체계 자동화: SOC 침해 징후 탐지 => 보호책임자 즉시 보고 => 법무팀 자동 신고 워크플로우 구축. 당근마켓 사례(7일 지연 => 28억)처럼 지연 시 과태료 추가 부과
개인정보 보호 담당자 관점:
- 체크리스트 기반 자체 진단: KS교육센터 진단 경험을 바탕으로 자체 분기별 점검. DB 암호화 미확인처럼 N/A로 처리하기 쉬운 항목을 집중 관리
- 위탁업체 교육 이행 관리: 계약서 작성에서 그치지 않고 교육 이수 증명서 수거, 처리방침 게시 현황 주기적 확인
AI 관련 법률 제정 관점:
- AI 특화 개인정보 법률 필요성: 기존 개인정보보호법으로는 AI 로봇의 지속적 수집, 생체인식 모방, 프로파일링 등에 충분히 대응하기 어려움
- EU AI Act와 같은 위험 등급 기반 규제 체계 도입 검토
7. Quick Reference
개인정보 보호 진단 단계별 가이드
사전 준비:
- 개인정보 처리방침 수집 및 분석 (11개 필수 항목 확인)
- 조직도 및 개인정보 처리 시스템 목록 파악
- 위탁업체 목록 및 계약서 검토
현장 점검:
- DB 암호화 적용 여부 직접 확인 (화면 마스킹 ≠ DB 암호화)
- 접속 기록 보관 현황 확인 (6개월 이상 보관, 무결성 보장)
- 권한 변경 내역 조회 (3년 보관 의무)
- 이상행위 탐지 시스템 작동 여부 확인
보고서 작성:
- Y/N/N/A 명확히 구분 (N/A는 확인 불가 시 별도 기재)
- 부적합 항목별 관련 법 조항 인용
- 개선 방안 및 우선순위 제시
주요 과징금 사례 및 예방법
| 위반 유형 | 사례 | 과징금 | 예방법 |
|---|---|---|---|
| 동의 위반 | 구글(행태정보), 메타 | 692억, 308억 | 명확한 동의 문구, 행태정보 별도 동의 획득 |
| 암호화 미흡 | 골프존(주민번호) | 75억 | AES-256 암호화, 전송 구간 TLS 1.2+ |
| 접근통제 | 법원(포트 개방), LG유플러스 | 2억, 68억 | 네트워크 분리, 불필요 포트 차단, 정기 점검 |
| 웹 취약점 | 밀리의 서재(SQL Injection), 발란 | 6.8억, 5.2억 | WAF 설치, 코드 리뷰, OWASP Top 10 방어 |
| 유출 통지 지연 | 카카오, 당근마켓, 몽클레어 | 151억, 28억, 8억 | 24시간 신고 체계 자동화, 대응 매뉴얼 |
| 목적 외 이용 | 우리카드(마케팅) | 134억 | 수집 목적 명확화, 내부 통제, 목적 외 사용 금지 |
| 국외 이전 | 알리익스프레스, Temu | 19억, 1.3억 | 국외 이전 시 고지 및 안전조치, §28의8 준수 |
안전성 확보조치 핵심 체크리스트
기술적 조치 (즉시 확인 필요):
- 주민등록번호 DB 컬럼 단위 AES-256 암호화 적용
- 비밀번호 SHA-256 이상 해시 (Salt 적용)
- 접속 기록 6개월 이상 보관 및 무결성 보장
- 이상행위 자동 탐지 시스템 구축 (SIEM)
- WAF 설치 및 SQL Injection 방어 룰셋 최신화
관리적 조치 (문서화 필수):
- 위탁업체 교육 이행 기록 (연 1회, 이수 증명서 보관)
- 권한 변경 내역 3년 보관
- 24시간 유출 신고 자동화 프로세스 구축
- 개인정보 영향평가 수행 (대용량/민감정보 처리 시)
8. 트러블슈팅
| 문제 | 원인 | 해결 방법 |
|---|---|---|
| 개인정보 유출 발견 | 해킹(SQL Injection, 포트 스캔), 내부자 유출, 접근통제 미흡, 암호화 부재 | 즉시 침해 확산 차단 (네트워크 격리, 계정 비활성화), 증거 확보 (로그 백업, 메모리 덤프, 포렌식), 24시간 내 보호위원회 신고 및 정보주체 통지 |
| 과징금 부과 | 안전조치 의무 위반 (§29), 유출 통지 지연 (§34), 동의 절차 위반 (§22) | 위반 사항 즉시 시정 (암호화, 접근통제, WAF 설치), 재발 방지 대책 수립 및 이행, 내부 교육 강화 (임직원 연 1회 이상) |
| 정보주체 권리 행사 요청 | 열람, 정정·삭제, 처리정지 요구, 개인정보 전송 요구 (§35의2) | 10일 이내 처리 (연장 시 사유 통지), 본인 확인 절차 거쳐 대응, 거부 시 법적 근거 명시 및 소명 |
| 위탁업체 관리 부실 | 위탁 계약서에 보안 의무 누락, 정기 점검 미실시, 위탁업체 보안 사고 발생 | 계약서에 안전조치 의무 명시 (§26), 위탁업체 보안 수준 정기 점검 (연 1회 이상), 처리방침에 위탁업체 명시 |
| DB 암호화 확인 불가 | 화면 마스킹만 적용, DB 직접 접근 권한 부재 | DB 관리자 동반하여 컬럼 단위 암호화 직접 확인, 개인정보 영향평가 보고서 요청, 암호화 솔루션 도입 문서 확인 |
Today’s Insight:
개인정보보호 진단은 단순히 체크리스트를 채우는 작업이 아니라, 실제 기업의 개인정보 보호 수준을 법적 기준과 대비하여 위험을 발굴하는 고도의 전문 업무다. KS교육센터 진단 실습에서 가장 크게 배운 점은 N/A의 위험성이다. “확인 불가"로 처리된 27개 항목(59%) 중 상당수가 실제로는 부적합일 가능성이 높으며, 특히 DB 암호화 미확인은 골프존 사례(75억 과징금)와 동일한 위험을 내포한다.
AI 로봇 법률 제정 프로젝트는 개인정보보호법의 한계를 체감하게 했다. 기존 법률은 ‘수집 시 동의’를 전제로 하지만, AI 로봇은 24시간 지속적으로 수집하고, 얼굴·음성 등 민감정보를 모방하며, 이용자가 인지하지 못하는 방식으로 클라우드에 데이터를 전송한다. EU AI Act가 위험 등급 기반 규제를 도입한 것처럼, 한국도 AI 특화 개인정보 법률의 필요성이 점점 커지고 있다. SOC 분석가로서는 법이 완성되기 전에도 기술적 조치(이상행위 탐지, 대량 처리 제어, 접속 기록 관리)를 통해 선제적으로 대응하는 것이 중요하다.