[배종찬의 보안 빅데이터] AI 보안이 ‘미풍’이면 양자보안은 ‘태풍’
AI 악용 공격 증가로 기존 보안 한계... 물리 법칙 기반의 양자보안이 ‘필수’
단순 기술 경쟁 넘어 국가 안보와 산업 패권의 핵심... 선제적 투자 절실
[보안뉴스= 배종찬 인사이트케이 연구소장] 빅데이터 감성 연관어를 분석하다 보면 하나의 흐름이 분명히 보인다. AI 시대 보안 논의의 중심축이 점차 ‘양자보안’ 쪽으로 옮겨가고 있다는 사실이다.

[출처: gettyimagesbank]
빅데이터 심층 분석 도구인 썸트렌드(SomeTrend)로 지난 1월 1일부터 14일까지 양자보안에 대한 빅데이터 감성 연관어를 도출했을 때도 그런 흐름이 명확하게 드러났다. 분석에서 가장 핵심에 위치한 단어는 ‘독보적’이라는 세 글자다. 그 주변으로 ‘강세’, ‘안정적’, ‘무결점’, ‘기대’, ‘강화된다’와 같은 표현이 밀집돼 있다.
이는 양자보안이 단순한 기술적 보완책이 아니라, 기존 보안 체계를 근본적으로 뛰어넘는 새로운 표준으로 인식되기 시작했음을 의미한다.
AI 시대에 보안의 중요성은 이미 기본 전제가 됐다. AI는 산업과 행정, 금융과 의료, 국방과 일상 전반에 깊숙이 스며들며 막대한 양의 데이터를 처리하고 있다. 이 데이터는 곧 신뢰의 기반이며, AI의 판단과 의사결정을 좌우하는 핵심 자산이다. 따라서 AI 보안이 무너지면 AI 시스템 전체가 흔들릴 수밖에 없다. 이런 이유로 AI 보안의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않다. AI 시대의 경쟁력은 곧 보안 역량에서 갈린다고 해도 과언이 아니다.
여기서 눈여겨볼 대목은 빅데이터 분석을 통해 기존 보안체계에 대한 불안과 한계 인식이 동시에 드러나고 있다는 점이다. ‘위험’, ‘악용하다’, ‘문제 있다’, ‘비용 들다’와 같은 연관어는 고도화되는 해킹과 AI 기반 공격 앞에서 현재의 보안 방식이 충분하지 않을 수 있다는 우려를 반영하는 메시지로 읽힌다.

▲양자보안에 대한 감성 연관어 [출처: 인사이트케이]
AI가 공격 도구로 활용되는 상황에서, 과거의 암호 체계와 보안 개념만으로는 미래의 위협을 감당하기 어렵다는 인식이 확산하고 있다는 의미다. 이 지점에서 양자보안은 단순한 대안이 아니라 필수적인 다음 단계로 부상한다. 양자보안은 계산 능력의 우위를 겨루는 방식이 아니라, 물리 법칙 자체를 보안의 기반으로 삼는다.
침입이나 도청 시도가 발생하는 순간 그 같은 사실이 즉시 포착되고 드러나는 구조는 보안을 사후 대응이 아닌 사전 차단의 영역으로 끌어올린다. 빅데이터 분석에서 반복적으로 나타난 ‘무결점’, ‘안정적’이라는 표현은 이러한 특성에 대한 기대와 신뢰를 반영하는 용어로 풀이된다.
양자보안은 보안 기술을 넘어 새로운 산업과 질서를 열 수 있는 잠재력도 지닌 것으로 평가된다. ‘새로운 기술’, ‘혁신적’, ‘차별화된다’, ‘수요 늘다’와 같은 연관어는 양자보안이 미래 성장 동력으로 인식되고 있음을 보여준다.
AI 서비스의 신뢰성을 양자보안으로 담보할 수 있는 국가와 기업은 글로벌 경쟁에서 확실한 우위를 점할 수 있다. 이는 단순한 기술 경쟁이 아니라, 안보와 주권, 산업 패권의 문제로까지 확장된다.

▲배종찬 연구소장 [출처: 인사이트케이]
그러나 지난 2025년 각종 해킹 사건 등 수많은 경험을 통해 배웠듯이, 한 차례의 보안 사고가 초래하는 사회적·경제적 피해를 고려하면 양자보안에 대한 투자는 부담이 아니라 미래를 위한 최소한의 안전장치에 가깝다고 말할 수 있다. ‘의미 있다’, ‘인정받다’라는 평가가 함께 연관어로 뜨는 이유도 여기에 있다.
결국 AI 시대의 보안은 단계가 아니라 층위의 문제다. AI 보안이 기본이라면, 양자보안은 그 위에 구축되는 최상위 보호막이다. 빅데이터 감성 연관어 분석이 보여주듯, 양자보안은 아직 낯설지만 동시에 가장 뜨거운 관심을 받는 분야로 떠오르고 있다.
양자보안에 대한 국가적 투자와 기업들의 관심을 끌어내야 한다. AI가 만드는 새로운 세계가 불신과 위험이 아닌 안정과 신뢰 위에서 작동하도록 하기 위해 양자보안은 선택이 아니라 필수 영역으로 다가오고 있다. AI 보안이 미풍이라면 양자보안은 태풍이다. 신속하고도 지혜로운 대응이 절실한 시점이다.
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