피지컬 AI, 양자내성암호(PQC) 보안으로 현장에서 신뢰를 설계하는 방식
- 작성일
피지컬(Physical) AI, 내장된 PQC 보안으로 미래의 공격 방어하기
로봇, IoT, 자율주행 자동차, 스마트 팩토리 등이 현장 곳곳에 배포되면서 피지컬 AI의 역할이 급증하고 있습니다. 터널 속에서도, 통신이 끊어진 공장에서도 스스로 동작을 판단하고 실행하는 능력은 이들 시스템의 가장 큰 강점입니다.
하지만 간과해선 안 될 문제가 있습니다. 피지컬 AI가 하는 실시간 판단의 신뢰도를 어떻게 보증할 것인지 명확하지 않다는 점입니다. 더욱이 최근 AI 기반 공격 기법이 진화하면서 엣지 단말에서의 데이터 탈취 위협이 급증한 점도 우려를 키우고 있습니다.
클라우드나 API 보안에는 광범위한 방어 대책이 마련돼 있지만, 엣지 지점에서 센서 데이터와 모델 가중치를 보호하는 보안 전략은 여전히 미흡합니다. 이를 해결하려면 센서 데이터의 소유권을 명확히 하고 보안 거버넌스를 구축해야 하는데, 제조사가 다른 엣지 단말들이 서로 통신해야 하는 현실에서 단일 암호화 알고리즘만으로는 보안 수준을 충분히 높일 수 없습니다.
더 근본적인 위협은 양자 컴퓨터의 등장입니다.
양자 컴퓨터 시대의 암호 위협
양자 컴퓨터가 현실화되면 현재의 RSA, ECC 같은 공개키 암호는 해독될 수 있습니다. HNDL(Harvest Now, Decrypt Later) 공격은 바로 이 위협을 노린 것입니다. 공격자들이 지금 암호화된 데이터를 탈취해둔 후 양자 컴퓨터 등장 이후에 복호화하는 방식인데, 현실화 시기는 2028년~2040년으로 추정됩니다. 보안 업계에서 PQC 기반 사전 대비를 강조하는 이유가 여기에 있습니다.
양자 위협의 대상은 현장 곳곳에 흩어져 있습니다.
• 자율주행차: 차량 소유자 정보, GPS 위치, 운전 패턴, 차량간 통신 메시지 등
• 로봇 제어 시스템: AI 모델, 제어 알고리즘 및 시퀀스, 원격 센서의 암호화된 신호 등
• 스마트 팩토리 및 산업 제어 시스템: 제조 공정 데이터, 펌웨어 서명 키 등
• 의료기기 및 헬스케어 IoT: 개인 유전체 정보, 의료 기록 및 진단 이력, 의료기기 제어 프로토콜 등
따라서, 따라서 배포 전 엣지 단말에 PQC 기반 보안을 내장하지 않으면, 피지컬 AI 단말들은 공격자의 가장 취약한 엣지 지점이 되어, 센서 데이터부터 제어 신호까지 모든 민감 정보가 무방비로 노출될 수 있습니다. 이에 대응하기 위해 PQC(Post-Quantum Cryptography, 양자내성암호) 보안 도입은 더 이상 선택이 아닌 필수입니다.
📊 PQC 도입의 첫 단계, 기업 암호자산의 '지도' 그리기
양자 컴퓨터의 발전 속도가 예상을 훨씬 뛰어넘으면서, 기존 암호체계를 무력화하는 양자 컴퓨터 공격의 위협도 더욱 커졌습니다. 기업의 PQC 도입이 시급한 지금, 'PQC 전환의 첫 단계'를 시작하기 위한 CBOM(Cryptography Bill of Materials) 솔루션이 주목받고 있습니다.
1. 엣지(Edge) 환경의 PQC 구현 도전과제
일반적 PQC 전환 과정은 ① 보유 중인 암호자산의 CBOM(Cryptographic Bill of Materials) 탐지 ② 데이터별 HNDL 공격 노출·영향도 평가 ③ 우선순위별 전환 계획 수립 후 순차 도입의 단계가 권장됩니다. 하지만 현장에 광범위하게 배포된 로봇, 자율주행차, IoT 센서 등 엣지 단말에서는 추가로 검토할 제약사항들이 존재합니다.
① 펌웨어(Firmware) 업데이트의 어려움
클라우드나 PC는 취약점 발견 시 중앙에서 수천, 수만 개의 시스템에 즉시 패치를 배포할 수 있습니다. 하지만 현장에 배포된 수천 개의 엣지 단말은 상황이 다릅니다. 현장 방문과 전수 검증이 어렵고, 네트워크 환경에 제약이 있으며, 24/7 무중단 운영이 필수인 경우가 많아 펌웨어 업데이트가 사실상 불가능한 경우가 대부분입니다.
② 알고리즘 성능 검증의 현장 편차
실제 환경에서 수십 년간 검증된 RSA/ECC(타원곡선암호)와 달리, Kyber와 Dilithium 등 PQC 알고리즘은 비교적 최근에 표준화되었습니다. 설계 단계에서 검증된 PQC도 대규모 현장 도입시 하드웨어 차이, 산업 현장의 극한 조건, 기기 간 호환성 이슈 등으로 인해 예상치 못한 문제가 생길 수 있습니다.
③ AI·암호화 동시 처리 과정의 자원 배분 비효율
PQC는 기존 암호 방식에 비해 연산 자원을 상대적으로 많이 소비합니다. 한편 현장의 엣지 단말은 이미 대부분의 자원을 AI 추론에 투입하고 있는 상황입니다. 실제 산업 현장에서 AI·암호화 작업이 동시 실행될 때 발생하는 지연, 타임아웃 문제, 시스템 불안정성 해소를 위한 설계 단계의 검토가 필요합니다.
2. 피지컬 AI 보안의 PQC 전환 전략
하지만 이러한 제약 때문에 PQC 전환을 미룰 수는 없습니다.
현장에 배포된 로봇, 센서, 자율차 등은 초기 투자 규모가 크고 생산 프로세스에 통합되어 있어, 한 번 설치되면 10년 이상 같은 장비로 운영할 수밖에 없습니다. 이 기간 동안 배포 후 보안 업데이트는 사실상 불가능하고, 양자 컴퓨터 위협은 현실화될 수 있습니다. 따라서 설계 단계의 보안 결정이 향후 운영 기간 내내 그 시스템의 모든 보안을 좌우하게 됩니다.
이 까다로운 엣지 환경의 도전과제를 극복하려면, 암호 알고리즘의 선택부터 하드웨어 통합과 현장 검증까지 전 단계가 조화롭게 이루어져야 합니다.
ITCEN PNS가 제안하는 PQC 전환의 핵심
초기 설계 보안 강화
엣지 단말은 설계 단계부터 완전한 보안 체계를 탑재해야 합니다. 글로벌 환경에서는 NIST 표준 PQC를, 국내 공공·국가망 환경에서는 국가정보원의 암호 모듈 검증제도(KCMVP) 요건을 고려한 암호체계를 적용하여 중앙 서버의 승인 없이도 암호화, 인증, 키 보관, 무결성 검증이 가능하도록 설계할 수 있습니다. 이를 통해 초기 배포 단계부터 안정적인 보안 수준을 확보하고 향후 양자 컴퓨팅 환경에도 대비할 수 있습니다.
암호화 처리의 하드웨어 분리
엣지 단말의 CPU는 이미 대부분이 AI 모델 연산에 투입되어 있습니다. 암호화, 인증, 키 보관, 무결성 검증을 하드웨어 레벨에서 별도로 처리하도록 해 AI 연산용 CPU와의 자원 경합을 최소화할 필요가 있습니다.
기기 형태별 최적화와 운영 환경 검증
산업 현장의 엣지 단말은 밀폐된 기기 내 각각 다른 CPU 아키텍처, 메모리 용량, 운영 온도에서 작동할 때가 많습니다. 단말·IoT 연관 산업에 특화된 보안 역량과 노하우을 바탕으로, 표준 알고리즘을 해당 기기의 물리적 환경에 맞게 최적화하고 실제 운영 조건에서 검증하는 과정이 필수적입니다.
3. 온디바이스 PQC 보안이 불러올 실제 변화
PQC 기반 온디바이스 보안을 현장에 적용하면, 소프트웨어 공격으로 침투할 수 없는 견고한 보안 체계가 구축됩니다. 현장의 피지컬 AI 단말은 단순한 실행 단위가 아닌, 중앙 서버의 승인 없이도 스스로 판단하고 책임질 수 있는 의사결정 주체가 됩니다.
| 위협 | 기존 방어 | PQC 온디바이스 방어 | |
|---|---|---|---|
| 실시간 센서 데이터 탈취 | 네트워크 전송 중 노출 | → | 로컬 암호화로 수집 단계부터 보호 |
| 불법 명령어 조작 | 중앙 승인까지 실행 불가 | → | 기기 내 검증으로 즉시 거부 |
| 대규모 공급망 키 탈취 | 모든 기기 동시 위험 | → | 각 기기 독립 보안으로 피해 차단 |
| 거짓 신호 위조 | 위조 신호 판별 불가 | → | 암호 검증 실패 시 자동 차단 |
| 의도적 네트워크 두절 | 전체 기능 마비 | → | 오프라인에서도 독립 작동 |
① PQC 기반 로컬 암호화
센서 데이터가 수집되는 순간부터 노출 위험을 차단합니다. 하드웨어 수준에서 데이터를 즉시 암호화하고, 네트워크 전송·클라우드 저장·로컬 저장의 전 과정에서 암호화된 상태를 유지하게 됩니다. 배포 후 소프트웨어 취약점이 발견되어도 데이터 탈취가 근본적으로 차단됩니다.
② 기기 내 암호 서명 인증
모든 명령을 중앙 서버에서 확인해야 한다면 네트워크 지연과 통신 장애 상황에 대응할 수 없습니다. PQC 기반 암호 서명 검증이 기기 안에 내재되면 중앙 서버를 거칠 필요가 없어져, 네트워크 의존도가 제거되고 기기는 오프라인 환경에서도 검증된 명령을 중단 없이 실행합니다.
③ 암호화에 필요한 비밀 키(Key) 보관
기존 방식에서는 엣지 단말들의 키 관리가 표준화되지 않아 한 기기의 침해가 다른 기기에 영향을 미칠 수 있습니다. PQC 도입으로 각 기기의 비밀 키를 디바이스 내부에만 보관하고 독립적으로 관리하면, 침해 피해를 개별 기기로 격리하여 공급망 공격을 사전에 방지할 수 있습니다.
④ 암호학적 검증 및 위·변조 확인
하드웨어 레벨에서 모든 데이터를 자동으로 검증하여 위·변조를 원천적으로 차단합니다. 이는 악의적 신호 조작으로 인한 자동차의 제어 신호 위·변조, 산업 설비의 오류 명령, 금융 거래 조작 같은 현장의 핵심 위협을 차단하고, 피지컬 AI의 의사결정 신뢰도를 근본적으로 높입니다.
4. 지금 시작해야 미래의 공격에 대응할 수 있습니다
현장의 피지컬 AI 도입은 이미 국가 차원에서 가속화되고 있습니다. 2026년 6월, 정부와 기업 및 250개 기관이 참여하는 '피지컬 AI 글로벌 얼라이언스' 2기가 출범했습니다. 강한 제조 기반과 다양한 산업 현장에서 나오는 풍부한 물리 데이터를 바탕으로, 글로벌 AI 경쟁의 핵심 패러다임으로 떠오른 피지컬 AI 경쟁에서 앞서가겠다는 목표를 수립했습니다.
하지만 이 기회를 제대로 활용하려면 보안 기반을 지금 갖춰야 합니다. 현장에 대규모 배포된 엣지 기기들이 운영되는 동안, 그 사이 양자 컴퓨터 위협이 현실화될 수 있습니다. 엣지 단말의 제한된 연산능력과, PQC의 높은 복잡도라는 난제를 해결하지 못하면, 피지컬 AI 도입은 보안 공백의 위기로 돌변할 수 있습니다.
따라서 "PQC를 도입할 것인지"가 아닌, "PQC를 언제 설계에 반영할 것인가, 어떤 기기부터 우선할 것인가, 각 기기에 맞춘 완벽도를 어느 수준으로 할 것인가"를 지금 결정하는 것이 중요합니다.
| 의사결정 항목 | Bad Case | Good Case |
|---|---|---|
| ① 도입 시기 | 기존 암호화 체계 유지 → 양자 컴퓨터 현실화 이후, 현재의 암호화 데이터가 HNDL 공격으로 해독됨 | 신규 기기 설계 단계에서 PQC 기반 보안 구현 → 양자 위협 시기와 기기 운영 기간을 동시에 고려한 예방적 도입 |
| ② 도입 기기 우선순위 | 기준 없이 혼합 도입 → 기기별로 다른 보안 기준이 적용되어, 기기 간 통신 호환성 문제 발생 및 전사 보안 감시 체계 분산 | 산업·조직 특성에 맞춘 단계적·전략적 도입 → 운영 기간(자동차, 산업 설비) 또는 데이터 중요도(의료, 금융 시스템)를 기준으로 분류 |
| ③ 기기별 적용 전략 | 기기 특성을 무시하고 모든 기기에 동일한 설계 적용 → 현장 배포 후 발견된 보안 결함을 수정할 수 없으며, 장기 운영 기간 동안 결함이 유지됨 | 기기 특성에 맞게 유연한 설계 전략 적용 → 펌웨어 업데이트 불가능 기기는 초기 설계에서 완벽 구현, 클라우드 또는 중앙 시스템과 연결된 기기는 단계적 전환 |
양자 컴퓨터의 위협은 이미 시작되었습니다. 남은 것은 시간이 아니라 결정과 실행입니다. 엣지 환경의 PQC 도입은 단순한 암호화 알고리즘 교체가 아닌, 아키텍처와 시스템을 함께 재설계하는 종합 프로젝트가 될 것입니다. ITCEN PNS는 PQC·암호 알고리즘 원천기술 전문성, 공공·국방·금융 등 연관 산업에 특화된 보안 역량과 노하우를 바탕으로 고객의 PQC 전환 여정을 함께하겠습니다.
본 리포트는 정보 제공을 위한 자료로, 특정 기술의 도입 성과를 보증하지 않습니다. 기술 사양과 거버넌스 표준은 시점에 따라 달라질 수 있으니 유의하시기 바랍니다.