Earticle

초록

영어

This study examines governance gaps and regulatory conflicts arising from the widespread adoption of artificial intelligence(AI) in industrial security environments, including industrial control systems(ICS), the Industrial Internet of Things(IIoT), cloud computing, and zero-trust networks. Focusing on the Framework Act on Artificial Intelligence and the Industrial Technology Protection Act, the study analyzes domestic legal frameworks and compares AI regulation and industrial cybersecurity policies in the United States, China, Japan, and the European Union. The findings show that AI improves security efficiency and predictive capabilities through anomaly detection, intrusion detection, and access control systems, while simultaneously creating new risks related to explainability, human oversight, data legality, technical data transfer, and liability allocation. These issues further intensify governance gaps and overlapping regulatory structures. To address these challenges, the paper proposes a risk-based regulatory framework designating industrial security AI as a high-risk area, stronger legal consistency among related laws, the introduction of industrial security AI certification systems, and the establishment of multilayered governance models combining corporate governance, industry self-regulation, and professional education. The study argues that such governance reconstruction can support both industrial technology protection and balanced AI development while safeguarding national competitiveness and fundamental rights.

한국어

이 연구는 인공지능이 산업제어시스템, 산업용 사물인터넷, 클라우드, 제로트러스트 네트워크 등 산업보안 환경에 광범위하게 도입되면서, 기존 정보보안 중심 규율만으로는 거버넌스 공백과 규제 충돌이 발생하고 있음을 문제의식으로 삼는다. 이 연구에서는 인공지능기본법과 산업기술보호법을 축으로 국내 산업보안 관련 법제를 검토하고, 미국･중국･일본･EU의 인공지능 규제 및 산업･사이버보안 정책을 비교함으로써, 산업보안 인공지능을 둘러싼 위험기반 규율, 기술자료 보호, 개인정보･데이터 보호, 다층 규제체계의 쟁점을 분석한다. 연구 결과, 인공지능은 산업현장의 이상탐지･침입탐지･접근통제 등에서 보안 효율성과 예측 능력을 높이는 한편, 설명 가능성 부족, 인간 감독 구조, 데이터 적법성, 기술자료 이전, 책임 배분 등 새로운 위험을 초래하여 ‘권한–책임 역설’과 다중 규제체계 문제를 심화시키는 것으로 나타났다. 이에 이 연구에서는 산업보안 인공지능을 고위험 영역으로 명시하는 위험기반 규제 프레임 구축, 인공지능기본법–산업기술보호법–개인정보보호법 간체계 정합성 강화, 산업보안 특화 인공지능 인증･평가체계 도입, 기업 내부 인공지능 보안거버넌스 위원회 설치, 업계 자율규범･교육을 결합한 다층 거버넌스 모델을 대안으로 제안한다. 이러한 재구성 방향을 통해 인공지능을 산업기술 보호와 보안강화의 수단으로 활용하면서도, 기술 발전, 국가 경쟁력, 기본권 보호 사이의 균형을 도모하는 산업보안 거버넌스를 마련할 수 있음을 설명한다.

목차

<요약>
I. 서론
II. 이론적 배경
Ⅲ. 산업현장에서의 인공지능 기반 보안기술 활용 양상 및 분석
Ⅳ. 인공지능 활용과 산업보안 규제 체계
Ⅴ. 산업보안 규제 체계 재구성 및 정책적 함의
참고문헌
【Abstract】

키워드

저자

• 강현구 [ Kang, Hyungoo | 중앙대학교 융합보안학과 석사과정 ] 제1저자
• 이주락 [ Lee, Ju-lak | 중앙대학교 산업보안학과 교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  시큐리티 연구 [KOREAN SECURITY JOURNAL]

• 간기

  계간

• pISSN

  2671-4299

• 수록기간

  1997~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 350 DDC 351