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■ 진행 : 조진혁 앵커
■ 출연 : 유동영 / 대진대 스마트융합보안학과 교수
* 아래 텍스트는 실제 방송 내용과 차이가 있을 수 있으니 보다 정확한 내용은 방송으로 확인하시기 바랍니다. 인용 시 [YTN24] 명시해주시기 바랍니다.
[앵커]
신한·국민·하나·부산은행에 이어 제2금융권인 예가람저축은행에서도 개인정보 유출 사고가 확인돼 고객 불안감이 확산하고 있습니다.
이번엔 특히 중국어 기반의 AI 침투테스트 도구인 아텍스 AI가 해킹 공격에 활용되는 것으로 추정돼 'AI 해킹'을 둘러싼 의문이 커지고 있습니다.
유동영 대진대 스마트융합보안학과 교수 전화로 연결돼 있습니다. 교수님 나와 계십니까?
[유동영]
안녕하십니까?
[앵커]
안녕하십니까? 먼저 이번 공격, 기존의 금융권 해킹과 비교해서 어떤 점을 가장 주목해야 합니까?
[유동영]
아직까지 분석 결과가 충분히 나오지 않이것지만 AI 기반의 해킹 도구를 활용했다면 기존에 금융권 해킹 사고 같은 경우에는 해커 조직이 장시간 동안 해킹 툴과 주식으로 섹션 정보를 수집하고 공격했는데 만약에 이게 AI를 활용했다고 하면 AI는 침투 테스트를 자동화하거든요. 그래서 목표 시스템을 스캔하고 공격 경로를 설계하고 보안도구를 실행하고 결과 검증까지 AI가 알아서 하는 거죠. 그렇기 때문에 사람이 하는 경우보다는 AI가 한다고 하면 공격에 든 총 시간과 비용이 낮아서 해킹 시도가 전체적으로 증가할 것으로 예상됩니다.
[앵커]
특히 신한은행 공격에 중국어 기반의 AI 침투 테스트 도구인 ARTEX AI라는 게 활용된 것으로 보이는 상황인데요. 이게 어떤 프로그램입니까?
[유동영]
ARTEX AI는 올해 중국 가이드의 보안센터가 주관한 해킹 공모전에서 소개가 됐고요. 이 ARTEX AI 같은 경우에는 중국어 기반으로 만들어졌고 주요 기능 중에 공격 에이전트가 멀티 에이전트입니다. 전체 공격하는 상황을 파악하고 그리고 워커라고 해서 실제 공격을 호출하는 명령 도구, 그다음에 이것들을 사람처럼 저희가 인공지능 대화하는 것처럼 그렇게 그렇게 설명이나 힌트 같은 것도 주는 그런 도구로 알려져 있습니다.
[앵커]
그런데 지금 저희가 계속 보도해 드리는 것처럼 시중 주요 은행뿐만 아니라 제2금융권까지도 개인정보 유출 사고가 발생했단 말이죠. 그렇다면 보안시스템이 은행마다 다 다른 게 아니고 상당히 유사하기 때문에 이렇게 한 번에 뚫리는 게 아닌그것 이런 생각도 드는데 어떻게 보십니까?
[유동영]
보안 시스템이 유사할 수는 있지만 보안시스템을 설치할 때 모든 사이트를 동일하게 설정하지는 않습니다. 그런데 만약에 AI가 동일하게 설정되지 않은 다수의 금융권을 자동으로 정보를 수집한다고 하면 인간이 하는 것보다는 훨씬 더 정확하고 빠르게 수집할 수 있기 때문에 위험하다고 볼 수 있겠습니다.
[앵커]
지금 아직 확실히 밝혀진 건 아닙니다마는 AI가 해킹에 동원됐을 가능성이 매우 높은 상황입니다. 비슷한 사례 같은 게 혹시 있습니까?
[유동영]
비슷한 사례는 아직 공식적으로 나온 건 없고요. 지난 상반기에 미국에서 미토스라고 하는 공격도구도 알려졌고 그게 현재 언론에 나온 바로는 과기정통부와 한국인터넷진흥원이 미국과 협력해서 현재 협조하고 있다는 정도까지만 되어 있고요. 아직까지 알려진 것은 없습니다.
[앵커]
이번 만약에 해킹이 정말 AI에 의해 일어난 일이다라고 밝혀진다면 초유의 상황이 될 수도 있을 것 같은데요. 은행이 상당히 보안레벨이 높은 기관으로 알고 있는데 이렇게 해킹 피해가 발생하다 보니까 다른 기관들에서도 충분히 이런 일이 발생할 수 있지 않을까 우려가 됩니다. 어떻게 보십니까?
[유동영]
맞습니다. 물론 충분히 그럴 수 있고요. 지금도 진행되고 있다고 생각해도 문제는 없다고 보는데. 다만 기존 인간이 해킹했을 때랑 AI가 자동으로 해킹했을 때랑 공격시간이라든가 공격범위가 넓어지기 때문에 실제로 저희가 은행권에서 자기 시스템의 취약점을 점검할 때 전체 시스템을 다 점검하는 게 아닙니다. 그래서 그 전체 시스템을 다 점검하지 않고 핵심이 되거나 가장 최근 발견된 취약점을 중심으로 하기 때문에 미처 점검하지 못한 것들은 AI가 시간을 들여서 찾아내기 때문에 그런 부분들이 모든 사이트에 유효하다고 볼 수 있겠습니다.
[앵커]
교수님께서 이미 AI를 통한 해킹이 아마 광범위하게 일어나고 있을 것이다리 고 말씀을 하셨는데 그렇다면 업체들도 AI를 활용해서 보안을 강화하고 있을 거라고 추정할 수 있을 것 같거든요. 그런데도 이런 피해가 왜 발생하는 걸까요?
[유동영]
아직은 AI 기반의 해킹 사고나 이런 사례들이 많이 알려지거나 그리고 연구되는 것도 한국에서도 다양한 AI 기반의 대응 기술을 연구하고 있는데 이게 표면적으로 부딪치거나 이런 경우는 아직 발견된 게 없으니까 항상 보안이라는 게 시행착오를 겪거든요. 그래서 그런 부분이 충돌되다 보면 초기에 다소 피해를 보더라도 나중에는 막을 수 있을 거라고 저도 생각하고 있습니다.
[앵커]
이번 사태가 여러모로 아주 중요한 의미가 있는 것 같습니다. 그런데 이 ARTEX AI가 중국어 기반의 오픈소스 프로그램으로 알려져 있는데 발견된 문자열에서도 중국어가 발견됐고요. 그렇다고 해서 이게 중국 측의 소행이냐, 이렇게 단정지을 수는 없다면서요?
[유동영]
맞습니다. 지금 알려진 공개된 ARTEX를 중국이 아니라 모든 나라의 보안 쪽 연구하시는 분들이 보고 있고 해커들도 활용하고 있을 것이기 때문에 특정지을 수는 없을 것 같습니다.
[앵커]
그렇다면 공격 주체를 확인하기 위해서는 IP주소라든지 혹시 추가 정보가 더 필요한 겁니까?
[유동영]
일반적으로 공격 증거를 찾는 건 포렌식이라고 하는데요. 그래서 지금 현재 신한은행 같은 경우에 공격을 당했으니까 그 해당되는 피해를 입은 서버의 웹로그라든가 방화벽 로그, 파인 시스템에 혹시 흔적을 남긴 게 있으면 그런 것들을 찾아서 추정해 볼 수 있겠습니다.
[앵커]
그런데 이게 수사도 상당히 어려울 것 같은데 너무나 전문적인 분야라서 지금 경찰이 내사에 착수했다고는 합니다마는 해킹의 공격 주체를 정말 잡아낼 수 있을 것인가. 어떻게 전망하십니까?
[유동영]
최근 몇 년 동안 여러 가지 수사를 했지만 공격 증거를 찾기에는 실제로 국내 같으면 저희가 IP를 추적하고 예를 들면 PC방에서 접근했다고 해면 PC방에 가서 증거를 수집하는데 대부분 해외에서 들어온 것은 VPN이라고 하는 IP를 우회하는 장비를 통해서 들어오기 때문에 해외의 적극적인 협조가 없으면 찾기는 어려울 것 같습니다.
[앵커]
현재로써는 예방이 가장 중요하다, 이게 현실이다라는 말씀처럼 들리는데요. 그리고 발견된 문자열을 보면 해킹 모의 테스트 제어판 이런 표현이 있더라고요. 그러면 이게 정말 그냥 AI의 성능을 확인해 보기 위해서 우리나라 은행들을 타깃으로 삼은 건지, 그러니까 정확한 범죄 의도가 있었는지 이 부분에 대해서는 추가 조사가 필요한 거겠죠?
[유동영]
맞습니다. 대부분 지금 공개된 툴 같은 경우에는 소프트웨어를 개발할 때 개발 모드로 개발합니다. 거기에 이런 문자열 같은 것을 남기거든요. 실제로 내가 진짜 해킹 툴을 만들었다고 하면 그런 시그니처가 남지 않도록 했을 거라고 생각은 듭니다.
[앵커]
이번에 유출된 정보를 보면 고객의 이름이나 전화번호 그리고 연소득과 대출한도 같은 민감한 금융정보까지 유출됐다고 하는데 앞으로 상황이 더 악화될 가능성이 있을 것 같습니다. 어떻게 전망하십니까?
[유동영]
이전의 다른 사고에서도 마찬가지로 2차 사고가 가장 위험한데 그런 부분들은 충분히 발생할 수 있고 실제 유출된 정보에 대해서 활용 방법은 저희 일반인보다는 금융권에서 더 잘 알고 있기 때문에 금융권에서 이것들을 어떻게 활용해서 피해볼 수 있는지 구체적인 대책이 필요한 것 같습니다.
[앵커]
그런데 우리 국민들 같은 경우에는 개인정보 유출 사고를 여러 번 겪다 보니까 기업의 발표에 대해서 신뢰성이 떨어지는 게 사실입니다. 은행들도 이번에 핵심 금융시스템이나 고객 계좌에는 피해가 없다고 설명하고 있는데 앞으로 추후 발생할 수 있는 2차 피해 어떤 걸 예상해 볼 수 있을까요?
[유동영]
일단 유출된 정보를 이용해서 가장 손쉬운 게 피싱이고 그다음에 문자나 스미싱 정보인데 특히 피싱 같은 경우에는 이번에 유출된 정보 외에 기존에 유출도 사람이 다른 쪽에서 유출된 정보가 결합될 경우에 또 다른 피해가 발생될 수 있고 대부분의 해킹 그룹들이 한쪽 사이트에서 수집된 공격 정보만 가지고 공격하는 게 아니라 다수의 서버에서 수집된 것을 가지고 공격하기 때문에 일반인으로서는 본인의 계좌나 이런 것들이 이상이 없는지 좀 확인해 봐야 될 것 같습니다.
[앵커]
최근 AI 속도조절론 이런 부분도 미국 정치권에서도 민감한 이슈로 논쟁이 이어지고 있는데 이번 사태를 보니까 더 성능 좋은 AI가 만약 정말 범죄에 악용된다면 누구도 막지 못하겠다, 이런 걱정까지 들거든요. 어떻게 보십니까?
[유동영]
저도 그 부분은 동의를 하고요. 실제로 성능 좋은 AI가 공격을 하더라도 더 성능 높은 AI가 디펜스할 수 있는 그런 AI도 같이 공동으로 개발하거나 투자를 해서 개발해야 되지 않을까 하는 게 연구자적인 측면에서 말씀드리고 싶습니다.
[앵커]
이제는 AI가 해킹에 나서는 그런 시대가 됐습니다. 보안 방어체계에 대해서도 근본적인 점검이 필요할 것 같은데 어떤 대비가 있어야겠습니까?
[유동영]
기존에 비용 효율화라고 해서 보안 취약점 점검을 중요도 중심으로 했다면 지금은 사소한 거라도 더 보안을 철저히 점검을 하고 물론 비용이 더 들기는 하는데 언제든지 우리 사이트가 해킹 당할 수 있다는 그러한 조그마한 실마리라도 없애기 위해서 좀 더 세밀하고 오랜 시간 동안 점검을 해야 할 것 같고. 대부분의 일반 기업들이 1년에 한 번 정도 취약점 점검을 하고 자기 시스템을 점검하거든요. 그런 부분들도 점검 주기를 더 짧게 해서 사고를 미연에 방지해야 될 것 같습니다.
[앵커]
더 신경 쓰지 않으면 안 되는 환경이 된 것 같습니다. 여기까지 말씀 듣겠습니다.
유동영 대진대 스마트융합보안학과 교수와 함께했습니다. 교수님 고맙습니다.
YTN 안윤학 (yhahn@ytn.co.kr)
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■ 출연 : 유동영 / 대진대 스마트융합보안학과 교수
* 아래 텍스트는 실제 방송 내용과 차이가 있을 수 있으니 보다 정확한 내용은 방송으로 확인하시기 바랍니다. 인용 시 [YTN24] 명시해주시기 바랍니다.
[앵커]
신한·국민·하나·부산은행에 이어 제2금융권인 예가람저축은행에서도 개인정보 유출 사고가 확인돼 고객 불안감이 확산하고 있습니다.
이번엔 특히 중국어 기반의 AI 침투테스트 도구인 아텍스 AI가 해킹 공격에 활용되는 것으로 추정돼 'AI 해킹'을 둘러싼 의문이 커지고 있습니다.
유동영 대진대 스마트융합보안학과 교수 전화로 연결돼 있습니다. 교수님 나와 계십니까?
[유동영]
안녕하십니까?
[앵커]
안녕하십니까? 먼저 이번 공격, 기존의 금융권 해킹과 비교해서 어떤 점을 가장 주목해야 합니까?
[유동영]
아직까지 분석 결과가 충분히 나오지 않이것지만 AI 기반의 해킹 도구를 활용했다면 기존에 금융권 해킹 사고 같은 경우에는 해커 조직이 장시간 동안 해킹 툴과 주식으로 섹션 정보를 수집하고 공격했는데 만약에 이게 AI를 활용했다고 하면 AI는 침투 테스트를 자동화하거든요. 그래서 목표 시스템을 스캔하고 공격 경로를 설계하고 보안도구를 실행하고 결과 검증까지 AI가 알아서 하는 거죠. 그렇기 때문에 사람이 하는 경우보다는 AI가 한다고 하면 공격에 든 총 시간과 비용이 낮아서 해킹 시도가 전체적으로 증가할 것으로 예상됩니다.
[앵커]
특히 신한은행 공격에 중국어 기반의 AI 침투 테스트 도구인 ARTEX AI라는 게 활용된 것으로 보이는 상황인데요. 이게 어떤 프로그램입니까?
[유동영]
ARTEX AI는 올해 중국 가이드의 보안센터가 주관한 해킹 공모전에서 소개가 됐고요. 이 ARTEX AI 같은 경우에는 중국어 기반으로 만들어졌고 주요 기능 중에 공격 에이전트가 멀티 에이전트입니다. 전체 공격하는 상황을 파악하고 그리고 워커라고 해서 실제 공격을 호출하는 명령 도구, 그다음에 이것들을 사람처럼 저희가 인공지능 대화하는 것처럼 그렇게 그렇게 설명이나 힌트 같은 것도 주는 그런 도구로 알려져 있습니다.
[앵커]
그런데 지금 저희가 계속 보도해 드리는 것처럼 시중 주요 은행뿐만 아니라 제2금융권까지도 개인정보 유출 사고가 발생했단 말이죠. 그렇다면 보안시스템이 은행마다 다 다른 게 아니고 상당히 유사하기 때문에 이렇게 한 번에 뚫리는 게 아닌그것 이런 생각도 드는데 어떻게 보십니까?
[유동영]
보안 시스템이 유사할 수는 있지만 보안시스템을 설치할 때 모든 사이트를 동일하게 설정하지는 않습니다. 그런데 만약에 AI가 동일하게 설정되지 않은 다수의 금융권을 자동으로 정보를 수집한다고 하면 인간이 하는 것보다는 훨씬 더 정확하고 빠르게 수집할 수 있기 때문에 위험하다고 볼 수 있겠습니다.
[앵커]
지금 아직 확실히 밝혀진 건 아닙니다마는 AI가 해킹에 동원됐을 가능성이 매우 높은 상황입니다. 비슷한 사례 같은 게 혹시 있습니까?
[유동영]
비슷한 사례는 아직 공식적으로 나온 건 없고요. 지난 상반기에 미국에서 미토스라고 하는 공격도구도 알려졌고 그게 현재 언론에 나온 바로는 과기정통부와 한국인터넷진흥원이 미국과 협력해서 현재 협조하고 있다는 정도까지만 되어 있고요. 아직까지 알려진 것은 없습니다.
[앵커]
이번 만약에 해킹이 정말 AI에 의해 일어난 일이다라고 밝혀진다면 초유의 상황이 될 수도 있을 것 같은데요. 은행이 상당히 보안레벨이 높은 기관으로 알고 있는데 이렇게 해킹 피해가 발생하다 보니까 다른 기관들에서도 충분히 이런 일이 발생할 수 있지 않을까 우려가 됩니다. 어떻게 보십니까?
[유동영]
맞습니다. 물론 충분히 그럴 수 있고요. 지금도 진행되고 있다고 생각해도 문제는 없다고 보는데. 다만 기존 인간이 해킹했을 때랑 AI가 자동으로 해킹했을 때랑 공격시간이라든가 공격범위가 넓어지기 때문에 실제로 저희가 은행권에서 자기 시스템의 취약점을 점검할 때 전체 시스템을 다 점검하는 게 아닙니다. 그래서 그 전체 시스템을 다 점검하지 않고 핵심이 되거나 가장 최근 발견된 취약점을 중심으로 하기 때문에 미처 점검하지 못한 것들은 AI가 시간을 들여서 찾아내기 때문에 그런 부분들이 모든 사이트에 유효하다고 볼 수 있겠습니다.
[앵커]
교수님께서 이미 AI를 통한 해킹이 아마 광범위하게 일어나고 있을 것이다리 고 말씀을 하셨는데 그렇다면 업체들도 AI를 활용해서 보안을 강화하고 있을 거라고 추정할 수 있을 것 같거든요. 그런데도 이런 피해가 왜 발생하는 걸까요?
[유동영]
아직은 AI 기반의 해킹 사고나 이런 사례들이 많이 알려지거나 그리고 연구되는 것도 한국에서도 다양한 AI 기반의 대응 기술을 연구하고 있는데 이게 표면적으로 부딪치거나 이런 경우는 아직 발견된 게 없으니까 항상 보안이라는 게 시행착오를 겪거든요. 그래서 그런 부분이 충돌되다 보면 초기에 다소 피해를 보더라도 나중에는 막을 수 있을 거라고 저도 생각하고 있습니다.
[앵커]
이번 사태가 여러모로 아주 중요한 의미가 있는 것 같습니다. 그런데 이 ARTEX AI가 중국어 기반의 오픈소스 프로그램으로 알려져 있는데 발견된 문자열에서도 중국어가 발견됐고요. 그렇다고 해서 이게 중국 측의 소행이냐, 이렇게 단정지을 수는 없다면서요?
[유동영]
맞습니다. 지금 알려진 공개된 ARTEX를 중국이 아니라 모든 나라의 보안 쪽 연구하시는 분들이 보고 있고 해커들도 활용하고 있을 것이기 때문에 특정지을 수는 없을 것 같습니다.
[앵커]
그렇다면 공격 주체를 확인하기 위해서는 IP주소라든지 혹시 추가 정보가 더 필요한 겁니까?
[유동영]
일반적으로 공격 증거를 찾는 건 포렌식이라고 하는데요. 그래서 지금 현재 신한은행 같은 경우에 공격을 당했으니까 그 해당되는 피해를 입은 서버의 웹로그라든가 방화벽 로그, 파인 시스템에 혹시 흔적을 남긴 게 있으면 그런 것들을 찾아서 추정해 볼 수 있겠습니다.
[앵커]
그런데 이게 수사도 상당히 어려울 것 같은데 너무나 전문적인 분야라서 지금 경찰이 내사에 착수했다고는 합니다마는 해킹의 공격 주체를 정말 잡아낼 수 있을 것인가. 어떻게 전망하십니까?
[유동영]
최근 몇 년 동안 여러 가지 수사를 했지만 공격 증거를 찾기에는 실제로 국내 같으면 저희가 IP를 추적하고 예를 들면 PC방에서 접근했다고 해면 PC방에 가서 증거를 수집하는데 대부분 해외에서 들어온 것은 VPN이라고 하는 IP를 우회하는 장비를 통해서 들어오기 때문에 해외의 적극적인 협조가 없으면 찾기는 어려울 것 같습니다.
[앵커]
현재로써는 예방이 가장 중요하다, 이게 현실이다라는 말씀처럼 들리는데요. 그리고 발견된 문자열을 보면 해킹 모의 테스트 제어판 이런 표현이 있더라고요. 그러면 이게 정말 그냥 AI의 성능을 확인해 보기 위해서 우리나라 은행들을 타깃으로 삼은 건지, 그러니까 정확한 범죄 의도가 있었는지 이 부분에 대해서는 추가 조사가 필요한 거겠죠?
[유동영]
맞습니다. 대부분 지금 공개된 툴 같은 경우에는 소프트웨어를 개발할 때 개발 모드로 개발합니다. 거기에 이런 문자열 같은 것을 남기거든요. 실제로 내가 진짜 해킹 툴을 만들었다고 하면 그런 시그니처가 남지 않도록 했을 거라고 생각은 듭니다.
[앵커]
이번에 유출된 정보를 보면 고객의 이름이나 전화번호 그리고 연소득과 대출한도 같은 민감한 금융정보까지 유출됐다고 하는데 앞으로 상황이 더 악화될 가능성이 있을 것 같습니다. 어떻게 전망하십니까?
[유동영]
이전의 다른 사고에서도 마찬가지로 2차 사고가 가장 위험한데 그런 부분들은 충분히 발생할 수 있고 실제 유출된 정보에 대해서 활용 방법은 저희 일반인보다는 금융권에서 더 잘 알고 있기 때문에 금융권에서 이것들을 어떻게 활용해서 피해볼 수 있는지 구체적인 대책이 필요한 것 같습니다.
[앵커]
그런데 우리 국민들 같은 경우에는 개인정보 유출 사고를 여러 번 겪다 보니까 기업의 발표에 대해서 신뢰성이 떨어지는 게 사실입니다. 은행들도 이번에 핵심 금융시스템이나 고객 계좌에는 피해가 없다고 설명하고 있는데 앞으로 추후 발생할 수 있는 2차 피해 어떤 걸 예상해 볼 수 있을까요?
[유동영]
일단 유출된 정보를 이용해서 가장 손쉬운 게 피싱이고 그다음에 문자나 스미싱 정보인데 특히 피싱 같은 경우에는 이번에 유출된 정보 외에 기존에 유출도 사람이 다른 쪽에서 유출된 정보가 결합될 경우에 또 다른 피해가 발생될 수 있고 대부분의 해킹 그룹들이 한쪽 사이트에서 수집된 공격 정보만 가지고 공격하는 게 아니라 다수의 서버에서 수집된 것을 가지고 공격하기 때문에 일반인으로서는 본인의 계좌나 이런 것들이 이상이 없는지 좀 확인해 봐야 될 것 같습니다.
[앵커]
최근 AI 속도조절론 이런 부분도 미국 정치권에서도 민감한 이슈로 논쟁이 이어지고 있는데 이번 사태를 보니까 더 성능 좋은 AI가 만약 정말 범죄에 악용된다면 누구도 막지 못하겠다, 이런 걱정까지 들거든요. 어떻게 보십니까?
[유동영]
저도 그 부분은 동의를 하고요. 실제로 성능 좋은 AI가 공격을 하더라도 더 성능 높은 AI가 디펜스할 수 있는 그런 AI도 같이 공동으로 개발하거나 투자를 해서 개발해야 되지 않을까 하는 게 연구자적인 측면에서 말씀드리고 싶습니다.
[앵커]
이제는 AI가 해킹에 나서는 그런 시대가 됐습니다. 보안 방어체계에 대해서도 근본적인 점검이 필요할 것 같은데 어떤 대비가 있어야겠습니까?
[유동영]
기존에 비용 효율화라고 해서 보안 취약점 점검을 중요도 중심으로 했다면 지금은 사소한 거라도 더 보안을 철저히 점검을 하고 물론 비용이 더 들기는 하는데 언제든지 우리 사이트가 해킹 당할 수 있다는 그러한 조그마한 실마리라도 없애기 위해서 좀 더 세밀하고 오랜 시간 동안 점검을 해야 할 것 같고. 대부분의 일반 기업들이 1년에 한 번 정도 취약점 점검을 하고 자기 시스템을 점검하거든요. 그런 부분들도 점검 주기를 더 짧게 해서 사고를 미연에 방지해야 될 것 같습니다.
[앵커]
더 신경 쓰지 않으면 안 되는 환경이 된 것 같습니다. 여기까지 말씀 듣겠습니다.
유동영 대진대 스마트융합보안학과 교수와 함께했습니다. 교수님 고맙습니다.
YTN 안윤학 (yhahn@ytn.co.kr)
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