칼럼 | 기술업계 감원 24만 명 시대, 내부자 리스크는 커진다

경제적 압박과 AI의 일자리 대체, 그리고 끊임없는 조직 개편이 내부자 리스크를 최근 수년 중 최고 수준으로 끌어올리고 있다. 고용 불안정성은 직원의 충성도를 약화시키고 불만을 키운다. 여기에 AI 에이전트와 같은 강력한 도구가 빠르게 도입되면서, 사람과 기계 모두를 통한 내부 위협이 더욱 증폭되고 있다.

래셔널FX(RationalFX)와 여러 고용 추적 기관에 따르면 2025년 전 세계 수백 개 기술 기업에서 약 24만 5,000건의 정리 해고가 발표됐다. 이 수치는 기술 산업에 집중돼 있지만, 제조·유통·금융·에너지·공공 부문 등 다른 산업 전반에서도 유사한 추세가 본격화되고 있다. 챌린저 그레이 앤 크리스마스(Challenger, Grey & Christmas) 집계에 따르면 미국에서는 2025년 11월까지 총 117만 건이 넘는 감원이 발표됐다.

이런 정리 해고는 불만이 누적되기 쉬운 환경을 만든다. 재정적 스트레스와 자동화에 대한 반감뿐만 아니라, 관리 소홀이나 부주의한 데이터 처리부터 데이터 유출, 자격 증명 판매와 같은 고의적인 침해 행위까지 낳을 수 있다.

이 흐름은 산업과 지역을 막론하고 심각한 사고의 주요 원인이 기업 내부, 즉 신뢰받던 내부자에 있을 수 있다는 사실을 보여준다.

AI 에이전트라는 기계 기반 내부자 위협

인적 요소에 더해 AI 에이전트의 급속한 확산은 내부자 리스크를 한층 복잡하게 하고 있다. 팔로알토 네트웍스는 AI 에이전트를 2026년 가장 심각하고 빠르게 진화하는 내부자 리스크 가운데 하나로 지목했다.

특권 수준의 시스템 접근 권한을 갖고, 사람을 뛰어넘는 실행 속도와 대규모 의사결정을 수행하는 자율형 에이전트는 더 이상 단순한 생산성 향상 도구에 머물지 않는다. 이들은 데이터 유출이나 서비스 중단, 나아가 의도하지 않은 대형 사고로 이어질 수 있는 공격 경로로 활용될 가능성이 커지고 있다.

이런 리스크는 기업의 인사 구조가 불안정해지면서 사람의 감독이 약화되고, 이에 상응하는 통제 장치 없이 도입을 서두를 때 특히 두드러진다. 팔로알토 네트웍스의 2026년 사이버보안 전망에 따르면, AI 에이전트는 목표 탈취, 도구 오용, 프롬프트 인젝션, 섀도우 AI와 같은 취약점을 새롭게 만들어낼 수 있으며, 글로벌 기업 전반에서 확산되는 인사 이동이 이런 리스크를 더욱 증폭시키는 요인으로 작용하고 있다.

보안 책임자도 이런 변화를 주의 깊게 바라보고 있다. 시큐어프레임의 2025년 4분기 사이버보안 통계 종합 자료와 관련 보고서에 따르면, 조사 대상 기업의 60%는 AI 오용이 내부자 리스크를 촉발하거나 확대할 수 있다는 점에 대해 높은 우려를 나타냈다. 한편 사이버시큐리티 인사이더스의 ‘2025 내부자 리스크 보고서’에 의하면 응답자의 75%는 하이브리드 및 원격 근무 모델이 향후 3~5년 동안 내부자 리스크를 키우는 가장 중요한 신규 요인이 될 것이라고 언급했다. 분산된 근무 환경은 글로벌 운영 환경에서 사람과 기계 모두의 이상 행동을 탐지하고 통제하기를 한층 어렵게 만들고 있다.

초기 경고 신호

이런 변화는 갑작스럽게 나타나지 않았다. 수년에 걸쳐 누적돼 온 경고가 현실로 이어진 결과다.

지난 2021년 필자의 글인 ‘간과된 내부자 위협, 기기 신원’에서 당시 DTEX 시스템즈의 최고고객책임자였던 라잔 쿠는 기기에도 사람과 동일한 수준의 내부자 위협 프레임워크를 적용해야 한다고 지적했다. 그는 “사람에게 적용하는 것과 같은 수준으로 내부자 위협 프레임워크를 기기에 더 많이 적용할 필요가 있다”라고 말했다. 이 발언은 API, 봇, 스크립트, 로보틱 프로세스 자동화(RPA)와 같은 기계 신원이 이미 의도적이거나 비의도적인 사고의 통로로 작동하고 있으며, 사람과 마찬가지로 면밀한 관리와 검증이 필요하다는 점을 분명히 보여줬다.

이러한 관점은 2022년 글인 ‘내부자 위협으로서의 기계: 교토대 백업 데이터 삭제 사건이 주는 교훈’에서 한층 더 분명해졌다. 해당 글은 실제 자동화 실패 사례를 분석하며 이를 “기계가 내부자 위협으로 작용한 전형적인 사례”로 규정했다. 통제되지 않은 스크립트 오류로 인해 핵심 백업 데이터가 영구 삭제된 사건은, 그 결과인 치명적인 손실이 악의적인 내부자가 초래할 수 있는 피해와 본질적으로 다르지 않다는 점을 제시했다.

2023년 중반에 이르러 논의의 초점은 보다 긍정적인 가능성으로 이동했다. 2023년 CSO 기획 기사 ‘동료가 기계일 때: CISO가 AI에 대해 던져야 할 8가지 질문’은 사이버보안 업무 흐름에서 AI를 협업 파트너로 활용할 가능성을 조명하는 한편, 먼저 내부 구조를 정확히 이해할 필요가 있다는 점을 짚었다. 그러나 현재 ‘동료’는 폭발적으로 늘어났다. 팔로알토 네트웍스는 많은 기업에서 기계 신원과 자율형 에이전트 수가 사람보다 82배 많아질 것으로 전망하며, 앞선 경고가 2026년에는 긴급한 과제가 되고 있음을 시사했다.

불안정한 인사 구조와 기계 확산의 충돌

정리해고와 경제적 압박이 만들어낸 변동성 높은 인사 구조와, 통제 없이 확장되는 기계 에이전트가 맞물리면서 리스크는 중첩되고 있다. 비용 부담에 직면한 기업은 거버넌스보다 AI 도입 속도를 우선시하는 경우가 많고, 그 결과 섀도우 AI가 확대되고 모니터링 역량은 약화되고 있다. 동시에 기업을 떠났거나 불만을 품은 직원이 접근 권한을 수익화하거나 민감한 데이터를 유출하고, 또는 업무에서 이탈하며 통제 절차를 방치하기도 한다. 이는 과거 노운섹(KnownSec) 사례에서도 목격됐다. 내부자가 회사가 중국 정부의 공격적 사이버 작전 인프라와 연계됐다는 사실을 폭로한 해당 사건은, 중국의 사이버 역량을 이해하는 데 도움이 됐다는 점에서 많은 보안 전문가에게 환영받았지만, 동시에 어떤 기업도 변동성이라는 요인에서 자유로울 수 없다는 사실을 드러냈다.

지속적인 정리 해고와 불확실한 역할에서 비롯된 불안이 긴장 속 실수, 과도한 권한, 성급한 우회 대응으로 이어질 수 있다는 점은 분명하다. 악의를 갖고 있지 않더라도 데이터는 노출될 수 있고, 결과적으로 피해는 현실화된다. 인사 구조의 변동성과 기계 확산 간 상호작용을 간과할 경우, 내부자 리스크 환경은 더욱 증폭된다.

변동성 높은 시대에 필요한 총체적 대응 전략

이제 내부자 리스크 전략에는 필수적으로 일관성이 요구되고 있다. 총체적인 접근 방식에는 사람과 기계의 행동을 통합 관찰하는 행동 분석이 필요하다. 예를 들어 구조조정 과정에서 나타나는 감정 변화나 근무 외 시간의 데이터 수집과 같은 사람의 패턴, 비정상적인 API 호출이나 에이전트 활동 급증과 같은 기계의 행동을 동시에 모니터링하는 방식이다.

재교육 프로그램은 직원을 일자리 대체의 희생자가 아닌 AI로 강화된 역할의 파트너로 인식하게 함으로써 인재 유출을 막고 기업 내 반감을 줄이는 데 도움이 된다. 인증, 최소 권한 접근, 지속적인 모니터링 등 기계 신원에 대한 강력한 거버넌스는 제로 트러스트 원칙을 비인간 영역까지 확장하는 기반이 된다. 무엇보다 인사 부서와 보안 조직 간의 연결을 강화해, 변동성의 초기 신호가 실제 위협으로 드러나기 전에 이를 포착하는 체계가 중요하다.

선제적이고 통합된 조치가 없다면 파급 효과는 상당할 수 있다. 침해된 AI 에이전트 하나만으로도 사람이 따라갈 수 없는 속도로 테라바이트 규모의 데이터를 유출할 수 있다. 또한 과거 사례가 보여주듯, 불만을 품은 직원은 남아있는 자격 증명을 이용해 백도어를 심거나 정보를 탈취·판매하고, 의도적인 파괴 행위를 저지를 수도 있다. 리스크의 범위는 더 이상 개별 사건에 머물지 않는다. 이제 그 영향은 공급망부터 핵심 인프라에 이르기까지 전체 생태계로 확산되고 있다.

앞으로의 방향

2026년에 접어들며 메시지는 분명해졌다. 내부자 리스크는 더 이상 사람만의 문제가 아니다. 이는 경제적 압박과 AI로 인한 일자리 변화, 그리고 조직 전반의 인력 변동성이 전례 없는 속도로 증폭시키고 있는 ‘변동성의 문제’다. 이를 해결하기 위해서는 외부 위협에 대응할 때 적용해 온 수준의 엄격함을 기업 내부에도 그대로 적용해야 하며, 선제적인 시각과 일관된 전략, 그리고 변화에 적응하려는 의지가 요구된다.
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