2025년  AI 시대 보안 리스크를 통제할 수 있는 강력한 전략이 필요합니다.

AI 사용 및 도입이 폭발적으로 증가

- AI 확산: 생산성과 리스크의 명암

- AI 도입 급증: 직장에서 AI 사용 빈도는 1년 만에 4.6배, 2년 만에 61배 증가하며, 기술기업뿐 아니라 제조 및 소매업에서도 폭발적 도입이 이루어지고 있습니다 

- 중간 관리자 주도형 활용: 관리자보다 중간 관리자 계층이 AI 툴을 3.5배 더 많이 사용하며 조직 내에서 실질적인 ‘AI 사용자 모멘텀’을 형성하고 있습니다 

 즉, AI는 이제 실험 단계가 아니라 ‘일상 업무 핵심 도구’로 자리잡았습니다. 하지만 곧바로 이면의 보안 리스크도 커진다는 것을 의미합니다.

민감 데이터 노출, 그리고 그 규모

- 위험한 AI 툴에 집중: 기업에서 AI로 유입되는 데이터의 83.8%가 보안 리스크가 높은 플랫폼에서 처리되며 

- 민감정보 비중 증가: 공유되는 데이터 중 민감 정보 비중은 2년 전의 10.7%에서 34.8%로 급증했습니다 .

 AI 확산이 고도화 될수록, 경계 없는 데이터 공유가 기업의 핵심 자산을 위태롭게 만듭니다.

개발 환경 변화 & 내부 동향

- 개발자 중심 AI 전환: Cursor, Cline 같은 AI 코딩 도구 사용량이 400% 급증하면서, 전통 IDE 활용은 23.7% 감소 

- 중간 개발자 주도 도입: 중간 수준 개발자가 주니어보다 AI도입율이 189% 앞서며 변화의 중심에 있습니다 

차세대 개발 툴이 업무 생산성을 높이는 동시에 새로운 보안 격차를 동반하게 됩니다.

 

Cyberhaven이 필수인 이유

1) 데이터 흐름 실시간 가시화

   : Cyberhaven의 D2R(Data Detection & Response) 플랫폼은 실시간 워크플로를 분석해 AI 툴로 흘러가는 모든 데이터를 추적합니다. 

    어느 툴, 어느 직원, 어떤 데이터인지 명확히 파악할 수 있습니다 

2) 사전 방지가능한 리스크 등급화

  : 리포트에서 도출된 Top AI 도구의 위험도에 따라 분류할 수 있어, 고위험 플랫폼 사용을 사전에 탐지·차단할 수 있습니다 .

3) 비인가 AI 활동(Shadow AI) 제어

   : 전통적인 DLP로는 탐지할 수 없는 개인 계정 기반 AI 사용을 감시해, 민감 데이터가 외부 모델에 유입되는 것을 예방합니다 

4)보안 정책을 통한 개발환경 보호

  : AI 코딩 도구 확산에 맞춰 보안 정책을 적용하면, 데이터 노출을 최소화하면서도 개발 생산성은 유지할 수 있습니다.

영업문의) 010-2345-3139 ,  jhson@jwonit.com