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기업의 AI 도입과 보안 통제

2026 세계보안엑스포(SECON 2026) 보안시장 동향조사 보고서

lyfial 2026. 3. 20. 08:32

2026 세계보안엑스포(SECON 2026) 보안시장 동향조사 보고서

tags: security / trend / AI / compliance / N2SF / ZTNA / XDR / DLP / agentic-AI / CDS / report/trend
type: report / status: draft / date: 2026-03-19 / author: 인프라보안팀

1. 목적

본 보고서는 2026년 3월 19일 제25회 세계보안엑스포(SECON 2026) 현장 방문을 통해 수집한 보안시장 동향을 조직 내부 참고자료로 정리한 것입니다. AI 기본법 시행에 따른 보안시장 변화 방향을 현장에서 확인하는 것을 주요 목적으로 하며, 단독 방문자 1인의 1일 관찰에 기반한 현장 인상 기록임을 밝힙니다.

2. 관찰 배경 및 편향 선언

본 관찰은 다음 두 가지 사전 분석을 수행한 배경에서 이루어졌습니다.

① AI 기본법 시행에 따른 컴플라이언스 요구사항 변화 분석 (개인 검토)

AI 기본법 시행으로 다음과 같은 항목들이 기업 보안의 핵심 과제로 부상할 것이라 예측하였으며, 이에 따라 관련 수요가 이번 전시회에서 가시화될 것으로 예상하였습니다.

예측 과제 관련 규제 근거
SaaS LLM 접근통제 인공지능기본법 — 고위험 AI 시스템 관리 및 이용자 보호 관련 조항
AI 데이터 유출 방지 인공지능기본법 — AI 학습데이터 보호 및 개인정보처리 관련 조항, 개인정보보호법 국외이전 규정
감사 추적 체계 구축 인공지능기본법 — 고위험 AI 투명성 및 기록 보존 의무 관련 조항
AI 사용 거버넌스 정책 수립 인공지능기본법 — 사업자의 안전 확보 의무 및 위험관리 체계 관련 조항

② Citrini Research 2028 GIC 시나리오 기반 보안시장 동향 분석 (개인 검토)

AI 자동화 확산에 따른 보안시장 변화를 다음과 같이 예측하였으며, 이에 따라 관련 수요가 이번 전시회에서 가시화될 것으로 예상하였습니다.

예측 과제 Citrini 예측 근거 교차 출처
에이전틱 AI 기반 보안 자동화 수요 증가 SOC Tier 1·반복 규칙 기반 역할의 AI 직접 대체 전망 (Citrini Research, 2028 GIC) SOC의 75% AI 분석가 도입 예정 (Simbian AI, 2025) ※단일 출처, 확인 필요
보안 운영인력 수요 구조 변화 반복 역할 축소 / 판단 집약 역할 수요 유지 — 역할 분화 전망 (Citrini Research, 2028 GIC) 보안 전문가 73% "AI로 전문화 기술 수요 증가" 전망 (ISC2 Cybersecurity Workforce Study 2025)
N2SF/ZTNA 전환 대응 역량 수요 국내 규제 의무 전환기 최소 2~3년, 전환 대응 역량 희소 자원화 전망 (Citrini Research, 2028 GIC) N²SF 정책 전환 공식 발표 (국가정보원, 보안뉴스 인용)
XDR·통합관제 시장 재편 MSSP 전환 가속, SOC 외주화 및 AI 오케스트레이터 역할 부상 (Citrini Research, 2028 GIC) ※교차 출처 동일 Tier — 단독 기재

두 분석 모두 조직 공식 활동이 아닌 개인적 사전 검토입니다.

이로 인한 편향 가능성: 본 보고서는 AI 도입 시의 보안 통제·거버넌스 영역에 관찰이 집중되어 있습니다. 물리보안 영역(AI 영상분석, CCTV 등)은 조직 업무 범위 외로 조사에서 제외되었으며, 전통적 사이버보안 영역(랜섬웨어, 클라우드 보안 등) 또한 상대적으로 관찰이 적었습니다. 독자는 이 점을 감안하여 본 보고서를 참고하시기 바랍니다.

3. 용어 설명

용어 설명
LLM 게이트웨이 SaaS 기반 대형 언어 모델(LLM) 서비스에 대한 기업 내 접근을 중계·통제하는 프록시 구조. 인증, 프롬프트 필터링, 로깅, 비용 추적 등의 기능을 수행. 현재 업계에서 표준화된 단일 용어는 없으며, LLM Proxy, AI Gateway 등으로도 혼용됨.
CASB (Cloud Access Security Broker) 기업 사용자와 클라우드 서비스 사이에 위치하여 가시성 확보, 데이터 보안, 위협 방어, 컴플라이언스 통제를 수행하는 보안 솔루션. LLM 게이트웨이는 CASB 개념의 AI 서비스 특화 확장으로 볼 수 있음.
에이전틱 AI (Agentic AI) 단순 응답 생성을 넘어 목표 달성을 위해 자율적으로 계획을 수립하고 멀티스텝 작업을 실행하는 AI 에이전트 구조. 보안 분야에서는 위협 탐지 후 대응 자동화, 취약점 조치 실행 등에 적용 시도 중.
N2SF 국가 망보안 체계(National Network Security Framework). 기존 물리적 망분리 중심에서 데이터 중요도 기반 C/S/O 등급별 차등 보안 통제로 전환된 보안 프레임워크.
CDS (Cross Domain Solution) 보안 등급이 다른 도메인 간 데이터를 직접 연결하지 않고 콘텐츠 분석·필터링·무해화를 거쳐 안전하게 전송·제어하는 기술. N2SF 가이드라인 v1.0에서 별도 통제 항목으로 명시됨. 기존 망연계 솔루션의 진화된 형태로 볼 수 있음.
ZTNA 제로 트러스트 네트워크 접근. 신뢰를 전제하지 않고 모든 접근을 지속적으로 검증하는 보안 모델. N2SF 대응의 대표적 구현 수단 중 하나.
XDR 확장형 탐지 및 대응. 엔드포인트(EDR), 네트워크(NDR), 클라우드 등 다양한 보안 레이어의 데이터를 통합하여 위협을 탐지·대응하는 플랫폼.
AI DLP AI 데이터 유출 방지. LLM 등 외부 AI 서비스 이용 시 발생할 수 있는 민감정보·개인정보 유출을 탐지하고 차단하는 통제 체계.
RBI (Remote Browser Isolation) 웹 브라우저를 격리된 원격 환경에서 실행하여 악성코드나 데이터 유출로부터 단말을 보호하는 기술. N2SF 실증 모델에 포함된 핵심 보안 신기술 중 하나.

4. 조사 개요 및 현장 관찰 요약

항목 내용
행사명 제25회 세계보안엑스포 (SECON 2026)
일시 2026년 3월 18일(수) ~ 20일(금)
장소 KINTEX 제1전시장 3~5홀, 콘퍼런스룸(2F), 그랜드볼룸(3F)
방문일 2026년 3월 19일
행사 규모 디지털 쇼룸 등록 기준 300개사 이상 참가 (전년도 400개사 이상, 방문객 30,000명 이상)
조사 방법 현장 부스 방문, 컨퍼런스 세션 청취, 업체 담당자 면담

현장 관찰 결과 요약

  • 대부분의 업체가 기존 제품에 AI 기능을 통합하는 방식으로 대응 중이며, AI 도입이 보안 솔루션의 표준 요소로 자리잡고 있습니다.
  • 에이전틱 AI 기반 자동화가 복수 업체의 공통 방향성으로 제시되었으나 대부분 로드맵 수준입니다.
  • N2SF, ZTNA, AI DLP가 컴플라이언스 대응의 핵심 키워드로 부상하였습니다.
  • AI DLP 및 XDR 구현에서 자체 개발과 파트너십 기반 전략이 병존하는 과도기적 양상을 보이고 있습니다.
  • 취약점 진단 및 보안관제 분야의 수요가 사전 예상을 상회하였으며, N2SF 도입 준비와의 연관성이 추정됩니다.
  • 로컬 LLM 활용 업체가 예상보다 많았으며, 특화 경량 모델 튜닝 방식이 현실적 대안으로 자리잡고 있는 것으로 판단됩니다.

5. 시장 전반 동향

5.1 AI 기능의 기존 제품 통합 가속화

방문한 부스 기준으로, 상당수 솔루션이 방화벽, SIEM, 취약점 진단, 보안관제 등 기존 제품 카테고리를 유지하면서 AI 기반 탐지·분석·자동화 기능을 추가한 형태였습니다. 디지털 쇼룸 등록 기준으로 생성형 AI 기반 보안 솔루션 27개사, AI 기반 보안 어시스턴트 18개사가 별도 카테고리로 등록되어 있어, AI 통합이 독립 제품군으로도 분화되고 있음을 확인할 수 있습니다. AI 전용 보안 플랫폼보다는 기존 포지셔닝 위에 AI를 레이어로 통합하는 방식이 여전히 시장의 일반적인 접근으로 보입니다.

일부 솔루션의 경우 현재 구현 수준이 완성 단계보다는 로드맵에 가까운 것으로 판단되나, 방향성 제시 측면에서의 의의는 인정됩니다.

5.2 핵심 컴플라이언스 키워드

컨퍼런스 및 전시 부스에서 공통적으로 등장한 주요 키워드는 다음과 같습니다. 괄호 안 수치는 2026 디지털 쇼룸 카테고리 등록 기준이며, 한 업체가 복수 카테고리에 중복 등록 가능하므로 업체 수와 1:1 대응은 아닙니다.

  • N2SF: 망분리 요건 완화 이후 보안 목표 및 원칙 중심 프레임워크로 전환됨에 따라 각 조직의 자체적인 근거 수립과 책임이 강화된 것으로 평가됩니다. 망분리 및 망연계 솔루션 등록 16건.
  • ZTNA / 제로 트러스트: N2SF 대응의 대표적 구현 수단 중 하나. 제로 트러스트 47건, AI 기반 제로 트러스트 20건으로 사이버보안 분야 중 가장 높은 등록 수준.
  • AI DLP: AI 도입에 따른 데이터 유출 통제가 컴플라이언스의 핵심 과제로 부상. 데이터 유출 방지 45건, DLP 16건.
  • 취약점 진단 자동화: AI를 활용한 취약점 탐지 및 컴플라이언스 진단.
  • XDR: AI 기반 통합보안관제의 진화 방향으로 제시. XDR 13건, AI 기반 XDR 11건.

5.3 에이전틱 AI의 부상

단순 AI 기능 통합을 넘어, 에이전틱 AI(Agentic AI) — 특정 목표를 자율적으로 판단하고 멀티스텝 작업을 수행하는 AI 에이전트 구조 — 를 보안 운영에 적용하려는 움직임이 방문한 사이버보안 관련 부스 중 복수의 업체에서 공통적으로 언급되었습니다. 디지털 쇼룸 기준으로 AI 기반 보안 어시스턴트(18건) 카테고리가 이와 직접 연관되며, SOAR(12건)는 자동화 워크플로우 측면에서 부분적으로 연관 가능한 카테고리로 참고할 수 있습니다.

주요 활용 방향은 위협 탐지 후 대응 플로우 자동화, 취약점 진단 결과 기반 조치 자동 실행, 보안 운영 워크플로우의 자율 오케스트레이션 등입니다. 현재는 대부분 개념 제시 및 로드맵 수준이나, 시장의 관심이 집중되어 있는 방향입니다. 과기정통부 관계자도 개막식 발언에서 "에이전트 AI 시대에 사이버 위협도 그만큼 지능화·고도화되고 있다"고 언급하여 정부 차원에서도 해당 방향을 주목하고 있음이 확인됩니다.

AI 도입에 따른 보안 운영인력 수요 변화에 대해 업계에서는 공격 표면 확대로 보안 수요 총량은 오히려 증가할 것으로 예측하였으며, 솔루션의 AI화는 운영인력 수요를 감소시키기보다 현재 수준으로 억제하는 효과를 가져올 것이라는 시각을 제시하였습니다. 이를 AI 솔루션 도입의 세일즈 논거로 활용하려는 움직임도 관찰되었습니다. 단기 시장에서는 설득력 있는 포지셔닝이나, 중장기적 인력 수요 변화에 대해서는 별도 검토가 필요합니다.

6. 주요 전략 분기: 자체 구현 vs 파트너십

AI 도입에 따른 컴플라이언스 및 통합보안 수요에 대한 업체들의 대응 전략은 크게 두 가지로 분기됩니다.

6.1 AI DLP 영역

업체 전략 특징 리스크
이글루 파트너십 기반 (DLP) + SaaS LLM 전제 기본적으로 엔터프라이즈 플랜 SaaS LLM 사용을 전제로 구현 중. DLP는 전문 업체와의 파트너십 검토. 로컬 LLM은 기술적으로 지원 가능하나 GPU 최소 비용 약 3천만원 수준. 파트너사 의존성, 통합 일관성 유지 부담. SaaS LLM 전제 시 데이터 유출 통제 체계 별도 필요.
시큐레이어 자체 로컬 LLM 구현 솔루션 수준으로 튜닝된 로컬 LLM을 통해 외부 유출 원천 차단 방식 채택. 모델 품질 유지를 위한 지속적 튜닝 비용, 고객사 인프라 의존성, 범용 SaaS LLM 대비 기능 한계 가능성.

로컬 LLM 비용 참고

구분 GPU 구성 하드웨어 비용 추산 비고
범용 LLM (70B급) 최소 구성 H100 80GB × 4장 약 $130,000$170,000 (≈1.8억2.3억원) GPU 단가 $25,000~$30,000 기준. 전력·냉각·서버 본체 미포함
범용 LLM (70B급) 풀 구성 H100 × 8장 + 부대 인프라 약 $400,000$600,000 (≈5.4억8.1억원) 전력·냉각·네트워크·운영인력 포함 시 상단 초과 가능
경량 특화 LLM (7B~13B급) A100 40GB 또는 L4/A10G 1~2장 약 $20,000$50,000 (≈2,700만6,800만원) 보안 로그 분석·자연어 쿼리 등 단일 기능 특화 시 현실적
SaaS LLM (엔터프라이즈 플랜) 자체 GPU 불필요 초기 CapEx 없음, 월 구독 비용 발생 이글루 등 다수 업체의 기본 전제

[주1] GPU 단가 및 서버 구성 비용은 2025년 기준 공개 시세 기반 추산이며, 실제 도입 비용은 구성·환율·벤더 계약에 따라 상이합니다.
[주2] 범용 LLM 풀 구성 약 7억 추산은 사전 개인 검토 수치이며, 위 표의 수치와 대체로 정합성이 확인됩니다.
[주3] 이글루의 로컬 LLM 지원 GPU 최소 비용(약 3천만원) 언급은 경량 특화 구성 범위에 해당합니다.

6.2 XDR 영역

전시 현장에서 확인된 XDR 구현 방식은 오픈소스 보안 도구 연동을 공통 기반으로 하되, 그 위에서 자체 구현과 전문 파트너사 협업으로 전략이 분기되는 구조로 판단되었습니다.

업체 전략 특징 리스크
로그프레소 오픈소스 연동 기반 + 전문 파트너사 협업 EDR, NDR, SIEM 등 도메인별 전문 업체와 연계하여 XDR을 구성하는 통합 레이어 포지셔닝. 오픈소스 연동을 기반으로 파트너사와 협업하여 완결성 확보. 파트너사별 API 변경·단종 시 통합 유지 부담. 고객 입장에서 단일 책임 주체 불명확.
기타 통합보안관제 업체 오픈소스 연동 기반 + 자체 구현 오픈소스 연동 위에 AI 기반 상관분석 및 탐지·대응을 자체 플랫폼 내에서 직접 구현. AI 기반 XDR 등록 11건, XDR 13건(디지털 쇼룸 기준). R&D 투자 및 지속적 운영 부담. 도메인별 전문성 자체 확보 난이도.

통합보안관제 솔루션 난립 배경: AI 도입으로 공격 방식이 다변화되는 동시에, AI를 활용한 대응 수단 개발이 수월해지면서 시장 진입장벽이 낮아진 측면이 있으나, 운영 및 품질 확보는 여전히 높은 난이도를 요구합니다. 현재는 자체 구현과 파트너십 기반이 혼재하는 과도기적 양상이며, 시장 성숙에 따라 구현 품질과 실증 사례를 갖춘 업체 중심으로 재편될 것으로 예상됩니다.

7. N2SF 관련 시장 동향

7.1 목적 및 배경

N2SF의 본질은 '망분리 완화'가 아니라 업무와 정보의 성격에 맞춘 '보안 재설계'에 있습니다. AI, 모바일, 무선, 클라우드 등 신기술 활용을 원천 차단하던 물리적 망분리 정책(2006년 이후 약 20년 유지)의 한계를 극복하기 위해, 데이터를 기밀(C)·민감(S)·공개(O) 등급으로 분류하고 등급별로 보안 수준을 차등 적용하는 프레임워크입니다. (보안뉴스, 2026-03-15)

7.2 주요 영향 범위

기존 망분리 체계와 비교한 주요 변화는 다음과 같습니다.

항목 기존 망분리 N2SF 전환 후
생성형 AI 사용 업무망에서 불가 AI-DLP·RBI 등 통제 적용 시 O등급 업무에서 허용
클라우드 활용 원칙 금지 등급별 차등 허용
무선망 운용 공공 전면 금지 보안 요건 수립 후 허용 추진 중 (2026년 실증 예정)
망연계 방식 단순 망연계 솔루션 CDS(Cross Domain Solution)로 진화, v1.0에 별도 항목 명시
보안 책임 망분리 준수 여부 조직별 C/S/O 등급 분류 및 자체 근거 수립·책임

7.3 정책 추진 현황

2025년 KISA는 특허청·국가보안기술연구소 등 4개 기관을 포함한 6개 N2SF 모델을 실제 공공 현장에 적용·실증 완료하였으며, RBI, AI-DLP, 제로트러스트 등 융합 보안 신기술이 공공망 내 정상 작동함을 입증하였습니다. 2026년에는 총 55억원을 투입해 검증된 모델의 공공기관 확산(45억원, 6개 과제 공모)과 무선 업무환경 등 미실증 모델의 추가 검증(9억9천만원)을 추진합니다. (보안뉴스, 2026-03-15)

국정원은 2026년도 공공기관 사이버보안 평가에서 기존 '망분리 시행' 지표를 'N2SF 적용(5.5점)'으로 전환하고, N2SF 구축 기관과 AI 기반 보안관제 도입 기관에 각각 가산점 1점을 부여하기로 하였습니다. (보안뉴스, 2025-12-11) 이는 공공기관에 대한 실질적 전환 압력으로 작용하고 있으며, 현장 업체 담당자의 "정부 차원의 적극적 독려" 발언과도 일치합니다.

7.4 현실적 한계

가산점 부여로 기관들의 도입 의지는 높으나, 추가 보안 솔루션 구매를 위한 자체 예산이 부족한 기관이 많습니다. 또한 데이터 등급 분류 과정에서 보안 심사와 예산 부담을 회피하기 위해 민감(S)·기밀(C) 등급 데이터를 공개(O)로 하향 처리하는 편법 가능성이 제기되고 있으며, KISA와 국정원은 적정성 검토 단계를 통해 이를 원천 차단한다는 방침입니다. N2SF는 모든 기관의 의무 사항이 아닌 외부 AI·클라우드 도입이 필요한 기관 대상 가이드라인임을 감안할 필요가 있습니다. (보안뉴스, 2026-03-15)

7.5 시장 재편 동향

망분리 필수 요건 완화에 따라 기존 망연계 솔루션 업체들은 CDS 지원으로 제품을 진화시키는 방향으로 대응 중입니다. CDS는 N2SF 가이드라인 v1.0에 별도 통제 항목으로 명시되었으며, 한싹·앤앤에스피 등 기존 망연계 업체들이 보안기능확인서 취득 등을 통해 시장 선점을 추진하고 있습니다. 일부 업체는 LLM 게이트웨이와 ZTNA 기능을 결합한 신규 솔루션 개발을 통해 포지셔닝 변화에 대응하는 움직임도 관찰되었습니다.

8. 주목 사항: 취약점 진단 분야의 높은 수요

사전에 AI 기본법 분석을 통해 컴플라이언스·AI 거버넌스 관련 수요가 집중될 것으로 예상하였으나, 실제 현장에서 방문객 집중도가 가장 높았던 분야는 취약점 진단 및 보안관제 관련 부스였습니다.

이 수요의 배경으로 다음과 같은 구조적 요인이 작용하고 있을 가능성이 있습니다(정량 근거 없음, 현장 인상 기반 추론).

  • N2SF 데이터 등급 분류 준비 수요 (직접적 연관 추정): N2SF 도입 기관은 C/S/O 등급 분류의 적정성을 국정원·KISA에 증명해야 합니다. 이를 위해서는 시스템 취약점 현황, 데이터 흐름, 컴플라이언스 충족 여부를 종합적으로 파악하는 과정이 선행되어야 합니다. 현장에서 취약점 진단 업체들이 컴플라이언스 및 거버넌스 기능을 묶어 설명하는 경우가 많았던 것은, N2SF 준비를 위한 통합 패키지로 포지셔닝한 결과로 판단됩니다. 아울러 데이터 등급 분류의 편법 도입을 차단하겠다는 정부 방침이 오히려 "제대로 된 등급 분류 준비"에 대한 수요를 자극했을 가능성도 있습니다. 단, 이는 현장 인상과 정책 구조의 논리적 연결에 기반한 추론이며 업체로부터 직접 확인한 내용은 아닙니다.
  • AI 도입에 따른 자산 가시화 선행 수요 (간접적 연관 추정): AI 서비스 확산으로 기존에 없던 공격 표면(API 연계, 외부 LLM 호출 경로 등)이 새롭게 생성되면서 기존 자산 현황 재점검 수요가 발생하고 있는 것으로 판단됩니다. 취약점 진단이 이러한 자산 가시화 과정의 실행 수단으로 주목받고 있을 가능성이 있습니다.
  • 구매 의사결정 주기가 상대적으로 짧은 분야의 특성: 거버넌스·아키텍처 전환 대비 취약점 진단은 단위 사업 구조가 명확하여 의사결정이 빠를 수 있음.

9. 결론 및 시사점

9.1 시장 방향성 평가

AI 기본법 시행과 N2SF 전환이 맞물리면서 보안시장은 컴플라이언스 대응을 중심으로 재편되고 있습니다. SaaS LLM 접근통제, AI 데이터 유출 방지, 감사 추적 체계 구축은 시장에서 이미 구체적인 대응 수요로 전환되고 있으며, N2SF 전환 준비 수요는 취약점 진단·거버넌스·컴플라이언스를 묶은 통합 패키지 형태의 시장 수요로 나타나고 있습니다.

9.2 자체 역량 관점에서의 시사점 및 다음 과제

이번 전시회를 통해 시장의 방향성은 확인되었으나, 그 안에서 자체 조직이 구체적으로 어떤 역할을 가져갈 수 있는지는 아직 명확하지 않습니다. 솔루션 개발 역량을 보유한 벤더 포지션은 현실적이지 않으며, 컨설팅·아키텍처 설계 포지션은 가능성이 있으나 차별화 근거가 충분히 정립되지 않은 상태입니다. 아래는 시장 수요와 자체 역량의 접점을 기준으로 도출한 검토 방향입니다.

분야 시장 수요 검토 방향
LLM 게이트웨이 / SaaS LLM 접근통제 확인됨 다수 업체가 이를 전제로 솔루션을 설계 중. 고객사 환경에 실제 구성·운영하는 역량은 별도이며, 전문 업체와의 파트너십 또는 교육·인증 프로그램을 통한 역량 확보 검토 필요.
AI DLP 확인됨 컴플라이언스 요건과 직결되는 영역으로 수요 명확. 파트너십 기반 접근이 현실적인 진입 방식으로 판단됨.
N2SF/ZTNA 전환 대응 확인됨, 전환 압력 강화 중 각 조직이 자체적으로 C/S/O 등급 분류 및 보안 근거를 수립해야 하는 구조로, 아키텍처 설계·컨설팅 수요 발생 가능. 기존 인프라·보안 역량을 이 영역에 연결하는 방향 검토 필요.
취약점 진단·거버넌스 패키지 예상 대비 높은 수요, N2SF 준비 수요와 연동 추정 N2SF 등급 분류 준비를 위한 통합 수요로 포지셔닝 가능성. 기존 인프라 관리 역량과의 연계 검토 필요.
에이전틱 AI 기반 보안 자동화 확인됨 (성장 초기) 현재는 대부분 로드맵 수준. 단기 대응보다는 중장기 역량 개발 방향으로 모니터링 지속.
XDR 통합관제 확인됨 파트너십 기반 모델(로그프레소 사례)이 참고 가능. 자체 구현보다 통합 레이어 역할 검토가 현실적.

다만 위 방향 모두 현 시점에서는 가능성 검토 수준이며, 구체적인 실행 방안은 별도 검토가 필요합니다.

참고 자료

문서 이력

  • v1.0 (2026-03-19): 현장 방문 기반 초안 작성
  • v2.0 (2026-03-19): N2SF 섹션 전면 재작성, 취약점 진단 수요 분석 보강, CDS 용어 추가, 참고자료 섹션 신설

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