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인공지능 테크

디지서트, AI 에이전트·모델·콘텐츠 ‘상시 검증’ AI 트러스트 공개

유서연 기자

2026.05.01 (금) 09:38

디지서트가 기업 AI 시스템의 신뢰 공백을 겨냥해 에이전트·모델·콘텐츠를 통합 검증하는 ‘AI 트러스트’ 프레임워크를 공개했다고 전했다.

아미트 신하 CEO는 검증 가능한 신원과 무결성, 콘텐츠 출처를 기반으로 보안을 사후 점검이 아닌 상시 체계로 전환하겠다고 밝혔다.

디지서트, AI 에이전트·모델·콘텐츠 ‘상시 검증’ AI 트러스트 공개 / TokenPost.ai

디지털 보안 기업 디지서트(DigiCert)가 기업의 인공지능(AI) 시스템과 결과물을 검증할 수 있도록 돕는 ‘AI 트러스트’ 프레임워크를 공개했다. AI 도입이 빨라지는 가운데, 자율형 에이전트와 AI 모델, 디지털 콘텐츠 전반에 걸친 신뢰 문제를 한 번에 관리하겠다는 구상이다.

디지서트는 AI가 기업 혁신을 가속하고 있지만 동시에 기존의 신뢰 체계를 흔들고 있다고 진단했다. 자율형 에이전트가 기업 시스템을 ‘기계 속도’로 넘나들고, AI 모델은 공급망과 지식재산권 위험을 키우며, 디지털 콘텐츠 역시 겉보기만으로는 진위를 판단하기 어려워졌다는 설명이다.

아미트 신하 최고경영자(CEO)는 “AI는 새로운 신뢰 과제를 만들었다”며 “기업들은 검증이 쉽지 않은 에이전트, 모델, 콘텐츠에 점점 더 의존하고 있다”고 밝혔다.

에이전트·모델·콘텐츠를 하나로 묶은 ‘AI 트러스트’

이번에 공개된 AI 트러스트는 AI 생애주기 전반에 암호학적 검증을 심는 ‘통합 신뢰 계층’이 핵심이다. 기업은 이를 통해 자율 시스템에 대한 신원 기반 거버넌스를 적용하고, 모델 무결성을 검증하며, 콘텐츠 출처를 단일 프레임워크 안에서 확인할 수 있다.

세부 기능은 세 갈래다. 먼저 ‘AI 에이전트 트러스트’는 AI 에이전트의 탐지, 신원 확인, 거버넌스, 생애주기 관리를 지원한다. 이를 통해 기업은 자율 시스템을 인증하고 권한을 부여하며 감사 추적을 남길 수 있다. 디지서트는 모든 행위가 추적 가능하고 통제 가능해야 하며, 보안·규제 요구사항과도 맞아야 한다는 점을 강조했다.

‘AI 모델 트러스트’는 AI 모델 자체를 보호하는 기능이다. 안전한 패키징, 전자서명, 실행 중 검증을 포함해 모델이 배포 이후에도 손상되거나 변조되지 않았는지 확인할 수 있도록 설계됐다.

세 번째인 ‘콘텐츠 트러스트’는 C2PA 표준을 활용해 디지털 콘텐츠에 암호학적 서명과 검증 기능을 부여한다. 콘텐츠가 어디서 시작됐고, 어떤 방식으로 생성됐으며, 중간에 변경됐는지를 투명하게 확인할 수 있어 허위정보, 브랜드 사칭, AI 기반 사기 대응에 도움이 될 수 있다는 설명이다.

보안 대응에서 ‘사후 점검’ 아닌 ‘상시 검증’으로

디지서트는 이번 AI 트러스트가 기존의 분절되고 수작업 중심이던 대응 방식을 자동화된 신뢰 아키텍처로 바꾼다고 설명했다. 핵심은 검증 가능한 신원, 변조 여부를 드러내는 무결성, 지속적인 검증 체계를 AI 시스템 전반에 적용하는 데 있다.

이 같은 접근은 생성형 AI와 자율형 시스템 확산으로 커지는 ‘평판 리스크’와 규제 리스크를 낮추는 데도 초점이 맞춰져 있다. 기업 입장에선 콘텐츠 출처 입증, 모델 무결성 확인, AI 에이전트 책임성 확보를 동시에 추진할 수 있어 보안과 컴플라이언스를 ‘사후 대응’이 아닌 ‘감사 가능한 상시 체계’로 전환하는 효과를 기대할 수 있다.

아미트 신하 CEO는 “디지서트의 목표는 사람들이 디지털 상호작용의 보안, 프라이버시, 진정성을 신뢰할 수 있게 만드는 것”이라며 “AI 트러스트 솔루션은 무엇이 진짜이고, 안전하며, 승인된 것인지를 기업이 확인하도록 도와 AI를 더 확신을 갖고 활용하게 한다”고 말했다.

AI 확산 속도가 빨라질수록 시장의 관심은 성능 경쟁을 넘어 ‘신뢰 인프라’로 이동하는 흐름이다. 디지서트의 AI 트러스트 출시는 기업용 AI 시장에서 보안과 검증이 더 이상 부가 기능이 아니라 도입의 전제 조건이 되고 있음을 보여준다.

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TP AI 유의사항 TokenPost.ai 기반 언어 모델을 사용하여 기사를 요약했습니다. 본문의 주요 내용이 제외되거나 사실과 다를 수 있습니다.

본 기사는 시장 데이터 및 차트 분석을 바탕으로 작성되었으며, 특정 종목에 대한 투자 권유가 아닙니다.

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