인더스트리 4.0 시대의 사이버 보안 - 1부

제조업이 인더스트리 4.0으로 알려진 초연결 시대의 스마트 제조를 지속적으로 수용함에 따라, 점점 더 많은 기업들이 첨단 자동화, 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT) 및 기타 혁신 기술을 운영에 통합하고 있습니다. 이러한 변화는 전례 없는 수준의 효율성, 생산 최적화 및 혁신을 약속합니다. 그러나 이러한 발전과 함께 사이버 보안 위험도 크게 증가하고 있습니다. 세계 경제에 핵심적인 역할을 하는 제조업은 운영 중단, 민감한 데이터 유출, 막대한 재정적·평판적 손실을 초래할 수 있는 복잡한 위협에 지속적으로 직면하고 있습니다.

전반적으로 제조업 분야의 사이버 보안 위험은 계속 증가하고 있습니다. 2023년 해당 분야는 주요 산업군 중 사이버 공격 비중이 가장 높았으며, 이는 2022년 대비 42% 증가한 수치입니다. 제조업은 전체 사이버 강요 사건의 20%를 차지했으며, 이는 2위 산업군인 전문·과학·기술 서비스업보다 현저히 높은 수치입니다.[1] 이러한 추세는 2024년에도 지속되어 제조 기업 중 65%가 랜섬웨어 공격을 당했으며, 이는 2023년 56%, 2022년 55%에서 급증한 수치입니다.[2] 또한 다양한 산업 전반에 걸쳐 IoT 악성코드 공격이 무려 400% 증가했으며, 제조업이 전 세계적으로 가장 많이 표적이 된 분야입니다. [3] 이러한 우려스러운 추세는 제조 환경의 고유한 취약점에 맞춘 강력한 사이버 보안 전략의 시급한 필요성을 강조합니다.

제조업이 직면한 잠재적 사이버 보안 위험

제조업체는 글로벌 경제에서 차지하는 핵심적 역할, 필수 산업 및 공급망 교란 가능성, 해당 분야 조직이 보유한 방대한 양의 민감한 데이터로 인해 사이버 범죄자들의 주요 표적이 되고 있습니다. 제조업체가 직면한 사이버 보안 위험은 랜섬웨어를 포함한 악성코드 공격, 사회공학 공격, 고도화된 지속적 위협(APT) 등으로 크게 분류될 수 있습니다. 이러한 위협은 지적 재산권 도용 위험, 공급망 차질, 산업 제어 시스템(ICS) 공격 등 해당 분야의 고유한 취약점을 고려할 때 특히 우려된다. 사이버 공격은 사업 및 공급망을 교란시켜 디지털화의 이점을 훼손하고 상당한 재정적·생산성 손실과 함께 평판 손상을 초래할 수 있다.

랜섬웨어 공격은 바이러스, 웜, 스파이웨어 등 악성 소프트웨어를 배포하는 형태의 악성코드 공격으로, 제조업체에 대한 가장 큰 위협 요소로 계속해서 자리 잡고 있습니다. 악성코드는 시스템에 침투하거나 손상시키거나 방해하도록 설계되어 디지털 환경에서 강력한 위협 요소입니다. 그러나 랜섬웨어 공격은 제조 운영 전체를 마비시켜 상당한 재정적, 운영적, 평판적 손실을 초래할 수 있습니다.

랜섬웨어 공격은 일반적으로 피해자의 데이터를 암호화하여 접근을 차단하며, 종종 민감한 정보의 유출을 동반합니다. 2024년 제조업체를 대상으로 한 랜섬웨어 공격의 4건 중 3건에서 데이터 암호화가 발생했으며, 이 중 32%의 공격에서는 데이터 유출도 함께 발생했습니다.[4] 이후 공격자들은 대개 암호화폐 형태로 몸값을 요구하며, 이는 그들의 신원과 위치를 숨기는 데 활용됩니다.

랜섬웨어와 같은 악성코드 공격이 제조업계를 지속적으로 겨냥하고 증가하는 데에는 제조업계를 유리한 표적으로 만드는 몇 가지 독특한 요인이 있습니다. 주요 요인 중 하나는 제조업이 글로벌 공급망에서 수행하는 핵심적 역할입니다. 공격자들은 제조 운영의 중단이 파급 효과를 일으켜 여러 산업에 영향을 미칠 수 있음을 인지하고 있습니다. 또한 제조 기업들은 일반적으로 적기 생산 방식(JIT) 계약, 높은 설비 가동률, 그리고 손실된 생산 시간을 만회할 수 없는 특성으로 인해 가동 중단에 대한 허용 범위가 매우 낮습니다. 결과적으로 이러한 요소들은 제조업체가 신속하게 운영을 복구해야 하는 압박을 크게 증가시켜, 제조업체가 몸값 요구를 지불하도록 유도합니다.

예를 들어, 제조업은 에너지, 석유/가스 및 공공 서비스와 함께 백업을 통한 복구보다 데이터 복구를 위한 몸값 지불이 더 흔한 단 두 분야 중 하나입니다.[5] 랜섬웨어 공격 후 암호화된 데이터를 복구할 수 있는 제조업체는 거의 모두에 달하지만, 백업을 통해 암호화된 데이터를 복구한 경우는 58%에 불과한 반면, 62%는 데이터 복호화를 위해 몸값을 지불할 수밖에 없었다(이는 2023년 보고된 지불률의 거의 두 배에 해당함).[6]

그러나 데이터가 최종적으로 복구되든 그렇지 않든, 랜섬웨어는 중요한 데이터를 암호화함으로써 제조 공정을 사실상 마비시킬 수 있습니다. 운영 데이터에 접근할 수 없게 되면 생산 일정이 지연되고 제품 품질이 저하되며 납기일을 지키지 못하게 될 수 있습니다. 재정적 영향은 심각하며, 몸값 지불 및 시스템 복구라는 즉각적인 비용뿐만 아니라 운영 중단과 상실된 비즈니스 기회에 따른 장기적 영향까지 포함됩니다. 더욱이 이러한 침해로 인한 평판 손상은 고객 신뢰와 시장 지위를 훼손하여 재정적 영향을 더욱 악화시킬 수 있습니다.

인공지능의 발전이 차세대 산업혁명을 주도하는 가운데, 사이버 범죄자들은 생성형 인공지능을 활용해 새로운 악성코드 코드를 작성하고, 더 강력한 암호화 알고리즘을 개발하며, 제조업체 정보 시스템의 잠재적 취약점을 식별함으로써 악성코드 개발 노력을 자동화하고 규모를 확대하고 있다.

사회공학적 공격은 인간의 취약점을 악용하여 공격자가 랜섬웨어 및 기타 악성 활동을 배포할 수 있는 관문 역할을 하는 경우가 많습니다. 현실적으로 사이버 보안에서 인간 요소는 종종 가장 취약한 고리입니다. 이러한 공격은 기술적 결함이 아닌 인간의 약점을 이용해 시스템과 데이터에 대한 무단 접근을 얻어내며, 이는 민감한 정보의 도난으로 이어지거나 더 정교한 랜섬웨어 공격을 가능하게 합니다.

사회공학적 기법은 다양하고 정교합니다. 피싱은 잘 알려진 사회공학적 기법으로, 공격자가 사기성 메시지를 보내 개인이 민감한 인증 정보를 노출하거나 악성 링크를 클릭하도록 유도합니다. 스피어 피싱은 특정 개인이나 기업을 대상으로 한 보다 표적화된 변종으로, 소셜 미디어나 기타 출처에서 수집한 정보를 활용해 설득력 있고 맞춤형 공격을 수행합니다. 미끼 공격(Baiting)은 무료 선물 제공과 같은 허위 약속으로 사용자를 유인해 특정 행동을 수행하게 하는 반면, 구실 만들기(Pretexting)는 조작된 상황을 꾸며 피해자가 접근 권한이나 정보를 제공하도록 유도하는 기법입니다.

생성형 인공지능은 사회공학적 공격의 효과성도 크게 향상시켰습니다. 공격자들은 이제 인공지능을 활용해 개인의 심리적 경향을 노린 고도로 맞춤화되고 설득력 있는 메시지를 제작합니다. 예를 들어, AI가 생성한 피싱 이메일은 동료, 관리자 또는 회사 임원의 글쓰기 스타일을 모방하여 피해자가 메시지를 신뢰하고 요청에 응할 가능성을 높입니다. 마찬가지로, AI를 활용해 소셜 미디어 프로필에서 방대한 양의 데이터를 수집하고 분석함으로써 공격자들은 사기 행위를 위한 상세하고 믿을 만한 구실을 만들 수 있습니다.

고도화된 지속적 위협 (APT)은 제조업과 같은 고부가가치 산업을 주로 표적으로 삼는 정교하고 조직적인 공격입니다 . 이러한 공격은 상당한 자원을 보유한 고도로 숙련된 집단에 의해 수행되며, 민감한 정보 탈취나 핵심 인프라 교란을 목표로 합니다. 제조업 분야에서 APT는 독점적 생산 기술, 제품 설계, 연구개발 데이터, 전략적 비즈니스 문서 등 가치 있는 지적 재산권(IP)을 자주 노립니다. 이러한 독점 정보의 도난은 높은 가치로 인해 공격자들에게 특히 매력적이며, 그 영향은 시장 점유율 손실, 경쟁 우위 약화, 상당한 재정적 파장을 초래할 수 있어 막대할 수 있습니다.

APT는 지적 재산권 도용뿐만 아니라 중대한 운영 차질을 초래함으로써 제조 운영에 심각한 위협을 가합니다. 제조업체 네트워크에 대한 장기간의 무단 접근은 공격자가 산업 제어 시스템을 조작하거나 생산 공정을 방해하거나 심지어 장비를 고의적으로 손상시킬 수 있게 합니다. 예를 들어, 2010년 스턱스넷 공격은 APT가 공격자에게 산업 제어 시스템에 대한 통제권을 부여하여 광범위한 운영 손상을 초래할 수 있음을 보여주었습니다.

또한 APT 공격은 상호 연결된 네트워크의 취약점을 악용하여 공급망을 침해할 수 있습니다. 공격자들은 종종 사이버 보안 조치가 취약한 단일 공급업체를 통해 침투하며, 이는 제조 공급망 하류에 광범위한 영향을 미칠 수 있습니다. 2020년 발생한 SolarWinds 공격이 대표적인 사례로, 한 공급업체 시스템의 침해가 전 세계 여러 산업과 조직에 걸쳐 광범위한 파장을 일으켰습니다.

산업 4.0 기술 도입에 수반되는 사이버 보안 위험 식별 및 완화

인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT). 인공지능과 사물인터넷은 제조업의 디지털 전환을 주도하며 스마트 팩토리와 산업 4.0이라는 광범위한 개념의 진화를 이끌고 있습니다. 기계, 센서, 시스템 간의 연동을 통해 제조 환경 내 연결성을 높임으로써 IoT 기기는 방대한 양의 데이터를 생성합니다. 인공지능은 이 데이터를 활용하여 고급 분석을 수행하고, 작업 흐름을 최적화하며, 복잡한 프로세스를 자동화합니다. 예를 들어, 예측 유지보수는 AI 알고리즘을 활용해 IoT 센서 데이터를 분석하여 잠재적 장비 고장을 사전에 식별하고, 계획되지 않은 가동 중단을 방지하기 위한 유지보수 일정을 수립합니다. 실시간 모니터링은 제조업체가 생산 지표를 지속적으로 추적할 수 있게 하여 즉각적인 조정과 개선을 가능하게 합니다. AI와 IoT의 힘을 활용함으로써 제조업체는 운영을 최적화하고 가동 중단 시간을 줄이며 전반적인 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

그러나 IoT 기기의 통합은 공격 표면을 확대하여 사이버 공격자에게 더 많은 진입점을 제공합니다. 많은 IoT 기기는 보안보다는 기능성과 상호운용성에 중점을 두고 설계되어 악용되기 쉽습니다. 광범위한 시스템 내 IoT 기기와 관련된 구체적인 취약점에는 보안되지 않은 연결과 강력한 보안 프로토콜의 부재가 포함됩니다. 공격자는 이러한 약점을 악용하여 제조 네트워크에 무단 접근하거나 운영을 방해하거나 민감한 데이터를 탈취할 수 있습니다. IoT 인프라 확장을 고려하는 제조업체는 기획 단계 초기부터 '설계 단계에서의 보안(Security by Design)' 원칙을 채택하고, 설계·구현·배포 단계를 포함한 장치 및 시스템 개발 라이프사이클의 모든 단계에서 강력한 보안 조치 통합을 강조해야 합니다. IoT 인프라 보안 외에도 제조업체는 IoT 기기에서 생성되고 AI 시스템으로 처리되는 방대한 데이터의 보안 문제에도 직면합니다. 이 데이터에는 종종 중요한 운영 정보가 포함되어 있어 유출 시 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 제조업체는 암호화, 접근 제어, 지속적인 모니터링을 포함한 포괄적인 보안 조치를 구현하여 저장 중인 데이터와 전송 중인 데이터를 모두 보호해야 합니다.

또한 제조업체의 AI 시스템 자체(자체 개발 또는 구매 여부와 무관하게)는 데이터 중독 및 모델 도용과 같은 특정 위협에 취약합니다. 데이터 오염은 공격자가 AI 시스템에 허위 또는 악성 데이터를 주입하여 분석을 왜곡시키고 잘못된 결론이나 행동을 유도하는 것을 의미합니다. 예를 들어 조작된 데이터는 AI 기반 IoT 예측 유지보수 시스템이 중대한 문제를 간과하게 하여 장비 고장을 초래할 수 있습니다. 모델 도용은 공격자가 AI 모델을 훔쳐 독점적인 제조 공정에 대한 통찰력을 얻고 이를 복제하거나 발견된 취약점을 악용할 수 있는 경우를 말합니다.

공급업체 관리 프로세스. 제3자 공급업체의 활용은 제조 운영에 중대한 사이버 보안 취약점을 초래할 수 있습니다. 현대 공급망의 상호 연결된 특성으로 인해 단일 공급업체의 보안 침해는 광범위한 네트워크 내 다수 기업에 영향을 미칠 수 있는 중대한 파급 효과를 가져옵니다. 제조업체들이 다양한 부품, 서비스 및 기술에 대해 제3자 공급업체에 점점 더 의존함에 따라, 이러한 위험을 완화하기 위해 강력한 공급업체 관리 프로세스를 구현하는 것이 필수적입니다.

공급업체 관리의 핵심 요소는 선정 및 온보딩 프로세스입니다. 잠재적 공급업체가 엄격한 사이버 보안 기준을 충족하는지 확인하기 위해 철저한 실사를 수행하는 것이 필수적입니다. 이 실사에는 최소한 다음이 포함되어야 합니다:

• 사이버 보안 태세 평가: 공급업체의 현재 사이버 보안 조치(암호화 사용, 접근 통제, 사고 대응 프로토콜 포함)를 평가합니다.
• 규제 준수: 공급업체가 ISO/IEC 27001, NIST, GDPR 등 관련 산업 규정 및 표준을 준수하도록 보장합니다.
• 보안 사고 이력: 공급업체의 데이터 유출 또는 보안 사고 이력을 검토하여 해당 사건 처리 시 신뢰성과 대응 능력을 평가합니다.

또한 명확한 계약적 합의는 사이버 보안 기대치를 설정 및 시행하고, 책임을 구분하며, 미준수 시 결과를 규정하는 데 필수적입니다. 계약은 공급업체가 암호화 관행, 접근 통제 조치, 데이터 보호 정책을 포함한 정의된 표준 및 프로토콜을 준수하도록 구체적으로 의무화해야 합니다. 제조업체와 공급업체 간 책임은 명확히 배분되어야 하며, 다양한 사이버 보안 조치의 구현 및 유지 관리에 대한 책임 소재를 명시해야 합니다. 위반 시 명시된 제재 조치(예: 금전적 벌금, 계약 해지, 의무적 시정 조치)도 포함되어야 합니다. 또한 이러한 계약은 사이버 보안 기준의 지속적인 준수를 보장하기 위해 정기적인 보안 평가(주기적 감사, 침투 테스트, 규정 준수 점검 등)를 요구해야 합니다. 신속한 대응 및 완화 노력을 가능하게 하여 공급업체 관계 전반에 걸쳐 투명성과 책임성을 유지하기 위해 명확한 시한을 포함한 적시 사고 보고 절차를 수립해야 합니다.

공급업체 관리는 온보딩을 넘어 지속적인 모니터링과 평가를 포함하여 위험을 효과적으로 관리해야 합니다. 잠재적인 사이버 보안 위협을 식별하고 평가하기 위해 전사적 차원과 특정 제품/서비스에 대한 평가를 포함한 모든 수준에서 지속적인 위험 평가를 수행해야 합니다. 제조업체는 보안 등급과 자동화된 설문지를 활용하여 공급업체의 사이버 보안 상태를 지속적으로 모니터링할 수 있습니다. 이러한 도구는 공급업체의 보안 상태에 대한 실시간 통찰력을 제공하고 새롭게 발생하는 위험을 신속하게 식별하는 데 도움이 됩니다.

다수의 공급업체를 관리하는 것은 상당한 어려움을 초래합니다. 수많은 공급업체를 수용하기 위해 공급업체 관리 프로세스를 확장하려면 이러한 프로세스를 자동화하고 간소화하여 공급업체를 효율적으로 모니터링하고 평가할 수 있는 제3자 위험 관리 소프트웨어와 같은 기술 솔루션의 사용이 필요합니다. 공급업체와의 강력한 소통과 협력을 촉진하는 것도 매우 중요합니다. 제조업체는 공급업체와 모범 사례, 사이버 보안 정보를 공유하고 보안 조치에 대한 정기적인 검토를 수행해야 합니다. 이러한 협력적 접근 방식은 양측이 강력한 사이버 보안 방어 체계를 유지하기 위한 노력에 동참하도록 보장합니다.

공급업체 관리 프로세스는 진화하는 사이버 보안 위협 환경에 적응하고 대응할 수 있어야 합니다. 보안 요구사항의 정기적 업데이트와 새로운 유형의 사이버 위협에 대응하는 유연성은 필수적입니다. 제조업체는 민첩하고 선제적인 접근 방식을 유지함으로써 제3자 공급업체를 통해 유입되는 취약점으로부터 운영을 보다 효과적으로 보호할 수 있습니다.

레거시 시스템에 대한 지속적인 의존. 레거시 시스템은 업그레이드나 교체에 따른 높은 비용과 운영에 있어 핵심적인 역할을 수행한다는 점 등 여러 요인으로 인해 제조업 분야에서 널리 사용되고 있습니다. 많은 제조업체들이 오래된 기술에 계속 의존하는 것은 당연합니다. 이러한 시스템들은 생산 공정에 깊이 통합되어 있으며 오랜 시간 동안 신뢰성을 입증해 왔기 때문입니다. 그러나 레거시 시스템의 지속적인 사용은 상당한 사이버 보안 위험을 초래합니다.

레거시 시스템은 종종 강력한 보안 프로토콜이 부족하며 구식 소프트웨어로 인해 사이버 공격에 취약합니다. 이러한 시스템은 일반적으로 공급업체로부터 정기적인 업데이트나 지원을 받지 못해 알려진 취약점에 노출된 상태로 방치됩니다. 더욱이 현대적인 사이버 보안 도구와의 호환성 부족은 효과적인 보호 조치를 구현하기 어렵게 만들어 위험을 더욱 가중시킵니다.

레거시 시스템이 제기하는 주요 과제 중 하나는 패치되지 않은 보안 결함의 존재입니다. 이러한 결함은 잘 알려져 있으며 사이버 범죄자들에게 자주 악용되어 레거시 시스템을 공격 대상으로 만듭니다. 공급업체가 구형 제품에 대한 지원을 단계적으로 중단함에 따라 제조 시설은 알려진 취약점을 가진 시스템만 남게 되지만 이를 보호할 수단이 없습니다. 이러한 지원 및 보안 업데이트의 부재는 사이버 사고 발생 위험을 크게 증가시킵니다.

레거시 시스템을 현대 기술과 통합하는 것도 상당한 어려움을 야기합니다. 이러한 시스템은 종종 최신 디지털 도구와 원활하게 상호 운용되지 않아 운영 효율성이 저하되고 사이버 보안 위험이 증가합니다. 통합 불가능성은 보안 커버리지에 공백을 만들어 공격자가 취약점을 악용하기 쉽게 합니다.

레거시 시스템과 관련된 위험을 완화하기 위해 제조업체는 정기적인 위험 평가를 수행하여 취약점을 식별하고 우선순위를 지정해야 합니다. 또한 잠재적 침해 사고를 차단하고 사이버 공격의 확산을 제한하기 위해 레거시 시스템을 네트워크의 나머지 부분과 분리 및 격리하는 방안을 고려해야 합니다.

레거시 시스템을 가상화하거나 캡슐화 기술을 활용하면 시스템 기능을 유지하면서 보안을 강화할 수 있습니다. 보다 안전한 환경에서 레거시 시스템을 운영함으로써 제조업체는 이러한 핵심 자산을 사이버 위협으로부터 더 효과적으로 보호할 수 있습니다. 또한 레거시 시스템의 점진적 현대화를 위한 포괄적인 계획을 수립하는 것이 중요합니다. 이 계획에는 원활한 전환을 보장하기 위해 업그레이드 예산 편성, 적합한 대체 솔루션 선정, 신기술에 대한 직원 교육 등이 포함되어야 합니다.

제한된 투자수익률(ROI) 가시성으로 인한 사이버 보안 투자 부족. 이사회 내부에서는 사이버보안을 전략적 투자라기보다 비용 센터로 보는 경향이 있다. 이러한 시각은 종종 사이버보안 이니셔티브에 충분한 예산을 배정하는 데 주저하게 만든다. 사이버보안 투자에 대한 수익률(ROI)을 정량화하는 데 내재된 어려움은 이러한 문제를 악화시키는데, 이러한 투자의 혜택은 종종 무형적이기 때문이다. 직접적인 수익을 창출하기보다는 사이버보안 투자는 주로 잠재적 손실을 방지하는 역할을 하므로 그 가치를 입증하기가 어렵다.

사이버 보안 투자에 대한 명확한 투자 수익률(ROI)을 입증하기 어려운 점은 종종 핵심 보안 조치에 대한 투자 부족으로 이어집니다. 이러한 투자 부족은 제조 운영을 다양한 사이버 위협에 취약하게 만들며, 앞서 논의한 바와 같이 이는 조직의 재무 건전성뿐만 아니라 시장에서의 경쟁적 입지에도 영향을 미치는 광범위한 결과를 초래할 수 있습니다.

제한된 투자수익률(ROI) 가시성이라는 과제를 극복하려면 관점의 전환이 필요합니다. 기업들은 사이버보안을 단순한 비용이 아닌 자산을 보호하고 비즈니스 연속성을 보장하는 전략적 투자로 인식해야 합니다. 사이버보안을 전체 비즈니스 전략의 핵심 요소로 재정의함으로써 제조업체들은 필요한 자원을 더 효과적으로 정당화하고 배분할 수 있습니다.

효과적인 접근법 중 하나는 사이버 보안 투자 가치를 평가하고 전달하기 위해 사이버 보안 프레임워크와 벤치마크를 도입하는 것이다. ISO27001이나 NIST 사이버 보안 프레임워크와 같은 표준에 부합하면 보안 상태 개선을 평가하기 위한 체계적인 방법론을 제공한다. 이러한 프레임워크는 사이버 보안 조치의 영향을 입증하는 데 활용할 수 있는 측정 가능한 지표를 제공하여 투자 수익률(ROI)을 정량화하고 전달하기 쉽게 만든다.

사이버보안을 조직의 포괄적인 위험 관리 전략에 통합하는 것도 매우 중요합니다. 사이버보안 대책 시행 전후의 사이버 사고 잠재적 재정적 영향을 평가함으로써 조직은 투자 수익률(ROI)을 보다 명확히 제시할 수 있습니다. 이 접근법은 가동 중단, 복구 비용, 평판 손상 등 잠재적 침해와 관련된 비용을 계산하고 이를 강력한 사이버보안 조치 시행 비용과 비교하는 것을 포함합니다.

고급 분석 및 인공지능은 사이버 보안 조치의 영향을 정량화하는 데 더욱 기여할 수 있습니다. 이러한 기술은 사이버 보안 노력에 대한 실시간 모니터링 및 분석을 가능하게 하여 위협 동향, 보안 프로토콜의 효과성, 개선이 필요한 영역에 대한 통찰력을 제공합니다. 이러한 데이터 기반 접근 방식은 사이버 보안 투자의 투자 수익률(ROI)에 대한 가시성을 높여 적절한 자금 조달을 위한 보다 강력한 비즈니스 사례 구축을 지원합니다.

다음 주에는 사이버 보안 시리즈의 두 번째 기사를 통해 사이버 공격으로 인해 제조업체가 직면하는 법적 영향과 잠재적 책임에 대해 살펴보고, 제조업체가 이러한 위험을 더욱 완화 및 관리하고 사이버 보안 방어 체계를 강화하는 데 도움이 되는 실행 가능한 권고 사항을 제시할 예정입니다.

2024 제조 매뉴얼

빠르게 진화하는 제조 환경을 탐색하는 과정에서 디지털 혁신부터 공급망 복원력, AI의 보편화에 이르기까지 변화의 속도는 그 어느 때보다 빨라지고 있습니다. Foley의 2024 제조 매뉴얼에서는 다양한 실무와 관점을 가진 저자들이 매주 제조 산업의 법률 환경에 대한 종합적인 '엔드투엔드' 분석을 제공하는 기사를 발표할 예정입니다. 당사의 열정은 제조업체가 번창하는 데 필요한 지식, 인사이트, 법률 전략을 제공함으로써 빠르게 변화하는 세상을 자신감 있고 민첩하게 헤쳐나갈 수 있도록 지원하는 것입니다. 이 제조 매뉴얼이 성장, 혁신, 성공을 위한 새로운 기회를 포착하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

[1] 「Security Navigator 2024」, Orange Cyberdefense, 2024, 다운로드 가능: www.orangecyberdefense.com/global/security-navigator

[2] "제조 및 생산 분야의 랜섬웨어 현황 2024" 참조, Sophos, 2024년 5월, 다운로드 가능: www.sophos.com/en-us/whitepaper/state-of-ransomware-in-manufacturing-and-production

[3] "연간 글로벌 사이버 위협 인텔리전스 보고서," 딜로이트, 2024년 3월, 다운로드 가능: https://www2.deloitte.com/us/en/pages/risk/articles/cybersecurity-threat-trends-report-2024.html

[4] "제조 및 생산 분야의 랜섬웨어 현황 2024" 참조, Sophos, 2024년 5월, 다운로드 가능: www.sophos.com/en-us/whitepaper/state-of-ransomware-in-manufacturing-and-production

[5] 참조.

[6] 참조.