공문을 ChatGPT에 넣어도 될까? N2SF로 알아보는 공공기관 AI 보안 기준
생성형 AI 연수를 하다 보면 빠지지 않는 장면이 있습니다. 공문 PDF를 올려 핵심 내용을 요약하고, 제출기한을 찾고, 기안문 초안을 만들어 보는 실습입니다. 업무 효율만 놓고 보면 매우 유용합니다. 그런데 공공기관에서 근무한다면 그보다 먼저 확인해야 할 질문이 있습니다.
| “이 공문을 외부 생성형 AI에 그대로 올려도 되는가?” |
공문이라는 이유만으로 모두 허용되는 것도, 모두 금지되는 것도 아닙니다. 핵심은 문서의 형식이 아니라 그 안에 들어 있는 ‘업무정보의 보안등급’입니다. 국가 망 보안체계(N2SF)는 업무정보와 정보시스템을 기밀(C), 민감(S), 공개(O)로 구분하고, 그 등급에 맞게 정보가 생산·저장·이동·사용되도록 보안대책을 설계하는 체계입니다.
1. ‘공문인가?’보다 ‘어떤 정보가 들어 있는가?’
학교와 교육청에서 다루는 문서는 모두 같은 성격이 아닙니다. 이미 홈페이지에 공개된 보도자료나 공개 시행계획과, 아직 내부 검토 중인 인사자료·평가자료·계약자료는 같은 방식으로 다룰 수 없습니다.
| 구분 | 의미 | 교육 현장의 예시 |
| O (Open) | 공개정보 | 공개 법령, 홈페이지 공개 공문·보도자료, 공개 매뉴얼 |
| S (Sensitive) | 민감정보 | 개인정보, 인사, 내부검토, 시험·평가, 입찰·계약 관련 정보 등 |
| C (Classified) | 기밀정보 | 법령·규정 등에 따라 기밀로 보호해야 하는 정보 |
특히 N2SF는 하나의 정보시스템에 여러 등급의 업무정보가 포함되는 경우, 그중 가장 높은 등급을 기준으로 정보시스템을 분류하는 방향을 제시합니다. 따라서 ‘공문번호가 있으니 괜찮다’거나 ‘내부결재 문서이니 무조건 안 된다’처럼 문서 형식만으로 판단하는 것은 적절하지 않습니다.
2. 일반 인터넷 AI에 S정보를 넣는 것이 문제가 되는 이유
N2SF 가이드라인에는 업무환경에서 생성형 AI를 활용하는 사례가 별도로 제시되어 있습니다. 여기서 중요한 포인트는 외부 생성형 AI 서비스를 공개(O) 수준의 환경으로 보고, 그 환경에서 민감(S) 업무정보가 생산·저장되는 상황을 위협으로 식별한다는 점입니다.
| 외부 AI를 쓰느냐보다 중요한 것은 ‘어떤 등급의 정보가 어떤 등급의 시스템으로 이동하는가’입니다. |
그래서 일반적인 인터넷 기반 생성형 AI를 업무에 사용할 때는 공개정보(O)를 중심으로 활용하고, S 또는 C에 해당할 수 있는 원문을 그대로 입력·첨부하지 않는 것이 기본적인 안전선이 됩니다. 특히 개인정보, 학생정보, 인사, 감사, 시험·평가, 입찰·계약, 내부 의사결정·검토 자료는 주의가 필요합니다.
3. 학교에서 자주 만나는 사례로 판단해 보기
| 자료 | 외부 AI 활용 | 판단 포인트 |
| 교육청 홈페이지에 공개된 보도자료 | 가능 | 이미 공개된 O정보 |
| 홈페이지에 공개된 시행계획·매뉴얼 | 가능 | O정보 여부 확인 |
| 수신한 일반 시행공문 | 내용 확인 필요 | 공문 자체가 아니라 포함 정보 확인 |
| 내부결재 중인 계획서 | 주의 | 내부검토·의사결정 정보 포함 여부 |
| 학생·교직원 이름, 연락처가 포함된 문서 | 원문 입력 지양 | 개인정보 포함 |
| 인사·근평·승진 관련 자료 | 원문 입력 지양 | 인사관리 민감정보 가능성 |
| 시험문항·평가자료 | 원문 입력 지양 | 시험·평가 관련 민감정보 가능성 |
| 입찰·계약 검토자료 | 원문 입력 지양 | 입찰·계약 관련 민감정보 가능성 |
4. ‘개인정보만 지우면 된다’도 충분하지 않을 수 있다
현장에서는 흔히 ‘이름과 전화번호만 지우면 AI에 넣어도 된다’고 생각하기 쉽습니다. 하지만 N2SF 관점에서는 개인정보만이 문제가 아닙니다. 내부검토 내용, 인사관리 정보, 시험·평가 정보, 계약·입찰 관련 정보 등도 민감정보가 될 수 있습니다. 따라서 비식별화는 중요한 조치이지만, 그것만으로 모든 문서가 자동으로 O등급이 되는 것은 아닙니다.
5. 생성형 AI에 자료를 넣기 전 30초 체크리스트
□ 이 자료는 이미 기관 홈페이지 등에 공개된 정보인가?
□ 학생·학부모·교직원 등 개인을 식별할 수 있는 정보가 있는가?
□ 인사·평가·감사·시험·입찰·계약·내부검토 내용이 포함되어 있는가?
□ 문서 일부를 가려도 나머지 정보의 결합으로 특정 개인이나 내부 상황을 추정할 수 있는가?
□ 내가 사용하는 AI가 기관에서 승인한 업무용 서비스인가, 일반 인터넷 서비스인가?
□ 원문 전체가 꼭 필요한가? 필요한 부분만 추출하거나 O정보로 정리해서 입력할 수는 없는가?
6. 생성형 AI 연수에서 기능보다 먼저 알려야 할 것
생성형 AI 연수는 대개 프롬프트 작성법, 문서 요약, 이미지 제작, 업무 자동화에 집중합니다. 그러나 공공기관 종사자를 대상으로 한다면 ‘무엇을 잘 시킬 것인가’만큼 ‘무엇을 입력하면 안 되는가’를 먼저 알려야 합니다.
| AI 활용 역량에는 프롬프트 역량뿐 아니라 ‘정보를 구분하는 역량’도 포함되어야 합니다. |
그리고 장기적으로는 이 판단을 교직원 개인에게만 맡겨서는 안 됩니다. 사용자가 실수로 민감정보를 입력하더라도 시스템이 탐지·차단하고, 필요한 업무정보는 안전한 내부 환경에서 활용할 수 있도록 기관 차원의 AI 인프라가 필요합니다.
다음 글
그렇다면 개인정보와 내부 업무자료까지 활용하면서 생성형 AI의 장점을 살릴 방법은 없을까요? 다음 글에서는 경북교육청이 직접 ‘교육청 전용 Private AI’를 구축한다고 가정하고, N2SF 관점에서 어떤 구조가 필요한지 설계해 보겠습니다.
근거자료: 「국가 망 보안체계(N2SF) 보안 가이드라인 1.0」, 「보안통제 항목 해설서」. 본 글은 이해를 돕기 위한 실무 설명이며, 개별 기관의 최종 보안 판단을 대신하지 않습니다.
본 글은 N2SF 관련 자료를 바탕으로 작성자가 내용을 검토하였으며, 자료 분석과 초안 작성 및 문장 정리에 ChatGPT(OpenAI)를 활용하였습니다.