도서 소개

디지털 금융의 최전선에서 데이터가 어떻게 가치를 창출하는지, 그리고 가치를 지키기 위한 보안의 패러다임이 어떻게 변해야 하는지를 심도 있게 다룬다. 개인정보 보호와 보안은 혁신의 걸림돌이 아니라, 초개인화 금융 서비스를 완성하기 위한 가장 단단한 기초임을 확인할 수 있다.

금융 데이터와 개인정보의 가치를 분석하며 시작한다. 데이터는 단순한 식별 정보에서 기업의 미래를 좌우하는 중요한 자산으로 변모하고 있으며, 비정형 데이터와 다차원적인 정보가 결합되어 초개인화 서비스를 만들어내는 과정과 금융 이력이 부족한 사람들을 위한 대안 신용평가 시스템 등을 다룬다.

마이데이터 시대에 필수적인 데이터 비식별화와 암호화 기술, AI 기반 보안 시스템의 이상 징후 탐지와 대응, 제로 트러스트 보안 아키텍처와 DevSecOps의 필요성을 설명한다. 사고 발생 시 스스로 격리하고 복구하는 자가 치유 시스템 구축 전략과 금융생태계에서 신뢰를 유지하기 위한 기술적 감사와 규제 대응까지 담았다.

  출판사 리뷰

오늘날 금융 산업에서 개인정보의 위상은 근본적인 변곡점을 맞이했다. 과거에 개인정보가 단순히 고객을 확인하기 위한 ‘식별 정보’나 규제 준수를 위한 ‘관리대상’에 불과했다면, 지금의 데이터는 기업의 생존과 성장을 결정짓는 가장 강력한 ‘전략적 자산(Strategic Asset)’으로 진화했다.
우리는 이제 정형화된 금융 이력을 넘어, 고객의 일상과 맞닿아 있는 방대한 비정형 데이터가 곧 자본이 되는 ‘데이터 경제’의 한복판에 서 있다. 이러한 흐름 속에서 금융 기관의 역할은 단순히 돈을 관리하는 곳에서 ‘데이터의 가치를 안전하게 연결하는 신뢰의 중개자’로 재정의 되고 있다. 하지만 데이터의 활용도가 높아질수록 보안의 위협 또한 정교해지고 있다.
오픈뱅킹과 마이데이터의 확산으로 금융의 경계가 사라진 지금, 전통적인 ‘성벽 쌓기’ 방식의 보안은 한계에 부딪혔다. 이제는 완벽한 방어가 가능하다는 환상을 버리고, 침해 사고가 발생하더라도 즉시 회복할 수 있는 ‘시스템적 복원력(Systemic Resilience)’을 갖추어야 한다.
본서는 디지털 금융의 최전선에서 데이터가 어떻게 가치를 창출하는지, 그리고 가치를 지키기 위한 보안의 패러다임이 어떻게 변해야 하는지를 심도 있게 다룬다. 개인정보 보호와 보안은 혁신의 걸림돌이 아니라, 초개인화 금융 서비스를 완성하기 위한 가장 단단한 기초임을 본서를 통해 확인할 수 있을 것이다.
본서는 디지털 금융의 미래를 대비하는 기획자, 개발자, 보안 전문가를 위한 지침서로, 데이터 가치 분석부터 기술 구현, 그리고 미래의 보안 전략까지 총 세 가지 주요 흐름을 다룬다. 먼저, 금융 데이터와 개인정보의 가치를 분석하며 시작한다. 데이터는 단순한 식별 정보에서 기업의 미래를 좌우하는 중요한 자산으로 변모하고 있다. 이 책은 개인정보가 전략적 자산으로서 갖는 위상과 그 변화를 살펴본다. 또한, 정형 데이터를 넘어 비정형 데이터와 다차원적인 정보가 결합되어 초개인화 서비스를 만들어내는 과정도 다룬다. 이러한 데이터가 만들어내는 사회적 가치, 예를 들어 금융 이력이 부족한 사람들을 위한 대안 신용평가 시스템 등을 설명한다.
다음으로, 차세대 금융 보안 기술에 대해 설명한다. 마이데이터 시대에 필수적인 기술들인 데이터 비식별화와 암호화 기술을 소개하고, 데이터 유출 상황에서도 정보를 보호할 수 있는 기술적 대응 방안을 제시한다. 또한, 인공지능(AI) 기반의 보안 시스템이 어떻게 고도화되는 위협에 맞서 실시간으로 이상 징후를 탐지하고 대응하는 역할을 하는지에 대해 고찰한다.
마지막으로, 지속 가능한 금융 보안을 위한 시스템적 복원력과 리더십을 다룬다. 제로 트러스트’ 보안 아키텍처와 DevSecOps의 필요성에 대해 설명하고, 사고 발생 시 스스로 격리하고 복구하는 자가 치유 시스템 구축 전략을 제시한다. 또한, 금융생태계에서 신뢰를 유지하기 위한 기술적 감사와 규제 대응을 통해 리더십의 방향성을 제시하며 마무리된다.
본서는 단순히 기술적인 지침서에 그치지 않고, 새로운 금융 생태계를 설계하는데 필요한 중요한 통찰을 제공한다.

  작가 소개

지은이 : 이기혁
중앙대학교 융합보안학과 교수로 재직 중이며, (사)한국디지털인증협회 회장, 한국보안정책개발원장으로 활동하고 있다.저서로는 디지털금융시대의 암호와 인증, 인공지능(AI) 시대의 보안인문사회학, 뉴노멀 시대의 보안 거버넌스의 이해, ICT융합보안의 이해, 개인정보보호와 활용, 개인정보 기초와 활용, 차세대무선 인터넷기술, 유비쿼터스 사회를 향한 기술과 서비스, 유비쿼터스 인터넷전략, 유비쿼터스 모바일 컴퓨팅, 알기 쉬운 유무선 인터넷의 이해와 활용, 데이터 네트워크 구축론 등 ICT기술, 보안 분야에서 활발한 저술활동을 하고 있다. 2026년에는 과학기술저술인상을 수상하기도 했다.

지은이 : 장항배
중앙대학교 보안대학원장, 산업보안학과 교수로 재직 중이며, 보안대학원 원장 겸, 기획처장으로 재직중이며, (사)한국산업보안연구학회장, (사)한국융합보안학회장 등을 역임하였다. 개인정보보호위원회 기술포럼의장, 데이터프라이버시연구센터(ITRC) 센터장과 한국공학한림원 기술경영정책분과 회원으로 활발하게 활동하고 있다.

  목차

제1장 금융 데이터와 개인정보의 경제적·사회적 가치
1.1 금융 서비스에서 개인정보의 전략적 역할: 패러다임의 전환과 미래 경쟁력
1.2 데이터 기반 금융(데이터 이코노미) 생태계 분석
1.3 금융 데이터의 독보적 지위와 본질적 차이
1.4 데이터 결합과 프로파일링의 위험과 기회
1.5 개인정보의 새로운 패러다임: 자산, 권리, 인프라

제2장 디지털 시대의 프라이버시 철학과 윤리
2.1 프라이버시 개념의 진화: 오프라인에서 AI 시대까지
2.2 금융 프라이버시와 인간 존엄성에 대한 심층 고찰
2.3 알고리즘 사회와 정보 비대칭: 디지털 금융의 명암과 과제
2.4 금융 취약계층 보호와 윤리적 책임: 데이터 기반 금융의 명암과 포용적 금융의 실천
2.5 데이터 경제 패러다임의 전환: 개인정보 자기결정권과 데이터 주권

제3장 GDPR 이후의 글로벌 개인정보 보호 체계
3.1 GDPR 핵심 원칙
3.2 금융기관의 새로운 패러다임: ‘책임성(Accountability)’의 대두
3.3 데이터 최소화 vs 데이터 활용의 긴장 관계와 기술적 돌파구
3.4 국경 간 데이터 이전과 규제 리스크: 디지털 금융의 글로벌 네트워크 전략
3.5 주요 금융기관 GDPR 위반 및 제재 사례

제4장 미국·아시아·글로벌 규제 비교
4.1 미국 주별 개인정보법 확산 및 기업의 기술적 대응 전략
4.2 미국 금융 규제(SEC, GLBA 등)와 데이터 보호 및 사이버 보안 전략
4.3 아시아·태평양 주요 3국 데이터 프라이버시 규제 심층 비교 분석
4.4 글로벌 데이터 규제 파편화(Fragmentation)와 대응 전략:로컬-글로벌 하이브리드 아키텍처의 구현
4.5 개인정보 규제 트렌드: AI 규제와 결합

제5장 금융 데이터 거버넌스의 재설계
5.1 데이터 거버넌스의 진화: 통제에서 활용, 그리고 책임 중심으로
5.2 데이터 거버넌스의 패러다임 전환: 책임 중심의 거버넌스
5.3 데이터 품질, 메타데이터, 계보(Data Lineage) 관리
5.4 데이터 접근 통제와 제로 트러스트(Zero Trust) 모델 심층 분석
5.5 개인정보 보호 중심 설계(Privacy by Design)

제6장 한국 개인정보 체계와 데이터 3법 이후 변화
6.1 데이터 규제 체계의 변천사와 ‘데이터 3법’의 역사적 의의
6.2 데이터 3법 이후 금융 산업 변화
6.3 가명정보·익명정보 활용의 실제
6.4 마이데이터(본인신용정보관리업)의 진화와 기술적 패러다임 전환
6.5 금융권 이중 감독 체계와 RegTech 기반 자동화 감사 인프라 구축 전략

제7장 금융기관의 개인정보 보호 책임과 리스크
7.1 개인정보 보호 책임 구조의 패러다임 변화: 실무진에서 이사회로
7.2 금융권 데이터 유출 사고에 따른 법적·평판 리스크
7.3 제3자 제공, 위탁, 클라우드 리스크 관리
7.4 내부자 위협(Insider Threat)과 통제 전략
7.5 금융 소비자 보호와 데이터 권리 강화: 데이터 거버넌스의 패러다임 전환

제8장 개인정보 보호 거버넌스와 조직 설계
8.1 CSO·CPO·DPO·CISO 협력 모델과 이상적인 거버넌스 구축 방안
8.2 책임성(Accountability) 기반 관리 체계 고도화 방안
8.3 디지털 금융 및 AI 시대의 개인정보 영향평가(PIA)와 리스크 관리 전략
8.4 데이터 보호 성숙도 모델(Data Protection Maturity Model) 기반 거버넌스 고도화 전략
8.5 내부 감사 및 규제 대응 체계 심층 분석

제9장 생성형 AI와 금융 개인정보
9.1 생성형 AI와 금융 데이터 활용 구조 및 아키텍처 설계
9.2 AI 학습 데이터와 개인정보 이슈 및 대응 전략
9.3 생성형 AI 모델 리스크와 프라이버시 침해 가능성 심층 분석
9.4 AI 거버넌스와 설명가능성(Explainability) 심층 분석
9.5 AI 규제(예: EU AI Act)와 금융 산업에 미치는 파급 효과 및 대응 전략

제10장 차세대 개인정보 보호 기술과 전략
10.1 프라이버시 강화 기술(PETs)
10.2 데이터 마스킹 및 익명화 기술의 한계와 차세대 기술로의 진화
10.3 클라우드·API·오픈뱅킹 보안 심층 분석
10.4 디지털 ID와 인증 체계: 분산형 아키텍처로의 진화
10.5 미래 금융 개인정보 보호 전략

참고문헌

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