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쿤텍, SBOM과 AI-BOM 묶은 공급망 보안 플랫폼 ‘이지즈 3.0’ 출시

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쿤텍이 소프트웨어 공급망과 AI 모델 구성 요소까지 함께 관리하는 ‘이지즈 3.0’을 출시했다. 기존 오픈소스 관리 중심에서 SBOM, SCA, 레파지토리 관리, 바이너리 분석, AI-BOM까지 묶어 SDLC 전반의 리스크를 보는 플랫폼으로 확장한 게 핵심이다.

  • 1

    이지즈 3.0은 소프트웨어 공급망과 AI 모델 구성 요소를 통합 관리하는 보안 플랫폼

  • 2

    오픈소스 관리, 레파지토리 관리, 바이너리 분석 기능을 하나의 체계로 통합

  • 3

    SBOM 기반으로 구성 요소, 취약점, 라이선스 정보를 관리

  • 4

    AI-BOM 기능으로 AI 모델의 데이터, 라이브러리, 모델 구조 출처와 변경 이력을 추적

  • 5

    금융, 공공, 국방 분야 레퍼런스를 바탕으로 국내 공급망 보안 시장 확대를 노림

  • 쿤텍이 공급망 보안 플랫폼 ‘이지즈(AEZIZ) 3.0’을 출시함

    • 기존 오픈소스 관리 중심에서 소프트웨어 개발 전 과정(SDLC)의 공급망 리스크를 관리하는 플랫폼으로 확장했다는 설명
    • 소프트웨어 공급망뿐 아니라 AI 모델 구성 요소까지 함께 관리하는 게 이번 버전의 핵심임
  • 이지즈 3.0은 흩어져 있던 공급망 보안 기능을 하나로 묶는 방향으로 진화함

    • 오픈소스 관리(SCA), 레파지토리 관리(RMS), 바이너리 분석 기능을 단일 플랫폼에서 제공
    • 코드 서명 검증, 바이너리 분석, SBOM 비교 분석 같은 기능도 포함됨
    • 개별 솔루션 여러 개를 붙여 쓰던 보안 업무를 한 화면에서 보게 만들겠다는 접근임
  • 배경은 명확함. 소프트웨어 공급망이 너무 복잡해졌고, 공격도 늘었음

    • 단일 보안 솔루션만으로 전체 리스크를 보기 어려워짐
    • 그래서 소프트웨어 자재명세서(SBOM) 기반으로 구성 요소와 취약점, 라이선스 정보를 추적하는 필요성이 커짐
    • 글로벌 규제 환경에서도 공급망 가시성은 점점 필수 체크리스트가 되는 중

중요

> 이번 버전의 차별점은 SBOM에 AI-BOM까지 붙였다는 점임. 이제 기업 보안에서 “우리 서비스에 어떤 라이브러리가 들어갔나”뿐 아니라 “우리 AI 모델이 어떤 데이터와 구성 요소로 만들어졌나”도 관리 대상이 되고 있음.

  • AI-BOM 기능도 새로 들어감

    • AI 모델을 구성하는 데이터, 라이브러리, 모델 구조의 출처와 변경 이력을 관리할 수 있게 하는 기능
    • AI 도입이 늘면서 모델 자체의 공급망 리스크도 관리해야 한다는 흐름을 반영함
    • 특히 모델 학습·배포·운영 과정에서 어떤 구성 요소가 들어갔는지 추적할 수 있어야 사고 대응이 가능해짐
  • 이용자 입장에서는 통합 대시보드와 포맷 지원이 실무 포인트임

    • 프로젝트별 보안 현황과 조치 상태를 한눈에 확인할 수 있다고 설명됨
    • 다양한 아카이브와 바이너리 포맷을 지원해 실제 기업 운영 환경에 맞추겠다는 방향
    • 금융, 공공, 국방처럼 규제와 감사가 빡센 곳에서는 이런 증적 관리가 꽤 중요함
  • 쿤텍은 금융권 중심의 운영 레퍼런스를 바탕으로 국내 공급망 보안 시장에서 입지를 넓히려는 분위기임

    • 앞으로 SBOM·AI-BOM 자동화 고도화, AI 모델 신뢰성 검증 확대, 글로벌 규제 대응, 클라우드와 MLOps 연계 강화를 추진할 계획
    • 개발팀 입장에서는 보안 솔루션 도입 뉴스로 끝나는 게 아니라 빌드 파이프라인, 레포지토리 정책, 모델 운영 정책까지 영향을 받을 수 있음

기술 맥락

  • SBOM이 필요한 이유는 장애나 취약점이 터졌을 때 “우리 서비스도 영향받나”를 빨리 알아야 하기 때문이에요. 라이브러리 목록과 버전, 라이선스가 정리돼 있지 않으면 보안팀과 개발팀이 레포를 뒤지느라 시간을 다 쓰게 되거든요.

  • 이지즈 3.0이 SCA, 레파지토리 관리, 바이너리 분석을 묶는 것도 같은 맥락이에요. 소스 코드만 봐서는 실제 배포된 바이너리에 뭐가 들어갔는지 놓칠 수 있고, 레포지토리 정책과 빌드 산출물까지 같이 봐야 공급망 리스크를 줄일 수 있어요.

  • AI-BOM은 AI 도입이 늘면서 새로 커지는 영역이에요. 모델이 어떤 데이터와 라이브러리, 구조를 거쳐 만들어졌는지 남겨야 나중에 취약점, 저작권, 신뢰성 문제가 생겼을 때 추적할 수 있거든요.

  • 특히 금융, 공공, 국방 같은 산업에서는 “대충 안전하다”가 통하지 않아요. 어떤 구성 요소가 들어갔고, 언제 바뀌었고, 어떤 조치를 했는지 증적을 남겨야 하니 개발 파이프라인과 보안 플랫폼의 연결이 점점 중요해져요.

SBOM이 이제 오픈소스 목록 관리에서 끝나지 않고 AI 모델 구성 요소까지 확장되는 흐름이다. 개발 조직 입장에서는 보안팀만의 일이 아니라, 빌드·배포·모델 운영 파이프라인 전체에 추적성과 증적을 남기는 문제로 봐야 한다.

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