감사(audit)의 전제는 단순하다. "어딘가에 기록이 있다." 이 전제가 흔들리기 시작했다.

클라우드 환경에서 AI tools가 로깅과 옵저버빌리티(observability) 영역까지 자율 판단을 확장하면서, 우리가 당연하게 여겨온 "완전한 로그"의 존재 자체가 불확실해지고 있다. 무엇을 기록하고, 무엇을 샘플링하고, 무엇을 버릴지 — 이 판단이 이제 사람의 승인 없이 런타임에서 AI에 의해 내려지고 있다.

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로그는 "당연히 있는 것"이었다

컴플라이언스 프레임워크는 대부분 하나의 가정 위에 세워져 있다. 감사관이 "그 시점에 무슨 일이 있었는지"를 물었을 때, 로그가 답을 준다는 것이다.

SOC 2는 시스템 접근 이벤트의 완전한 기록을 요구한다. GDPR은 개인정보 처리 활동에 대한 설명 가능한 기록을 전제한다. ISO 27001은 보안 이벤트 로그의 무결성과 보존을 통제 항목으로 명시한다. PCI DSS는 카드 데이터 환경의 모든 접근을 추적 가능해야 한다고 규정한다.

이 모든 규제의 공통 전제는 "누군가가 로깅 정책을 설계하고, 사람이 서명한 변경 절차를 통해서만 그 정책이 바뀐다"는 것이다. 2026년 현재, 그 전제가 조용히 무너지고 있다.

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AI tools가 로그를 "편집"하기 시작했다

현대 클라우드 환경에서 AI 기반 옵저버빌리티 도구들은 단순한 시각화 레이어를 넘어섰다. Datadog, Dynatrace, New Relic, AWS CloudWatch Logs Insights 같은 플랫폼들은 이제 AI를 활용해 로그 볼륨을 동적으로 조정하는 기능을 제공하거나 개발 중에 있다.

문제는 이 "동적 조정"이 어떻게 작동하는가다.

샘플링 비율 자율 조정: 트래픽 급증 시 AI가 로그 샘플링 비율을 자동으로 낮춘다. 예를 들어 정상 상태에서 100% 기록하던 API 호출 로그가, AI가 "노이즈"로 판단한 순간 10%만 기록될 수 있다. 그 판단을 누가 승인했는가?

이벤트 분류 및 드롭: AI 이상 탐지 시스템이 "정상 범주"로 분류한 이벤트를 자동으로 집계(aggregation)하거나 폐기(drop)한다. 나중에 그 이벤트가 보안 인시던트의 선행 신호였다고 밝혀진다면?

로그 보존 기간 자동 최적화: 비용 절감을 위해 AI가 "덜 중요한" 로그의 보존 기간을 단축한다. AI 클라우드가 지출 판단을 자율적으로 내리는 문제와 정확히 같은 구조다 — 비용 최적화라는 명분 아래, 규제 요건을 충족하는 데 필요한 데이터가 사라진다.

이 모든 결정에 변경 티켓(change ticket)이 없다. 명시적 승인자가 없다. 감사 가능한 의사결정 근거가 없다.

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"로그가 있다"는 것과 "완전한 로그가 있다"는 것은 다르다

여기서 핵심적인 개념 분리가 필요하다.

AI 기반 로깅 시스템은 분명히 로그를 생성한다. 그리고 그 로그에 대한 메타데이터도 남긴다. 표면적으로는 "감사 로그가 존재"한다.

그러나 감사관이 실제로 필요한 것은 완전성(completeness) 이다. "이 기간 동안 이 시스템에 접근한 모든 이벤트가 기록되어 있는가?" — 이 질문에 AI가 동적으로 샘플링 비율을 조정했다면, 정직한 답은 "모르겠습니다"가 된다.

NIST의 사이버보안 프레임워크(CSF 2.0)는 로깅과 모니터링을 "감지(Detect)" 기능의 핵심으로 정의하며, 이벤트 로그의 충분성(sufficiency)을 조직이 명시적으로 정의하고 관리해야 한다고 명시한다. AI가 그 "충분성"을 런타임에서 재정의한다면, 조직은 사실상 자신이 무엇을 잃었는지조차 모르는 상태가 된다.

이것이 단순한 기술적 문제가 아닌 이유다. 당신이 잃어버린 로그는, 잃어버렸다는 사실조차 알기 어렵다.

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실제로 어떤 일이 벌어지는가

가상의 시나리오가 아니다. 다음과 같은 상황은 이미 현실에서 발생하고 있거나, 발생할 가능성이 높은 구조적 조건이 갖춰져 있다.

시나리오 1 — 보안 인시던트 사후 조사 침해 사고 발생 후 포렌식 팀이 6개월 전 로그를 요청한다. AI 비용 최적화가 해당 기간의 로그 보존 기간을 90일에서 30일로 자동 단축해놓은 상태다. 누가 그 결정을 내렸는가? AI 시스템의 최적화 엔진이다. 변경 티켓? 없다. 승인자? 없다.

시나리오 2 — GDPR 개인정보 처리 감사 감독 기관이 특정 사용자의 개인정보 처리 기록 전체를 요청한다. AI 샘플링 엔진이 해당 기간의 API 호출 로그 중 "반복적 패턴"으로 분류된 것들을 집계 처리했다. 개별 이벤트 레코드는 존재하지 않는다. 설명 가능한 처리 근거를 제시할 수 없다.

시나리오 3 — SOC 2 Type II 감사 감사 기간 동안 AI 옵저버빌리티 도구가 로그 파이프라인의 샘플링 정책을 세 차례 자동 변경했다. 감사관이 "이 변경들은 누가 승인했는가"를 묻는다. 기술팀은 AI가 자동으로 조정한 것이라고 답한다. 감사관의 다음 질문: "그 AI의 판단 기준을 문서화한 정책이 있는가?"

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왜 이 문제가 다른 AI 거버넌스 이슈보다 더 위험한가

패치 자동화, IAM 자동화, 배포 자동화 — 이 모든 영역에서 AI의 자율 판단이 거버넌스 공백을 만든다는 점은 이미 업계가 인식하기 시작했다. 그러나 로깅 거버넌스 공백은 다른 모든 공백을 보이지 않게 만든다는 점에서 차원이 다르다.

생각해보라. AI가 잘못된 패치를 적용했다면, 그 결과(시스템 장애, 취약점 재발)가 어떻게든 드러난다. AI가 잘못된 권한을 부여했다면, 이상 접근 패턴이 탐지될 수 있다. 그러나 AI가 로그를 잘못 관리했다면 — 그 잘못은 다른 모든 잘못을 탐지하는 능력 자체를 훼손한다.

로그는 감사의 도구이자, 다른 모든 AI 자율 판단을 사후 검증하는 마지막 방어선이다. 그 방어선을 AI가 스스로 관리하게 두는 것은, 감시자를 감시하는 자가 없는 구조를 만드는 것이다.

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AI tools 시대의 로깅 거버넌스, 어떻게 재설계해야 하는가

문제를 인식했다면, 실질적인 대응이 필요하다. 다음은 지금 당장 적용 가능한 접근법이다.

1. 로깅 정책을 "불변 코드"로 선언하라

인프라스트럭처 애즈 코드(IaC) 방식으로 로깅 정책을 정의하고, AI 최적화 엔진의 자동 수정 범위에서 명시적으로 제외하라. Terraform이나 AWS CloudFormation에서 로그 보존 기간, 샘플링 비율, 보존 대상 이벤트 유형을 코드로 고정하고, 이 파라미터들은 반드시 Pull Request + 인간 승인을 통해서만 변경 가능하도록 파이프라인을 구성하라.

# 예시: Terraform으로 로그 보존 정책 고정
resource "aws_cloudwatch_log_group" "audit_logs" {
  name              = "/audit/critical-events"
  retention_in_days = 365  # AI 최적화 엔진 접근 불가 파라미터
  
  tags = {
    governance = "human-approval-required"
    ai-managed = "false"
  }
}

2. 로깅 정책 변경에 대한 별도 감사 로그를 만들어라

역설적이지만, 로깅 시스템 자체의 변경 이력을 별도의 불변 스토리지에 기록해야 한다. AWS S3 Object Lock, Azure Immutable Blob Storage 같은 WORM(Write Once Read Many) 스토리지에 로깅 정책 변경 이벤트를 별도 저장하면, AI가 기본 로그를 수정하더라도 "언제 무엇이 바뀌었는가"의 메타 감사 추적은 유지된다.

3. "AI 판단 근거 로그"를 별도 요건으로 정의하라

AI 옵저버빌리티 도구가 샘플링 비율을 변경하거나 이벤트를 드롭할 때, 그 판단 근거(어떤 모델이, 어떤 인풋으로, 어떤 임계값에 따라 결정했는가)를 구조화된 형태로 별도 기록하도록 요구하라. 이것이 없다면 해당 도구는 규제 환경에서 사용하기 어렵다는 기준을 내부 정책으로 명시해야 한다.

4. 컴플라이언스 요건별 "최소 로깅 보장 레이어"를 분리하라

AI 최적화가 허용되는 운영 로그 레이어와, 규제 요건을 충족하기 위해 반드시 완전하게 보존되어야 하는 컴플라이언스 로그 레이어를 아키텍처 수준에서 분리하라. 후자에 대해서는 AI 에이전트의 접근 권한 자체를 제한하는 것이 현실적인 방어선이 될 수 있다.

5. 로깅 거버넌스를 AI 도구 도입 평가 기준에 포함하라

새로운 AI 옵저버빌리티 또는 로그 관리 도구를 도입할 때, "이 도구가 로깅 정책을 자율적으로 변경할 수 있는가?", "그 변경에 대한 감사 가능한 기록을 생성하는가?"를 구매 평가 체크리스트에 명시적으로 포함하라. 이 질문에 명확한 답을 주지 못하는 벤더는 규제 환경에서 리스크 요소로 분류되어야 한다.

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거버넌스의 역설: AI가 감시자를 대체할 수 없는 이유

AI tools가 클라우드 운영의 거의 모든 영역에서 자율 판단을 확장하는 흐름은 되돌릴 수 없다. 효율성과 확장성 측면에서 그 가치는 분명하다. 문제는 속도가 아니라 경계다.

로깅은 단순한 운영 도구가 아니다. 그것은 조직이 자신의 행동에 대해 책임질 수 있다는 것을 증명하는 메커니즘이다. 규제 기관에게, 고객에게, 그리고 스스로에게. AI가 그 메커니즘 자체를 관리하게 되면, 책임의 고리가 끊어진다.

기술은 단순히 기계가 아니라, 인간의 삶을 풍요롭게 하는 도구다. 그러나 그 도구가 우리가 스스로를 설명하는 능력을 잠식할 때, 우리는 효율성이라는 이름으로 무언가 훨씬 중요한 것을 잃고 있는 것일 수 있다.

AI 클라우드 거버넌스의 다른 층위들 — 배포, 접근 제어, 지출 — 에서도 반복적으로 드러나는 이 패턴의 공통 구조는 결국 하나다: 자율화가 빨라질수록, 인간이 서명해야 하는 경계를 더 명확하게 설계해야 한다. 그 경계 설계를 AI에게 맡겨서는 안 된다.

로그가 없으면 감사가 없다. 감사가 없으면 책임이 없다. 책임이 없으면, 거버넌스는 서류 위에만 존재하는 허구가 된다.

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이 글은 AI 클라우드 거버넌스 시리즈의 일환입니다. 클라우드 환경에서 AI의 자율 판단이 확장되는 다양한 영역 — 지출, 접근 제어, 배포, 패치, 스토리지, 네트워크, 재해복구 — 에 걸쳐 동일한 구조적 문제가 반복되고 있습니다.

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마지막 문장 "클라우드 환경에서 AI의 자율 판단이 확장되는 다양한 영역 — 지출, 접근 제어, 배포, 패치, 스토리지, 네트워크, 재해복구 — 에 걸쳐 동일한 구조적 문제가 반복되고 있습니다." 는 자연스러운 마무리입니다.

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