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SK쉴더스 EQST, AI 레드팀 대회 1위…판단 오류 취약점 공략 [경제일보] SK쉴더스 화이트해커 그룹 EQST가 글로벌 AI 레드팀 해킹대회에서 우승하며 인공지능 보안 역량을 입증했다. 생성형 AI가 산업 현장과 공공서비스 전반으로 확산되는 가운데 AI의 판단 오류를 유도하는 새로운 위협에 대응할 전문성이 중요해지고 있다는 평가다. SK쉴더스는 글로벌 AI 레드팀 해킹대회 ‘Judgement Day’에서 EQST 소속 김병현 선임이 최종 1위를 차지했다고 15일 밝혔다. 같은 팀의 마준영 선임과 김신우 선임도 각각 5위와 7위에 올라 상위권에 이름을 올렸다. 이번 대회는 AI 에이전트가 금지된 행동을 수행하거나 필수 안전 조치를 누락하도록 유도하는 공격 기법을 평가하는 방식으로 진행됐다. 단순히 시스템을 침투하는 기존 해킹과 달리 AI의 의사결정 과정을 교란하는 데 초점을 맞췄다. 시나리오는 실제 산업 환경을 반영했다. 응급환자 분류 오류, 댐 수위 판단 왜곡, 항공기 이상 징후 미탐지 등 8개 과제가 제시됐다. AI 판단이 잘못될 경우 응급실에서 중증 환자의 우선순위가 뒤바뀌거나 항공기 이상 신호가 정상으로 인식되는 등 금전적 손실을 넘어 인명 피해로 이어질 수 있음을 보여준 것이다. 김병현 선임은 이미지, 음성, 영상 등 여러 형태의 입력을 활용하는 멀티모달 프롬프트 인젝션 공격으로 높은 점수를 얻었다. 이미지 안에 잘못된 행동을 유도하는 문구를 숨기거나 실제 시스템 로그처럼 보이는 입력을 설계해 AI가 기존 규칙을 따르지 않도록 유도했다. 동일한 문제를 다양한 방식으로 빠르게 공략한 점도 높은 평가를 받았다. EQST는 국내외 주요 해킹대회에서 꾸준히 성과를 내 온 SK쉴더스의 화이트해커 조직이다. 폰투온 오토모티브, 블랙햇, 데프콘, 드림핵 등 글로벌 보안 무대에서 실전 역량을 축적해왔다. 최근에는 AI 시스템을 겨냥한 레드팀 서비스와 위협 분석 역량을 강화하고 있다. SK쉴더스는 EQST가 다양한 산업에서 축적한 침해 대응 경험과 위협 인텔리전스를 바탕으로 고객사의 AI 시스템 취약점 사전 식별을 지원하고 있다고 설명했다. 글로벌 기준인 ‘OWASP Top 10 for LLM’을 반영한 자체 프레임워크를 통해 AI 보안 점검과 대응 전략도 제공하고 있다. 김병현 SK쉴더스 EQST Lab팀 선임은 “AI 판단을 교란하는 공격 가능성을 실제로 검증하고 그 결과가 AI 안전성 연구로 이어진다는 점에서 큰 보람을 느낀다”며 “앞으로도 새로운 AI 위협에 대응하는 연구를 지속하겠다”고 말했다. 김병무 SK쉴더스 사이버보안부문장 부사장은 “생성형 AI가 산업 전반으로 확산되면서 AI 보안은 선택이 아닌 필수 역량이 되고 있다”며 “이번 대회에서 검증한 AI 레드팀 역량을 바탕으로 고객이 AI를 안전하고 신뢰성 있게 활용할 수 있도록 지원하겠다”고 밝혔다. 이번 성과는 AI 보안의 무게중심이 침입 차단에서 판단 검증으로 옮겨가고 있음을 보여준다. AI가 의료, 항공, 재난 대응처럼 사람의 생명과 직결된 의사결정에 활용될수록 공격자는 시스템의 벽보다 판단의 틈을 노릴 가능성이 크다. SK쉴더스 EQST의 우승은 국내 보안업계가 이 새로운 전장에서도 경쟁력을 갖추고 있음을 보여준 사례다.2026-06-15 09:55:44
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AI 시대 대학 보안 '비상'...SK쉴더스, 360개 대학 대상 보안 협력 확대 [경제일보] SK쉴더스가 대학 사이버보안 강화 사업을 확대한다. 최근 대학이 학사 정보와 연구 데이터, 개인정보를 보유한 주요 공격 표적으로 떠오르면서 교육기관을 대상으로 한 보안 수요가 커지자 전국 대학과 협력 체계를 구축하고 맞춤형 보안 서비스 제공에 나선 것으로 풀이된다. 2일 SK쉴더스는 한국교육정보화재단, 이스케이프솔루션과 전국 대학의 사이버보안 강화를 위한 3자 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 세 기관은 보안 위협 정보 공유와 보안 정책 수립, 보안 서비스 확대 등을 통해 대학 교육 및 연구 환경의 보안 수준을 높인다는 계획이다. 최근 대학은 학생과 교직원 개인정보는 물론 연구 성과와 산학협력 데이터, 국가 연구개발(R&D) 관련 정보 등을 대규모로 보유하면서 해커들의 주요 표적으로 부상하고 있다. 대학 특성상 개방형 네트워크 환경을 운영하는 경우가 많고 다양한 이용자가 동시에 접속하는 구조를 갖추고 있어 보안 관리 난도가 높은 것으로 평가받는다. SK쉴더스 화이트해커 조직 'EQST'에 따르면 지난해 랜섬웨어 공격으로 다크웹에 공개된 교육 분야 데이터는 총 330건으로 집계됐다. 이는 전년 대비 약 26% 증가한 수치이며, 공격 대상도 단순 개인정보 탈취를 넘어 연구 데이터와 내부 문서, 시스템 마비를 노린 형태로 확대되고 있는 것으로 알려졌다. 이번 협약을 통해 한국교육정보화재단 회원교 약 360개 대학은 최신 보안 위협 정보와 취약점 정보를 제공받을 수 있게 된다. SK쉴더스와 이스케이프솔루션은 대학 환경에 적합한 보안 서비스와 상품 개발, 공동 프로모션 등을 추진할 예정이다. SK쉴더스는 대학 특성을 고려한 MDR(관리형 탐지 및 대응), ASM(공격 표면 관리), 모의해킹, 보안 컨설팅 등을 제공한다. 보안 인력이 부족한 대학을 위해 AI 기반 보안관제 플랫폼 '시큐디움'을 중심으로 24시간 365일 관제 체계를 운영하고, 침해사고 대응 전문 조직 '탑서트(Top-CERT)'와 연계해 위협 탐지 및 대응을 지원할 계획이다. 업계에서는 AI 기술 발전이 공격과 방어 양측에 모두 활용되면서 교육기관의 보안 수요가 더욱 증가할 것으로 보고 있다. 대학이 AI 연구와 데이터 활용의 핵심 거점으로 자리 잡고 있는 만큼 보안 투자가 필수 요소로 떠오르고 있는 것으로 분석된다. 특히 정부와 공공기관을 중심으로 디지털 전환이 가속화되면서 교육 분야 역시 보안 체계 고도화 요구가 커지고 있다. 대학이 보유한 연구 자산과 개인정보의 가치가 높아지는 가운데 사이버 위협 대응 역량 확보가 대학 경쟁력과 직결되는 요소로 부상하고 있는 것이다. 김병무 SK쉴더스 사이버보안부문장 부사장은 "대학은 핵심 연구성과와 민감한 개인정보가 집약된 공간으로 보안 체계 고도화의 필요성이 더욱 커지고 있다"며 "SK쉴더스가 보유한 사이버보안 관제 및 대응 역량과 AI 기술을 결합해 대학 환경에 최적화된 서비스를 제공하고, 안전하고 신뢰할 수 있는 학습 및 연구 환경 조성에 기여하겠다"고 말했다.2026-06-02 09:55:23
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"AI로 해킹 잡는다"…SK쉴더스, ICML서 보안 AI 기술 공개 [경제일보] SK쉴더스가 글로벌 3대 인공지능(AI) 학회로 꼽히는 ICML 2026에 연구 논문을 올리며 AI 기반 사이버보안 기술 경쟁력 강화에 나섰다. 생성형 AI 확산 이후 사이버 공격 방식이 복잡해지면서 보안업계 역시 단순 관제 중심을 넘어 AI 원천기술 확보 경쟁에 뛰어드는 것으로 풀이된다. 22일 SK쉴더스는 자사 사이버보안 AI 연구 조직 '사이버보안AI랩스' 소속 임정훈 선임의 연구 논문이 글로벌 AI 학회 'ICML 2026'에 채택됐다고 밝혔다. ICML은 'NeurIPS', 'ICLR'과 함께 세계 3대 AI 학회로 꼽히는 대표적인 AI 학술 행사로 오는 7월 6일부터 서울 코엑스에서 열리는 'ICML 2026'에서 전 세계 AI 연구자들을 대상으로 발표될 예정이다. 이번 연구는 실제 사이버 공격 환경에서 발생하는 '불규칙 시계열 데이터' 문제를 새로운 방식으로 분석한 것으로 알려졌다. 기존 보안 탐지 시스템은 공격이 일정한 흐름과 패턴으로 이어진다는 가정 아래 데이터를 분석하는 방식이 일반적이었다. 다만 실제 해킹과 침투 공격은 발생 시점과 간격이 일정하지 않고 단시간 집중 공격이나 장기 잠복형 공격 등 다양한 형태로 나타나는 경우가 많은 것으로 나타났다. 이에 기존 방식으로는 불규칙하게 이어지는 공격 흐름을 충분히 반영하지 못해 이상 징후를 놓치거나 탐지 정확도가 떨어지는 한계가 있다는 지적이 이어져왔다. 최근 생성형 AI 기반 공격과 자동화된 해킹 기법이 확산되면서 기존 보안 체계의 대응 한계 역시 업계 주요 과제로 떠오르고 있다. SK쉴더스는 이번 연구를 통해 불규칙한 공격 흐름 자체를 AI가 학습할 수 있도록 설계한 기술 'QuITE(쿼리 기반 불규칙 시계열 임베딩)'를 제시했다. 시간 간격이 서로 다른 데이터를 효과적으로 분석해 실제 공격 흐름을 보다 자연스럽게 반영할 수 있도록 설계된 것이 특징이다. 특히 해당 기술은 기존 AI 모델과 유연하게 결합할 수 있도록 다양한 보안 탐지 시스템에 적용 가능한 확장성을 가진 것으로 평가된다. 글로벌 공개 벤치마크 데이터셋 기반 성능 검증에서는 기존 시계열 분석 방식 대비 최대 45.9% 수준의 성능 개선 효과를 기록했다. AI 기반 사이버보안 경쟁이 단순 탐지 자동화를 넘어 실제 공격 패턴을 얼마나 정밀하게 분석하고 대응할 수 있는지로 빠르게 이동하고 있는 것으로 분석된다. 글로벌 보안기업들 역시 AI 기반 자율형 보안운영센터(SOC)와 실시간 위협 탐지 기술 개발에 투자를 확대하고 있다. SK쉴더스 역시 이번 연구 성과를 실제 보안 서비스에 적용하는 방안을 검토 중이다. 회사는 자사 보안 관제센터 '시큐디움'과 MDR(관리형 탐색 & 응답) 서비스 등에 해당 기술을 연계해 위협 탐지와 분석·대응 정밀도를 높인다는 계획이다. 기존 방식으로 탐지하기 어려웠던 이상 징후 식별 역량 역시 강화될 것으로 전망된다. 또한 SK쉴더스는 사이버보안 특화 소형언어모델(sLLM)과 자율형 보안운영센터 등 차세대 AI 보안 기술 연구도 확대하고 있다. AI와 자동화 기반 실시간 탐지·대응 체계를 강화해 신·변종 사이버 공격 대응 역량을 끌어올린다는 전략이다. 김병무 SK쉴더스 사이버보안부문 부사장은 "이번 ICML 논문 채택으로 SK쉴더스의 AI 연구 역량이 글로벌 학계에서도 경쟁력을 인정받았다"며 "연구 성과를 자사 서비스에 연계해 탐지·분석 역량을 한 단계 끌어올리고, 사이버보안 특화 AI 기술에 대한 투자와 연구를 지속 확대해 나가겠다"고 말했다.2026-05-22 15:46:25
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