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독자 AI, 이제 '실전'으로…SKT·업스테이지, 보안 데이터로 성능 검증
[경제일보] 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 경쟁이 모델 성능을 겨루는 단계를 넘어 실제 산업 현장에 투입해 경쟁력을 입증하는 단계로 넘어가고 있다. SK텔레콤과 업스테이지는 국내 정보보호 기업들이 보유한 실제 보안 데이터를 독자 AI 모델에 학습시키고, 두 모델이 서로를 공격하는 레드티밍까지 진행하며 사이버보안 분야에서 실전 성능 검증에 나선다. 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트(독파모)'를 통해 확보한 모델 경쟁력을 산업 현장으로 확장하려는 움직임이다. 8일 SK텔레콤은 업스테이지와 전날 SKT타워에서 국내 정보보호 기업 6곳, 대학 3곳과 함께 '독자 AI 사이버보안 협의체'를 출범하고 AI 정보보호 기술 협력을 위한 업무협약을 체결했다고 밝혔다. SK쉴더스·시큐아이·안랩·라온시큐어·지니언스·파이오링크 등 보안기업과 고려대·숭실대·부산대가 참여했다. 이번 협의체는 국내 보안기업이 현장에서 축적한 데이터를 독자 AI 모델 개발에 연결하는 것을 목표로 설립됐다. SK텔레콤의 A.X K 시리즈와 업스테이지의 솔라에 악성코드 분석, 취약점 분석, 보안관제 등 실제 보안 업무 과정에서 생성되는 데이터를 학습시키고, 이후 보안기업의 제품과 서비스에 적용해 성능을 검증한다. 이는 독파모를 통해 개발한 AI 모델의 활용처를 산업별로 넓히는 과정으로 분석된다. SKT와 업스테이지는 독파모 3단계에 진출하며 국내 독자 AI 모델 경쟁력을 입증한 데 이어, 이번에는 보안이라는 구체적인 산업 영역에서 모델의 활용 가능성을 시험한다. 특히 사이버보안은 일반적인 생성형 AI 서비스와 달리 현장 데이터의 중요성이 큰 분야다. AI가 실제 공격을 탐지하고 취약점을 분석하려면 과거 공격 사례와 악성코드, 보안관제 기록 등 전문 데이터에 대한 이해가 필요하기 때문이다. 새로운 공격 방식이 계속 등장하는 만큼 최신 위협 데이터를 얼마나 빠르게 모델에 반영하느냐도 성능을 좌우할 전망이다. 협의체에 참여한 보안기업들은 각자의 현장 데이터를 바탕으로 모델 고도화를 지원한다. SK쉴더스는 통합 보안관제 플랫폼을 통해 하루 170억건 규모의 위협 이벤트를 분석하고 있으며, 안랩은 2.5PB 이상의 보안 데이터를 보유하고 있다. 시큐아이는 방화벽 등 네트워크 보안 영역, 라온시큐어는 보안 데이터와 자율 모의침투, 지니언스는 보안 솔루션 운영 데이터와 사후학습 데이터셋, 파이오링크는 자율 공격 검증과 탐지룰 생성 분야의 역량을 제공한다. SK텔레콤과 업스테이지는 사전학습과 사후학습을 나눠 진행한다. 사전학습에서는 보안 데이터를 활용해 모델의 기초적인 보안 지식을 강화하고, 사후학습에서는 소프트웨어 취약점 분석·패치, 보안관제센터의 사고 대응, 보안 도구 활용 등 실제 업무 수행 능력을 높인다. SK텔레콤은 차기 모델인 A.X K3에 보안 분야 데이터를 체계적으로 학습시키는 한편 전 국민 대상 AI 서비스인 '모두의 AI'를 안전하게 운영하는 데 필요한 데이터도 보강한다. 업스테이지는 대용량 코드와 장기간 로그를 분석할 수 있는 차기 솔라 모델에 취약점 탐지·분석 데이터를 집중적으로 학습시킬 계획이다. 이 과정에서 두 독자 AI 모델이 서로를 공격하는 '상호 레드티밍'도 진행한다. 한 모델이 다른 모델의 취약점을 찾아 공격하고, 여기서 발견된 문제를 다시 학습 데이터로 활용해 방어 능력을 높이는 방식이다. AI 모델을 대상으로 한 공격과 방어를 반복하면서 기존 벤치마크 점수만으로 확인하기 어려운 보안 취약점을 찾아내겠다는 것이다. SK텔레콤은 앞서 A.X K2 개발 과정에서 자체 레드티밍 자동화 체계인 SERT(셀프 익스펜딩 레드티밍)를 구축해 약 1만5000건의 공격 대응 데이터를 생성·학습한 바 있다. 이를 이번 협의체의 상호 레드티밍에도 확대 적용한다. 업스테이지 역시 고난도·안전성 데이터 21만건과 AI가 위험한 요청을 거부하도록 학습시키는 정렬 체계를 활용한다. 양사가 각각 축적한 AI 안전성 기술을 사이버보안이라는 실제 공격·방어 환경에 적용하는 것이다. 해당 구상에서 대학이 제3자 검증 역할을 맡는다. 고려대는 AI의 실행 파일 분석 능력과 공격 방어력을 평가하고, 숭실대는 AI 보안 성능 평가 기준과 안전장치 우회 공격 대응력을 검증한다. 부산대는 차기 모델과 경량 모델의 성능 및 안전성을 평가한다. 기업이 직접 개발한 AI 모델을 자사 기준으로만 평가하는 것이 아니라 대학의 독립적인 검증을 병행한다는 점에서 이번 협의체의 차별점이 있다. 특히 보안 AI는 모델이 공격을 잘 탐지하는 것뿐 아니라 공격자가 AI의 판단을 우회하거나 잘못된 답변을 유도했을 때도 안정적으로 대응하는지가 중요하다. 최종적으로는 실제 보안 제품과 서비스에 A.X K와 솔라를 적용하는 단계까지 이어진다. 참여 기업들은 제로데이 취약점 분석과 실시간 보안 관제 등 각자의 제품·서비스에 AI 모델을 적용하고 운영 환경에서 성능을 확인할 계획이다. 여기서 확보한 분석·대응 결과는 다시 모델 학습에 반영한다. '보안 데이터 확보 → AI 학습 → 레드티밍 → 현장 실증 → 재학습'으로 이어지는 순환 구조를 만드는 것이 협의체의 목표다. 유경상 SK텔레콤 AI CIC장은 "보안 AI의 수준은 결국 모델이 얼마나 넓고 깊게 추론하느냐에 달려 있다"며 "독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에서 검증된 모델들이 국내 대표 정보보호 기업·대학과 함께 실제 보안 현장에서 효과를 입증해, 국가 대표 AI 모델의 활용 성과를 사이버보안 영역에서도 보여주겠다"고 말했다.
2026-10-08 08:55:43
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국민·신한·하나, 1239억 쓰고도 뚫렸다…고객정보 새나간 '업무 쪽문'
[경제일보] 한 해 정보보호에 1200억원 넘게 투입한 KB국민·신한·하나은행이 업무지원 시스템을 통한 고객정보 유출을 막지 못했다. 상시 보안관제와 전문조직, 국내외 인증을 갖췄지만 고객정보를 조회하는 경로에서 허점이 드러났다. 금융당국이 인공지능(AI)을 활용한 자동화 공격 가능성을 조사하면서 외부에 노출된 업무 시스템의 관리 방식도 도마에 올랐다. 5일 금융감독원이 국민의힘 이양수 의원에게 제출한 자료에 따르면 지난해 정보보호 집행액은 하나은행 530억200만원, KB국민은행 392억9700만원, 신한은행 316억7500만원이었다. 세 은행을 합하면 1239억7400만원이다. 은행들이 공개한 보안 체계도 촘촘했다. 연합뉴스가 각 금융지주의 올해 반기보고서를 분석한 내용에 따르면 신한은행은 금융위원회 주관 ‘개인신용정보 관리 및 보호 실태 점검’에서 6년 연속 S등급인 100점을 받았다. 국내외 정보보호 인증과 내부 해킹 대응조직을 갖추고, 북대서양조약기구(NATO) 사이버방위센터 주관 훈련에도 참여했다. KB금융은 올해 1월 그룹사이버보안센터를 출범시켰다. 공격자 관점에서 취약점을 찾는 ‘레드팀’과 침입을 탐지·차단하는 ‘블루팀’을 함께 운영하는 체계다. 하나은행도 그룹 통합 보안관제센터를 연중 가동하고, 업무상 필요한 경우에만 개인정보에 접근하도록 관리한다고 설명했다. 실제 공격은 대출모집인과 직원들이 사용하는 업무지원 경로를 파고들었다. 신한은행에서는 대출모집인용 간편조회 서비스, 국민은행에서는 직원용 모바일 업무지원 시스템, 하나은행에서는 영업지원시스템이 공격 대상이 됐다. 피해 규모는 신한은행 고객 약 2만5000명, 국민은행 고객·임직원 119명, 하나은행 고객 89명이다. 고객이 직접 이용하는 금융거래 서비스 밖에서도 개인정보를 조회할 수 있는 경로가 공격 통로로 악용된 것이다. 금감원은 지난 4일 긴급 점검회의에서 본인확인 없는 정보조회, 접근통제 누락, 알려진 취약점의 미조치 등을 사고 유형별 취약점으로 제시했다. AI 에이전트를 활용한 대량 자동화 공격을 추정하고 있으며, 개별 사고의 원인과 공격수법은 조사하고 있다. 이런 위협은 사고 전에도 예고됐다. 금융위는 지난 9월 3일 AI 보안 테스트 중간점검 결과를 공개하면서, 첨단 AI가 수백만~수천만 줄의 소스코드를 수시간 내 분석하는 취약점 탐색 능력을 보였다고 밝혔다. 기존 취약점을 넓은 범위에서 일관되게 찾아내는 능력도 확인했다. 당시 금융위는 외부에 노출된 전산자산의 식별·관리, 신속한 보안패치, AI를 활용한 방어체계 구축이 필요하다고 제시했다. 공격자가 약한 지점을 찾는 시간이 줄어드는 만큼 금융회사도 점검과 보완 속도를 높여야 한다는 경고였다. 이번 사고가 드러낸 문제는 보안조직이나 장비의 유무와 함께 실제 통제가 적용되는 범위다. 직원용·모집인용이라는 시스템의 명칭과 관계없이, 외부에서 접근해 고객정보를 조회할 수 있다면 인증과 접근권한을 같은 수준으로 관리해야 한다. 금융위가 지난 2일 내린 점검 지시도 이 부분에 집중됐다. 대고객 서비스 여부와 서비스 종류를 가리지 않고 외부에서 접근할 수 있는 시스템 전체를 파악하도록 했다. 개인정보 조회 과정에서 인증이 누락되는 경로와 불필요한 정보 노출도 점검 대상에 포함했다. 이억원 금융위원장은 4일 “아무리 견고한 보안 체계를 갖추고 있더라도 관리되지 않는 하나의 빈틈이 전체 보안 체계의 취약점이 될 수 있다”며 “AI 공격은 AI로 방어하는” 체계 마련을 주문했다. 접근할 때마다 신원과 권한을 검증하는 제로트러스트 원칙에 기반한 보안체계 전환도 강조했다. 중소 금융회사의 대응 여력은 별도의 과제다. AI 도구를 도입하더라도 탐지 결과를 분석하고 취약점을 보완할 전문인력과 운영비가 필요하다. 금융위는 한 회사에서 확인된 공격수법이 다른 회사에도 활용될 수 있다고 보고 공격 IP주소와 침해시도 내역을 공유하는 공동 대응을 추진하고 있다. AI 보안 테스트 참여 기회도 확대한다. 금융위가 9월 발표한 2차 망분리 규제 긴급완화 방안은 신청 대상에 중소 금융회사와 전자금융업자를 포함해 대상 기관을 49개사에서 75개사로 늘렸다. 선정 규모는 10개사에서 최대 15개사로 확대했다. 선정된 회사는 망분리를 대신할 통제수단을 마련한 뒤 AI와 보안 서비스를 활용해 취약점을 탐지·개선하게 된다. 금융위는 이달 중 비조치의견서를 발급할 계획이며, 테스트에서 축적한 대응 요령은 참여하지 않은 금융회사에도 전파한다는 방침이다.
2026-10-05 11:03:04
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메가존클라우드, AWS 보안 컴피턴시 추가…AI·클라우드 보안 사업 확대
[경제일보] 메가존클라우드가 아마존웹서비스(AWS) 보안 전문 역량을 공식 검증받으며 클라우드 보안 사업을 강화하고, 마이그레이션·데이터·생성형 AI·DevOps 등으로 넓혀온 AWS 사업 포트폴리오를 보안까지 확장하고 있다. 인공지능(AI)과 클라우드 활용이 확대되면서 데이터와 애플리케이션, AI 워크로드까지 아우르는 보안 역량이 기업의 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다. 보안과 거버넌스를 함께 구축해야 하는 고객 수요를 겨냥한 움직임으로 풀이된다. 9일 메가존클라우드는 AWS로부터 'AWS 보안 컴피턴시'를 획득했다고 밝혔다. AWS 보안 컴피턴시는 복잡한 클라우드 보안 프로젝트를 설계하고 구축·운영할 수 있는 전문 기술력과 컨설팅 역량을 갖춘 파트너를 대상으로 부여되는 인증이다. 이번 심사에는 지난 2월 개정된 최신 'AWS 보안 컴피턴시 컨설팅 파트너 검증 체크리스트'가 적용됐다. 계정 및 접근 관리(IAM), 위협 탐지와 대응, 인프라 보호, 데이터 보호, 컴플라이언스와 개인정보 보호, 애플리케이션 보안 등 주요 영역에 대한 기술력과 컨설팅 역량을 종합적으로 평가해 인증을 부여한다. 메가존클라우드는 이번 인증을 통해 클라우드 환경을 보호하는 기술뿐 아니라 실제 고객 프로젝트를 수행할 수 있는 조직과 운영체계까지 검증받았다고 설명했다. 심사 과정에서 통합 보안 브랜드 'HALO'와 24시간 365일 운영되는 보안운영센터(SOC), 국내외 정보보호 인증, 엔지니어 조직의 기술 자격 등을 제시하고 실제 고객 프로젝트 수행 사례와 문서화된 보안 프로세스도 평가받았다. HALO는 하이퍼스케일 클라우드, AI 보안, 라이프사이클 보안, 제로 트러스트 등 4개 프레임워크를 기반으로 보안 컨설팅과 솔루션 구축부터 매니지드 보안 서비스, 관리형 탐지 및 대응(MDR)까지 지원한다. 자체 보안 브랜드를 통해 보안 사업 역량을 확대한 것이다. 최근 시대의 흐름인 AI의 확산은 보안 사업 확대의 배경으로 작용하고 있다. 기업들이 생성형 AI를 업무에 적용하면서 기존 클라우드 데이터뿐 아니라 AI 모델과 학습·추론 과정에서 활용되는 데이터, 관련 애플리케이션과 인프라에 대한 보호 필요성도 커지고 있다. AI 서비스가 기존 IT 환경과 연결되는 만큼 접근 권한 관리와 데이터 보호, 취약점 대응, 개인정보 보호 등을 별도로 관리하기보다 전체 클라우드 환경과 함께 설계해야 하는 요구도 높아지고 있다. 메가존클라우드는 AI 거버넌스 분야에서도 역량을 강화하고 있다. AI 관리체계 국제표준인 ISO/IEC 42001을 바탕으로 AI 모델의 안전한 배포와 운영, AI 워크로드 보호, 모니터링, 데이터 프라이버시 관리 등에 대응하고 있다. 기존 클라우드 보안에 AI 관련 통제와 거버넌스를 결합해 AI 도입 기업의 복합적인 보안 수요를 공략하고 있다. 이번 인증으로 메가존클라우드가 보유한 AWS 컴피턴시는 총 11개로 증가한 것으로 알려졌다. 메가존클라우드는 마이그레이션 및 현대화, 데이터 및 분석, 생성형 AI 서비스, DevOps, 금융 서비스 등을 포함해 아시아태평양 지역 AWS 파트너 가운데 가장 많은 수준이라고 설명했다. 컴피턴시 확대를 통해 메가존클라우드는 자사의 사업 영역을 클라우드 인프라 구축을 넘어 고객의 디지털 전환 전반으로 넓히고 있다. 클라우드 이전과 현대화에서 시작해 데이터 분석, 생성형 AI, DevOps, 금융 분야에 이어 보안까지 전문성을 확대하면서 고객이 필요로 하는 기술을 하나의 사업 구조 안에서 제공할 수 있는 범위를 확장한 것이다. 메가존클라우드는 1000명 이상의 엔지니어 조직이 약 1800개의 AWS 자격증을 보유하고 있으며 AWS 공식 인증 교육센터도 운영하고 있다. 여기에 ISMS-P, ISO/IEC 27001, ISO/IEC 42001 등 정보보호와 개인정보, AI 관리체계 관련 인증을 확보해 기술 인력과 관리체계를 함께 강화하고 있다고 설명했다. 김종찬 클라우드 스트레티지 유닛 리더는 "이번 보안 컴피턴시 획득으로 클라우드 마이그레이션과 현대화부터 데이터 분석, 생성형 AI 도입, 데브옵스, 금융 서비스, 보안까지 고객의 디지털 전환 전 영역을 아우르는 메가존클라우드의 엔드투엔드 수행 역량이 다시 한번 입증됐다"며 "AWS 프로페셔널 서비스와의 협력을 바탕으로 고객에게 글로벌 기준의 보안 아키텍처와 컨설팅을 제공하고 AI 환경에서도 안정적인 보안 체계를 구현할 수 있도록 지원할 것"이라고 말했다.
2026-09-09 14:32:34