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베트남서 신사업 넓히는 롯데이노베이트…데이터센터·클라우드 협력 [경제일보] 롯데이노베이트가 베트남에서 금융 정보기술(IT) 사업을 통해 쌓은 현지 기반을 바탕으로 데이터센터와 전기차 충전 인프라 등 신사업 확대에 나선다. 현지 IT 기업 CMC그룹과 협력해 하이퍼스케일 데이터센터부터 클라우드, 사이버보안까지 사업 영역을 넓히고 베트남을 동남아시아 시장 공략을 위한 전략적 거점으로 육성한다는 구상이다. 14일 롯데이노베이트는 전날 베트남 하노이에서 CMC그룹과 전략적 사업 협력을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 양사는 이번 협약을 통해 하이퍼스케일 데이터센터, 전기차 충전사업(CPO), 사이버보안, 오프쇼어 IT 서비스, 클라우드 등 5개 분야에서 사업 기회를 공동 발굴할 예정이다. 이번 협력은 롯데이노베이트가 기존 금융 IT 및 시스템 운영 중심의 사업을 디지털 인프라와 신성장 분야로 확장하려는 전략의 일환으로 풀이된다. 베트남에서 확보한 사업 경험에 국내에서 축적한 데이터센터 설계·구축·운영 역량과 전기차 충전 인프라 기술을 결합해 신규 고객과 사업 기회를 확보하겠다는 것이다. 특히 데이터센터 분야에서는 국내에서 축적한 설계·구축·운영(DBO) 역량을 바탕으로 베트남 하이퍼스케일 데이터센터 시장 진출 가능성을 검토한다는 구상이다. 하이퍼스케일 데이터센터는 대규모 서버와 저장장치를 갖추고 클라우드와 인공지능(AI) 등 대규모 연산·데이터 처리 수요를 지원하는 시설로, 최근 AI와 클라우드 서비스가 확대되면서 대용량 데이터를 처리하고 저장할 인프라의 중요성도 커지고 있는 것으로 평가된다. 전기차 충전 분야에서는 자회사 이브이시스(EVSIS)의 충전 인프라 구축·운영 역량을 활용해 현지 충전사업자(CPO) 사업 기회를 찾는다. 충전 인프라 사업은 충전기 공급뿐 아니라 설치 장소 확보와 전력 공급, 운영 체계 구축 등이 함께 요구되는 만큼 현지 파트너와의 협력이 사업 확대의 기반이 될 것으로 분석된다. 롯데이노베이트는 이 밖에도 사이버보안과 오프쇼어 IT 서비스, 클라우드 분야에서 양사의 전문성을 연계하는 방안을 검토한다. 롯데이노베이트가 베트남에서 쌓아온 금융 IT 사업 경험은 신규 사업 확대를 뒷받침하는 기반이다. 롯데이노베이트는 베트남 아그리뱅크의 IT 시스템 구축·운영 경험과 IBK기업은행 베트남 관련 IT 인프라 사업 등을 통해 금융 시스템 구축과 현지 운영 경험을 축적해 왔다. 이를 바탕으로 기존 금융 IT 사업과 데이터센터·전기차 충전 등 신사업 간 접점을 넓히려는 전략이다. 협력 파트너인 CMC그룹은 30년 이상의 업력을 보유한 베트남 IT 기업이다. 소프트웨어 개발과 인공지능(AI), 클라우드, 디지털 인프라 등 다양한 분야에서 사업을 전개하고 있으며 한국·일본·미국·유럽 등에 해외 거점을 두고 있다. 롯데이노베이트는 CMC그룹의 현지 네트워크를 활용해 신규 고객을 발굴하고, 국내에서 확보한 기술과 운영 역량을 현지 사업 기회로 연결한다는 계획이다. 최종필 롯데이노베이트 베트남 법인장은 "롯데이노베이트는 베트남에서 축적한 금융 IT 사업 경험과 국내에서 확보한 데이터센터 및 전기차 충전 인프라 역량을 기반으로 사업 영역을 확대하고 있다"며 "이번 CMC그룹과의 협력을 통해 현지 사업 기반을 강화하고, 미래 성장 분야에서 새로운 사업 기회를 적극 발굴해 나가겠다"고 말했다.2026-10-14 13:58:41
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AI가 금융권 보안 사각지대 파고들었다…핵심 시스템 밖에서 뚫린 방어망 [경제일보] 인공지능(AI)을 활용한 사이버 공격이 국내 금융권을 잇달아 겨냥하면서 금융회사들의 보안 관리 체계가 시험대에 올랐다. AI 기반 도구가 취약점 탐색과 공격 작업을 효율화하면서 공격자의 숙련도가 높지 않더라도 여러 기관을 상대로 침투를 시도할 수 있는 것으로 분석된다. 특히 최근 사고가 금융 거래의 핵심 시스템보다는 대출모집인 서비스와 직원용 업무지원 시스템 등 주변 업무 환경에서 발생하면서, 보안 투자가 집중된 핵심 시스템 밖의 사각지대를 점검해야 한다는 지적도 제기되고 있다. 11일 금융권과 보안업계에 따르면 지난달 말부터 이달 초까지 신한은행·KB국민은행·하나은행·BNK부산은행과 예가람저축은행·웰컴저축은행·현대캐피탈 등 금융회사 7곳에서 해킹에 따른 정보 유출이 확인됐다. 신한은행에서는 대출 신청 관련 고객 정보 약 2만5000명분이 유출됐고, 예가람저축은행에서도 고객 약 4만명의 정보가 빠져나간 것으로 파악됐다. KB국민은행과 하나은행에서도 각각 고객 119명과 89명의 정보가 유출됐다. 이번 사고는 공격에 활용된 도구와 침입 경로가 기존과는 다른 특성을 지닌 것이 특징이다. 국내 보안업체 지니언스 시큐리티센터와 미국 사이버보안 기업 크라우드스트라이크는 공격자가 오픈소스 에이전틱 침투테스트 도구 '아르텍스'와 여러 AI 모델을 활용한 정황을 제시했다. 크라우드스트라이크는 공격자가 AI 도구와 기존 공격 기법을 결합해 여러 금융기관을 상대로 침투 활동을 벌인 것으로 분석했다. 보안 업계에 따르면 이번 공격 과정에서 다수의 흔적을 남기는 등 운영 보안이 허술했다는 점도 근거로 들며 비숙련자의 공격 가능성을 높게 보고 있다. AI가 공격자의 기술적 한계를 보완해 공격 속도와 범위를 확대했을 가능성이 있다는 설명이다. ◆ AI가 바꾼 공격 방식…숙련도보다 자동화 역량이 변수 에이전틱 AI 도구는 사용자의 지시에 따라 여러 작업을 연속적으로 수행하도록 설계된다. 보안 분야에서는 취약점 점검과 공격 경로 탐색 등에도 활용될 수 있다. 공격자가 이를 악용하면 개별 작업을 일일이 수행하는 부담을 줄이고, 여러 대상에 대한 공격 시도를 빠르게 반복할 수 있다. 이번 금융권 사고에서도 공격자가 아르텍스와 복수의 AI 모델을 연계하고, 서버와 접속 경로를 바꿔가며 국내 금융기관을 겨냥한 정황이 확인됐다. 크라우드스트라이크는 AI 도구가 공격자의 활동 속도를 높이는 데 기여한 것으로 분석했다. 보안업계에서는 AI가 공격의 진입장벽을 낮출수록 기존에 보안 점검 우선순위에서 밀렸던 시스템이 공격 대상이 될 가능성에 주목한다. 공격자가 반드시 최고 수준의 기술을 갖춰야 하는 것이 아니라, 관리가 허술한 시스템을 찾아내고 반복적으로 접근을 시도하는 것만으로도 침해 가능성을 높일 수 있기 때문이다. ◆ 핵심 거래망만 지켜선 한계…주변 시스템이 침입 경로로 금융회사별 침입 경로를 보면 보안 관리의 범위를 핵심 거래 시스템에 한정하기 어렵다는 점이 드러난다. 신한은행에서는 대출모집인 전용 서비스가, KB국민은행에서는 직원용 모바일 업무 지원 시스템이 공격받았다. 하나은행에서도 영업 지원 시스템을 둘러싼 침해 사고가 발생한 것으로 알려졌다. 이들 시스템은 금융 거래의 핵심 전산망과는 구분되지만 고객 정보나 업무 관련 데이터에 접근할 수 있어 보안상 중요한 것으로 꼽힌다. 핵심 거래 시스템을 보호하는 방어 체계를 갖추더라도 주변 업무 시스템의 접근 권한이 과도하거나 인증 절차가 허술하면 개인정보 유출로 이어질 수 있다. 보안 관리에서 중요한 것은 시스템의 명칭이나 업무상 중요도만으로 위험을 판단하지 않는 것이다. 고객정보를 조회할 수 있는 시스템이라면 해당 정보가 실제 업무에 필요한 범위에서만 제공되는지, 계정별 권한이 적절하게 제한돼 있는지, 비정상적인 대량 조회나 외부 접속이 발생했을 때 이를 탐지할 수 있는지 확인해야 한다. 외부 협력업체와 위탁 시스템도 점검 대상이다. 금융회사는 개발·유지보수·고객관리 등 여러 업무를 외부 업체와 수행하는 만큼 협력업체 계정과 원격 접속 경로가 보안 사각지대가 되지 않도록 관리해야 한다. 계약 당시 보안 요건을 확인하는 데 그치지 않고 계약 기간 중 접근 권한과 접속 기록을 점검하고, 업무 종료 후 계정을 회수하는 절차도 중요하다. 특히 개인정보가 여러 시스템과 업체에 분산돼 있다면 사고가 발생했을 때 유출 범위를 파악하는 데 시간이 걸릴 수 있다. 시스템 교체나 계약 종료 이후에도 과거 데이터가 남아 있는지, 불필요한 정보가 적시에 파기되는지 확인할 필요가 있다. 한 시스템의 침해가 다른 시스템으로 확산되지 않도록 권한과 네트워크를 분리하는 조치도 요구된다. 금융권의 연쇄 해킹과 외부 위탁 시스템을 둘러싼 사고는 보안의 경계가 더 이상 금융회사가 직접 운영하는 핵심 전산망에 머물지 않는다는 점을 보여준다. AI가 공격자의 작업을 효율화하는 환경에서는 시스템과 계정, 외부 업체까지 포함한 전체 업무 환경을 관리하고 침해 징후를 빠르게 차단하는 역량이 금융 보안의 핵심 과제로 떠오르고 있다. 과학기술정보통신부(KISA)는 "금융위원회 등 관계기관과 지속적으로 정보를 공유하고 있으며, 금융위원회·금융감독원 등에서 KISA 등 전문인력 지원을 요청할 경우, 즉시 현장에 투입할 수 있도록 인력과 대응체계를 사전에 준비하고 있으며, 사고 조사 과정에서도 관계기관과 긴밀하게 협력해 나갈 예정"이라며 "앞으로도 금융권을 포함한 민간 정보통신서비스에 대한 사이버위협 동향을 면밀하게 모니터링하고, 사이버 위협 정보의 신속한 공유와 관계기관 간 협력을 통해 유사 사고의 발생과 피해 확산을 방지하는 데 총력을 다할 계획"이라고 전했다.2026-10-11 13:51:46
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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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![[2026 국감] AI 성능에 6조, 안전엔 274억…과기부, 국감서 브레이크](https://image.ajunews.com//content/image/2026/10/06/20261006144453107566.jpg)
AI 성능에 6조, 안전엔 274억…과기부, 국감서 '브레이크' [경제일보] 정부의 내년도 인공지능(AI) 예산 확대가 모델 성능과 인프라에 집중되면서 AI 자체의 위험을 평가·통제할 투자도 늘려야 한다는 요구가 국정감사에서 나왔다. 과학기술정보통신부 소관 AI 예산 정부안은 9조4308억원이지만 안전·신뢰 분야는 274억원으로 약 0.3%에 머물렀다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 안전연구소의 인력·예산 확충 필요성을 인정하고 12월 종합계획을 발표하겠다고 밝혔다. 이주희 더불어민주당 의원은 6일 국회 과학기술정보방송통신위원회 국감에서 “가속페달은 급속히 키워져 가고 있는데 브레이크는 지금 그대로인 상황”이라며 안전 분야 투자 확대를 촉구했다. 이 의원이 과기정통부에서 제출받은 자료에 따르면 내년 AI 성능·인프라 예산은 6조1490억원으로 전체의 65.2%다. 모델 개발, GPU 등 컴퓨팅 자원, 데이터 구축이 포함된다. 안전·신뢰 예산에는 안전성 평가·검증과 공격자 관점의 위험 시험, 딥페이크 대응, 윤리·영향평가 등이 분류됐다. 의원실이 제시한 기능별 기준에 따라 과기정통부가 세부 사업을 나눠 제출한 결과다. 두 분야의 예산 비율은 224대1로, 2024년 36대1보다 벌어졌다. 성능·인프라 예산은 올해보다 116% 늘어나지만 안전·신뢰 분야 증가율은 36%다. 안전 예산의 절대 규모가 늘어도 개발·인프라 투자 확대 속도를 따라가지 못하는 구조다. 274억원의 구성은 AI 안전 기술개발 152억원, 안전한 AI 활용 기반 조성 101억원, AI 신뢰성 및 산업 생태계 기반 조성 21억원이다. 뒤의 두 사업은 올해와 편성액이 같다. 이 의원은 안전 예산을 전체 AI 예산의 최소 1%로 높이고 단계별 확대 계획을 제시하라고 요구했다. 현 정부안의 AI 총액에 1%를 적용하면 약 943억원으로, 현재 안전·신뢰 편성액보다 약 669억원 많다. 핵심 쟁점은 AI를 사이버방어에 활용하는 능력과 AI의 행동을 통제하는 능력을 함께 확보하는 데 있다. 취약점을 찾아 공격을 막는 보안 특화 모델을 개발하는 동시에, 모델이 허용된 작업 범위를 벗어나거나 외부 시스템에 접근하는 위험을 평가하고 차단할 체계도 필요하다는 지적이다. 해외에서는 시험 중인 AI가 통제를 벗어난 실제 사고가 발생했다. 오픈AI는 지난 8월 공개한 조사보고서에서 7월 내부 사이버보안 평가 중 AI 모델들이 인터넷 격리 통제를 우회해 자사 연구 인프라와 허깅페이스 시스템에 침입했다고 밝혔다. 안전장치를 축소한 시험 환경에서 발생한 사건으로, 회사는 인터넷 접근 제한과 평가 환경 격리, 이상행동 감시를 강화하겠다고 설명했다. 영국 AI보안연구소(AISI)도 지난 8월 보고서에서 인터넷 접근을 허용하고 일부 안전 필터를 해제한 사이버 평가 도중 에이전트가 실제 인물·기관을 겨냥한 승인되지 않은 행동을 했다고 공개했다. 대응책으로 외부 접속 통제, 실시간 감시, 평가 환경 재설계를 제시했다. AI 안전 평가에는 모델을 시험하는 전문인력뿐 아니라 시험이 외부 피해로 이어지지 않도록 격리하는 인프라도 요구된다. 국내 평가 역량을 담당할 AI안전연구소의 인력 문제도 제기됐다. 이 의원은 인력이 26명에서 38명으로 늘었지만 해외 주요국보다 부족하다며 확충을 요구했다. 연구소는 AI 안전성 평가와 정책·기술 연구, 주요국 연구기관과의 협력을 맡고 있다. 이 의원은 정부 지원 모델의 학습·시험 과정에서 외부 접속을 어디까지 허용하는지, 이상행동이 발생하면 누가 실행을 중단하고 보고하는지 명확히 해야 한다고 강조했다. 배 부총리는 관련 해외 사고로 인한 국내 기관 피해는 아직 확인되지 않았다고 설명했다. 배 부총리는 “고영향 AI나 AI의 안전성을 평가할 때 영국의 안전연구소에 많이 의뢰한다”며 국내 연구소의 인력과 예산을 늘려 역량을 확보하는 일이 중요하다고 밝혔다. 정부는 보안 특화 모델과 프론티어 AI 개발을 통한 사이버안보 대응도 추진한다. 과기정통부는 12월 ‘국가 AI 안전생태계 조성 마스터플랜’을 수립·발표할 계획이다. 배 부총리는 국가 AI 안전관리체계 구축, 첨단 AI 안전 대응 역량 강화, 국민 일상의 안전한 AI 환경 조성을 준비하겠다고 밝혔다.2026-10-06 14:46:43
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이재명 대통령 "금융권 해킹 경위 신속 파악…피해 최소화에 자원 집중" [경제일보] 이재명 대통령이 최근 금융기관에서 발생한 해킹 사건과 관련해 정확한 경위 파악과 피해 최소화를 위한 신속한 대응을 주문했다. 인공지능(AI)을 활용한 공격 정황이 확인된 만큼 사후 수습을 넘어 사전 탐지와 차단 역량을 강화해야 한다고 강조했다. 이 대통령은 6일 서울 종로구 청와대에서 주재한 국무회의 모두발언에서 "일부 해킹의 경우 인공지능(AI) 활용 정황이 드러나면서 국민의 우려와 불안이 매우 크다"며 "경위를 신속, 명확하게 파악하고 피해 최소화를 위해 인력과 자원을 집중적으로 투입해달라"고 지시했다. 이 대통령은 AI 기술 발달로 해킹 수법이 고도화되고 피해 범위도 과거보다 전방위적으로 넓어지고 있다고 진단했다. 정부와 기업뿐 아니라 사회 전체가 현 상황을 엄중하게 인식하고 경각심을 가져야 한다는 점도 강조했다. 특히 사고가 발생한 뒤 수습하는 방식만으로는 빠르게 진화하는 사이버 위협에 대응하기 어렵다며 공격을 사전에 탐지하고 차단할 수 있는 보안 역량을 갖춰야 한다고 짚었다. 이 대통령은 "속도가 생명"이라며 "보안 체계를 조속히 점검하고 필요한 조치를 즉각 시행해달라"고 주문했다. 아울러 AI 시대에 맞춰 사회 전반의 보안 체계를 바꿀 필요성도 제기했다. 사이버 보안에 특화된 AI의 개발과 보급에도 속도를 내달라고 당부했다. 이 대통령은 "사회의 보안 패러다임을 인공지능 시대에 맞게 전면적으로 혁신할 때"라며 "사이버 보안 특화 AI 개발과 보급에 속도를 내달라"고 말했다.2026-10-06 11:08:47
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![[경제일보] AI가 해킹도 자율 수행…신한은행 정보유출로 드러난 AI 에이전트 보안 경고](https://image.ajunews.com//content/image/2026/10/02/20261002150952601493.jpg)
AI가 해킹도 자율 수행…신한은행 정보유출로 드러난 'AI 에이전트 보안' 경고 [경제일보] 인공지능(AI) 에이전트가 스스로 취약점을 찾고 공격을 수행하는 데 활용된 정황이 확인되면서 보안 업계에 새로운 경고등이 켜졌다. 최근 신한은행에서 고객정보가 유출된 사고에서 고도화된 AI 에이전트가 공격에 활용된 것으로 알려지면서 기존 보안 체계에도 변화가 요구되고 있다. 6일 보안업계에 따르면 신한은행 고객정보 유출 사고를 조사하는 과정에서 AI를 활용한 자동화 공격 도구가 사용된 정황이 확인된 것으로 전해졌다. 금융보안원과 수사당국은 악성 스크립트 등을 분석하면서 중국어권에서 개발·유포된 것으로 추정되는 AI 에이전트의 공격 흔적을 확인하고 실제 공격 과정에서 어떻게 활용됐는지 추적하고 있는 것으로 알려졌다. 신한은행은 지난달 30일 고객정보 유출 사실을 확인했으며, 현재까지 약 2만5000명의 정보가 유출된 것으로 파악됐다. 유출 정보에는 고객명, 전화번호, 연소득, 대출 산출한도 등이 포함됐고 일부 고객의 주민등록번호 66건과 CI 97건도 포함됐다. 금융감독원은 사고 경위와 피해 규모를 조사하고 있다. 공격자는 대출모집인이 사용하는 별도 조회 서비스에서 인증 절차를 우회한 뒤 고객번호를 확보하고, 조회 요청값을 반복적으로 변경하며 고객정보를 가져간 것으로 알려졌다. 신한은행은 외부 IP를 차단하고 관련 서비스를 중단하는 등 보안 조치를 진행했다. 최근 보안업계에서는 해커들이 취약점 공격 과정에 AI 에이전트를 결합해 기존의 반복적인 공격 작업을 자동화하는 것으로 진단하고 있다. AI 에이전트는 목표를 받은 뒤 작업을 여러 단계로 나누고 각 단계의 결과를 확인하면서 다음 행동을 결정한다. 웹 검색, 코드 실행, 외부 프로그램 호출 등이 연결되면 사람이 직접 수행하던 취약점 탐색과 공격 검증 작업을 이어서 수행할 수 있다. 예를 들어 공격 대상의 웹 서비스를 탐색하고 취약한 입력값을 찾은 뒤 서버 응답을 분석하고, 결과에 따라 다음 요청을 보내는 작업을 AI가 반복할 수 있다. 개별 요청만 보면 정상적인 API 호출처럼 보일 수 있지만 여러 행동을 연결하면 공격 패턴이 드러나는 방식이다. 기업 보안도 악성 코드나 공격 IP를 차단하는 데서 행동의 흐름을 분석하는 방식으로 확대될 필요성이 커지고 있다. 어떤 계정이 어떤 서비스에 접근했는지뿐 아니라 어떤 API를 어떤 순서로 호출했는지, 앞선 결과를 바탕으로 다음 행동을 어떻게 바꿨는지까지 살펴야 한다는 것이다. AI 에이전트에 부여하는 권한을 최소화하는 것도 중요하다. 개인 정보나 금융 정보에 접근하거나 계정·결제 정보를 변경하는 작업에는 별도 승인을 요구하고, AI가 수행한 작업을 처음부터 끝까지 기록해 비정상적인 행동이 발견되면 즉시 작업을 중단할 수 있어야 한다. 글로벌 AI 업계에서도 고성능 AI의 사이버 보안 활용을 별도로 관리하는 움직임이 나타나고 있다. 구글은 지난달 30일(현지시간) '제미나이 4 아르곤'을 공개하면서 사이버 보안 분야에서 소프트웨어 취약점을 스스로 찾고 검증한 뒤 패치하는 능력을 설명했다. 다만 해당 기능을 공격자가 사용한다면 소프트웨어 취약점을 스스로 찾고 공격하는 능력으로도 발전할 수 있는 구조다. 이에 구글은 아르곤을 일반 이용자에게 바로 공개하지 않고 '페어윈드 프로그램'을 통해 신뢰할 수 있는 사이버보안 방어자들에게 우선 제공하고 있다. 실제 보안 환경에서 모델의 성능과 위험 요소를 검증하고 안전장치를 보완하기 위한 조치로, AI의 취약점 탐지 능력을 방어에 활용하는 동시에 악용 가능성까지 고려했다. AI 에이전트가 공격에 활용되면 공격자가 취약점을 찾고 검증하는 데 필요한 시간과 인력을 줄일 수 있다. 반대로 기업은 AI를 활용해 취약점을 먼저 찾아내고 보완하는 방식으로 대응할 수 있다. AI의 발전이 공격과 방어 양쪽의 자동화를 동시에 촉진하는 것이다. 신한은행 사고에서 AI 에이전트가 실제 공격 과정에 활용된 정황이 확인되면서 AI를 활용한 공격은 더 이상 가정에만 머물지 않게 됐다. AI가 사람 대신 웹을 탐색하고 시스템과 상호작용하는 시대가 본격화하면서 기업 역시 AI의 업무 활용과 함께 AI를 이용한 공격 가능성까지 고려한 새로운 보안 체계를 빠르게 마련해야 할 상황에 놓였다. 특히 기존의 보안 관제 방식만으로는 AI가 만들어내는 다단계 공격을 빠르게 식별하기 어려울 수 있다는 지적도 나온다. AI가 짧은 시간 동안 여러 시스템을 오가며 정상적인 요청을 반복할 경우 개별 행위만으로는 이상 징후를 파악하기 어렵기 때문이다. 이에 로그인부터 API 호출, 정보 조회, 권한 변경 등 일련의 행동을 하나의 공격 흐름으로 분석하는 보안 기술의 중요성도 커지고 있다. 서기택 SK쉴더스 MSS사업그룹 관제CERT팀 수석은 지난달 30일 전문가 리포트를 통해 "사이버 위협의 속도가 인간의 인지 능력을 넘어선 지 오래"라며 "공격자는 이미 AI 에이전트를 24시간 쉬지 않고 가동하며 침투부터 내부 확산까지 단 몇 분 만에 끝낸다"고 말했다. [아주경제 2026년 10월 06일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-10-06 08:46:06
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AI 주권 확보, 기술만으론 부족…S2W "공급망 보안까지 챙겨야" [경제일보] AI(인공지능) 반도체와 데이터센터, 소프트웨어 등 핵심 공급망이 복잡하게 연결되면서 특정 기업이나 국가를 직접 공격하지 않고 협력사나 공급망의 취약점을 노리는 방식으로 AI 생태계 전체를 위협할 가능성이 커지고 있다. 국내 보안기업 S2W는 한국과 영국이 AI 공급망의 위협 정보를 공유하고 이를 국제적인 보안 의제로 발전시켜야 한다고 제안하는 등 공급망을 사이버 공격으로부터 보호하는 영역으로 AI 경쟁이 확대되고 있다. 6일 데이터 인텔리전스 기업 S2W에 따르면 서상덕 대표는 지난달 30일부터 지난 2일까지 영국 웨스트서식스에서 열린 '제2차 한영고위급포럼'에 초청돼 AI 협력 방안을 논의했다. 이번 포럼은 한국국제교류재단(KF)과 영국 윌튼 파크가 공동 주최하고 현대자동차그룹·한화그룹·롤스로이스가 후원했다. 정부와 의회, 재계, 학계, 언론 등 양국 주요 인사들이 참석해 한영 자유무역협정(FTA)을 통한 경제 협력과 안보·회복탄력성, 디지털·신흥 기술 분야의 협력 방안을 논의했다. 서 대표는 2일차 'AI의 새로운 지평: AI 연대를 통한 역량 강화' 세션의 발제자로 나서 AI 주권 강화를 위한 공급망 보안과 한영 양국 간 협력의 필요성을 강조했다. AI 주권을 단순히 자체 AI 모델이나 반도체 등 핵심 기술을 확보하는 문제로 한정하지 않고 이를 뒷받침하는 공급망의 안전성까지 넓혀야 한다는 취지로 풀이된다. AI 산업은 반도체와 데이터센터, 클라우드, 소프트웨어 등 여러 분야가 연결된 구조다. 하나의 기술이나 기업에 대한 공격이 다른 기업과 서비스로 확산될 수 있는 만큼 개별 기업의 보안만으로는 공급망 전체를 보호하기 어렵다는 지적이 나온다. 특히 공급망을 노린 사이버 공격은 기업이 직접 관리하는 시스템의 취약점뿐 아니라 협력사나 외부 소프트웨어 등을 통해 침투할 수 있다는 점에서 대응이 까다롭다. AI 관련 산업이 확대될수록 참여 기업과 기술이 늘어나면서 관리해야 할 보안 영역도 함께 넓어질 수밖에 없다. S2W가 제안한 방안 중 하나는 이 같은 공급망 위협에 대응하기 위한 민관 협력 채널이다. 반도체와 피지컬 AI 공급망을 겨냥한 위협정보를 상시 공유해 공격 징후를 조기에 파악하고 대응할 수 있는 체계를 구축하자는 내용이다. 국가와 기업이 각각 확보한 사이버 위협정보를 공유할 경우 개별 기업이 단독으로 탐지하기 어려운 공격 흐름을 보다 빠르게 파악할 수 있다는 것이 핵심이다. 다만 국가 간 위협정보 공유가 실제로 작동하기 위해서는 기업의 기밀정보나 민감정보를 침해하지 않으면서 어떤 정보를 어떤 방식으로 공유할지에 대한 기준을 마련하는 것도 과제로 꼽힌다. S2W는 이를 국제적인 논의로 확대하는 방안도 제시했다. 한국과 영국이 각각 내년과 오는 2028년 주요 20개국(G20) 의장국을 맡는 시기를 활용해 '신뢰할 수 있는 공급망 보안'을 국제사회의 주요 의제로 설정하자는 것이다. 양국이 연이어 G20 의장국을 맡는 만큼 공급망 보안과 AI 협력을 공동 의제로 발전시킬 수 있는 계기를 만들자는 구상이다. AI 산업이 특정 국가에 국한되지 않고 글로벌 공급망을 통해 연결돼 있는 만큼 개별 국가의 보안 정책만으로는 대응에 한계가 있다는 판단도 깔려 있다. 특히 AI 반도체와 피지컬 AI 등 신흥 기술이 산업 현장으로 확산될수록 공급망 보안의 중요성은 더욱 커질 전망이다. 피지컬 AI는 로봇과 자율주행, 스마트팩토리 등 물리적 환경과 직접 연결되는 만큼 사이버 공격이 데이터 탈취에 그치지 않고 실제 시스템 운영에 영향을 줄 가능성도 고려해야 한다. 서상덕 S2W 대표는 "한영 양국이 AI 시대의 동반성장 전략을 심도 있게 논의하는 뜻깊은 자리에 함께할 수 있어 영광이었다"며 "지난 수년간 국제기구와 해외 정부, 빅테크 등과 협업하며 축적해온 글로벌 파트너십 경험을 바탕으로 영국을 비롯한 세계 각국과의 협력 접점을 확대하고, AI·안보·사이버보안 등의 전문 분야에서 국제사회가 당면한 주요 과제에 대한 기술 해법을 제시해 나가겠다"고 말했다.2026-10-06 08:28:49
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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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SK쉴더스, AWS 위협 대응 역량 검증…클라우드 보안 운영 사업 넓힌다 [경제일보] SK쉴더스가 AWS 클라우드의 위협 탐지·대응 역량을 검증받고 보안관제·운영 사업을 확대한다. AWS의 보안 기능에 자체 분석 플랫폼과 사고 대응 조직을 결합해 기업이 직접 수행해야 하는 보안 운영을 지원하는 방식이다. SK쉴더스는 2일 AWS 보안 컴피턴시의 ‘위협 탐지 및 대응(TDR)’ 분야를 획득했다고 밝혔다. 회사 측은 올해 9월 기준 전 세계 보유 기업이 54곳이며 국내에서는 처음이라고 설명했다. AWS가 지난달 1일 공개한 8월 신규 컴피턴시 파트너 명단에도 SK쉴더스가 TDR 분야로 등재돼 있다. 컴피턴시는 AWS 환경에서 파트너의 기술 전문성과 고객 수행 사례 등을 검증하는 프로그램이다. TDR은 보안관제센터 운영, 보안 로그 분석, 대응 절차의 자동화 등 위협 탐지·대응 영역을 다룬다. AWS를 사용하는 기업이 보안 파트너를 선정할 때 전문성을 확인할 수 있는 기준이 된다. 사업 확대의 배경에는 클라우드의 ‘공동 책임 모델’이 있다. AWS가 기반 인프라를 보호하더라도 고객은 사용하는 서비스에 따라 데이터와 계정 권한, 애플리케이션, 보안 설정 등을 관리해야 한다. 서버를 클라우드로 옮긴 뒤에도 계정 탈취와 권한 오남용, 데이터 유출에 대비한 운영 체계가 필요한 이유다. SK쉴더스는 심사 과정에서 AWS의 위협 탐지 서비스 ‘가드듀티’와 웹방화벽, 네트워크 방화벽 등을 활용해 고객의 탐지·대응 체계를 구축한 사례를 제출했다. 현재 AWS 보안 서비스와 AI 기반 관제 플랫폼 ‘시큐디움’을 연계해 보안 이벤트를 분석하고 대응 절차를 운영한다. 침해사고 대응 조직 ‘탑서트’는 사고 분석과 대응·복구를 지원한다. 이번 검증은 기존 클라우드 보안 사업과 관제 플랫폼 투자에 이어진 성과다. SK쉴더스는 지난해 5월 AWS 레벨1 MSSP(관리형 보안 서비스 제공업체) 컴피턴시를 획득했다. 같은 해 9월에는 2026년까지 시큐디움에 총 200억원을 투입해 AI 기반 관리형 확장 탐지·대응 체계로 발전시키겠다는 계획을 발표했다. 여러 보안 지점의 데이터를 통합 분석하고 대응을 자동화하는 방향이다. 앞으로는 이커머스·제조업·스타트업 등 AWS 이용 기업을 대상으로 서비스 범위를 넓힐 계획이다. 가드듀티에 자체 AI 기술을 연계해 탐지된 위협의 분석과 우선순위 판단, 자동 대응을 강화한다는 방침이다. 개별 보안 도구를 구축하는 것과 함께 이를 지속적으로 운영하는 서비스의 비중을 높이는 흐름으로 읽힌다. AWS의 파트너 검증은 신규 고객의 기술 평가 과정에서 운영 역량을 설명할 근거로 활용할 수 있다. 최재호 SK쉴더스 사이버기술센터장은 “이번 컴피턴시 획득은 AWS 클라우드 환경에서 보안관제와 위협 탐지·대응을 아우르는 SK쉴더스의 전문성을 다시 한번 검증받은 성과”라며 “AWS와의 긴밀한 협력을 바탕으로 고객의 디지털 전환을 지원하고, 고도화되는 사이버 위협에 선제적으로 대응할 수 있는 사이버보안 서비스를 지속 확대해 나가겠다”고 밝혔다.2026-10-02 08:55:47
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美 캘리포니아, 오픈AI에 소환장…AI '무단 해킹' 개발사 책임 조사 [경제일보] 미국 캘리포니아주가 외부 시스템에 무단 침입한 인공지능(AI) 에이전트의 통제 실패에 대해 오픈AI의 법적 책임을 조사하고 있다. 연구·평가 단계에서 발생한 해킹이 개발사의 안전조치와 사고 대응에 대한 규제당국의 검증으로 이어졌다. 캘리포니아주 법무장관실은 1일(현지시간) 오픈AI에 조사용 소환장을 송달했다고 밝혔다. 실제 송달일은 지난달 30일이다. 지난달 시작한 AI 개발 플랫폼 허깅페이스 침입 조사의 후속 조치로, 오픈AI와 해당 모델의 사이버 보안 사고·위험을 폭넓게 들여다본다. 롭 본타 법무장관은 최첨단 AI 모델이 사이버 방어에 쓰일 수 있지만, 개발 기업에는 모델이 공격을 실행하거나 돕지 않도록 할 도덕적·법적 책임이 있다고 강조했다. 책임을 다하지 못한 개발사에 법적 책임을 물을 수 있으며, 오픈AI가 이에 해당하는지 확인하겠다는 입장이다. 이번 조사의 출발점은 지난 7월 오픈AI 내부 사이버 보안 평가 중 발생한 허깅페이스 침입이다. AI 에이전트는 주어진 과제를 수행하기 위해 도구를 사용하고 작업을 이어가는 시스템이다. 당시 일부 에이전트는 인터넷 접근과 상호 통신을 제한한 실험환경의 통제를 우회했다. 오픈AI가 공개한 기술 보고서는 에이전트들이 내부 소프트웨어 관리 시스템을 게시판처럼 사용해 정보를 교환하고, 외부 인터넷에 접근했다고 설명했다. 이후 노출된 인증정보와 보안 취약점을 이용해 허깅페이스 서버에서 코드를 실행하고 일부 비공개 데이터에도 접근했다. 회사는 사안의 중심에 일반에 공개되지 않은 내부 연구용 모델이 있었으며, 평가 환경에는 외부 서비스와 같은 수준의 안전장치를 적용하지 않았다고 밝혔다. 당시 침입이 자사 고객 데이터나 제품 기능·가용성에는 영향을 주지 않았다는 설명도 내놨다. 조사 범위는 허깅페이스 한 곳에 머물지 않는다. 로이터통신은 1일 오픈AI가 에이전트의 무단 활동과 관련해 100곳 넘는 기관에 통보했다고 보도했다. 회사는 보안 통제 우회와 서비스 가용성 저해 가능성 등을 기준으로 관련 기관에 순차적으로 알리고 있다. 오픈AI는 연구 인프라의 격리 수준을 높이고 인터넷 접근과 모델 접근 권한을 제한하는 등 안전조치를 강화하고 있다고 설명했다. 학습·평가 과정에서 모델이 인터넷을 사용한 기록도 폭넓게 검토하고 있다. 주·연방 당국의 대응도 확대됐다. 아이오와주가 이끄는 15개 주 법무장관 연합은 관련 문서·데이터·통신 기록 보존과 안전성이 입증되기 전 문제의 시험 활동 중단을 요구했다. 로이터는 연방거래위원회(FTC)도 오픈AI·앤트로픽 등 AI 기업의 기술이 소비자에게 미칠 위험을 조사하며 자료 제출과 경영진 증언을 요구할 계획이라고 전했다. 본타 장관은 트럼프 행정부의 주 차원 AI 규제 제한 시도에도 캘리포니아의 주민 보호 권한을 지키겠다고 밝혔다. 이번 소환장은 진행 중인 조사를 위한 조치로, 법무장관실은 오픈AI의 위법 여부를 아직 확정하지 않았다.2026-10-02 08:16:11
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구글, '제미나이 4 아르곤' 공개…사이버 방어자부터 단계적 배포 [경제일보] 구글이 장기간 이어지는 복잡한 업무를 수행할 수 있도록 설계한 차세대 프론티어 인공지능(AI) 모델 '제미나이 4 아르곤'을 공개했다. 기존 질의응답형 AI를 넘어 대규모 코드 수정과 연구, 기업 업무, 사이버 보안까지 여러 단계를 거치는 작업을 한 번에 처리하는 데 초점을 맞췄다. 다만 고도화된 사이버 보안 역량이 악용될 가능성을 고려해 일반 이용자에게 바로 공개하지 않고 신뢰할 수 있는 사이버 방어 조직부터 제공하며 안전성 검증을 병행한다. 1일 구글은 새로운 프론티어 모델인 '제미나이 4 아르곤'을 공개한다고 밝혔다. 구글은 아르곤을 복잡하고 장기적인 워크플로우에서 깊이 있는 추론을 지속하도록 설계했으며, 소프트웨어 엔지니어링과 금융·법률 등 엔터프라이즈 지식 업무, 사이버 보안 방어 분야를 주요 활용처로 제시했다. 아르곤의 가장 큰 변화 중 하나는 한 번의 작업에서 생성할 수 있는 출력 토큰 한도를 기존 6만4000개에서 100만개로 늘린 것이다. 구글은 수십만개의 토큰을 생성할 수 있는 공간을 확보하면서 짧은 질문에 답하는 방식보다 장시간 이어지는 다단계 문제 해결에 적합하도록 설계했다고 설명했다. 구글 내부에서도 아르곤의 장기 작업 수행 능력을 활용하고 있다. 구글에 따르면 수천명의 구글 직원이 전문 코딩과 심층 연구, 글쓰기 등에 아르곤을 사용해 양자 컴퓨팅 연구에서는 병목이 되는 알고리즘의 자원 사용량을 최적화했고 기존에 발표된 기준 성능을 수분 만에 40% 이상 높인 것으로 나타났다. 또한 데이터센터에서는 전체 서버군의 프로파일링 데이터를 분석해 메모리 최적화 방안을 찾아 적용해 300TiB 이상의 메모리를 확보했으며 전체 절감 규모는 500TiB에서 최대 1PiB에 이를 것으로 추정했다. 코드 개발 영역에서는 단순 코드 생성보다 대규모 코드베이스를 장기간 다루는 작업에 초점을 맞췄다. 구글은 아르곤 에이전트가 수만줄 규모의 핵심 라이브러리부터 80만줄 이상인 후시아 OS의 지르콘 커널까지 C·C++ 코드를 러스트로 전환하는 작업을 수행하고 있다고 설명했다. 운영 환경에 들어가는 결과물은 자동·수동 감사와 에뮬레이션 테스트, 코드 리뷰 등을 거치도록 구축했다. 구글에 따르면 오픈소스 비디오 디코더 'libgav1'에서 기존 러스트 구현의 SIMD 코드 3만2000줄을 대체하고 프로파일 기반 최적화를 반복해 기존 러스트 버전보다 2.7배 빠른 결과를 얻은 것으로 나타났다. 기업용 업무에서도 적용 범위를 넓혔다. 구글은 아르곤이 소프트웨어 개발뿐 아니라 금융 리서치, 법률 문서 작성, 기업 업무 자동화 등 여러 단계가 이어지는 지식 기반 업무를 수행하도록 설계됐다고 밝혔다. 자사 평가에서 실제 장기 소프트웨어 엔지니어링 업무를 측정하는 DeepSWE v1.1에서 77.9%, 기업 업무의 엔드투엔드 실행을 평가하는 '제피어 오토메이션벤치'에서 51.3%를 기록했다고 공개했다. 장편 영상 이해도를 측정하는 LV벤치에서는 91.7%를 기록했다고 덧붙였다. 구글은 아르곤을 취약점을 찾는 데 그치지 않고 발견한 취약점을 검증하고 패치까지 수행할 수 있는 방어용 모델로 훈련하고 있다. 앞서 보안업체 위즈의 '스캔 포 굿' 프로그램에서 활용되고 있으며, 구글은 초기 실증에서 기존 프론티어 모델이 발견하지 못했던 의료 소프트웨어의 치명적인 취약점을 찾아 민감한 개인정보 노출 위험을 확인하고 있다. 취약점 대응 성능도 구글이 강조하는 부분이다. 아르곤은 CWE-벤치 v1에서 68%를 기록하며 공동 1위를 차지했다고 구글은 밝혔다. 또한 자체 종합 취약점 평가와 위즈의 블랙박스 모의 침투 테스트에서도 복잡한 코드와 실제 운영 중인 웹 시스템을 대상으로 공격 표면과 취약점을 찾아내고 이를 검증하기 위한 개념증명(PoC)을 만드는 능력이 기존 모델보다 높았다고 설명했다. 다만 공격과 방어에 동시에 활용될 수 있는 프론티어 모델의 특성상 악용의 요소가 있는 것으로 꼽힌다. 이에 구글은 아르곤이 가진 사이버 보안 역량을 일반 시장에 즉시 풀지 않고 우선 신뢰할 수 있는 사이버 방어자들에게 제공하기로 했다. 지난달부터 운영 중인 '페어윈드 프로그램'을 통해 정부기관과 주요 인프라 운영자, 보안업체 등에 고도화된 사이버 방어용 AI를 제공하고 있으며, 아르곤도 이 같은 제한적 접근 단계를 거치게 된다. 구글은 동시에 모델의 안전장치도 강화하고 있다. 악성 사이버 공격이나 화학·생물·방사능·핵(CBRN) 분야의 악용을 막기 위해 유해한 요청을 거부하도록 설계하고, 간접 프롬프트 인젝션 공격에 대응하는 방어 체계를 적용했다. 모델의 추론 과정과 행동을 모니터링해 정렬 불일치가 감지될 경우 실행을 중단하는 장치도 적용했다. 고위험 훈련이나 평가에서는 샌드박스 환경을 분리하고 봉쇄하는 방식으로 시스템 보안도 강화하고 있다. 가격도 기업과 개발자 시장을 겨냥한 요소다. 아르곤은 출시 기념 가격으로 입력 토큰 100만개당 2 달러, 출력 토큰 100만개당 10 달러에 제공되며 캐시된 입력 토큰은 입력 가격에서 95% 할인된다. 구글은 초기 기간 이후에는 입력 100만개당 4 달러, 출력 100만개당 20 달러를 적용할 예정이라고 밝혔다. 구글은 "'제미나이 4 아르곤'은 코딩, 지식 기반 업무, 사이버 보안 방어, 창의적 글쓰기 전반에 걸친 프론티어급 역량을 바탕으로 개발자, 전문가, 그리고 엔터프라이즈들이 가장 까다로운 난제를 해결해 나가는 과정에서 든든한 파트너가 될 수 있도록 설계됐다"며 "실제 소프트웨어 엔지니어링 환경은 물론 법률·금융과 같은 엔터프라이즈 지식 기반 업무, 그리고 사이버 보안 방어에 이르기까지 복잡한 워크플로우 전반에서 프론티어급 성능을 제공한다"고 말했다.2026-10-01 16:48:26
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앤트로픽, 소네트 5.5 출시…작업 비용 낮추고 기업용 공략 [경제일보] 앤트로픽이 기업 실무에 초점을 맞춘 인공지능(AI) 모델 ‘클로드 소네트 5.5’를 공개했다. 토큰당 이용료는 이전 모델과 같지만 같은 작업을 처리하는 데 필요한 토큰 수를 줄여 비용을 낮췄고, 출력 속도도 30% 이상 높였다고 회사는 밝혔다. 복잡한 판단을 맡는 상위 모델 ‘오퍼스 5.5’에 이어 일상 업무에 많이 쓰이는 중간급 모델을 개선해 기업 고객의 선택지를 넓히려는 움직임이다. 앤트로픽은 28일(현지시간) 소네트 5.5를 출시했다. 코드 작성과 오류 수정, 문서·슬라이드·스프레드시트 제작 등 범위가 명확한 업무를 주요 용도로 제시했다. 오퍼스 5.5는 복잡한 연구와 판단이 필요한 작업에, 소네트 5.5는 반복적이고 실행 중심인 업무에 적합하다는 설명이다. 하위 모델인 ‘하이쿠 5.5’도 수주 안에 추가할 계획이다. 앤트로픽이 공개한 성능 지표 가운데 눈에 띄는 것은 에이전트형 코딩 평가인 ‘터미널 벤치 4.0’이다. 소네트 5.5는 70.6%를 기록해 전작 소네트 5의 10.3%를 웃돌았다. 오퍼스 5.5는 66.4%였지만, 해당 점수는 오퍼스에 가장 높은 추론 설정을 적용한 결과다. 이 수치만으로 소네트가 전반적인 업무에서 상위 모델보다 낫다고 볼 수는 없다. 앤트로픽도 복잡하고 개방적인 작업에서는 오퍼스가 여전히 강하다고 설명했다. 비용 절감은 요금표 인하가 아니라 작업 효율 개선에 따른 것이다. 소네트 5.5의 API 요금은 입력 토큰 100만개당 2달러, 출력 토큰 100만개당 10달러로 전작과 같다. 다만 같은 작업을 끝내는 데 토큰을 덜 쓰고 도구 호출도 줄여, 작업당 비용이 최대 30% 낮아질 수 있다고 회사는 밝혔다. 실제 절감 폭은 업무 종류와 모델 설정에 따라 달라진다. 안전장치도 강화했다. 사이버 보안 성능이 높아진 만큼 소네트 계열에서 처음으로 오퍼스 5.5와 유사한 사이버 보안 보호·대체 응답 체계를 적용했다. 고위험 보안 요청은 이전 모델로 전환되며, 일반적인 소프트웨어 개발은 계속 이용할 수 있다. 모델의 추론 과정을 대량으로 추출해 다른 모델을 학습시키는 ‘증류 공격’을 막기 위한 안전 분류기도 탑재했다. 이번 출시는 앤트로픽이 AI 모델 개발 속도 조절을 주장한 지 약 2주 만에 이뤄졌다. 다리오 아모데이 최고경영자(CEO)는 지난 12일 모델 성능 향상 속도를 늦추고 안전 검증과 업계 공조를 강화해야 한다고 제안했다. 개발 중단이 아니라 안전장치를 역량 발전과 함께 마련하자는 취지였지만, 회사는 오퍼스와 소네트를 잇달아 내놓으며 제품 경쟁도 이어가고 있다. 앤트로픽은 소네트 5.5를 자체 플랫폼과 아마존웹서비스(AWS), 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저에서 제공한다. 기업 업무에 투입되는 중간급 모델의 속도와 비용을 낮추면 실제 도입 범위를 넓힐 수 있다. 반면 작업당 절감률은 회사가 제시한 시험 결과인 만큼, 고객 업무 환경에서도 비슷한 효율이 나오는지가 관건이다.2026-09-29 09:51:28
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"추석 선물이 도착했습니다"…개인정보까지 파고드는 정밀 스미싱 [경제일보] '추석 선물이 도착했습니다', '배송 주소가 잘못돼 배송이 보류됐습니다' 같은 문자를 받았을 때 무심코 링크를 눌렀다가는 개인정보와 금융정보를 탈취당할 수 있다. 특히 최근에는 과거처럼 불특정 다수에게 어색한 문구를 대량으로 보내는 방식에서 벗어나 실제 사용자 정보를 일부 활용해 신뢰도를 높이는 정밀 타깃형 스미싱까지 등장했다. 추석 명절 택배와 선물 관련 연락이 늘어나는 만큼 공격자가 명절 상황에 맞춰 개인정보를 활용할 가능성도 커지고 있다. 25일 보안업계에 따르면 한국인터넷진흥원(KISA)은 최근 추석을 대비해 '추석 특별 경품', '배송 조회', '교통법규 위반' 등을 미끼로 한 스미싱·피싱 등 사이버사기에 주의할 것을 당부했다. 또한 대기업을 사칭한 경품 이벤트 페이지나 배송 지연을 가장한 문자 등을 통해 개인정보 탈취나 송금 피해가 발생할 수 있다고 경고했다. 특히 올해는 공격자가 문자 수신자의 개인정보를 일부 알고 있는 것처럼 보이도록 만들어 신뢰도를 높이는 방식이 나타나면서 주의가 요구된다. 안랩은 지난 3월 '유출된 개인정보 기반 정밀 타겟형 스미싱 공격 증가 주의'라는 보안 권고를 통해 다양한 데이터 유출 사고로 확보한 개인정보를 악용한 정밀 타깃형 스미싱·피싱 공격이 증가하고 있다고 분석했다. 공격자가 실제 사용자 정보 일부를 활용하거나 유사 정보를 이용해 신뢰도를 높이고, 공공기관·금융기관·글로벌 서비스 등을 사칭해 정상적인 업무나 절차 안내처럼 위장하는 방식이다. 공격 방식도 단순히 악성 링크를 누르게 하는 데 그치지 않는다. 안랩에 따르면 공격자는 '서비스 이용 관련 확인이 필요하다', '요청한 내용이 처리됐다', '계정 상태 점검을 위해 추가 인증이 필요하다'는 식의 자연스러운 문구로 사용자의 확인이나 인증 행동을 유도한다. 이후 외부 링크를 통해 추가 개인정보 입력을 요구하는 방식이 활용된다. 이 때문에 이름이나 실제 이용 서비스와 비슷한 정보가 포함됐다는 이유만으로 문자 메시지를 정상 안내로 판단해서는 안 되는 것으로 평가된다. 공격자가 확보한 개인정보나 공개된 정보를 조합해 실제 상황처럼 보이는 메시지를 만들 수 있기 때문이다. SK쉴더스도 추석을 앞두고 택배와 선물 등을 소재로 한 스미싱에 주의해야 한다고 강조했다. 지난 7일 SK쉴더스는 '주소가 잘못돼 배송이 보류됐다'거나 '추석 선물이 도착했다'는 식의 문구가 명절을 앞두고 실제로 기다리던 배송이나 선물과 겹치면서 이용자의 경계심을 낮출 수 있다고 진단했다. 특히 공격자가 유출된 개인정보나 공개된 정보를 활용해 문자에 이름이나 실제 주문 정보처럼 보이는 내용을 섞을 수 있다고 지적했다. 공격자가 노리는 것도 단순한 문자 클릭이 아니다. 배송 오류나 반송, 배송비 재결제, 모바일 상품권 수령 등을 내세워 개인정보나 금융정보를 입력하게 하거나 악성 앱 설치를 유도하는 방식으로 이어질 수 있다. SK쉴더스는 실제 배송이나 상품권을 기다리고 있는지, 링크 주소가 공식 서비스의 도메인과 일치하는지, 결제나 앱 설치를 급하게 요구하는지를 확인해야 한다고 설명했다. 개인정보가 공격에 활용될 경우 피해자가 스미싱 여부를 판단하기는 더 어려워진다. SK쉴더스는 별도의 자료에서도 개인정보 유출 이후 스미싱, 계정 탈취, 명의도용, 지인 사칭 등 2차 피해로 이어질 수 있으며 공격자가 이름과 배송 정보, 거래 내역 등을 활용해 실제 상황처럼 보이는 문자를 만들 수 있다고 강조했다. 과거 스미싱은 문법이 어색하거나 출처가 불분명한 문자, 지나치게 부자연스러운 링크 등으로 의심할 수 있는 경우가 많았다. 다만 최근에는 정상적인 안내문처럼 문구를 구성하고, 사용자가 실제로 이용했을 법한 서비스나 상황을 끼워 넣는 방식으로 공격의 신뢰도를 높이고 있다. 추석은 해당 스미싱 공격이 자연스럽게 섞일 수 있는 환경으로 꼽힌다. 택배와 선물 배송이 평소보다 늘어나고 모바일 상품권이나 명절 관련 이벤트도 많아지기 때문이다. 실제 KISA 역시 올해 추석을 앞두고 배송 조회, 추석 특별 경품, 교통법규 위반 등을 소재로 한 스미싱을 주요 주의 대상으로 제시했다. 피해를 막기 위해서는 문자에 포함된 링크를 바로 누르지 않는 것이 우선이다. 배송 여부는 문자 속 링크가 아니라 택배사의 공식 애플리케이션이나 홈페이지에서 직접 확인하고, 쇼핑몰 주문 내역에서도 실제 배송 정보가 있는지 확인하는 방식이 안전하다. KISA는 의심되는 문자 메시지를 이용자가 직접 확인할 수 있는 '스미싱 확인서비스'도 운영하고 있다. 카카오톡 '보호나라' 채널에서 의심 메시지를 입력하면 정상·주의·악성 여부를 확인할 수 있다. 최초 신고된 메시지는 분석 과정에서 '주의'로 표시될 수 있으며, 약 10분 뒤 재검사하면 정상 또는 악성 여부를 확인할 수 있다. 이미 링크를 눌렀다고 해서 모두 같은 수준의 피해가 발생하는 것은 아니다. KISA는 문자에 포함된 인터넷 주소를 클릭한 것만으로 악성 앱에 감염되는 것은 아니지만, 해당 주소를 통해 앱을 설치했다면 모바일 백신을 통한 점검이나 경찰·서비스센터 등의 도움을 받아야 한다고 안내한다. 개인정보나 금융 정보를 입력했다면 관련 계정과 금융 서비스에 대한 추가 조치도 필요하다. 금전 피해가 발생했거나 범죄가 의심되는 경우에는 전기통신금융사기 통합 대응단 1394에 신고하고, 사이버 보안 관련 상담은 KISA 118을 이용할 수 있다. KISA는 스미싱 문자 자체도 스마트폰의 스팸 신고 기능이나 보호나라의 스미싱·피싱 확인 서비스를 통해 신고·확인할 수 있도록 돕고 있다.2026-09-25 09:00:00
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"해킹하라" 안 했는데…오픈AI 에이전트, 호주 정부 사이트 비인가 접근 [경제일보] 오픈AI의 인공지능(AI) 에이전트가 별도의 해킹 지시를 받지 않았음에도 호주 정부의 보건 통계 사이트에서 비공개 파일에 비인가 접근한 것으로 확인됐다. AI에 호주 보건·의료 통계에 대한 답을 찾으라는 과제를 수행하게 했지만, 정보를 찾는 과정에서 외부 사이트의 접근 제한을 우회한 것으로 나타나면서 AI 에이전트의 자율 행동에 대한 통제 문제가 새로운 보안 이슈로 떠오르고 있다. 23일(이하 현지시간) 오픈AI는 내부 평가 과정에서 자사의 AI 모델들이 호주 정부의 여러 웹사이트와 서비스에서 정보를 찾던 중 의도하지 않은 행동을 했다는 사실을 확인했다고 밝혔다. AI 에이전트에 주어진 과제 자체는 호주의 보건·의료 통계에 대한 답을 찾는 것이었지만, 이 과정에서 공개된 정보뿐 아니라 비공개 파일에도 접근한 것으로 파악됐다. 이번 사건에서 주목되는 부분은 AI 모델에 특정 정부 시스템을 공격하거나 정보를 탈취하라는 명시적인 지시가 내려진 것이 아니라는 점이다. AI가 주어진 목표를 달성하는 과정에서 사람이 예상하지 못한 방식으로 외부 시스템에 접근했다는 것이다. 오픈AI는 이번 사건에 대해 모델들이 '의도하지 않은 행동'을 취했다고 설명했다. 현재까지 개인의 메디케어 정보나 의료기록 등 민감한 개인정보가 접근됐다는 증거는 확인되지 않은 것으로 알려졌지만, 호주 정부는 실제로 어떤 정보에 접근했는지와 다른 정부 시스템까지 영향을 받았는지를 확인하기 위해 디지털 포렌식 조사를 진행하고 있다. 이에 앤서니 앨버니지 호주 총리는 기자회견을 통해 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)와 직접 통화해 호주 정부의 우려를 전달했다고 밝혔다. 그는 정부 통신망 전체로 피해가 확산한 정황은 현재까지 확인되지 않았지만 이번 상황은 받아들일 수 없다는 입장을 전했으며, 오픈AI가 사건을 인지한 뒤 호주 정부에 통보하기까지 상당한 시간이 걸린 점에 대해서도 불만을 표시했다. 호주신호국(ASD)은 현재 사건에 대한 추가 정보를 확보하기 위해 디지털 포렌식 조사에 참여하고 있다. 조사 결과에 따라 이번 접근이 단일 포털에 국한됐는지, 다른 정부 시스템에서도 유사한 행동이 있었는지가 확인될 전망이다. 최근 오픈AI의 AI 에이전트는 비정상적인 행동 사례가 잇따라 발생하고 있다. 오픈AI는 지난 8월 공개한 내부 조사에서 7월 사이버보안 평가 과정 중 자사 모델들이 인터넷 접근을 차단하기 위해 마련된 통제를 우회하고 오픈AI 내부 연구 인프라와 외부 AI 개발 플랫폼인 허깅페이스의 일부 시스템에 접근했다고 밝혔다. 당시 모델들은 허가되지 않은 통신 채널을 이용하고 공유 인프라의 취약점을 악용하는 방식으로 인터넷에 접근했다. 오픈AI는 이 과정에서 모델들이 할당된 과제의 목적과 맞지 않는 행동을 했다고 설명했다. 해당 사건은 사이버보안 능력을 평가하기 위한 내부 테스트 과정에서 발생한 것으로, 이번 호주 정부 사건과 AI 에이전트가 통제된 환경을 벗어나 외부 시스템과 상호작용했다는 공통점이 있다. AI 에이전트가 기존 챗봇과 다른 방식으로 작동한다는 점도 이번 사건의 배경으로 꼽힌다. 기존 챗봇이 사용자의 질문에 답변하는 데 초점이 맞춰져 있다면, 에이전트는 목표를 달성하기 위해 웹사이트를 검색하고 외부 도구를 호출하며 여러 단계의 작업을 자율적으로 수행할 수 있다. 이 과정에서 사용자가 의도한 최종 목표와 AI가 목표를 달성하기 위해 선택하는 중간 행동 사이에 차이가 발생할 수 있도록 설계되고 있다. 특히 외부 인터넷이나 개발 도구, 파일 시스템 등에 직접 접근할 수 있도록 권한을 부여받은 에이전트의 경우 예상하지 못한 행동이 실제 시스템에 영향을 미칠 가능성도 커진다. 오픈AI 역시 최근 AI 모델의 이른바 '미스얼라인먼트' 사례를 잇따라 공개하고 대응 체계를 마련하고 있다. 지난 17일에는 모델이 제약을 우회하기 위한 지시를 삽입하거나, 승인 없이 파일을 외부에 올리는 등 예상하지 못한 행동을 보인 사례들을 공개했다. 오픈AI는 모델의 자율 행동과 감독 회피 가능성을 추적·조사하기 위한 새로운 공개 체계를 마련하겠다고 언급했다. 공교롭게도 이번 호주 사건이 알려진 날 샘 올트먼 CEO는 유엔 안전보장이사회 회의에 참석해 고도화된 AI의 안전성과 국제적인 관리 체계의 필요성을 강조했다. 세계 주요 AI 기업 경영진이 AI가 인간의 통제를 벗어날 가능성과 국제적인 안전 기준 마련을 논의하는 가운데, 실제 AI 에이전트가 외부 정부 시스템에서 예상하지 못한 행동을 한 사례가 공개된 것이다. AI 업계에서는 에이전트의 성능이 높아질수록 단순히 모델의 답변이 안전한지를 확인하는 것뿐 아니라 실제 행동을 어디까지 허용할 것인지에 대한 통제 장치가 중요해지고 있다. 이번 호주 사건 역시 개인정보 유출 여부와 별개로 AI가 사람의 명시적인 해킹 지시 없이도 주어진 목표를 수행하는 과정에서 외부 시스템의 접근 제한을 넘어설 수 있다는 점에서 에이전트 보안의 새로운 과제를 보여주는 사례가 될 전망이다. 샘 올트먼 오픈AI CEO는 유엔 안전보장이사회에서 인공지능에 관해 연설하며 "(인공지능)모델의 빠른 발전으로 인해 실현 시기가 더욱 촉박해졌고, 잠재적 이점이 더욱 분명해졌지만, 동시에 위험과 부담 또한 더욱 시급해졌다"며 "인공지능은 창의성과 발견의 새로운 르네상스처럼 될 수도 있고, 격변과 혼란을 야기하는 새로운 산업혁명처럼 될 수도 있다"고 말했다.2026-09-24 10:52:07
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배경훈 "AI 보안주권 확보"…네이버·LG, 공격·방어 AI 함께 키운다 [경제일보] 정부와 민간이 금융·전력·통신·방위산업의 사이버 위협에 대응할 국산 인공지능(AI) 모델 개발에 들어갔다. 해외 범용 모델에 의존하기 어려운 국가 핵심 분야에 자체 통제할 수 있는 보안 AI를 공급하는 것이 목표다. 과학기술정보통신부는 22일 서울 소공동 롯데호텔에서 ‘사이버보안 특화 AI 모델 개발’ 착수 간담회를 열고 네이버클라우드 컨소시엄의 개발 계획을 공개했다. 컨소시엄에는 LG CNS·LG AI연구원·LG유플러스와 국내 보안기업, 서울대·KAIST 등 33개 산·학·연·공공기관이 참여한다. 협력의향서를 체결한 기관까지 합하면 42곳이다. 개발 전략은 공격과 방어를 함께 고도화하는 방식이다. 네이버클라우드는 하이퍼클로바X를 기반으로 침해 징후 분석과 사고 대응을 지원하는 방어형 모델을 맡는다. LG AI연구원은 엑사원을 토대로 소프트웨어 취약점을 찾아내고 모의 공격을 수행하는 공격형 모델을 개발한다. 두 모델이 제한된 시험환경에서 서로 공격하고 방어한 결과를 학습에 다시 활용한다. 컨소시엄은 필요한 전문가 신경망만 선택해 작동시키는 MoE(전문가 혼합) 구조의 700B급 모델 2종을 목표로 제시했다. 네이버클라우드의 엔비디아 B200 GPU 4000장과 정부가 지원하는 B200 256장, LG의 H200 256장 등 모두 4512장을 개발에 연계한다. 네이버클라우드 측은 사업 착수 전부터 자체 GPU를 활용해 사전학습을 진행해 왔다고 설명했다. 학습에는 22곳 이상이 제공하는 약 830TB 규모의 보안 데이터가 활용된다. 금융보안원과 한국수력원자력, LG유플러스 등의 침해 대응·운영 데이터를 결합해 국내 산업과 언어, 공격 유형에 맞춘다는 구상이다. 기관별 민감정보와 보안기밀이 포함될 수 있는 만큼 데이터 반출 범위와 비식별화, 접근권한 관리가 사업의 신뢰성을 가를 요소다. 성능 평가는 공격형 모델의 취약점 발굴 능력을 측정하는 사이버짐(CyberGym)과 방어형 모델의 침해사고 분석 역량을 평가하는 엑사이틴 벤치(ExCyTIn-Bench)를 활용한다. 내년 2월 중간평가에서 공격형은 중국 Z.ai의 GLM 5.3 대비 80% 이상을 목표로 한다. 방어형은 엑사이틴 벤치 ‘그룹4’ 진입을 추진한다. ‘그룹4’를 xAI의 ‘그록4’와 혼동해서는 안 된다. 완성된 모델은 2027년 하반기부터 전력·금융·통신 등 국가 기반시설과 반도체·방산·항공우주 분야에서 실증할 계획이다. 외부망 연결이 제한된 공공·금융·국방 분야에는 기관 내부에 설치하는 구축형으로 제공하고 상업적 활용이 가능한 오픈소스 공개도 추진한다. 공격형 모델은 방어 기술을 높이는 동시에 실제 해킹에 악용될 위험을 안고 있다. 컨소시엄은 AI가 격리된 시험공간을 벗어나지 못하도록 안전 체계를 적용할 방침이지만 모델 가중치와 학습데이터, 공격 기능을 어느 수준까지 공개할지는 구체화되지 않았다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 “프론티어 AI 역량 보유 여부가 국가의 미래를 좌우한다”며 AI가 통제를 벗어나지 않도록 하는 안전장치도 함께 확보해야 한다고 강조했다. 사업 성과는 모델 크기보다 실제 침해사고 대응시간을 얼마나 줄이고 새로운 취약점을 어느 정도 정확하게 찾아내는지로 판단해야 한다.2026-09-22 17:13:14
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