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안랩, AI 보안 플랫폼 기업으로 변신…2035년 매출 1조원 목표 [경제일보] 안랩이 인공지능(AI)을 중심으로 30여 년간 이어온 보안 사업의 틀을 다시 짠다. 개별 보안 제품에 AI 기능을 추가하는 수준을 넘어 제품·데이터·보안 운영 전반을 AI 중심으로 재설계하고, AI가 실제 보안 업무를 수행하는 'AI-네이티브 보안 플랫폼'으로 전환한다는 전략이다. 16일 안랩은 서울 강남구 웨스틴 서울 파르나스에서 '안랩 AI 비전 선포' 기자간담회를 열고 통합 브랜드 '안랩 AI 플러스'를 공개했다. 향후 3년간 AI 인프라와 연구개발(R&D) 역량 강화에만 1000억원을 투자하고, 오는 2035년 매출 1조원과 글로벌 매출 비중 30% 이상을 달성한다는 중장기 목표도 제시했다. 이날 강석균 안랩 대표는 AI가 사이버 공격의 속도와 규모, 자동화 수준을 바꾸면서 기존의 사람 중심 보안 운영 방식에도 변화가 필요하다고 진단했다. 공격자가 AI를 활용하면서 공격 속도와 규모가 빠르게 커지는 반면 보안 현장에서 발생하는 이벤트와 로그, 경보를 분석하고 판단하는 인력과 시간은 제한적이라는 것이다. 강 대표는 "해커들의 공격 속도는 이미 지난해 대비 65% 증가했고, 규모 면에도 AI 활용 공격 증가가 지난해 대비 89%나 증가했다"며 "안랩의 다음 단계, 넥스트 스텝, 넥스트 챕터는 AI로의 전환"이라고 강조했다. 안랩은 지난 1990년대 PC용 백신으로 출발해 엔드포인트·네트워크·OT·클라우드 등으로 보호 영역을 확대해왔다. 이제는 개별 제품 간 연동을 넘어 제품과 서비스 자체를 AI 중심으로 재설계한다는 구상이다. 강 대표는 "이제는 AI를 중심으로 모든 것을 설계하려고 한다"며 "제품, 서비스, 보안 운영을 모두 AI 중심으로 재설계해서 AI 네이티브 보안 플랫폼 기업으로 거듭나려고 한다"고 말했다. ◆ AI 공격에 맞춰 방어도 AI로 안랩은 AI가 사이버 공격의 본질 자체를 바꾸기보다 공격에 걸리는 시간과 공격 가능한 규모를 줄이고 넓히는 방향으로 변화를 가져올 것으로 보고 있다. 최근 AI는 취약점 탐색과 공격 코드 생성, 검증, 실제 활용 가능성이 높은 취약점 선별 등 기존에 사람이 상당한 시간을 들여 수행하던 작업을 직접 수행하는 단계로 발전하고 있다는 것이다. 공격은 AI를 통해 빠르게 연결되는 반면 방어 측에서는 서로 다른 보안 제품과 개발·운영팀, 보안팀에서 발생한 이벤트를 사람이 각각 확인하고 연결해야 하는 것으로 꼽힌다. 이에 안랩은 이를 위해 엔드포인트·네트워크·클라우드 등 30여종의 제품과 180여개 이상의 운영 라인업에서 확보한 데이터에 위협 분석과 악성코드 분석, 보안사고 대응 등 전문성을 결합해 문제 발생 시 빠르게 대응한다는 구상이다. 김창희 안랩 제품기획본부장 "공격은 AI의 속도로 연결되고 있는데 방어는 제품과 담당자 사이에서 사람의 속도로 연결되고 있는 갭이 분명히 존재한다"며 "AI 시대의 핵심 과제는 대규모 신호들을 얼마나 빠르게 맥락으로 연결하고 실제 판단해서 대응으로 전환하느냐에 있다"고 설명했다. ◆ 데이터부터 대응까지 연결하는 'AI 플러스' 안랩이 준비하고 있는 서비스 '안랩 AI 플러스'는 개별 제품이 아니라 보안 데이터 수집부터 위협 분석, 판단, 대응까지 연결하는 AI 네이티브 보안 아키텍처다. '시큐리티 데이터 패브릭'에서 엔드포인트·네트워크·클라우드·이메일·계정 및 타사 제품의 데이터를 연결하고, '유니파이드 시큐리티'에서 각 보안 영역의 탐지와 대응을 통합하도록 설계됐다. 특히 '익스포저 매니지먼트'와 '액세스 매니지먼트'를 통해 노출 자산과 취약점, 접근 경로를 관리하고 'AI 네이티브 오퍼레이션'에서 AI가 탐지·분석·대응 업무를 수행하는 것으로 알려졌다. 최상위 'AI 디시전 인텔리전스'는 각 영역의 데이터와 보안 지식을 종합해 AI의 판단을 지원한다. 안랩은 궁극적으로 AI 에이전트가 보안 운영 전반을 수행하는 에이전틱 AI 기반 구조를 구현한다. AI가 이상 신호를 탐지하면 오케스트레이터 에이전트가 업무를 배분하고, 트리아지·인사이트·인베스티게이션 에이전트가 위협 분류와 맥락 분석, 공격 가설 수립 및 조사를 수행한다. 이후 대응 에이전트가 대응 계획을 세우며 실제 조치는 고객이 승인했거나 사전에 설정한 정책 범위 안에서 실행되는 것이다. ◆ AI가 공격하고 AI가 추적한다 안랩은 이날 개발 중인 'AI 펜테스트'를 통해 AI가 실제 보안 업무를 수행하는 과정을 시연했다. AI 펜테스트는 실제 공격이 아니라 특정 환경에서 침투 가능성을 검증하고 위험도를 평가해 예방하기 위한 기술로, AI가 공격 목표와 환경을 분석해 침투 계획을 세우고 필요한 도구를 선택한 뒤 공격을 수행한다. 실패할 경우 다시 시도하고 실행 결과를 분석해 다음 공격 단계를 스스로 결정한다. 방어 AI는 반대로 보안 신호를 따라가며 공격 흐름을 추적한다. 여러 위험 정보를 연계 분석해 권한 상승과 측면 이동, 원격 데스크톱 접근, 자격 증명 수집, 데이터 유출 시도 등 공격 정황을 파악하고 대응 방안까지 제시한다. 다만 AI의 자율적인 판단을 실제 보안 환경에 적용하기 위해서는 통제도 필요하다. 안랩은 감사·권한 통제·정책·승인 체계를 적용해 AI의 행동 범위를 제한하는 '통제된 자율성'을 구현한다는 계획이다. 이승경 안랩 인공지능개발실장은 "AI 시대의 사이버 보안은 보안 분석가의 지식과 단순 반복 업무 자동화 중심으로 경쟁이 이뤄지는 것이 아니라 AI의 추론 능력으로 경쟁이 이뤄질 것"이라며 "안랩은 에이전틱 AI 시큐리티를 보다 더 빠르게 대응하고, 보다 더 지능적으로 대응하고, 또한 자율적으로 대응하는 부분으로 만들어가고 있다"고 말했다. ◆ 12월 플랫폼 출시…3년간 1000억원 투자 안랩은 지난 2023년 '안랩 XDR'을 SaaS 기반으로 출시한 데 이어 지난 2025년 AI 기반 보안 운영 기능을 적용했고, 지난달에는 익스포저 매니지먼트를 추가했다. 에이전틱 AI 기반 보안 운영 플랫폼은 오는 12월 1일 출시할 예정이다. SaaS와 온프레미스 방식으로 제공하며, 안랩은 이를 기반으로 기존 구축·판매 중심 사업에서 구독형 사업으로 전환한다. 엔드포인트는 EPP와 EDR을 SaaS 기반으로 통합하고 PC에서 서버·가상환경·컨테이너·모바일까지 보호 범위를 확대한다. 섹옵스는 XDR·MDR·AI SOC 등을 통해 엔드포인트·네트워크·클라우드 등에서 발생하는 보안 데이터를 연결한다. 안랩은 AI 네이티브 전환을 위해 향후 3년간 1000억원을 투자한다. AI 컴퓨팅과 데이터·플랫폼 인프라, 핵심 인재, AI 기술 및 R&D 역량 확보에 투자를 집중한다. 안랩은 국내에서 축적한 보안 기술과 데이터를 API와 클라우드 기반 서비스, 글로벌 파트너 등을 통해 해외 시장으로 확대하고 M&A와 AI 기술기업·스타트업과의 협력도 추진한다. 이를 통해 오는 2035년 매출 1조원, 글로벌 매출 비중 30% 이상을 달성한다는 목표다. 강석균 대표는 "AI가 사이버보안의 게임 룰과 보안산업의 경쟁 질서를 바꾸는 현 시점에서, '안랩 AI 플러스'가 안랩의 넥스트 챕터"라며 "책임 있는 혁신을 바탕으로 고객의 선제적 대응과 안전한 보안 운영을 지원하며, 고객이 AI 시대의 보안 문제를 마주할 때 가장 먼저 상기되는 'AI 네이티브 보안 플랫폼 기업'으로 성장할 것"이라고 말했다.2026-09-16 15:19:34
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SK쉴더스 EQST, 데프콘 AI CTF 5위…AI 에이전트가 대신 뚫는 대회서 톱5 [경제일보] SK쉴더스는 화이트해커 그룹 EQST가 미국 라스베이거스에서 열린 데프콘 34의 AI 빌리지 CTF에서 200여개 팀 가운데 5위에 올랐다고 10일 밝혔다. 국내 참가팀 중 톱5에 든 것은 EQST가 유일하다. 이 대회는 참가자가 직접 취약점을 찾아 공격하는 기존 CTF와 방식이 다르다. 주어진 AI 모델을 바탕으로 침투테스트를 수행하는 AI 에이전트를 만들고, 그 에이전트가 스스로 문제를 분석해 공격 방법을 고른 뒤 플래그 획득을 시도한다. 사람이 겨루는 것은 에이전트의 구조와 프롬프트, 문제 해결 전략의 설계 능력이다. EQST는 문제 유형별로 AI 모델을 최적화하고 에이전트의 행동 방식을 조정했다. 배점과 난이도를 분석해 어떤 문제를 먼저 공략할지 순서를 정하는 방식도 함께 적용했다. 이런 대회가 별도로 열린 것은 올해 데프콘의 성격 변화와 맞물린다. 데프콘 34는 AI와 자동차, 암호화폐 등을 주제로 38개 빌리지를 운영했고, 메인 CTF도 새 운영진인 베네볼런트 뷰로 오브 버즈(BBB)가 맡으면서 본선에서 AI 사용 제한을 두지 않았다. AI가 도구를 넘어 공격 주체로 시험대에 오른 셈이다. EQST는 메인 CTF 본선에도 진출했다. 네이버클라우드와 루비야랩, 핀란드 H-T8, 일본 츠쿠바대 프로그래밍 서클 TPC와 함께 꾸린 다국적 연합팀 '더 서울 사우나 쇼구네이트' 소속이다. 이 팀은 지난달 21일 경기 성남 네이버 사옥에서 출정식을 열었고, 예선 7위로 본선에 올라 최종 11위를 기록했다. 올해 예선에는 686개 팀이 참가해 12개 팀만 라스베이거스행 티켓을 받았다. 본선은 공격·방어(A&D)와 킹 오브 더 힐(KOTH)을 결합한 방식으로 치러졌다. 상대 시스템의 취약점을 찾아 공격하는 동시에 자기 시스템을 방어하고 서비스를 정상 상태로 유지해야 한다. 취약점 분석과 공격 코드 개발, 패치와 방어 전략 수립을 동시에 굴려야 점수가 쌓이는 구조다. 최종 우승은 다국적 연합팀 블루워터가 차지했고, 한국인만으로 구성된 0x4b52가 2위, 슈퍼다이스코드러버스가 3위, 콜드퓨전이 4위에 올랐다. EQST는 약 200명 규모로 취약점 연구와 침투 테스트, 악성코드 분석, AI 보안 연구를 맡고 있다. 최근에는 △AI 레드팀 해킹대회 '저지먼트 데이' 우승 △드림핵 해킹방어대회 2026 우승 △R3CTF 2026 2위 △미드나이트 선 CTF 2026 3위 등의 성적을 냈다. 이번 대회에서 확인한 AI 에이전트의 공격 전략과 문제 해결 사례는 AI 서비스·모델의 취약점 연구와 AI 레드팀 기술 고도화에 활용할 계획이다. 김태형 SK쉴더스 EQST사업그룹장은 "전 세계 200여 개 팀이 참가한 AI CTF에서 국내 참가팀 중 유일하게 톱5를 기록한 것은 EQST가 축적해 온 AI 보안 기술과 실전 문제 해결 역량을 보여주는 성과"라며 "앞으로도 AI 기술을 활용한 새로운 공격과 보안 위협에 선제적으로 대응할 수 있도록 AI 취약점과 레드팀 연구를 확대하고, 글로벌 수준의 AI 보안 경쟁력을 지속적으로 강화해 나가겠다"고 말했다.2026-08-10 17:52:47
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오픈AI, '미토스' 대항마 GPT-5.5 사이버 보안 접근 확대 [경제일보] 오픈AI가 GPT-5.5의 사이버 보안 활용 범위를 검증된 방어자 중심으로 확대한다. 취약점 분석과 탐지 패치 검증 등 방어 목적의 보안 업무는 더 원활하게 지원하되 무단 침투와 실제 피해를 유발할 수 있는 요청은 계속 제한하는 방식이다. 오픈AI는 7일 ‘사이버 보안을 위한 신뢰 기반 접근(Trusted Access for Cyber·TAC)’을 GPT-5.5 기반으로 확대하고 선별된 파트너를 대상으로 GPT-5.5-Cyber 프리뷰를 시작한다고 밝혔다. 오픈AI는 TAC를 신원과 신뢰 기반 프레임워크로 설명하며 검증된 방어자가 정당한 보안 업무에서 고급 사이버 역량을 활용할 수 있도록 설계했다고 밝혔다. GPT-5.5는 오픈AI가 개발자와 보안팀의 실무 활용을 겨냥해 내놓은 범용 모델이다. 오픈AI는 GPT-5.5를 출시하며 고급 사이버 보안과 생물학 영역을 포함한 안전성 평가와 레드팀 테스트를 거쳤고 약200개 초기 접근 파트너의 실제 사용 사례 피드백도 수집했다고 설명했다. TAC가 적용된 GPT-5.5는 보안팀과 개발자가 자신이 관리하거나 점검 권한을 가진 시스템에서 방어 업무를 수행할 때 활용된다. 주요 활용 분야는 취약점 식별과 분류 악성코드 분석 바이너리 리버스 엔지니어링 탐지 엔지니어링 패치 검증 등이다. 오픈AI는 검증된 방어자에게는 일부 정상 보안 업무에서 불필요한 거절을 줄이되 자격증명 탈취 은닉 지속성 확보 악성코드 배포 제3자 시스템 공격 등 악성 행위는 계속 차단한다고 밝혔다. GPT-5.5-Cyber는 일반 공개 모델이 아니다. 오픈AI는 이 모델을 핵심 인프라 보안 등 고위험 방어 업무를 맡은 선별 파트너에게 제한적으로 제공하는 프리뷰로 운영한다. 목적은 GPT-5.5보다 모든 사이버 성능을 넓게 높이는 것이 아니라 레드팀 침투 테스트 통제된 취약점 검증처럼 위험도가 높은 방어 워크플로우에서 접근 방식과 사용자 검증 계정 단위 통제 오용 모니터링을 검증하는 데 있다. 이번 발표는 AI 보안 활용의 균형점을 찾으려는 시도다. 사이버 보안에서 AI는 취약점 발견과 대응 속도를 높일 수 있지만 같은 역량이 공격 자동화에 쓰일 위험도 있다. 오픈AI가 기본 모델 TAC 적용 모델 GPT-5.5-Cyber를 단계별로 나누는 이유도 활용 범위와 위험 수준에 따라 접근 권한을 다르게 두기 위한 것이다. 오픈AI는 보안 생태계 파트너와의 협력도 확대한다. 취약점 연구 소프트웨어 공급망 보안 탐지와 모니터링 네트워크 보안 분야 파트너들과 협력해 취약점 발견부터 패치 탐지 대응 네트워크 수준 완화까지 이어지는 방어 흐름을 지원한다는 계획이다. 앞서 오픈AI는 TAC 파일럿을 소개하며 사이버 보안 보조금 프로그램에 1000만달러 규모 API 크레딧을 투입하겠다고 밝힌 바 있다. 오픈소스 보안 지원도 병행된다. 오픈AI는 Codex for Open Source 프로그램을 통해 핵심 오픈소스 프로젝트의 선정된 유지관리자에게 Codex Security 접근 권한 등을 제공해 취약점 식별 검증 수정 과정을 지원한다는 방침이다. 오픈소스는 한 번 취약점이 발생하면 생태계 전반으로 빠르게 확산될 수 있어 초기 탐지와 패치 속도가 중요하다. 이번 접근은 기업 보안팀에는 실무 부담을 줄이는 기회가 될 수 있다. 반복적인 취약점 분류와 로그 분석 패치 검증을 AI가 보조하면 보안 인력이 고위험 사고 대응과 정책 설계에 더 많은 시간을 쓸 수 있다. 다만 AI가 생성한 분석 결과를 그대로 신뢰하기보다 사람의 검증과 감사 기록 접근권한 통제가 함께 따라야 한다. 고도화된 사이버 AI를 누구에게 어디까지 열어줄 것인지는 앞으로도 중요한 쟁점이 될 전망이다. 방어 목적을 앞세운 접근 확대가 실제 보안 수준을 높이려면 사용자 검증 오용 감시 책임 소재가 명확해야 한다. 오픈AI의 TAC와 GPT-5.5-Cyber 프리뷰는 강력한 모델을 넓게 공개하기보다 신뢰 신호를 기반으로 단계적으로 개방하는 실험으로 볼 수 있다. 고기석 오픈AI 코리아 정책 총괄은 “오픈AI는 검증된 방어자들이 보다 효과적으로 위협을 탐지·분석·대응할 수 있도록 지원하는 동시에 신뢰 기반 접근과 단계적 검증을 통해 책임 있는 활용 체계를 구축해 나갈 것”이라고 밝혔다.2026-05-08 17:25:17
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