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티오리, 앤트로픽·오픈AI 보안 프로그램 합류…AI 방어 기술 고도화 [경제일보] 인공지능(AI)을 활용한 사이버 공격 위협이 커지는 가운데 국내 보안 기업 티오리가 앤트로픽과 오픈AI의 보안 프로그램에 잇달아 참여하며 AI 기반 방어 기술 고도화에 나선다. 고도화된 AI 모델을 활용해 취약점을 탐지하고 실제 공격 가능성을 검증하는 역량을 강화하려는 것이다. AI가 공격자의 취약점 탐색과 공격 준비를 돕는 도구로도 활용될 수 있는 만큼, 방어 기업이 최신 AI 기술을 확보하고 이를 실제 보안 서비스에 적용하는 능력이 중요해지고 있다. 16일 티오리는 앤트로픽의 '사이버 검증 프로그램(CVP)' 참여 기업으로 합류했다고 밝혔다. CVP는 일정한 자격 검증을 거친 보안 기업과 전문가에게 고도화된 사이버 보안 AI 기능에 대한 접근 권한을 제공하는 프로그램이다. 악성코드 분석과 취약점 탐지, 공격 경로 검증 등 일반적인 AI 서비스에서는 안전장치로 인해 제한될 수 있는 보안 연구 작업을 지원하는 것이 특징이다. 앤트로픽은 지난 6일 CVP를 확대 개편하면서 보안 기업의 업무와 전문성에 따라 접근 권한을 구분하는 3단계 체계를 도입했다. 각 단계에서는 보안 연구에 필요한 고도화된 AI 모델을 활용할 수 있도록 하되, 접근 권한에 따라 검증 요건과 사용 범위를 달리한다. 취약점 탐지와 방어 활동을 지원하면서도 AI 기능이 악의적인 공격에 전용될 가능성을 통제하려는 취지로 풀이된다. 티오리는 이번 합류를 계기로 자사의 AI 기반 자율형 모의해킹 플랫폼 '진트'의 취약점 탐지와 공격 경로 검증 기능을 고도화할 계획이다. 소스코드와 바이너리를 분석하고 실제 서비스 환경에서 침투 테스트를 수행하는 과정에 AI 에이전트의 추론 역량을 활용한다는 구상이다. 취약점 후보를 찾는 데 그치지 않고 해당 취약점이 실제 환경에서 악용될 수 있는지 확인하는 과정을 개선해 보안 점검의 정확도와 효율성을 높이겠다는 것으로 분석된다. 모의해킹은 시스템이나 애플리케이션에 대한 공격을 허가된 범위에서 시도해 보안 취약점을 확인하는 작업이다. 취약점이 발견되더라도 실제 공격으로 이어질 수 있는지, 어떤 시스템과 데이터까지 영향을 미칠 수 있는지에 따라 위험도와 대응 우선순위가 달라진다. AI 에이전트가 코드 분석과 취약점 후보 탐색, 공격 경로 검증을 지원하면 보안 담당자가 반복적인 분석에 들이는 시간을 줄이고 위험도가 높은 문제를 우선적으로 점검하는 데 도움이 되는 것으로 평가된다. 이번 합류로 티오리는 오픈AI와 앤트로픽의 보안 프로그램에 모두 참여하게 됐다. 앞서 오픈AI의 사이버 방어 프로그램 '데이브레이크'에도 참여 승인을 받았다. 오픈AI는 데이브레이크를 통해 검증된 기업과 보안 전문가가 허가된 방어 작업에 자사 AI 모델을 활용할 수 있도록 지원한다. 취약점 탐색과 검증, 보안 패치, 위협 분석 등 방어 업무에 AI를 적용하되 사용자의 자격과 작업 범위에 맞춰 접근을 통제하는 방식이다. AI 기업들이 보안 기능에 별도의 접근 통제를 두는 배경에는 기술의 이중용도 문제가 있다. AI는 방대한 소스코드를 빠르게 분석하고 알려지지 않은 취약점의 단서를 찾는 데 활용될 수 있지만, 같은 능력이 공격자의 취약점 탐색과 악용 방법 연구를 지원할 가능성도 있는 것으로 꼽힌다. 일반 사용자에게 동일한 수준의 기능을 제한 없이 제공하기 어려운 이유다. 보안 연구자의 정당한 작업은 지원하면서 악의적인 사용은 억제할 수 있도록 자격 검증과 사용 통제를 함께 설계해야 한다. 이러한 움직임은 AI 보안 경쟁의 초점이 단순한 모델 성능을 넘어 실제 방어 업무에 얼마나 안전하고 효과적으로 활용할 수 있는지로 옮겨가고 있음을 보여준다. AI 모델을 확보하는 것만으로는 충분하지 않다. 기업의 개발 환경과 보안 도구에 연동하고, AI가 제시한 결과를 검증하며, 확인된 취약점 수정까지 이어지도록 하는 작업 흐름이 갖춰져야 한다. 보안 기업에는 AI 활용 기술뿐 아니라 검증된 연구 역량과 고객 시스템을 다루는 운영 체계도 요구된다. 티오리는 국제 해킹 대회와 AI 보안 연구에서 쌓은 경험을 바탕으로 관련 기술을 발전시켜 왔다. 회사에 따르면 티오리는 세계적인 해킹 대회인 데프콘 CTF에서 9차례 우승한 연구진이 설립했으며, 미국 국방고등연구계획국(DARPA)이 주최한 AI 사이버 챌린지에서 최종 3위를 차지했다. 이러한 연구 경험을 AI 모델 활용과 결합해 취약점 탐지 및 검증 기술을 발전시키겠다는 구상이다. 박세준 티오리 대표는 "AI가 사이버 공격에 필요한 시간과 비용을 빠르게 낮추고 있는 만큼, 방어자 역시 가장 앞선 AI 기술을 적극적으로 활용할 수 있어야 한다"며 "이번 승인은 세계적인 AI 기술을 보다 폭넓은 보안 연구에 활용할 수 있는 중요한 기회다. 티오리는 이를 바탕으로 실제 악용 가능한 취약점을 더 빠르고 정확하게 찾아내고 검증하는 기술을 발전시켜, 고객들이 공격자보다 먼저 위협에 대응할 수 있도록 돕겠다"고 말했다.2026-10-16 13:55:54
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티오리, 보안 AI, 답변 넘어 취약점 직접 검증…'실전훈련' 맡는다 [경제일보] 인공지능(AI)이 보안 지식을 설명하는 수준을 넘어 실제 시스템의 취약점을 찾아 재현하고 검증하도록 훈련하는 국가 프로젝트에 티오리가 참여한다. 티오리는 자율형 AI 보안 솔루션 ‘진트(Xint)’ 개발 경험을 활용해 보안 AI와 분석 도구를 연결하는 실행 환경을 구축한다. AI 기반 오펜시브 보안 기업 티오리는 과학기술정보통신부가 추진하는 ‘사이버보안 특화 AI 파운데이션 모델 개발’ 사업의 네이버클라우드 컨소시엄에 참여한다고 9일 밝혔다. 오펜시브 보안은 공격자의 관점에서 시스템을 시험해 취약점을 선제적으로 찾는 분야다. 이번 컨소시엄에는 네이버클라우드를 중심으로 LG CNS·LG AI연구원·LG유플러스와 티오리·S2W·샌즈랩·이스트시큐리티 등 AI·보안기업, 대학·연구기관 및 수요기관을 포함해 총 33개 기관이 참여한다. 한국항공우주산업(KAI), 한국수력원자력, 한전KDN 등 국가 기반시설 관련 기관도 실증에 나선다. 컨소시엄은 네이버의 하이퍼클로바X와 LG AI연구원의 엑사원을 각각 기반으로 700B급(7000억개 매개변수) 전문가혼합(MoE) 보안 모델 2종을 병렬 개발한다. MoE는 작업에 필요한 일부 전문 모델만 선택적으로 가동하는 구조여서 매번 7000억개 매개변수 전체를 사용하는 방식과는 다르다. 하이퍼클로바X 기반 모델은 방어, 엑사원 기반 모델은 공격·검증 역량을 강화하는 방향으로 개발된다. 약 830테라바이트(TB)의 보안 데이터를 활용해 전력·금융·통신·반도체·방산·항공우주 등 7개 분야에서 실증할 계획이다. 티오리가 맡은 핵심 분야는 ‘하네스(Harness)’다. AI 모델을 취약점 스캐너와 디버거, 시험용 서버 등 실제 보안 도구·환경과 연결하고 명령 실행부터 결과 수집, 재현 여부 판정까지 관리하는 체계다. AI가 그럴듯한 분석 문장을 만드는 데 그치지 않고 취약점이 실제로 존재하는지 통제된 환경에서 입증하도록 설계한다. 학습 과정에는 전문가의 모범 사례를 활용하는 지도미세조정(SFT)과 검증 가능한 결과를 보상으로 삼는 강화학습(RLVR)이 적용된다. 예컨대 AI가 제시한 공격 경로가 시험 환경에서 재현되고 정해진 검증 절차를 통과했을 때만 보상을 주는 방식이다. 보안 AI의 고질적인 문제로 꼽히는 오탐과 재현 불가능한 답변을 줄이는 데 초점이 맞춰져 있다. 정부는 컨소시엄에 엔비디아 B200 그래픽처리장치(GPU) 256장을 지원한다. 전체 지원 기간은 10개월이지만, 우선 5개월간 제공한 뒤 중간평가를 거쳐 나머지 지원 여부를 결정한다. 네이버클라우드는 별도로 B200 4000장을 사전학습에 투입했고 LG 측도 H200 256장을 추가할 계획이라고 밝혔다. 정부는 공모 당시 국내 보안 산업에서 공동 활용할 수 있는 독자 모델 확보를 사업 목표로 제시했다. 박세준 티오리 대표는 “사이버보안 AI에서는 보안 지식을 얼마나 많이 아는지뿐 아니라 실제 환경에서 취약점을 찾아 검증할 수 있는지가 중요하다”며 “진트를 개발하며 확보한 에이전트와 취약점 검증 기술을 적용하겠다”고 말했다. 한편 공격 기능을 갖춘 모델은 방어 역량을 높이는 동시에 악용 가능성도 품고 있다. 컨소시엄이 개발 모델의 오픈소스 공개를 예고한 만큼 모델 가중치와 공격 기능의 공개 범위, 사용자 권한 관리, 실행 기록 보존, 격리된 시험환경 운영 기준이 함께 제시돼야 한다. 개발 규모보다 실제 취약점 탐지율과 오탐률, 재현 성공률, 검증 소요시간을 객관적으로 입증하는 작업이 국가 보안 AI의 신뢰도를 가르게 된다.2026-09-10 08:53:23
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애플도 반영한 AI 보안 기술…티오리, 애플 OS 보안 결함 발견 [경제일보] 기업들이 생성형 인공지능(AI)을 활용한 소프트웨어 개발을 확대하면서 사람이 놓치기 쉬운 보안 취약점을 AI가 찾아내는 'AI 기반 코드 보안' 시장도 빠르게 성장하고 있다. AI가 코드를 생성하는 시대를 넘어 AI가 코드의 취약점까지 찾아내는 'AI 대 AI' 보안 경쟁이 본격화되는 가운데 국내 보안 기업 티오리가 애플 운영체제(OS)의 치명적인 보안 취약점을 발견하며 기술력을 입증했다. 5일 사이버 보안 기업 티오리는 AI 소스코드 보안 분석 솔루션 '진트 코드'가 애플 주요 운영체제에서 치명적인 보안 취약점 2건을 발견했고, 해당 내용이 애플의 공식 보안 업데이트에 반영됐다고 밝혔다. 이번에 패치된 취약점 가운데 가장 위험도가 높은 것은 공통취약점평가시스템(CVSS) 기준 9.8점을 받은 커널 취약점이다. 해당 취약점은 별도의 사용자 조작 없이도 특정 애플리케이션이 시스템을 강제 종료시킬 수 있는 '제로클릭' 유형으로 분류된다. 티오리는 애플이 메모리 초기화 과정의 문제를 수정하고 메모리 처리 방식을 개선해 해당 취약점을 해결했다고 설명했다. 함께 수정된 취약점은 특정 애플리케이션이 커널 메모리 데이터를 외부로 유출할 수 있는 취약점으로, 애플은 추가 검증 로직을 적용해 문제를 차단했다. 이번 보안 업데이트는 iOS 26.6과 iPadOS 26.6, macOS Tahoe 26.6을 비롯해 macOS Sequoia 15.7.8, Sonoma 14.8.8, tvOS 26.6, visionOS 26.6, watchOS 26.6 등 애플 주요 플랫폼 전반에 적용됐다. 최근 AI를 활용한 코드 분석 기술이 실제 글로벌 플랫폼의 보안 수준 향상으로 이어지고 있다. 생성형 AI를 활용한 소프트웨어 개발이 빠르게 확산되면서 코드 규모와 복잡성이 커지고 있는 만큼, 기존 수작업 중심의 보안 점검만으로는 모든 취약점을 찾아내기 어렵기 때문이다. 실제로 글로벌 빅테크들도 AI를 활용한 자동 코드 분석과 취약점 탐지 기술 도입을 확대하고 있다. 개발 초기 단계에서부터 취약점을 찾아 수정하는 '시프트 레프트' 보안 전략이 확산되면서 AI 기반 정적 분석과 자동화된 보안 검증의 중요성도 커지고 있다. 이에 티오리는 AI가 소스코드의 맥락과 데이터 흐름을 분석해 사람이 놓칠 수 있는 취약점을 탐지하는 기술을 기반으로 글로벌 운영체제 보안 연구를 확대하고 있다. 단순히 코드 패턴을 비교하는 수준을 넘어 실제 공격 가능성을 검증할 수 있는 공격 재현 코드(PoC)를 생성하고, 이를 통해 실질적인 위험성을 확인하는 방식이다. 앞서 티오리는 최근 리눅스 커널에서도 AI 기반 분석을 통해 약 9년간 발견되지 않았던 권한 상승 취약점 'Copy Fail'을 찾아낸 바 있다. 해당 취약점은 분석 시작 약 1시간 만에 발견됐으며, 리눅스 커널 보안 패치에도 반영됐다. 또한 안드로이드 운영체제에서도 권한 상승과 메모리 오염을 유발할 수 있는 고위험 취약점 3건을 발굴해 구글의 공식 보안 업데이트에 반영시킨 것으로 알려졌다. 티오리는 이번 성과를 바탕으로 AI 기반 자율형 모의해킹 플랫폼 '진트' 사업도 확대한다는 계획이다. 진트는 개발 단계에서 소스코드 취약점을 분석하는 '진트 코드', 운영 환경에서 침투 테스트를 수행하는 '진트 웹', 온디맨드 모의해킹 서비스 '진트 펄스' 등으로 구성돼 개발부터 운영까지 보안 전 주기를 지원한다. 곽경주 티오리 진트 제품 총괄은 "사용자 조작 없이 악용 가능한 CVSS 9.8점급 취약점은 디바이스 전반에 큰 타격을 줄 수 있는 고위험군 위협"이라며 "이번 애플 공식 패치 반영은 수백만 줄에 달하는 거대한 소스코드 속에서도 사람 해커가 발견하기 까다로운 맹점을 진트 코드의 AI 엔진이 빠르고 정확하게 찾아낼 수 있음을 보여주는 대표 사례"라고 말했다.2026-08-05 08:31:26
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티오리, 리눅스 커널 초고위험 취약점 'CopyFail' 발견…AI로 9년 묵은 보안 구멍 뚫었다 [경제일보] 오펜시브 사이버 보안 기업 티오리(대표 박세준)가 지난 9년간 리눅스 커널에 잠복해 있던 초고위험 취약점 'CopyFail(CVE·2026·31431)'을 발견했다. 이번 취약점은 2017년 이후 배포된 우분투, 아마존 리눅스 등 주요 메인스트림 리눅스 배포판 전체에 영향을 미치며 시스템 최고 권한인 루트 권한을 100% 확률로 탈취할 수 있어 전 세계 서버 운영체계에 비상이 걸렸다. 'CopyFail'은 리눅스 커널의 암호화 처리 과정에 존재하는 논리적 결함을 이용한다. 732바이트의 짧은 코드만으로 공격이 가능하며 실제 하드디스크가 아닌 메모리 캐시를 직접 변조하는 방식을 택해 기존 보안 도구나 포렌식으로는 침입 흔적을 찾기 어렵다. 특히 클라우드 환경의 컨테이너 격리 체계까지 무력화할 수 있어 기업 서버 전체를 장악당할 위험이 크다. 이번 발견은 지난 9년간 수많은 전문가와 커뮤니티가 놓쳤던 미세한 로직 오류를 티오리의 자체 AI 기반 코드 분석 솔루션 '진트 코드(Xint Code)'가 단 1시간 만에 규명해냈다는 점에서 업계의 주목을 받고 있다. AI를 활용한 보안 분석이 복잡한 커널 단위의 보안 취약점을 찾는 데 결정적인 역할을 할 수 있음을 입증한 사례다. 자세한 대응 방식 및 기술 분석은 진트 공식 블로그(Xint Blog)에서 확인할 수 있다. 박세준 티오리 대표는 "CopyFail은 가장 신뢰받는 운영체제의 설계도 AI를 앞세운 공격에는 허무하게 뚫릴 수 있음을 보여주는 경고"라며 "기존의 수동적 방어 체계에서 벗어난 전면적인 인프라 보안 혁신이 시급하다"고 강조했다. 현재 전 세계 사이버 보안 시장은 생성형 AI의 등장으로 방어자보다 공격자가 훨씬 우위에 있는 상황이다. 글로벌 보안 기업들의 분석에 따르면 공격자들은 이미 LLM을 활용해 자동화된 취약점 탐색과 코드 악용 기술을 고도화하고 있다. 이러한 위협 환경 속에서 이번 티오리의 성과는 방어 측면에서도 AI 기반의 자동화된 코드 분석이 필수적인 대응 수단임을 시사한다. 특히 클라우드 네이티브 환경으로 인프라가 급격히 전환되면서 이번 사례처럼 커널 취약점 하나가 수백만 개의 컨테이너를 한꺼번에 무력화할 수 있는 리스크가 커지고 있다. 티오리는 리눅스 커널 보안팀과 협력해 패치 개발을 완료했으며 모든 리눅스 관리자에게 즉시 최신 보안 패치(a664bf3d603d 반영본)를 적용할 것을 권고했다. 이번 'CopyFail' 사태는 오픈소스 소프트웨어 중심의 현대 IT 환경에서 보안 패치의 중요성과 함께 보안 취약점 탐지 과정에 AI를 결합한 '능동적 보안(Offensive Security)' 전략이 미래 인프라 방어의 핵심임을 다시 한번 확인시켜 주었다. 티오리는 이번 성과를 계기로 AI 해커 '진트' 등 실전 중심 기술력을 강화하며 글로벌 보안 생태계에서 영향력을 더욱 확대할 전망이다.2026-05-01 11:55:05
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