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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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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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네이버클라우드 컨소시엄, 700B급 보안 특화 AI 개발…33개 기관 뭉쳤다 [경제일보] 국내 인공지능(AI) 경쟁이 범용 모델 개발을 넘어 산업별 특화 모델 확보로 확산하는 가운데 네이버클라우드가 사이버 보안 분야를 겨냥한 초거대 AI 개발에 본격 착수한다. 정부의 특화 AI 파운데이션 모델 사업자로 선정된 네이버클라우드 컨소시엄은 대규모 GPU와 국가 핵심시설의 실데이터를 활용해 국내 보안 환경에 최적화된 AI 모델을 구축한다는 계획이다. 3일 네이버클라우드는 네이버클라우드 컨소시엄이 정부의 '특화 인공지능 파운데이션 모델 개발(사이버 보안 분야)' 사업자로 최종 선정돼 개발에 착수한다고 밝혔다. 이번 사업에는 네이버클라우드를 중심으로 총 33개 산·학·연·공공기관이 참여한다. 컨소시엄은 정식 사업 착수에 앞서 자체 보유 GPU 4000장을 선제적으로 투입해 보안 특화 AI 모델의 사전 학습을 진행해왔다. 정부가 제공하는 GPU 물량 256장과 별도로 네이버클라우드가 B200 4000장, LG가 H200 256장을 추가 투입한다. 민간 인프라를 선제적으로 활용해 개발 기간을 단축하고 모델 성능 고도화와 현장 실증에 시간을 집중한다는 전략이다. 최종적으로는 하이퍼클로바X와 엑사원을 기반으로 700B급 MoE(전문가 혼합) 구조의 초거대 보안 특화 모델을 구축한다. 방어 역량과 공격 역량을 각각 강화한 2개의 독자 모델을 병렬 개발해 사이버 공격의 탐지부터 분석·대응까지 전 주기에 대응한다는 구상이다. 개발 모델은 국제 공인 벤치마크 2종을 활용해 성능을 검증할 예정이다. 학습 데이터도 약 830TB 규모의 실데이터를 활용한다. 네이버클라우드와 LG CNS의 운영 데이터를 비롯해 한전KDN, 한국수력원자력, 금융보안원, KISTI, LG유플러스 등 국가 기반시설과 주요 산업에서 확보한 데이터를 활용한다. 위협정보 수집부터 라벨링·표준화·검증까지 데이터 정제 과정을 거쳐 실제 사이버 위협 환경을 학습시키는 방식이다. 특히 모델 개발 이후 국가 핵심시설과 주요 산업 현장에서 성능을 검증한다. 전력·금융·과학기술·통신·반도체·방위산업·항공우주 등 7대 분야에서 실증을 진행하며, 외부망 접근이 제한되는 폐쇄망 환경에서도 안정적으로 운용할 수 있는 기술을 확보할 계획이다. 이번 사업은 AI를 활용한 사이버 공격이 고도화되는 상황에서 방어 분야에서도 특화 AI 경쟁력을 확보하려는 움직임으로 풀이된다. 보안 분야는 민감한 데이터의 외부 반출이 제한되는 데다 실제 관제 환경에서 높은 정확도가 요구되는 만큼 범용 AI와 달리 국내 산업 환경과 보안 데이터를 반영한 특화 모델의 필요성이 클 전망이다. 네이버클라우드는 개발한 모델을 상업적 활용이 가능한 오픈소스로 공개하고, 중소기업을 대상으로 취약점 및 사이버 공격 탐지 무상 점검 서비스도 제공할 예정이다. 네이버클라우드 마켓플레이스를 통해 국내 보안 기업의 AI 서비스 상용화도 지원해 모델 개발에서 산업 활용으로 이어지는 생태계를 구축한다는 방침이다. 김유원 네이버클라우드 대표는 "이번 사업 수주는 네이버클라우드 컨소시엄이 보유한 대규모 AI 인프라와 데이터, 보안 전문 역량을 종합적으로 인정받은 결과"라며 "국가 핵심 인프라를 지키는 AI를 우리 기술로 만들어낸다는 책임감을 갖고 사업에 임해 대한민국을 대표하는 국가 보안 AI 모델과 생태계를 만들어 가겠다"고 말했다.2026-09-03 15:21:12
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