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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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홍범식, 링크드인서 '사람 중심 AI' 강조…LG유플러스 글로벌 소통 넓힌다 [경제일보] 홍범식 LG유플러스 대표가 개인 링크드인 계정을 열고 글로벌 통신·기술 업계와 소통에 나섰다. 첫 글에서는 사람의 목소리가 지닌 가치를 강조하며 AI가 일상의 소통을 더 편리하게 도와야 한다는 방향을 제시했다. 국내에서 개발한 AI 서비스를 해외 통신사에 공급하는 사업을 추진하는 가운데, 최고경영자가 전략과 실행 과정을 직접 설명할 공개 채널을 마련했다. 홍 대표는 지난 1일 공식 개인 계정을 개설했다. 첫 게시글은 영어로 작성했으며, LG유플러스 공식 링크드인 계정도 이를 공유했다. 홍 대표는 앞으로 회사의 전략적 선택에 담긴 생각과 이를 실제 사업에 적용하는 과정을 소개하겠다고 밝혔다. 첫 글의 출발점은 ‘목소리’였다. 소통 수단이 다양해졌어도 중요한 이야기를 전할 때는 메시지보다 전화를 선택하는 경우가 많다는 것이다. 목소리에 담긴 의도와 감정, 미묘한 뉘앙스가 상대를 이해하는 데 중요한 역할을 한다는 설명이다. 홍 대표는 “목소리는 여전히 사람과 사람을 가장 직접적이고 인간적으로 연결하는 방식 중 하나”라고 말했다. 이어 사람들이 더 명확하게 소통하고 서로를 깊이 이해하도록 돕는 것이 LG유플러스의 목표라고 설명했다. AI의 역할도 이러한 통신의 가치에서 찾았다. 일상에서 소통을 간단하고 유용하게 만들면서 사람을 중심에 두겠다는 것이다. 홍 대표는 이를 ‘사람 중심 AI(Humanizing Every Connection)’라는 방향으로 제시하며, AI가 생활에 자연스럽게 스며들어 이용자가 중요한 일에 집중하도록 도와야 한다고 강조했다. 이번 메시지는 지난 3월 스페인 바르셀로나에서 열린 모바일월드콩그레스(MWC) 2026 기조연설과 연결된다. 당시 홍 대표는 해외에 거주하는 아들에게 손주가 태어났다는 소식을 전화로 들은 경험을 소개하며 음성 소통의 가치를 설명했다. 스마트 안경과 AI 에이전트 등 새로운 기기가 확산될수록 음성이 주요 접점이 될 것이라는 전망도 내놨다. 이러한 방향을 서비스로 구현하는 수단이 AI 통화 에이전트 ‘익시오(ixi-O)’다. 홍 대표는 MWC에서 스팸 의심 신호 감지, 대화 맥락을 활용한 보이스피싱 탐지, 통화 중 AI 검색 등의 기능을 소개했다. 통화 과정에서 이용자가 겪는 불편을 줄이는 데 AI를 적용하겠다는 접근이다. LG유플러스는 음성 AI를 활용해 익시오의 개인 맞춤 기능도 확대할 계획이다. 지난 3월 제시한 ‘익시오 프로’ 구상에는 화자를 식별하고 음성의 톤과 대화 흐름, 감정 상태를 분석해 이용자 상황에 맞는 정보를 먼저 제안하는 기능이 포함됐다. 통화 내용을 이해하는 기술을 일상 업무를 지원하는 에이전트로 발전시키겠다는 방향이다. 사업적으로는 ‘글로벌 AI 소프트웨어 기업’ 전환 비전과 맞닿아 있다. 홍 대표는 MWC 기간 기자간담회에서 통신과 AI 전환 기술을 솔루션으로 만들어 해외에 진출하겠다고 밝혔다. 개인 고객용 익시오와 기업용 AI 사업을 양축으로 삼고, 음성 AI와 보안 등 통신사가 경험을 축적한 분야에 역량을 집중한다는 전략이다. 해외 사업 논의도 진행됐다. LG유플러스는 지난 5월 말레이시아 통신사 맥시스와 익시오의 현지 상용 출시를 추진하기로 합의했다. 해외 통신사 환경에 맞춰 소프트웨어를 제공하는 서비스형 소프트웨어(SaaS) 방식이다. 당시 회사는 현지 언어와 통화 환경을 반영해 연내 출시를 추진하고, 스마트홈과 기업용 솔루션으로 협력을 넓히는 방안도 검토한다고 설명했다. 링크드인 채널은 이러한 사업 방향을 해외에 설명하는 접점으로 활용될 예정이다. LG유플러스는 홍 대표의 개인 채널을 통해 글로벌 통신·기술 업계와 교류를 넓히고 해외 기술 인재들과도 소통한다는 구상이다. 사내 타운홀 미팅과 직원 게시글 댓글로 이어온 소통의 범위를 외부로 확대하는 행보다. 홍 대표는 첫 글에서 “이 페이지를 통해 우리의 전략적 선택에 담긴 생각과 이를 어떻게 실행에 옮기고 있는지 공유하겠다”며 지속적인 소통을 예고했다.2026-10-05 12:24:07
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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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KT, ITU에 'AI 보안 모델' 표준 제안…개발부터 평가·개선까지 기준화 [경제일보] 인공지능(AI)이 사이버공격 탐지와 위협 분석·대응에 활용되는 가운데 AI 모델 자체의 보안성과 신뢰성을 확보하기 위한 국제표준 논의가 본격화되고 있다. KT가 국제전기통신연합(ITU) 회의에서 사이버보안에 특화된 AI 모델을 개발·평가하는 기준을 제안하며 국제표준화에 나섰다. AI 모델에 어떤 보안 데이터를 활용할지부터 개발 과정에서 어떻게 성능과 신뢰성을 검증하고 지속적으로 개선할지까지 기준을 마련하겠다는 취지로 풀이된다. 21일 KT는 지난 7일부터 11일까지 중국 충칭에서 열린 ITU 전기통신표준화부문(ITU-T) SG17 국제표준회의에 참석해 AI 사이버보안과 디지털 신뢰 분야의 표준화 논의를 진행했다고 밝혔다. ITU-T SG17은 사이버보안과 보안 아키텍처, 개인정보보호, AI 보안 등을 다루는 정보보호 분야 연구반이다. 각국 정부와 기업, 연구기관의 전문가들이 참여해 ICT 환경에서 활용할 보안 기술과 요구사항에 대한 국제표준을 개발한다. 이번 회의에서 KT는 범용 파운데이션 모델을 활용한 사이버보안 특화 AI 모델 개발 가이드라인을 제안했다. 생성형 AI와 파운데이션 모델이 다양한 산업으로 확산되는 상황에서 이를 사이버보안 영역에 적용하기 위한 별도의 개발 기준이 필요하다는 판단으로 분석된다. 보안 AI는 일반적인 생성형 AI와 달리 악성코드, 취약점, 공격 패턴, 침해사고 등 전문적인 사이버보안 지식을 다뤄야 하는 것으로 꼽힌다. 모델이 최신 보안 위협을 정확하게 분석하지 못하거나 잘못된 판단을 내릴 경우 실제 보안 사고 대응에 영향을 줄 수 있는 만큼 학습 데이터와 모델 성능을 지속적으로 관리하는 것이 중요하다. KT가 제출한 기고서에는 AI 모델 개발에 활용할 사이버보안 지식 소스와 데이터 세트를 비롯해 보안 특화 모델 개발 과정에서 고려해야 할 기술적 요소가 담겼다. 또한 모델 개발 생애주기 전반에 대한 평가와 지속적인 모델 개선을 위한 권고사항도 포함됐다. 해당 기고서는 보안 AI를 한 번 개발한 뒤 사용하는 것이 아니라 데이터 확보부터 모델 개발·평가·운영·개선까지 전 과정을 관리하는 기준을 만들겠다는 의미로 풀이된다. 국제표준이 마련되면 기업이나 기관이 서로 다른 방식으로 보안 AI를 개발하는 과정에서 참고할 수 있는 공통 기준으로 활용될 전망이다. 특히 사이버보안 분야에서는 AI 모델의 지속적인 업데이트가 중요하다. 공격 방식과 악성코드가 계속 변화하는 만큼 과거 데이터를 기반으로 학습한 모델만으로 새로운 위협에 대응하기 어렵기 때문이다. 이에 모델의 성능을 주기적으로 평가하고 새로운 보안 지식과 데이터를 반영하는 체계 역시 표준화 과정에서 중요한 요소가 될 것으로 분석된다. KT는 AI 보안과 함께 디지털 신뢰 분야의 국제표준화도 추진하고 있다. AI가 개인정보를 처리하고 다양한 서비스의 의사결정 과정에 활용되면서 보안뿐 아니라 서비스가 얼마나 신뢰할 수 있는지를 판단할 수 있는 기준도 필요해지고 있다는 판단이다. 염흥열 KT 개인정보보호자문위원회 위원장은 "AI 기술이 산업 전반으로 빠르게 확산되는 상황에서 사이버보안에 특화된 AI 모델의 개발 기준과 ICT 서비스의 신뢰 프레임워크를 국제사회가 함께 마련하는 것이 중요하다"며 "KT와 지속적으로 협력해 우리나라의 기술과 경험이 차세대 정보보호 및 개인정보보호 국제표준에 적극 반영될 수 있도록 노력하겠다"고 말했다. ITU-T SG17에서는 통신·ICT 환경에서 '신뢰'와 '신뢰성'을 정의하고 이를 실제 시스템과 서비스에 적용하기 위한 신뢰 프레임워크의 구성요소와 요구사항을 체계화하는 기술보고서를 개발하고 있다. KT는 해당 기술보고서에 주요 용어 정의를 보완하고 신뢰 프레임워크의 구성요소와 요구사항을 추가하는 수정안을 제안했다. 영국과 인도 측의 지지를 바탕으로 해당 기술보고서 발행도 완료했다. 디지털 신뢰 표준화는 AI 서비스에서 개인정보보호와 보안, 신뢰성을 하나의 체계 안에서 관리하는 기반이 될 수 있다. AI 서비스가 개인정보를 활용하거나 이용자를 대신해 판단하는 영역이 늘어날수록 단순히 AI 모델의 성능만 검증하는 것으로는 충분하지 않기 때문이다. KT는 향후 사이버보안 참조 아키텍처와 디지털 신뢰 프레임워크의 연계성을 높이고 AI 사이버보안·개인정보보호·디지털 신뢰 분야의 국제표준화 활동을 확대할 계획이다. 통신·ICT 분야에서 축적한 보안 경험을 국제표준에 반영하고 이를 기반으로 글로벌 AI 보안 기술과 서비스의 신뢰성을 높이겠다는 전략이다. KT의 국제표준화 활동은 AI 보안 사업과도 연결될 수 있다. AI 기반 위협 탐지와 분석, 대응 기술이 보안 영역에서 확대되면서 모델의 정확도뿐 아니라 어떤 데이터를 학습했는지, 어떻게 평가했는지, 새로운 위협에 맞춰 어떻게 업데이트하는지 등을 설명하고 검증할 필요성이 커지고 있어서다. 다만 이번 제안이 실제 국제표준으로 확정되기까지는 추가 논의와 검토가 필요하다. 향후 각국과 기업, 연구기관의 의견을 반영해 세부 요구사항을 조정하고 표준화 절차를 거쳐야 한다. 따라서 현재 단계에서는 국제표준 제안을 실제 제품이나 서비스에 적용할 수 있는 기준이 확정된 것으로 보기는 어렵다. 김창오 KT 정보보안실 개인정보보호그룹장 상무는 "AI 시대에는 사이버보안과 개인정보보호, 신뢰가 개별적으로 다뤄지는 것이 아니라 AI와 데이터, 서비스 전반에 함께 내재화돼야 한다"며 "KT가 축적해 온 통신·ICT 및 정보보호와 개인정보보호 경험과 국제표준 역량을 바탕으로 AI 보안, 프라이버시, 신뢰 분야의 글로벌 표준화에 지속적으로 기여하겠다"고 말했다.2026-09-21 10:20:09
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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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KT '모두의 AI' 6000만 접점 노린다…민관·자체 TF 추진 [경제일보] KT가 정부의 범국민 인공지능(AI) 에이전트 사업인 ‘모두의 AI’ 개발 과정에서 개인정보보호위원회와 정보 안전성 확보를 위한 태스크포스(TF)를 추진한다. 컨소시엄 참여사의 검색·교육·금융·쇼핑·부동산 서비스를 하나의 AI로 연결하는 만큼 서비스 간 개인정보 이동과 활용 범위를 설계 단계부터 점검하겠다는 취지다. 이진형 KT AX사업본부장은 지난 11일 과학기술정보통신부 ‘모두의 AI’ 온라인 설명회에서 “개인정보위와 함께 개발 과정의 정보 안전성을 확보하기 위한 TF를 구성해 운영할 예정”이라며 “AI사업본부에 별도 AI 보안 조직을 만들고 컨소시엄 참여 기업들과 보안 체계를 공유하는 내부 프로세스도 마련했다”고 밝혔다. 모두의 AI는 국민이 검색과 행정·교육·금융 등 일상 업무에 사용할 수 있는 범용 AI 에이전트를 만드는 정부 사업이다. 과기정통부는 SK텔레콤·KT·카카오가 이끄는 3개 컨소시엄을 사업자로 선정했다. 올해 GPU 512장을 현물로 지원하고 2027년 예산안에는 총 2500억원을 편성했다. 이 가운데 1700억원은 AI 서비스 운영을 위한 GPU 임차비로, 약 2000장의 엔비디아 B200을 빌릴 수 있는 규모다. 나머지는 컨소시엄 운영비 300억원과 AI 에이전트 생태계 확산비 500억원이다. GPU 지원 규모는 가입자와 이용량 등 성과에 따라 차등 배분될 예정이다. KT는 이용자가 몰려 응답이 지연될 상황에 대비해 정부 지원분과 별도로 자체 GPU를 확보했다. 서비스 부하가 일정 수준을 넘으면 KT 자원으로 전환하는 ‘폴백 메커니즘(장애·부족 상황의 예비 전환 체계)’도 구축했다. 이 본부장은 추가 확보한 GPU 규모와 전환 기준은 공개하기 어렵다고 말했다. KT 컨소시엄에는 업스테이지·솔트룩스·다음·무신사·직방·EBS·매스프레소·BC카드 등이 참여한다. KT는 별도 모두의 AI 앱뿐 아니라 다음과 지니TV, 참여사 서비스에 ‘이음 인사이드’ 버튼을 넣어 기존 앱을 이용하다가 AI를 곧바로 호출할 수 있도록 설계한다. 비참여 기업에도 소프트웨어개발도구(SDK)를 제공해 적용 대상을 넓힐 계획이다. KT가 제시한 초기 서비스 접점은 6000만개 이상이다. 이는 참여 기업의 서비스 접점을 합산한 회사 추산치로, 중복 이용자를 제거한 실사용자 6000만명을 뜻하지는 않는다. 앞으로 실제 월간활성이용자 수와 재이용률이 서비스 확산을 판단할 지표가 될 것으로 보인다. 부동산 서비스에서는 이용자가 살펴본 매물과 실거래가를 분석해 시세보다 저렴한 매물을 추천하고, 공공 분야에서는 연령·거주지역에 맞는 지원제도와 행정절차를 안내하는 방식이 제시됐다. 이용 기록을 기억해 개인화할수록 편의성은 높아지지만 서비스 간 개인정보 결합과 처리 목적, 보유 기간을 이용자가 명확히 알 수 있어야 한다. 행정서비스는 기술만으로 완결되지 않는다. 공공기관이 응용프로그램 인터페이스(API)를 개방한 업무는 AI가 신청 단계까지 처리할 수 있지만, 개방되지 않은 서비스는 정부 앱이나 홈페이지로 이동해야 한다. 이 본부장은 “최종 신청까지 가능한 서비스를 어떻게 개방할지 정부와 논의하고 있다”고 말했다. 서비스 기반에는 KT의 AI 운영 플랫폼 ‘토큰팩토리’가 적용된다. 업스테이지 솔라, 모티프테크놀로지스 모티프, 솔트룩스 루시아, NC AI 바르코, KT 믿음 등 국산 모델을 작업에 따라 선택한다. 명령어를 해석하는 프리필에는 GPU, 답변을 만드는 디코드에는 리벨리온의 신경망처리장치(NPU)를 활용한다. KT는 이 구조로 분당 토큰 처리량을 약 31% 높이고 입력 토큰을 최대 80% 줄였다고 설명했다. 시험 모델과 이용자 수, 비교 대상 등 측정 조건은 공개하지 않았다. 연말 서비스가 공개되면 실제 응답 속도와 비용 절감 효과, 개인정보 보호 수준이 KT ‘이음’ 전략의 경쟁력을 보여줄 첫 시험대가 될 전망이다.2026-09-13 13:35:52
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통화 소음에도 가짜 목소리 잡는다…한컴위드, 음성 딥페이크 기술 경쟁력 입증 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 사람의 목소리를 실제와 구분하기 어려울 정도로 복제하면서 음성 인증 기술의 경쟁 기준도 달라지고 있다. 단순히 등록된 사용자의 목소리와 일치하는지를 확인하는 것을 넘어 해당 음성이 실제 사람이 낸 목소리인지, AI가 만들어낸 합성음성인지를 판별하는 기술이 실제 통화 환경에서도 딥페이크 음성을 걸러낼 수 있는지가 핵심 과제로 떠오르고 있다. 11일 한컴위드는 숭실대학교 AI보안연구센터(AISRC)와 함께 개발하고 있는 음성 인증·딥페이크 탐지 솔루션 '한컴 AISRC 스피키(이하 스피키)'가 올해 음성·신호처리 분야 세계 최고 권위 학회인 인터스피치와 ICASSP에서 잇따라 연구 성과를 내며 스피키의 기반이 되는 음성인식·화자검증·합성음성 탐지 기술의 경쟁력을 입증했다고 밝혔다. 스피키는 올해 인터스피치에 총 7건의 논문을 채택시켰다. 음성 분야에서 단일 연구기관이 한 해 동안 여러 논문을 채택시키는 것은 연구 역량을 보여주는 지표 가운데 하나로, 특히 특정 기술에만 집중한 것이 아니라 음성인식과 화자검증, 합성음성 탐지 등 음성 보안과 관련된 여러 영역에서 연구 성과를 냈다는 점이 특징이다. ICASSP에서는 실제 생활 환경에서 발생하는 음성 딥페이크를 대상으로 기술력을 겨뤘다. 스피키는 ICASSP의 'WildSpoof 챌린지'에서 세계 2위를 기록했다. WildSpoof는 스튜디오에서 깨끗하게 녹음된 음성만을 대상으로 하는 기존 평가 방식에서 벗어나 실제 일상 환경에서 수집되는 음성을 기반으로 합성음성 생성과 탐지 기술을 평가하는 글로벌 경진대회다. 음성 딥페이크 탐지에서 실제 환경 대응력이 중요한 이유는 음성이 전달되는 과정에서 다양한 변수가 발생하기 때문이다. 실제 전화 통화에서는 주변 소음이 섞이거나 음성이 압축될 수 있고, 녹음 장비와 네트워크 환경에 따라서도 음질이 달라진다. AI가 만든 음성에 특정한 흔적이 있더라도 이런 변수가 더해지면 이를 찾아내기가 어려워지는 것으로 평가된다. 연구실에서 확보한 높은 탐지 성능을 실제 금융·콜센터 등의 환경으로 가져가기 위해서는 이 같은 변수를 견디는 기술이 필요하다. 스피키는 이번 WildSpoof에서 실제 일상 소음과 다양한 녹음 환경을 반영한 'SpoofCeleb' 평가 항목에서 종합 1위 팀을 넘어서는 최고 성능을 기록했다. 한컴위드는 전체 순위에서는 2위를 차지했지만 실제 환경을 가정한 평가에서 높은 성능을 기록했다는 점에서 실전 환경에 대응하는 음성 딥페이크 탐지 기술의 가능성을 보여줬다고 설명했다. 최근 생성 AI 확산으로 음성 인증 기술의 중요도가 점차 높아지고 있다. 기존 음성 인증은 사용자의 목소리를 분석해 등록된 화자와 일치하는지를 확인하는 방식이 중심이었다. 다만 생성 AI를 이용하면 특정인의 목소리 특징을 모방한 음성을 만들어낼 수 있어 단순한 화자 일치 여부만으로는 공격을 완전히 차단하기 어려워졌다. 결국 음성 보안 기술에서도 '누구의 목소리인가'와 함께 '실제 사람이 낸 목소리인가'를 구분하는 과정이 중요해지고 있다. 화자 인증과 합성음성 탐지를 결합하는 방식이 필요한 이유다. 스피키 역시 사용자의 음성을 인증하는 기능에 AI가 생성한 가짜 음성을 탐지하는 기술을 더해 음성 기반 인증 과정에서 발생할 수 있는 딥페이크 공격에 대응하는 구조를 갖추고 있다. 한컴위드는 연구기관의 원천기술을 상용 서비스로 연결하는 데 초점을 맞추고 있다. 지난해 스피키를 선보인 데 이어 이번 글로벌 연구 성과를 기반으로 AI 합성 음성 탐지 정확도를 높이고 금융권 음성 인증과 콜센터 보이스피싱 탐지 등 보안성이 요구되는 분야로 사업을 확대한다는 계획이다. 송상엽 한컴위드 대표는 "이번 성과는 스피키가 지닌 기술적 신뢰도와 차별성이 글로벌 수준임을 보여준 결과"라며 "검증된 기술력을 바탕으로 스피키의 경쟁력을 지속해서 강화하고, 생성형 AI를 악용한 사이버 범죄로부터 고객을 안전하게 지키는 차세대 보안 시장의 선도 기업으로 자리매김하겠다"고 말했다.2026-09-11 09:23:20
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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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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
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금융위, AI 보안 테스트 확대…망분리 완화 대상 75곳으로 [경제일보] 금융위원회가 인공지능(AI) 보안 테스트를 위한 2차 망분리 규제 긴급 완화 조치를 추진한다. 중소 금융회사와 전자금융업자까지 참여 대상을 넓혀 금융권의 AI 보안위협 대응 역량을 높인다는 취지다. 3일 금융위는 유영준 금융위 디지털금융정책관 주재로 금융감독원, 금융보안원 등과 '프런티어 AI 상황대응반' 5차 회의를 열고 2차 망분리 규제 긴급 완화 조치 세부방안을 확정했다. 이번 방안은 금융위 적극행정위원회 심의와 민간 기술자문단 자문 등을 거쳐 마련됐다. 회의에서는 2차 망분리 규제 긴급 완화 조치 추진방안과 1차 테스트 진행상황 등을 논의했다. 2차 테스트 신청 대상은 총 75개사다. 1차 테스트 신청 대상 49개사보다 26개사 늘었다. 선정 규모도 기존 10개사에서 15개사 이내로 확대된다. 금융회사 신청 기준은 총자산 10조원 이상, 상시 종업원 수 1000명 이상에서 총자산 2조원 이상, 상시 종업원 수 300명 이상으로 완화된다. 다만 정보보호최고책임자(CISO)가 다른 정보기술부문 업무를 겸직하지 않는 회사로 한정된다. 이 기준을 충족하는 금융회사는 59개사다. 전자금융업자에는 별도 기준이 적용된다. 연간 전자금융거래 금액이 2조원 이상이고 전자금융업 관련 매출액이 총 매출액의 10%를 넘어야 한다. CISO가 다른 정보기술부문 업무를 겸직하지 않아야 하는 조건도 동일하게 적용된다. 대상 전자금융업자는 16개사다. 참여를 희망하는 금융회사와 전자금융업자는 이날부터 오는 14일까지 신청할 수 있다. 금융위는 민간기술자문단 등을 통해 이달 중 신청 회사의 보안 역량과 AI 활용 능력을 평가한다. 평가 결과를 바탕으로 금융위 보고를 거쳐 다음달 중 망분리 규제에 관한 비조치의견서가 발급된다. 비조치의견서는 1년 한시로 운영된다. 선정된 회사는 망분리 대체 통제수단을 마련한 뒤 프런티어 AI와 보안 서비스형 소프트웨어(SaaS) 등을 활용해 보안 취약점을 탐지·개선할 수 있다. 망분리 규제가 완화되는 만큼 데이터 유출과 외부 침해 등 보안사고 위험을 줄이기 위한 통제장치가 전제된다. 테스트 결과도 정부에 보고해야 한다. 보고 대상에는 △AI 보안 위험성의 특성 △공격용도 활용 시 예상되는 위험성 △효과적인 방어를 위한 대응요령 등이 포함된다. 정부는 제출된 정보를 AI 가이드라인 개정과 보안대책 마련에 활용한다. 앞서 진행된 1차 테스트에서는 프런티어 AI가 대규모 소스코드의 취약점 탐색에 강점을 보인 것으로 나타났다. 수백만에서 수천만 줄에 달하는 소스코드를 수시간 안에 분석하는 등 취약점 탐색 기능이 우수했다는 평가다. 특히 기존 취약점을 넓은 범위에서 일관되게 찾아내는 데 강점이 확인됐다. 이용자의 경험이나 역량에 따른 편차 없이 취약점을 빠르게 탐색하는 수단으로 활용될 가능성도 제시됐다. 다만 금융권은 침입차단·방지시스템 등 다양한 보안조치를 적용하고 있어 발견된 취약점이 즉시 침해사고로 이어질 가능성은 크지 않은 것으로 평가됐다. 금융위는 향후 AI를 활용한 침해위협이 본격화될 가능성에 대비해 외부 노출 전산자산 등 공격표면 관리와 신속한 보안패치, 'AI는 AI로 방어하는' 대응체계 구축이 필요하다고 봤다. 금융위는 1차 테스트가 끝나면 발견된 취약점 유형과 AI 점검 노하우, 보안 대응요령 등을 전 금융권에 공유하고 AI 가이드라인 개정도 추진할 예정이다. 유 정책관은 "AI를 활용한 침해위협이 점차 현실로 다가오는 상황에서 보다 폭넓은 금융회사·전금업자까지 AI 보안 테스트 기회를 부여하여 침해위협에 든든히 대비토록 하는 것이 중요한 시점"이라고 말했다.2026-09-03 16:16:32
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메가존클라우드, 네오위즈파트너스 투자 유치…AI 성장·IPO '두 토끼' [경제일보] 메가존클라우드가 기업공개(IPO)를 앞두고 네오위즈파트너스로부터 신규 투자를 유치했다. 지난해 창사 이래 첫 영업흑자를 기록한 데 이어 재무적 투자자를 추가로 확보하면서 상장 준비와 인공지능(AI)·보안 등 신사업 확대에 속도를 낼 전망이다. 메가존클라우드는 지난 31일 네오위즈홀딩스의 투자 전문 자회사 네오위즈파트너스와 투자계약을 체결했다고 1일 밝혔다. 이번 투자는 상장 전 지분투자(프리IPO) 성격으로, 조건 없는 보통주를 인수하는 방식이다. 구체적인 투자 금액과 취득 지분율은 공개하지 않았다. 네오위즈파트너스는 게임과 IT·콘텐츠 분야를 중심으로 성장 가능성이 높은 기업에 투자해왔다. 이번에는 메가존클라우드의 국내 클라우드 사업 기반과 AI 전환(AX) 시장 확대 가능성을 투자 대상으로 평가했다. 메가존클라우드의 사업 성장세도 투자 배경으로 꼽힌다. 회사는 지난해 연결 기준 매출 1조7496억원, 영업이익 2억원, 당기순이익 82억원을 기록했다. 매출은 전년보다 27.9% 증가했고 창사 이후 처음으로 영업흑자를 냈다. AI 사업 매출은 3700억원을 넘어섰고 보안 사업도 700억원 이상으로 성장했다. 사업의 중심도 클라우드 관리서비스(MSP)에서 AI·데이터·보안으로 빠르게 이동하고 있다. 기업들이 생성형 AI와 AI 에이전트를 실제 업무에 적용하면서 클라우드 인프라뿐 아니라 데이터 구축, 모델 개발, 보안과 운영까지 한꺼번에 지원할 수 있는 사업자의 수요가 커지고 있기 때문이다. ◆ IPO 앞두고 투자자 구성도 정비 이번 투자에 시장이 주목하는 또 다른 이유는 메가존클라우드의 상장 준비가 막바지에 접어들고 있기 때문이다. 메가존은 올해 글랜우드크레딧으로부터 약 8000억원 규모의 투자를 유치한 뒤 기존 투자자들이 보유한 메가존클라우드 지분을 매입해 최대주주 지위를 강화했다. 관련 거래가 마무리되면서 메가존클라우드의 지배구조 정비도 본격화됐다. 메가존클라우드는 현재 전환우선주(CPS)를 보유한 일부 투자자들에게 보통주 전환을 요청하는 등 상장 전 주주구조 정비에도 나선 것으로 알려졌다. 투자자 구성이 정리되면 한국거래소 상장예비심사 청구 이후 IPO 일정이 보다 구체화될 것으로 예상된다. 시장에서는 연내 예심 청구와 내년 증시 입성 가능성이 거론된다. 이번 투자금은 AI와 보안 등 미래 성장동력 확보에 활용된다. 메가존클라우드는 자체 AI·데이터 기술에 클라우드 인프라와 보안 역량을 결합해 기업의 AX 전 과정을 지원하는 사업을 확대하고 있다. 김상욱 네오위즈파트너스 대표는 “메가존클라우드가 영위하는 AI·클라우드 사업의 독보적인 경쟁력과 AX 분야에서의 성장 잠재력을 높이 평가해 이번 투자를 결정했다”며 “상장이 성공적으로 진행될 수 있도록 적극 지원하겠다”고 말했다. 염동훈 메가존클라우드 대표는 “이번 신규 투자 유치는 사업의 성장성과 미래 가치를 인정받았다는 점에서 의미가 크다”며 “투자자들과의 동반성장을 가속화하기 위해 펀더멘털을 강화하겠다”고 밝혔다. 이번 투자의 관전 포인트는 IPO 자체보다 상장 후 기업가치를 뒷받침할 성장 기반을 얼마나 확보하느냐다. 클라우드 시장의 외형 성장만으로는 높은 기업가치를 인정받기 어려워진 만큼 AI·보안 사업이 실제 수익성을 얼마나 끌어올릴지가 중요하다. 한편 메가존클라우드가 신규 자금을 바탕으로 AI·보안 사업을 확대하면서 매출 성장과 수익성을 동시에 입증한다면 IPO 과정에서도 긍정적인 평가를 받을 수 있다. 반대로 대규모 투자 이후에도 수익성 개선이 제한된다면 상장 밸류에이션을 둘러싼 시장의 눈높이가 낮아질 수 있다. ‘클라우드 1위 MSP’에서 ‘AI·클라우드 종합 플랫폼 기업’으로 얼마나 빠르게 체질을 바꾸느냐가 상장 성공의 핵심 변수가 될 전망이다.2026-09-01 10:06:12
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KT, AI·AX 협력사 12곳과 동남아 공략…현지 기업·VC까지 연결 [경제일보] KT가 협력 중소벤처 12개사와 함께 동남아시아 시장 공략에 나선다. 단순히 해외 전시회 참가 기회를 제공하는 데 그치지 않고 현지 기업과의 사업 미팅과 글로벌 투자자 상담까지 연계해 협력사의 실제 해외 진출을 지원한다. 자체 인공지능(AI)·AX 사업을 확대하는 동시에 협력사 기술을 묶어 하나의 생태계로 해외 시장에 선보이겠다는 전략으로 풀이된다. 27일 KT는 지난 26일부터 28일까지 태국 방콕 퀸 시리킷 국립 컨벤션 센터에서 열리는 '테크소스 글로벌 서밋 2026'에 협력 중소벤처 12개사와 함께 참가했다고 밝혔다. 테크소스 글로벌 서밋은 AX 전환, 핀테크, 푸드테크 등을 주제로 열리는 동남아시아 대표 기술 행사로 올해 약 300개 기업이 전시 및 행사에 참여한다. 이번에 KT와 함께 태국을 찾은 기업은 마르시스, 더핑크퐁컴퍼니, 모꼬지, 비프로컴퍼니, 다임테크놀로지, 올거나이즈코리아, 딥핑소스, 엑스엘에이트에이아이, 트래쉬버스터즈, 피치에이아이, 페보, 그레이랩 등이다. 참여 기업의 기술 분야도 AI와 AX를 중심으로 다양하다. 다임테크놀로지는 피지컬 AI 기반 자율제조 솔루션을, 올거나이즈코리아는 대규모언어모델(LLM) 기반 솔루션을 선보인다. 딥핑소스는 AI 기반 공간 운영 최적화 기술을, 그레이랩은 AI 보안 에이전트 기술을 보유하고 있다. 엑스엘에이트에이아이는 AI 자동 통번역 솔루션을 앞세워 동남아 시장 진출을 추진하고 있으며, 페보는 보이스 AX 솔루션을 개발한다. 더핑크퐁컴퍼니와 모꼬지 등 콘텐츠 기업과 비프로컴퍼니의 축구 영상 분석 기술 등도 이번 행사에 함께 소개된다. KT는 이번 참가를 단순한 공동 전시 형태로 운영하지 않고, 현지 기업과의 사업 기회를 발굴하는 데 초점을 맞춰 진행한다고 설명했다. KT는 행사에 참가하는 300여개 기업을 사전에 검토하고, 각 협력사의 기술과 사업 분야에 맞춰 협업 가능성이 높은 기업을 선별해 맞춤형 밋업을 주선한다. 해외 시장에 처음 진출하거나 현지 네트워크가 부족한 중소벤처 입장에서는 대기업이 보유한 현지 네트워크를 활용할 수 있다는 점은 매력적인 요인으로 다가올 것으로 분석된다. 기술을 전시하는 것에서 끝나는 것이 아니라 잠재 고객과 직접 만나 사업 협력을 논의할 수 있는 기회를 마련하는 방식이다. 글로벌 투자 유치도 지원한다. KT는 현지 글로벌 벤처캐피털(VC)을 초청해 참가 기업과 1대 1 상담회를 마련했다. 협력사들은 현지 기업과의 사업 협력뿐 아니라 투자 유치 가능성도 타진할 수 있다. 실제 일부 기업은 이번 행사를 동남아 시장 진출의 교두보로 활용하고 있다. 올거나이즈코리아는 KT와 글로벌 시장 공동 진출을 위한 협력을 검토하고 있으며, 엑스엘에이트에이아이도 자체 AI 번역 기술을 기반으로 동남아 시장 진출을 추진하고 있다. 행사 기간 현지 기업과 구체적인 사업 협력 방안을 논의할 예정이다. KT가 협력사의 해외 진출 지원에 나서는 것은 국내 시장만으로는 성장에 한계가 있는 중소벤처의 새로운 판로를 확보하는 동시에 자사의 AX 사업 생태계도 확대할 수 있기 때문이다. 특히 동남아시아는 기업의 디지털 전환과 AI 도입이 확대되면서 국내 AI·AX 기업들이 새로운 시장으로 주목하는 지역으로, KT에는 자체적으로 확보한 AI·AX 기술뿐 아니라 협력사들의 산업별 솔루션을 함께 묶어 현지 기업에 제안할 수 있다는 장점이 있다. 이번 사업은 KT가 추진하는 협력사 동반성장 프로그램 'BLOOM, Together'의 일환으로 진행된다. KT는 그동안 협력사의 경영 안정성을 높이기 위한 상생펀드와 현금 결제 등을 지원하는 한편, 민관 공동 기술사업화와 AX 사업화, 공동 기술개발 등도 추진해왔다. KT는 이번 행사를 시작으로 협력 중소벤처의 해외 시장 진출을 지속적으로 지원한다는 계획이다. 권혜진 KT SCM실장 전무는 "협력 중소벤처가 동남아 시장에서 새로운 사업 기회를 발굴하고 글로벌 경쟁력을 높일 수 있도록 전시 참가와 IR 피칭을 지원하고 있다"며 "앞으로도 유망 중소벤처 기업의 해외 시장 진출과 성장을 적극 지원해 지속 가능한 상생성장 생태계를 만들어 가겠다"고 말했다.2026-08-27 10:29:32
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SKT·업스테이지, 보안 AI로 의기투합…'국산 AI' 실전 투입 나선다 [경제일보] SK텔레콤이 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 경쟁을 넘어 사이버 보안 분야에서 AI 상용화에 나선다. 독자 AI 파운데이션 모델 2차 평가에서 경쟁했던 SK텔레콤과 업스테이지가 보안 AI 개발을 위해 손잡고, 국내 주요 보안 기업 9곳까지 합류한 '보안 AI 올스타팀'을 꾸렸다. 대규모 언어 모델(LLM)을 실제 보안 현장에 적용해 위협 탐지부터 대응까지 자동화하는 것을 목표로 이번 협업을 진행한다. 27일 SK텔레콤은 업스테이지와 국내 주요 보안 기업, 대학, 한국정보보호산업협회(KISIA) 등과 컨소시엄을 구성하고 과학기술정보통신부가 추진하는 '사이버 보안 특화 AI 파운데이션 모델' 개발 사업에 참여 신청서를 제출했다고 밝혔다. 이번 컨소시엄은 최근 독자 AI 파운데이션 모델 사업 2차 평가에서 살아남은 3개 팀 가운데 SK텔레콤과 업스테이지가 한 팀으로 뭉친 것이 특징이다. 두 회사는 각각 독자 AI 모델인 'A.X K'와 'Solar Open' 계열을 개발해 온 경험을 바탕으로 보안에 특화된 AI 모델 개발을 맡는다. 독자 AI 파운데이션 모델 사업이 국내 자체 AI 모델의 경쟁력을 확보하는 데 초점을 맞혔으며, 이번 사업을 통해 확보한 AI 기술을 특정 산업 현장에 적용한다는 구상이다. 특히 사이버 보안은 실시간으로 대량의 데이터를 분석하고 위협에 대응해야 하는 만큼 AI 활용 가능성이 큰 분야로 꼽힌다. 최근 보안 관제 센터(SOC)에는 하루에도 수많은 보안 경보가 발생하는 것으로 알려졌다. 이에 사람이 모든 경보를 일일이 분석하기에는 한계가 있는 만큼 AI를 활용해 위협 여부를 판단하고 대응 과정까지 자동화하려는 움직임이 커지고 있다. 이번 컨소시엄은 AI 모델 개발에 그치지 않고 실제 보안 현장에서 모델을 검증하는 구조를 갖췄다. SK텔레콤과 업스테이지가 모델 개발을 맡고, 보안 기업들이 실제 운영 과정에서 축적한 데이터를 학습에 활용한다. 이후 개발된 모델을 각 기업의 상용 제품과 보안관제 환경에 적용해 성능을 검증하고 개선하는 방식이다. SK텔레콤은 AI 모델과 'AI 에이전트'를 결합해 위협 탐지부터 분석, 대응까지 자동화한다는 구상이다. 단순히 '공격이 발생했다'고 알려주는 수준을 넘어 AI가 공격 유형과 위험도를 판단하고 적절한 대응 조치까지 수행하도록 하는 것을 목표로 구현하고 있다. 이를 위해 SK쉴더스, 시큐아이, 안랩, 이글루코퍼레이션, 라온시큐어, 스마트엠투엠, 에임인텔리전스, 지니언스, 파이오링크 등 9개 보안 기업이 컨소시엄에 참여한다. 보안관제와 위협 분석부터 네트워크, 단말, 인증, 취약점 점검, AI 모델 안전성 평가 등 각 분야의 전문성을 결합한다. SK텔레콤 역시 통신 인프라를 24시간 관제하며 축적한 보안 운영 경험을 활용한다. CEO 직속 정보보호최고책임자(CISO) 조직 아래 통합보안센터를 운영하고 있으며 129명의 전담 인력이 24시간 탐지·대응 업무를 수행하고 있다. 개인정보보호책임자(CPO) 조직까지 포함하면 관련 인력은 149명 규모다. 보안 AI의 경쟁력은 결국 얼마나 양질의 보안 데이터를 확보하고 실제 현장에서 검증하느냐에 달려 있다. 이번 컨소시엄에는 보안 기업뿐 아니라 고려대학교와 숭실대학교 산학협력단, KISIA도 참여해 모델 성능과 안전성 검증, 전문인력 양성 및 산업계 확산을 맡는다. 특히 국내 보안 환경에 맞는 AI 모델을 확보한다는 점도 이번 사업의 특징이다. 해외에서 개발된 AI 모델을 그대로 활용하기보다 국내에서 발생하는 사이버 위협과 한국어 보안 데이터, 국내 규제 환경 등을 반영한 모델을 개발해 국내 보안 산업의 AI 전환을 지원한다는 것이다. 다만 보안 AI가 실제 현장에 안착하기 위해서는 데이터 확보와 개인정보·기업 기밀 보호, AI의 오탐과 오판을 줄이는 문제 등이 과제로 꼽힌다. AI가 보안 판단을 잘못 내릴 경우 정상적인 서비스를 공격으로 판단하거나 실제 위협을 놓칠 가능성도 있기 때문이다. 이에 모델 성능뿐 아니라 안전성을 독립적으로 검증하는 체계가 중요해질 전망이다. 조동연 SK텔레콤 AI 컨버전스 담당은 "국내 보안 현장의 데이터와 노하우를 국산 AI 모델에 담아 실전형 보안 AI 체계를 만들겠다"며 "국내 산학연이 함께 만든 역량으로 글로벌 시장에서도 경쟁할 수 있도록 보안 AI 생태계를 넓혀가겠다"고 말했다.2026-08-27 09:31:13
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'K-보안 AI' 국가대표는 누구…SKT vs 네이버클라우드 정면승부 [경제일보] 국산 사이버보안 특화 인공지능(AI) 파운데이션 모델 개발을 놓고 SK텔레콤과 네이버클라우드가 정면으로 맞붙는다. 과학기술정보통신부가 추진하는 이번 사업에 두 회사가 각각 대규모 컨소시엄을 꾸려 제안서를 제출하면서 국내 AI와 보안 산업의 역량을 사실상 한 곳에 모으는 경쟁 구도가 형성됐다. 정부는 외부 전문가 평가 등을 거쳐 9월 초 최종 수행팀 한 곳을 선정할 예정이다. 과기정통부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 26일 공모 결과 SK텔레콤 컨소시엄과 네이버클라우드 컨소시엄 등 2곳이 참여했다고 밝혔다. 최종 선정팀에는 엔비디아 B200 GPU 256장(32노드)이 10개월간 지원된다. 사업기간은 2026년 9월부터 2027년 7월까지다. 개발 결과물은 오픈소스로 공개해 국내 보안산업 전반의 활용을 지원한다. SK텔레콤은 업스테이지와 SK쉴더스, 시큐아이, 안랩, 이글루코퍼레이션, 라온시큐어, 지니언스, 파이오링크 등 13개 기관과 컨소시엄을 구성했다. 고려대·숭실대 산학협력단도 참여한다. 컨소시엄은 ‘전방위 사이버 보안 특화 AI 파운데이션 모델군 개발 및 국내 사이버 위협 환경 기반 에이전틱 보안 서비스 실증’을 목표로 내걸었다. 핵심은 하나의 거대 모델보다 보안 업무별 특화 모델과 이를 실제 현장에 적용하는 에이전틱 AI다. 위협을 탐지·분석하고 대응까지 이어지는 보안 업무를 AI가 지원하거나 일부 자동 수행하도록 만들어 국내 사이버 환경에 맞는 실증 모델을 확보하겠다는 전략이다. 네이버클라우드는 32개 기업·기관을 묶어 맞불을 놨다. LG CNS·LG AI연구원·LG유플러스를 비롯해 이스트시큐리티, 티오리한국, 하이퍼엑셀 등이 참여했고 한국항공우주산업(KAI), 한국수력원자력, 금융보안원, 한국과학기술정보연구원과 서울대·KAIST·포항공대 등도 이름을 올렸다. 컨소시엄 주제도 ‘국가 사이버 안보 역량 내재화를 위한 AI 파운데이션 모델 개발’로 국가 기반시설과 연구기관까지 폭넓게 끌어들였다. SKT가 실제 보안 서비스 적용에 초점을 맞췄다면 네이버클라우드는 AI·보안 기업뿐 아니라 금융·에너지·항공·연구기관을 참여시켜 국가 중요 인프라에 적용할 수 있는 보안 AI 생태계 구축에 무게를 둔 것으로 볼 수 있다. 다만 최종 선정은 컨소시엄 규모가 아니라 모델 개발 역량과 실증 계획, 산업 확산 가능성 등을 종합적으로 평가해 결정된다. 정부가 이 사업을 추진하는 배경에는 AI의 사이버 공격 능력이 빠르게 높아지고 있다는 현실이 있다. 앤트로픽은 지난 4월 ‘Claude Mythos Preview’ 테스트 결과를 공개하며 주요 운영체제와 웹브라우저에서 제로데이 취약점을 찾아내고 이를 악용할 수 있는 수준에 도달했다고 밝혔다. 앤트로픽은 테스트 과정에서 OpenBSD의 27년 된 취약점도 발견했다고 설명했다. 앤트로픽은 이후 Mythos 계열 모델을 활용해 중요한 소프트웨어의 취약점을 찾는 ‘Project Glasswing’을 추진하고 있으며, 6월에는 Mythos 5를 제한된 파트너에게 제공하고 있다고 밝혔다. 공격자 측 AI 역량이 빠르게 고도화되는 만큼 방어 AI 역시 탐지에 그치지 않고 취약점 분석과 대응, 보안 운영 자동화까지 발전해야 한다는 논리가 힘을 얻는 이유다. 한편 이번 사업은 결국 ‘한국형 사이버보안 AI’를 누가 만들어낼 것인가를 가르는 시험대다. 정부가 GPU를 제공하는 것보다 중요한 것은 개발된 모델이 실제 국내 기업·기관의 보안 현장에서 얼마나 잘 작동하느냐다. 특히 오픈소스로 공개되는 만큼 최종 모델이 국내 보안업체의 제품과 서비스에 얼마나 빠르게 결합되는지가 사업 성패를 가를 전망이다.2026-08-26 21:59:25
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