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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
챗봇 시대 끝났다…카카오가 '오케스트레이션'에 사활 건 이유
[이코노믹데일리] 카카오(대표 정신아)가 글로벌 AI(인공지능) 격전지에서 '평가 기준'을 제시하며 기술 주도권 확보에 나섰다. 단순 문답형 AI를 넘어 스스로 계획하고 행동하는 '에이전틱(Agentic) AI' 시대로의 전환이 가속화되는 가운데, 카카오가 자체 개발한 평가 모델이 세계적 권위의 학회에서 인정받으며 기술력을 입증했다. 카카오는 자체 개발한 '오케스트레이션 벤치마크' 논문이 세계 3대 AI 학회 중 하나인 'ICLR 2026'에 채택됐다고 3일 밝혔다. ICLR(국제표현학습학회)은 매년 최신 AI 기술 트렌드를 선도하는 논문들이 발표되는 무대다. 올해는 약 1만9000여건의 논문이 제출돼 상위 28%만이 채택될 정도로 경쟁이 치열했다. 구글, 메타, 오픈AI 등 글로벌 빅테크들이 각축을 벌이는 이곳에서 카카오가 성과를 낸 것은 한국형 AI 기술이 글로벌 표준에 근접했다는 의미로 해석된다. 이번 연구의 핵심은 '오케스트레이션(Orchestration)'이다. 이는 AI가 사용자의 복잡한 명령을 수행하기 위해 여행, 쇼핑, 금융 등 다양한 외부 도구(API)를 적재적소에 호출하고 실행 순서를 조율하는 능력을 말한다. 2026년 현재 AI 트렌드는 단순히 텍스트를 생성하는 LLM(거대언어모델)에서 실질적인 업무를 수행하는 '에이전틱 AI'로 급격히 이동하고 있다. 기존 벤치마크(성능 평가 지표)는 단편적인 언어 능력 평가에 그쳐 복합적인 문제를 해결하는 에이전트의 실력을 검증하는 데 한계가 있었다. 카카오가 개발한 벤치마크는 실제 서비스 환경을 그대로 모사했다. 17개 서비스 도메인과 100여개의 가상 도구를 활용해 AI가 얼마나 정교하게 계획(Planning)을 수립하고 도구를 실행(Tool Execution)하는지를 분리해 평가한다. 이는 AI 모델이 단순히 말을 잘하는 것을 넘어 실제 비서처럼 일을 얼마나 잘 처리하는지를 측정하는 '실전 테스트'인 셈이다. ◆ '한국형 AI' 방어기제 구축…오픈소스로 생태계 확장 주목할 점은 이번 벤치마크가 한국어의 문화적 맥락과 특성을 완벽하게 반영했다는 것이다. 글로벌 빅테크의 모델들이 영어권 데이터에 편중된 반면 카카오는 한국어 환경에서의 미묘한 뉘앙스와 서비스 연결성을 평가 지표에 녹여냈다. 이는 향후 AI 서비스 경쟁에서 '언어 장벽'을 넘어 '문화 장벽'을 구축하겠다는 전략으로 풀이된다. 국내 사용자가 "이번 주말 부산 여행 일정 짜줘"라고 말했을 때, 단순히 정보만 나열하는 것이 아니라 KTX 예매 앱과 맛집 예약 앱을 연동해 실질적인 행동까지 연결하는 능력에서 우위를 점하겠다는 포석이다. 카카오는 이 논문과 데이터를 깃허브(GitHub)에 오픈소스로 공개했다. 폐쇄적인 기술 독점 대신 생태계 확장을 택한 것이다. 이를 통해 외부 개발자들이 카카오의 기준에 맞춰 AI 서비스를 개발하도록 유도하고 자연스럽게 카카오 중심의 AI 생태계를 조성하겠다는 자신감이 엿보인다. 이번 연구 성과는 카카오의 차세대 AI 서비스인 '카나나(Kanana)' 등의 고도화로 직결될 전망이다. 카카오는 채팅방 내에서 사용자 의도를 파악해 쇼핑, 결제, 예약 등을 원스톱으로 처리하는 'AI 슈퍼앱' 전략을 추진 중이다. 검증된 오케스트레이션 능력은 카카오톡이라는 강력한 플랫폼과 결합해 시너지를 낼 것으로 보인다. AI가 수많은 채팅방의 맥락을 이해하고 적절한 시점에 필요한 기능을 제안하거나 수행하는 능력이 획기적으로 향상될 수 있기 때문이다. 카카오 관계자는 "에이전틱 AI가 실제 서비스 환경에서 얼마나 안정적으로 작동하는지를 평가하는 핵심 도구를 확보했다"며 "앞으로도 에이전트 간 협업 능력 등을 강화해 카카오만의 차별화된 AI 기술력을 보여줄 것"이라고 밝혔다. 단순한 기술 과시를 넘어 '돈 버는 AI'로의 전환을 꾀하는 카카오가 이번 연구 성과를 바탕으로 실적 반등과 플랫폼 혁신이라는 두 마리 토끼를 잡을 수 있을지 업계의 관심이 집중된다.
2026-02-03 09:30:31
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