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‘K-미토스’ 두고 맞붙은 SKT·네이버클라우드…승부처는 '보안 데이터'

정부 보안 특화 AI 사업에 양대 컨소시엄 출사표
SKT ‘독파모·보안기업’ vs 네이버 ‘폐쇄망·LG 역량’
전문가 “학습데이터 품질·신뢰성·현장 검증이 핵심”
국내 보안 특화 AI 개발하는 사업에 SKT와 네이버클라우드의 컨소시엄이 참가했다. 사진은 기사 내용과 관계없음. 사진=오픈AI이미지 확대보기
국내 보안 특화 AI 개발하는 사업에 SKT와 네이버클라우드의 컨소시엄이 참가했다. 사진은 기사 내용과 관계없음. 사진=오픈AI
인공지능(AI)을 활용한 사이버 공격이 고도화되면서 국내 보안 환경에 특화된 자체 AI 모델이 필요하다는 목소리가 나온다. 이로 인해 정부가 보안 특화 AI 개발에 나서는 가운데 SK텔레콤(SKT)과 네이버클라우드가 이른바 'K-미토스' 개발 경쟁에 참전한다.
27일 업계에 따르면 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 '사이버 보안 특화 AI 파운데이션 모델 개발 사업'에 SKT와 네이버클라우드가 각각 컨소시엄을 꾸려 참여했다.

최근 생성형 AI가 빠르게 발전하면서 사이버 보안에서도 AI 활용 범위가 확대되고 있다. 기존 위협 탐지와 분석을 보조하는 수준에서 벗어나 취약점 탐색과 악성코드 분석, 대응 자동화까지 영역이 확대되는 모습이다. 글로벌에서도 앤트로픽의 보안 특화 AI ‘미토스’와 같이 AI를 사이버 보안에 활용하려는 움직임이 나타나고 있다. 해외 AI 모델을 활용하는 방안도 있지만, 이 경우 한국어 기반 위협 정보와 국내 규제·보안 환경을 충분히 반영하기 어렵다 보니 국내 환경에 맞는 이른바 ‘K-미토스’를 확보할 필요성도 커지고 있다.

황석진 동국대학교 정보보호대학원 교수는 "기존 사이버 보안 대응은 사람이 주도하다 보니 대응 범위가 제한적이고 시간도 많이 필요했다"며 "SKT와 네이버클라우드가 각각 컨소시엄을 구성해 AI 보안 모델 개발에 나서는 것은 이런 한계를 보완한다는 측면에서 의미가 있다"고 설명했다.
두 컨소시엄은 모두 기존 AI 모델 개발 역량에 실제 보안 데이터와 현장 경험을 결합한다는 전략이다. SKT는 업스테이지와 주요 보안기업의 기술력을, 네이버클라우드는 폐쇄망 AI 운영 경험과 LG 계열사의 AI·통신·보안 역량을 활용해 보안 특화 모델 개발에 나선다.

SKT는 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 사업(일명 독파모) 2차 평가를 통과한 업스테이지와 모델 개발을 맡는다. 양사가 각각 개발해온 'A.X K'와 '솔라 오픈' 계열을 기반으로 보안 특화 모델을 개발한다는 계획이다. 또 SK쉴더스와 시큐아이, 안랩, 이글루코퍼레이션, 라온시큐어, 스마트엠투엠, 에임인텔리전스, 지니언스, 파이오링크 등 보안기업 9개사가 참여한다. 각 기업이 보안관제와 네트워크, 단말, 인증 등의 영역에서 축적한 데이터와 기술을 모델 학습과 검증에 활용한다.

아울러 SKT는 기간통신사업자로서 통신 인프라를 24시간 관제하며 축적한 운영 경험도 모델 개발에 활용한다. 향후 개발한 모델을 AI 에이전트와 결합해 위협 탐지와 분석, 대응까지 자동화한다는 계획이다.

네이버클라우드는 LG CNS를 비롯해 보안기업과 대학, 연구·공공기관 등 총 33개 기관 컨소시엄을 구성했다. AI 모델부터 인프라와 보안, 데이터까지 자체 기술을 결합해 국내 환경에 맞는 모델을 개발한다. 특히 원자력과 금융 등 보안 수준이 높은 폐쇄망·온프레미스 환경에서 AI 모델을 운영해온 경험을 강점으로 내세웠다. 외부망과 분리된 환경에서 모델을 상용 운영해온 만큼 데이터 반출이 제한되는 공공·보안 영역에 적용할 수 있다.
뿐만 아니라 네이버 서비스 운영 과정에서 축적한 보안 관제 경험과 데이터 격리·암호화 기술도 적용할 계획이다. LG CNS는 레드팀과 블루팀, AI보안팀 등 전문 조직과 AI전환(AX) 사업 경험을 제공하고 여기에 LG유플러스(LG U+) 등 그룹사의 통신 네트워크 특화 데이터를 모델 학습과 실증에 활용한다.

황 교수는 "AI 보안 특화 모델을 만들기 위해서는 실제 결과와 대응 과정에 적용되는 학습 데이터를 얼마나 잘 축적하느냐가 중요하다"며 "특정 데이터에 편향되지 않도록 관리하면서 AI가 활용하는 데이터의 신뢰성을 확보할 수 있는지도 종합적으로 고려해야 한다"고 말했다.

결국 이번 사업에서는 모델 자체의 성능 뿐 아니라 각 컨소시엄이 확보한 보안 데이터의 품질과 이를 실제 환경에서 검증할 수 있는 역량이 경쟁력을 좌우할 것으로 전망된다.


이재현 글로벌이코노믹 기자 kiscezyr@g-enews.com
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