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보안 특화 AI 독파모델 사업 개요
2026년 9월 7일 경기도 성남시 밀리토피아 호텔 바이마린에서 열린 AIDC 보안 기술 워크숍에서 김진휘 네이버클라우드 전무가 AIDC 보안특화모델 개발전략을 발표했습니다.
네이버클라우드 컨소시엄은 정부의 사이버 보안 특화 AI 파운데이션 모델 개발 프로젝트 최종 사업 수행자로 선정된 바 있으며, 네이버클라우드 등 33개 기관이 컨소시엄에 참여합니다.
사업에는 총 4256장에 달하는 GPU 자원이 투입되며, 네이버클라우드는 빅데이터 처리 시스템 인프라를 활용해 거대 데이터를 효과적으로 전처리할 수 있는 역량을 갖췄습니다.
김 전무는 한수원 및 한국은행 등 주요 공공 기관의 폐쇄망 구축과 운영 과정에서 검증된 안정적 기술력이 이번 사업 선정에 주효했다고 덧붙였습니다.
퍼플루브 방어 체계의 작동 원리
네이버클라우드는 공격자보다 먼저 취약점을 찾는 오펜시브 차원과 방어하는 디펜시브 차원을 결합한 퍼플루브 체계를 가동 중이라고 2026년 현재 공식적으로 설명했습니다.
오펜시브 측은 적의 시점에서 침투 경로를 사전에 발굴하고, 디펜시브 측은 실시간으로 들어오는 공격을 차단하는 구조로 양방향 루프가 계속 회전합니다.
네이버가 10만대에 달하는 서버를 사고 없이 운영해 온 보안 노하우가 이 체계에 녹아 들어갔으며, 이를 통해 단일 차원의 탐지만 놓치기 쉬운 제로데이 위협도 빠르게 식별합니다.
이는 AI 사이버 공격이 자동화되면서 사람의 분석만으로는 대응이 어려운 상황에 맞춰진 설계로 평가받습니다.
마이크로소프트의 AI 에이전트 강조
마이크로소프트 코리아의 장광운 보안전략고문은 2026년 9월 7일 서울 서초구 삼성금융캠퍼스에서 열린 AI 리스크 콘퍼런스 서울 2026에서 같은 메시지를 냈습니다.
마이크로소프트는 AI를 활용한 사이버 공격에 맞서 방어에도 AI 에이전트를 적극 활용해야 한다는 입장이며, 챗봇 수준을 넘어 직접 행동하는 AI 시대가 왔다는 진단을 제시했습니다.
장광운 고문은 AI 시대 보안 경쟁력은 우리 회사의 가장 위험한 부분을 공격자보다 먼저 찾는 데서 갈린다고 강조했습니다.
이는 에임인텔리전스가 개최한 AI 리스크 컨퍼런스에서 나온 AI 도입보다 통제권 확보가 먼저라는 주문과도 궤를 같이 합니다.
하이퍼클로바X와 엑사원 기반 학습
네이버클라우드 컨소시엄은 최종 모델 구축을 위해 네이버 하이퍼클로바X와 LG의 엑사원 두 모델을 대상으로 학습을 진행한다고 2026년 9월 7일 발표했습니다.
두 모델을 모두 거치게 한 이유는 특정 모델 편향과 오버피팅 위험을 줄이고, 한국어와 산업 도메인 전반에 걸친 일반화 성능을 확보하기 위해서로 분석됩니다.
최종적으로 매개변수 7000억 개 규모의 전문가 조합인 MoE 구조로 보안 특화 모델을 구축하는 게 목표입니다.
이 구조는 여러 전문가 모듈이 입력 특성에 따라 가중치를 달리 적용하기 때문에, 다양한 유형의 사이버 공격 패턴을 동시에 처리하는 데 유리합니다.
MoE 보안 특화 모델의 차별점
MoE 구조는 거대 모델을 단일 신경망으로 학습시키는 대신, 역할별 전문가를 분산 배치해 효율을 높이는 방식으로 2026년 기준 업계 표준 접근법 중 하나입니다.
보안 분야는 악성코드 분류, 피싱 탐지, 침입 로그 분석, 취약점 식별 등 하위 과제가 뚜렷해 MoE가 특히 잘 맞습니다.
예를 들어 이메일 본문은 자연어 전문가가, 악성 바이너리는 코드 전문가가, 네트워크 페이로드는 트래픽 전문가가 맡는 식입니다.
이로 인해 단일 모델 대비 학습 비용은 줄이면서 추론 정확도는 끌어올릴 수 있다는 게 컨소시엄 측 설명입니다.
API SDK 보안 에이전트 제공 계획
김진휘 전무는 이 보안 특화 모델의 API와 SDK, 보안 에이전트를 제공해 먼저 참여 기관들과 망연계, 웹방화벽 등 보안 AI 솔루션을 만들고 현장에서 실증할 계획이라고 발표했습니다.
참여 기관 중심으로 실증을 마친 뒤에는 보안 기업들과 연동해 실제 국내외로 확산할 예정이라고 덧붙였습니다.
한국사이버안보학회와도 MOU를 체결해 현장 실증 때 기술적으로 확인한 사항을 실제 국가 정책에 적극적으로 피드백하기로 했습니다.
이는 정부가 2027년 예산에서 AI 보안 분야에 1822억 원을 편성한 확대 흐름과 맞물린 움직임으로 풀이됩니다.
프롬프트 인젝션과 AI 직접 공격
시스코는 기업이 직접 개발, 운영하는 AI 애플리케이션에 대한 정밀한 타깃 공격 위험이 있다고 경고하며 프롬프트 인젝션을 주요 위협 사례로 제시했습니다.
시스코는 이를 막기 위해 시큐어 액세스 AI 액세스 등 솔루션을 공개하고, 프론티어 AI를 방어에 먼저 활용하는 프로젝트 글래스윙을 통해 대응책을 모색하고 있습니다.
프롬프트 인젝션은 모델 입력값에 악성 명령을 섞어 의도와 다른 행위를 유도하는 기법으로, 2026년 기준 가장 빠르게 증가하는 AI 전용 공격 벡터 중 하나입니다.
내부 RAG 시스템과 사내 챗봇이 늘어나면서 공격 표면이 확장되고 있어, 입력 검증과 출력 필터링을 함께 설계해야 한다는 게 업계 공통 진단입니다.
생성형 AI가 만드는 악성코드 변신
생성형 AI는 악성코드를 무한히 변신시켜 시그니처 기반 탐지를 무력화하는 도구로 악용되고 있으며, 2025년 7월 14일 보도에 따르면 공격이 자동화되면 방어도 자동화돼야 한다는 패러다임이 확산됐습니다.
딥페이크는 음성과 영상을 완벽히 위장해 임직원이나 임원진을 사칭하는 공격에 쓰이며, 2026년 5월 6일 기준 관련 사고는 계속 증가하는 추세입니다.
머신러닝 DDoS 공격 방어 전략은 정상 트래픽과 비정상 트래픽의 패턴을 실시간 분류해 오탐률을 최소화하는 방향으로 발전하고 있습니다.
딥러닝 악성코드 분석 기법은 정적 분석과 동적 행위 분석을 결합해 미지변종까지 탐지 범위를 넓히고 있습니다.
클라우드 환경 AI 보안 점검 항목
클라우드 환경 AI 보안 취약점 점검은 크게 세 축으로 나뉘며, 첫 번째는 모델 파일과 가중치의 무결성, 두 번째는 추론 API 접근 통제, 세 번째는 학습 데이터 유출 방지입니다.
실제로 엔비디아 보안이 뚫려 최고 관리자 권한을 빼앗긴 GPUThor 공격은 GPU 드라이버와 관리 평면을 노린 사례로, 하드웨어 계층 보안의 중요성을 다시 확인시켰습니다.
시트릭스 넷스케일러 인증 우회 시도도 관측됐으며, 재택근무 환경을 노린 공격은 VPN과 제로트러스트 모델 도입을 다시 화두로 올렸습니다.
따라서 클라우드 환경의 AI 보안은 네트워크, 데이터, 모델, API, 사용자 인증을 함께 점검하는 통합 시각이 필요합니다.
자주 묻는 질문
Q.
AI 사이버 공격이 기존 보안 체계와 다른 가장 큰 차이는 무엇입니까?
A.
공격 속도와 자동화 수준이 가장 큰 차이입니다.
마이크로소프트 코리아는 AI 공격자가 인간 방어자보다 빠르다는 점을 공식 지적했고, 이에 대응하기 위해 방어 역시 AI 에이전트로 자동화해야 한다는 진단을 내놨습니다.
Q.
기업의 AI 보안 솔루션 도입은 어떤 순서로 시작하는 게 합리적입니까?
A.
통제권 확보부터 시작하는 게 안전합니다.
에임인텔리전스도 AI 도입보다 통제권 확보가 먼저라고 강조했고, 우선 AI 자산 인벤토리와 데이터 흐름을 파악한 뒤 제로트러스트와 탐지 AI를 단계적으로 도입하는 절차를 권합니다.
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- 참고 자료: www.boannews.com
- 참고 자료: www.news1.kr
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