전은숙 LG CNS 보안사업담당 "공격·방어 교차검증으로 성능 고도화"

"보안은 국가 안보"…글로벌 1위 보안 AI 수준 성능 100% 달성 목표

전은숙 LG CNS 보안사업담당이 최근 서울 강서구 마곡동 본사에서 진행된 연합뉴스와의 인터뷰에서 발언하고 있다. [LG CNS 제공. 재판매 및 DB 금지]

(서울=연합뉴스) 권하영 기자 = "보안은 결국 디지털 영역의 국방과 같습니다. 우리만의 무기가 있어야 힘이 생깁니다."

미국과 중국을 중심으로 인공지능(AI) 패권 경쟁이 심화하는 가운데 사이버 보안 분야에서도 AI를 활용한 공격과 방어가 고도화하면서 국가 차원의 독자적인 보안 역량 확보가 중요해지고 있다.

이런 상황에서 보안 특화 AI 파운데이션 모델(보안 특파모) 개발 사업에 참여한 LG CNS가 20년 이상 축적한 보안 기술과 대규모 데이터를 바탕으로 '글로벌 보안 AI 1강'에 도전한다.

전은숙 LG CNS 보안사업담당은 최근 서울 강서구 마곡동 본사에서 진행된 연합뉴스와의 인터뷰에서 "보안은 국가 안보"라며 독자적인 보안 AI 기술을 확보해야 한다고 강조했다.

◇ LG 계열사 역량 결집…엑사원 기반 공격 모델 개발

LG CNS는 네이버클라우드 컨소시엄의 핵심 참여사로 사업 전반을 공동 조율하는 프로젝트 매니저(PM) 역할을 맡는다.

10개월 동안 700B(7천억개 매개변수)급 보안 특화 AI 모델 2종을 개발하는 이번 사업에서 LG CNS는 LG AI연구원이 개발하는 엑사원 기반 공격 특화 모델의 학습 데이터를 정제·가공하고 완성된 모델의 보안 성능을 검증한다. 향후 사업화도 주도할 예정이다.

LG 계열사 간 역할도 나뉜다. LG CNS가 데이터 정제와 검증을 총괄하고 LG AI연구원이 엑사원 기반 공격 특화 모델을 개발한다. LG유플러스[032640]는 통신 네트워크 데이터를 제공하고 실증 검증을 맡는다.

전 담당은 "보안 특화 AI 모델이 필요하다는 공감대를 이번 국책 과제가 추진되기 이전인 4월부터 LG 내부에서 먼저 갖고 준비해왔다"며 "각 계열사의 강점을 결집하고 조율이 원활한 원LG 팀으로 참여해 시너지를 극대화할 수 있다"고 말했다.

이어 "보안 특화 모델이 성공하려면 광범위한 컨소시엄을 통해 풍부한 데이터와 기술 역량을 확보하는 것이 관건이라고 판단해 네이버클라우드와 전략적으로 협업하게 됐다"고 덧붙였다.

◇ 공격과 방어 맞붙여 검증…20년 보안 경험 활용

이번 컨소시엄은 네이버 하이퍼클로바X 기반 방어 특화 모델과 LG 엑사원 기반 공격 특화 모델을 병렬로 개발한 뒤 두 모델이 서로의 허점을 찾아내는 교차검증을 반복하는 방식으로 성능을 높일 계획이다.

전 담당은 "공격 모델이 탐지하지 못하면 방어 역량을 보완하고, 방어 모델이 막아내면 공격 모델을 더 고도화하는 식으로 양쪽 성능이 함께 올라갈 것"이라고 설명했다.

목표는 글로벌 최고 수준의 보안 AI 성능이다. 현재 해외 AI 벤치마크 사이트 '사이버짐'에서 사이버 보안 성능 세계 1위로 평가받는 중국 즈푸의 'GLM 5.3' 수준 성능을 100% 달성한다는 구상이다.

전 담당은 "모든 영역을 한꺼번에 빅테크 수준으로 끌어올리기는 어렵지만, 보안에만 집중하면 글로벌 최고 성능을 만들어낼 수 있다고 생각한다"고 강조했다.

LG CNS는 2005년부터 자체 보안관제센터(SOC)를 운영하며 축적한 20년 이상의 보안 노하우도 모델 개발 과정에 직접 적용하며, 화이트해커로 구성된 레드팀과 침해대응 전문가로 구성된 블루팀이 실전 환경에서 AI 모델의 공격·방어 성능을 검증할 예정이다.

AI가 통제 범위를 벗어나지 않도록 안전장치도 마련한다. 폐쇄된 샌드박스(격리 환경)를 기본으로 적용하고 위험도가 높은 행위에는 사람의 승인을 거치는 인간 개입(Human-in-the-Loop) 절차를 둔다.

전 담당은 "강화학습 과정에서 AI가 자율적으로 판단하고 행동하려는 경향이 특히 강해지는데, 이 단계에서 사람이 개입하는 제어 루틴을 추가하고 에이전트 행위와 이상 징후를 별도로 모니터링하는 체계도 갖출 것"이라고 말했다.

◇ 830TB 데이터 정제 승부처…북한 공격 대응도 특화

이번 사업에서는 830테라바이트(TB) 규모의 보안 학습 데이터를 얼마나 빠르고 정교하게 정제하는지가 승부처로 꼽힌다.

전 담당은 "개인정보를 걸러내고 중복 데이터를 제거하며 컴플라이언스 이슈가 없는 데이터를 단기간에 만들어내는 것이 이번 과제의 핵심"이라고 강조했다.

LG CNS는 자체 데이터를 활용할 때 고객과 무관한 데이터를 중심으로 사용하고, 고객 데이터는 명시적인 동의를 거친 경우에만 활용한다는 원칙을 세웠다.

컨소시엄에 참여한 보안 기업들도 전문 영역별 데이터를 제공한다. S2W는 다크웹 데이터를, 이스트시큐리티는 엔드포인트 악성코드 데이터를, 스패로우는 소스코드 취약점 정보를, 지란지교시큐리티[208350]는 악성 피싱 정보를 각각 맡아 전방위적인 보안 데이터셋을 구축한다.

북한의 사이버 공격 대응에 특화하는 것도 차별화 전략으로 내세웠다.

전 담당은 "한국산 위협 인텔리전스(TI)를 글로벌에서 구매하는 이유도 북한 관련 정보 때문"이라며 "이 부분에 집중해 특화하면 글로벌 시장에서도 우리 모델이 필요해지는 차별점이 될 것"이라고 밝혔다.

◇ "보안은 국가 안보"…오픈소스 공개해 생태계 확장

전 담당은 국산 보안 특화 AI 모델 확보가 단순한 기술 경쟁을 넘어 국가 안보의 문제라고 역설했다.

해외 AI 도구에 대한 의존도가 높은 상황에서 수출 통제가 이뤄지거나 이용 비용이 급격히 오를 경우 국내 보안 역량이 영향을 받을 수 있다는 판단에서다.

그는 "글로벌 모델이 효율적일 수 있지만 보안은 효율성만으로 판단할 수 없다"며 "지금이라도 빨리 만들어 따라잡아야 나중에 활용도 하고, 글로벌과도 교류할 수 있다"고 말했다.

개발이 완료되면 모델을 오픈소스로 공개해 컨소시엄 참여 보안기업들이 자사 솔루션에 직접 내재화할 수 있도록 할 계획이다.

상용화는 보안관제 등 관리형 보안서비스(MSSP)와 온프레미스 구축형의 두 가지 방식으로 추진한다. 폐쇄망 환경에서는 모델을 경량화해 이식하는 방안도 준비하고 있다.

전 담당은 모델을 지속적으로 고도화하기 위해 국가 차원의 보안 학습 데이터 공유 플랫폼을 구축하고 관련 법령을 정비할 필요가 있다고 강조했다.

그는 "이번에 잘 만든다고 끝나는 게 아니고 지속적으로 쌓고 발전시켜야 한다"며 "그러려면 민간이 아닌 국가 차원의 인프라와 지원이 뒷받침돼야 한다"고 덧붙였다.

kwonhy@yna.co.kr

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