성낙호 "10배 큰 범용 모델, 10분의 1 크기로 따라잡고 능가"

공공·금융·국방 겨냥 구축형 AI…네이버 '방패'·LG '창'

[네이버클라우드 제공. 재판매 및 DB 금지]

(서울=연합뉴스) 오지은 기자 = "국가 사이버 안보와 직결된 영역에서 해외 모델에 기댈 수는 없습니다. 네이버는 이번 사업에 자체 보유한 그래픽처리장치(GPU) 4천장을 투입합니다."

정부의 보안 특화 파운데이션 인공지능(AI) 개발 사업 주관사로 선정된 네이버클라우드의 성낙호 AI 기술 총괄은 9일 경기 성남 네이버 1784에서 연합뉴스를 포함한 언론사들과 만나 이같이 말했다.

성 총괄은 "2천억원에 달하는 막대한 자원이지만 위기 시 국가가 믿고 기댈 수 있는 보안 AI 방패를 마련하기 위해 경영진이 결단을 내렸다"고 강조했다.

성 총괄과 김진휘 보안전략 전무는 이날 인터뷰에서 스타트업·학계·연구기관 등 42개 기관이 참여하는 대규모 컨소시엄을 꾸린 배경과 GPU 4천장을 활용한 보안 특화 AI 개발 전략, LG AI연구원과의 협업 구상 등을 공개했다.

이들은 범용 AI보다 작은 모델이라도 보안 분야에 학습 자원과 데이터를 집중하면 글로벌 빅테크의 모델과 경쟁할 수 있다고 자신했다.

특히 외산 AI 활용이 제한적인 공공·금융·국방 등 망분리 환경에 적용할 수 있는 국산 구축형 AI를 개발해 '국가 사이버 안보의 방패'로 만들겠다는 구상이다.

◇ 42개 기관 뭉친 네이버…"보안 AI 생태계 함께 키운다"

이번 컨소시엄은 네이버클라우드를 포함한 33개 참여기관에 9개 협력기관이 더해져 총 42개 기관이 참여하는 초대형 규모로 구성됐다.

김 전무는 컨소시엄 구성에 대해 "특정 대형 보안기업 몇 곳에 의존하는 대신, 우리가 필요한 보안의 풀스펙을 먼저 나열한 뒤 각 영역에서 독보적인 역량을 갖춘 강소기업들을 일대일로 매칭했다"고 설명했다.

김 전무는 "엔드포인트 탐지(EDR), 네트워크 위협 탐지(IPS·IDS), 보안관제(SOC), 외부 공격표면 관리(ASM) 등 엔드포인트부터 네트워크, 앱 전반의 로그를 실시간 분석할 수 있는 최적의 전문 기업들을 포섭했다"며 "AI 모델링 기업과 국내 중소 보안기업이 손을 잡고 모델 학습부터 현장 실증, 향후 클라우드 마켓플레이스를 통한 설루션 유통과 글로벌 진출까지 함께하는 상생 생태계를 만드는 것이 핵심"이라고 강조했다.

컨소시엄은 체계적인 과제 수행을 위해 ▲데이터 분석·처리 ▲모델 학습 ▲평가·검증 ▲실증·확산 등 4대 워킹그룹으로 나뉘어 가동된다.

22개 이상의 기관이 데이터 제공에 나서며 830테라바이트(TB) 규모의 원천 데이터 중 검증된 고품질 데이터 약 700TB와 도메인·IP 프로파일링 등 페타바이트(PB)급 보안 위협 데이터를 정제해 모델에 주입할 예정이다.

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◇ GPU 4천장 승부수…"10배 큰 범용 모델, 10분의 1로 잡겠다"

성 총괄은 거대언어모델(LLM) 경쟁에서 후발주자인 보안 특화 모델이 글로벌 빅테크의 최상위 범용 모델을 뛰어넘을 수 있는 비결로 도메인 특화를 꼽았다.

성 총괄은 "오픈AI의 아스트라나 최신 범용 모델들이 10만 장 규모의 GPU 인프라로 학습된다면, 우리는 4천 장이라는 20분의 1 수준의 자원으로 이들과 맞서야 한다"며 "하지만 과거 오픈AI가 코덱스라는 작은 모델로 범용 모델을 압도했던 것처럼 보안 도메인에 자원을 고밀도로 집중하면 10배 큰 범용 모델의 보안 역량을 10분의 1 사이즈 모델로 충분히 따라잡고 능가할 수 있다"고 말했다.

특히 성 총괄은 네이버가 자체 투입하는 GPU 4천장의 효과를 강조했다.

그는 "AI 학습은 GPU 대수뿐 아니라 GPU 시간(Hour)과 클러스터링 밀도가 성패를 좌우한다"라며 "국내에서 단일 클러스터로 한 건물, 한 공간에 묶여 있는 4천 장 규모의 인프라는 네이버클라우드가 유일하다"고 말했다.

정부 지원 GPU(256장)가 사후 강화학습과 파트너사 데이터 가공·실증에 분배되는 것과 달리 네이버의 4천 장은 바닥부터 기초 역량을 쌓아 올리는 프롬 스크래치 방식의 사전 학습에 온전히 투입된다.

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◇ 네이버 '방패'·LG '창'…"공격·방어 AI 함께 키운다"

이번 사업에서 네이버클라우드는 LG AI연구원과 함께 '투트랙' 모델 개발 체제를 가동한다. 흥미로운 점은 두 회사의 역할 분담이다.

네이버클라우드가 방어 모델을, LG AI연구원이 공격 모델을 집중적으로 맡는다.

성 총괄은 "단순히 텍스트를 생성하는 AI 모델만으로는 실전 보안을 수행할 수 없다"며 "AI 모델에 다양한 해킹 도구와 대응 툴을 엮어내는 '툴 체인(하네스)'이 결합해야 비로소 자율적인 사이버 보안 에이전트가 완성된다"고 설명했다.

이를 위해 국내 최고의 오펜시브 보안 기업인 티오리가 강화학습(RLVR) 환경 구축과 에이전트 개발을 지원하며, 서울대, 한국과학기술원(KAIST), 포스텍 등 국내 정상급 학진 연구진이 결합해 AI가 샌드박스를 탈출해 실제 망을 오염시키는 사고를 차단하는 안전 프레임워크를 마련한다.

성능 목표도 뚜렷하다.

네이버클라우드는 내년 2월 1단계 중간 평가까지 네이버의 하이퍼클로바X 기반 방어 모델은 글로벌 보안 벤치마크인 MSF 엑사이틴 벤치(msf-excytin-bench) 그룹4 진입을, LG 엑사원 기반 공격 모델은 사이버짐(CyberGym) 벤치마크에서 글로벌 오픈 모델인 GLM 5.3 대비 80% 이상의 성능 달성을 목표로 하고 있다.

◇ "100% 방어는 불가능…뚫려도 빨리 복구하는 AI로"

성 총괄은 최근 사이버 안보 패러다임이 완벽한 방어에서 빠른 복구로 전환되고 있음을 짚었다.

성 총괄은 "아무리 단단한 방패라도 날카로운 창이 계속 쏟아지는 사이버 세상에서 100% 방어라는 개념은 성립하기 어렵다"며 "공격에 의해 일부가 뚫리더라도 얼마나 빨리 침해를 탐지하고 피해를 복구해 서비스를 정상화하느냐는 리질리언스(회복탄력성)가 보안 특화 AI의 진정한 가치가 될 것"이라고 강조했다.

모델이 악용될 수 있다는 일각의 우려에 대해 김진휘 전무는 기술적 안전장치와 현실론을 함께 제시했다.

김 전무는 "두 모델 모두 아파치 2.0 기반으로 오픈소스 공개를 원칙으로 하되, 실제 공격 도구로 오용될 수 있는 취약점 체인 하네스나 공격용 강화학습 환경 등은 과기정통부와 긴밀히 협의해 안전장치를 걸어둘 것"이라고 말했다.

이어 "이미 글로벌 무대에는 고성능 해킹 모델들이 오픈소스로 풀려 돌아다니고 있다. 지금은 가드레일 논쟁에 갇혀 있기보다 하루빨리 이에 맞설 수 있는 국가 전략 자산급 방어 모델을 손에 쥐는 것이 급선무"라고 덧붙였다.

◇ "외산 API 못 쓰는 공공·금융·국방…국산 AI가 파고든다"

네이버클라우드가 구축하는 보안 AI는 내년 하반기 금융, 통신, 과학기술, 전력 등 국가 기반시설 4대 축과 반도체, 방위산업, 항공우주 등 핵심 전략 산업군에 순차적으로 실증 배치된다.

하지만 공공·금융·국방 기관 등은 외부 인터넷과 단절된 엄격한 망분리 규제가 적용돼 있어 클라우드 AI 도입의 병목으로 꼽히고 있다.

김 전무는 이에 대해 "보안 수준이 가장 높은 현장은 민간처럼 외산 API를 쓸 수 없기 때문에 국산 구축형(온프레미스) 특화 AI를 간절히 기다리고 있다"며 "N2SF와 다중계층보안(MLS), 사이버안보학회의 지침에 완벽히 부합하도록 모델 개발 초기부터 병렬로 가이드라인 정합성 작업을 밟고 있다"고 밝혔다.

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