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고성능 AI시대 보안은?...AWS, 다층 체계로 대응

아마존웹서비스(AWS)코리아가 고성능 AI 시대를 맞아 이에 대응하는 자사의 다층적 보안 전략을 밝혔다. AWS는 1일 AWS코리아 사무실에서 'AWS 시큐리티 101 기자간담회'를 개최했다. 이날 신은수 AWS코리아 수석(보안전문 솔루션즈 아키텍트)이 다층적 보안 전략을 소개했다. 이어 이진욱 LG CNS RED팀장은 AWS의 다측적 보안 전략을 도입한 효과를 설명했다. 신 수석은 "다수의 프론티어 AI 모델이 취약점을 탐지하는 시대가 도래하면서 평균 익스플로잇(취약점 공격) 소요 시간이 수년 단위에서 수시간 내로 단축됐다"며 "고성능 AI가 불러올 리스크는 다양하다. 다수의 취약점을 동시에 발견하며, 빠른 공격 속도는 물론 정교한 공격의 기술 진입장벽이 급격히 하락하는 결과를 낳았다"고 진단했다. 실제 AWS에 따르면 평균 익스플로잇 소요 시간은 2018년 기준 2.3년에서 2024년 5일, 올해 20시간으로 빨라졌다. 그러나 취약점에 대한 패치는 여전히 30일이 넘는 시간이 소요되는 것으로 나타났다. 이에 보안업계 현장이나 담당자들은 쏟아지는 취약점에 대응하느라 과부하가 일어날 수 있고, 보안 정책 또한 실제 위험을 반영하지 못하고 있을 수 있다는 것이 신 수석의 주장이다. 신 수석은 AWS가 수학적으로 증명 가능한 보안 기술인 '자동 추론'을 AWS 대부분의 보안 서비스에 내재했다고 설명했다. 또한 AWS 시큐리티(AWS Security)는 하루 400조 건의 네트워크 플로우를 분석하며, 아마존 가드듀티(Amazon GuardDuty)는 2025년 하반기 평균 시간당 8조8000억건의 이벤트를 모니터링하고 10억개 이상의 EC2 인스턴스를 보호한다고 설명했다. 이어 신 수석은 발견부터 검증된 수정까지 보안을 머신 스피드로 처리하는 AWS 컨티뉴엄(AWS Continuum)도 소개했다. AWS 컨티뉴엄은 우선순위 결정, 검증, 교정 에이전트가 결합해 펜테스트(Penetration Test), 코드 스캐닝, 위협 모델링까지 발견-조치 전 주기를 자동화한 AWS의 보안 프레임워크다. AWS상의 시스템이 아니더라도 적용이 가능한 것도 특징이다. AWS 컨티뉴엄에는 AWS 시큐리티 에이전트가 내장된다. AWS 시큐리티 에이전트는 비즈니스 영향도를 고려해 위협을 감지하고, 해당 위협이 실제 익스플로잇이 가능한지 검증한다. 이어 공격 가능성이 있는 경우 패치 등 교정 역할도 수행한다. 위협 모델링, 설계 리뷰, 코드 리뷰, 침투 테스팅 등 취약점 발견부터 조치까지 전주기를 자동화한 것이 핵심이다. AWS 발표에 이어 LG CNS 이진욱 팀장이 자사 레드팀에서 AWS 시큐리티 에이전트를 적용한 결과, 창출한 성과를 공유했다. LG CNS 레드팀은 LG CNS의 서비스나 시스템, 솔루션 등에 대한 취약점 점검, 침투 테스트 등 업무를 수행한다. 이 팀장은 "대형 보안사고가 잇달아 발생하는 가운데 AX(AI 전환) 프로젝트가 늘어나면서 침투 테스트 수요는 크게 늘어났다"면서 "이에 LG CNS는 지난해 말부터 AI를 활용한 침투테스팅을 검토하기 시작했다"고 밝혔다. 그는 "이 과정에서 AWS 시큐리티 에이전트를 도입한 결과, 낮은 오탐률, 추론 과정 및 근거 제시, 손쉬운 검증, 24시간 내 점검 등 효과를 확인했다"면서 "침투테스트 실행 결과를 요약한 대시보드, 보고서 생성, 위협 스코어링 등 침투테스트 수행 전주기 과정을 자동화해 업무 효율을 크게 높였다"고 평가했다. AWS 시큐리티 에이전트가 능동적으로 취약점을 찾아내는 과정에서 아티팩트를 기반으로 그간 발견되지 않은 다른 취약점을 도출해내는 것도 확인됐다. 이 팀장은 도입 효과로, 계정 권한 정보 등 맥락을 추가로 제공할 경우 점검 신뢰도가 60%에서 90%로 높아졌다고 설명했다. 전문가 검증을 포함한 방식에서는 평균 점검 비용이 30%, 점검 시간은 평균 5일에서 3일로 약 40% 줄었으며, 시큐리티 에이전트 단독 수행 시에는 비용 70%, 점검 시간은 5일에서 1일로 80% 단축되는 효과를 확인했다고 전했다. LG CNS는 속도, 전문성, 비용, 파이프라인 통합 측면에서 효과를 확인한 만큼 올해 2분기까지 일부 서비스에 PoV(Proof of Value,가치 증명)를 수행한 뒤 3분기 이후 적용 대상을 확대할 계획이다.

2026.07.01 13:33김기찬 기자

[써보고서] "LG '엑사원 3.5', 챗GPT·퍼플렉시티 안써도 되겠네"

"엑사원 3.5는 기업 환경에 최적화된 업무 솔루션입니다. 실제 임직원들이 체감할 수 있는 효율 개선을 목표로 개발했습니다." LG AI연구원 관계자는 지난 14일부터 사흘간 여의도 LG전자 본사에서 열린 '엑사원 3.5' 시연 행사에서 이 모델의 성능과 목표에 대해 이같이 말했다. 18일 업계에 따르면 LG AI 연구원이 자체 개발한 초거대 언어모델(LLM) '엑사원 3.5'는 직군별 맞춤형 프롬프트 추천, 복잡한 데이터 분석, 그리고 멀티 스텝 추론(MSR) 기능을 중심으로 설계돼 다양한 직무와 환경에 최적화된 특화 기능들을 제공한다. 이에 시연 현장을 방문한 기자도 이 모델을 직접 체험해 보며 성능을 살펴봤다. 멀티 스텝 추론과 직관적 UI로 업무 혁신…"정확성·효율성 더해" 우선 눈길을 사로잡은 것은 엑사원 3.5의 사용자 인터페이스(UI)였다. 겉보기에는 '챗GPT'와 흡사한 레이아웃이지만 답변 곳곳에 '퍼플렉시티'가 제공하는 것처럼 출처를 명확히 표시해 주는 각주 스타일이 결합돼 있다. 사용자가 원하는 정보를 찾을 때 출처를 바로 확인할 수 있어 업무 중 정확성을 중시하는 이들에게 특히 유용하다. 챗GPT도 '서치' 기능을 통해 검색을 할 수는 있다. 그런데 엑사원 3.5에서는 검색증강생성(RAG) 기능이 퍼플렉시티와 유사하게 정교하게 탑재돼 있다는 점이 눈길을 끌었다. 오히려 퍼플렉시티보다도 정교한 모드를 제공해 사용자는 검색 출처를 직접 선택할 수 있으며 일반 웹, 전문 논문(아카데믹), 동영상(유튜브), 해외 자료(Global) 등 폭넓은 옵션을 제시한다. 일례로 연구자라면 퍼브메드(PubMed), 제이스터(Jstor) 등 아카데믹 자료만 추려서 볼 수 있고 해외 동향이 필요한 경우에는 '글로벌' 검색으로 바로 전환할 수 있다. 단순 정보 수집부터 심도 있는 리서치까지 다양한 소스가 통합돼 있다는 점에서 업무 효율을 높여줄 것으로 기대된다. 또 기본 화면 중앙에는 '프롬프트 추천 기능'이 직관적으로 배치돼 있었다. 버튼을 누르면 각 직무나 태스크에 관련된 해당 프롬프트가 자동으로 입력돼 간편하게 원하는 질문 방식을 설정할 수 있다. 이처럼 프롬프트 엔지니어링에 크게 조예가 없거나 초심자여도 사용할 수 있는 설계는 기업 내에서 다양한 직무를 수행하는 임직원들이 빠르게 적응할 수 있도록 도울 것으로 보인다. 엑사원 3.5가 내세우는 또 다른 핵심 역량은 멀티 스텝 리즌(Multi-step Reasoning, MSR) 처리 능력이다. 이는 일종의 '단계별 추론' 방식으로, 복잡한 질문을 한 덩어리로 놓고 계산하기보다는 여러 단계로 쪼개서 해석한다. LG전자 관계자 설명에 따르면 MSR은 오픈AI 'O1' 모델에서 구현한 '사고의 연쇄(Chain of Thought, CoT)'와 유사하지만 보다 단순화된 형태다. 프롬프트 엔지니어링에서 보이는 CoT나 이를 제품 설계에 반영한 'O1' 모델보다 가볍고 효율적인 구조로 설계했다는 점이 엑사원 3.5의 차별화된 특징이라는 설명이다. 실제로 '엑사원'이 답변을 구현할때는 항상 3~4단계로 질문을 쪼개서 생각하는 과정이 인터페이스에 드러났다. 현장에서는 "문제를 여러 단계로 분할해 처리하는 것 덕분에 체감 성능이 상당히 빠르고 정확하다"는 후기가 자주 들렸다. 딥 기능·PDF 참조로 리서치 효율 극대화…장기 프로젝트에 '최적' 또 검색 기반은 그대로 두면서도 답변의 깊이를 사용자가 조절할 수 있다는 점도 이색적이다. 이는 이른바 '딥(Deep) 기능'으로, 질문에 대해 간략한 요약부터 심화된 분석까지 원하는 대로 답변을 레벨링해 준다. 이에 LG 관계자는 회사 내에서 빠르게 결론만 확인하고 싶을 때는 '간단' 모드로, 좀 더 디테일하고 기술적인 정보를 원할 때는 '심화' 모드로 맞출 수 있다고 설명했다. RAG와는 따로 독립적으로 동작하는 이 기능은 보고서를 작성할 때 심도있는 분석을 제공할 뿐 아니라 분량을 맞추는 데 있어 상당한 효용을 줄 것으로 기대된다. PDF 업로드 및 반복 참조가 가능하다는 점도 현장에서 많은 관심을 모았다. 이 자체는 LLM에 있어 새로운 기능은 아니다. 그럼에도 주목할만한 점은 사용성이었다. 챗GPT의 경우 매번 새로 PDF를 첨부해 둬야 하기 때문에 조금 번거로운 점이 사실이다. 엑사원 3.5의 경우에는 한 번 올려둔 PDF를 지속적으로 불러올 수 있어 중장기 프로젝트에서 문서를 계속 참조해야 하는 직무를 수행할 때 편리함을 느낄 수 있을 것으로 보인다. 또 업무에서 데이터 분석이 필수적인 직무라면 엑사원 3.5의 CSV 분석 및 시각화 기능에 주목할 만하다. CSV 형식의 파일을 업로드하면 해당 데이터의 상관관계와 인과관계를 추정해주는 것은 물론, 바로 그래프로 시각화까지 해준다. 다만 LG AI 연구원 관계자는 "현재는 엑셀(.xlsx) 형식이 지원되지 않고 있으며 도입된 지 한달 정도 된 기능이다 보니 CSV 분석의 정확도에 대한 벤치마크가 아직 없다"며 "향후에는 엑셀 지원 여부를 검토할 계획"이라고 밝혔다. CSV 및 엑셀과 같은 기초적 사무자동화 뿐만 아니라 코딩 자동완성 및 오류 디버깅 등의 기능도 제공하고 있다. 실제로 '3.5' 버전에서도 이미 프로그래밍 기능은 챗GPT나 '클로드'에서와 같이 제공되고 있는 상황이다. LG 관계자는 "우리는 '딥시크 R1' 같은 글로벌 수준의 모델들을 벤치마킹하면서, 개발자를 위한 코드 추론 능력을 꾸준히 고도화하고 있다"고 전했다. 제한된 리소스 속에서 '최적화'…글로벌 AI 장점 통합해 임직원 '호평' 기자가 체험한 엑사원 3.5는 챗GPT나 퍼플렉시티의 장점을 잘 혼합해 기업용으로 재탄생시킨 모델이라는 평가가 지배적이었다. 특히 국내 기업 환경에 꼭 맞춘 검색 옵션과 PDF 반복 참조, 직무별 마이페이지 설정 등이 돋보였으며 딥 기능과 MSR 방식은 실제 업무 효율을 높여줄 것으로 기대된다. 물론 부족한 부분도 있다. 엑셀 미지원 등 제약과 데이터 분석 정확도 등에 대한 구체적인 수치 정보가 부족하다는 점은 아쉬움으로 지적됐다. 다만 이는 초기 버전이기에 향후 업데이트 가능성을 고려하면 충분히 보완될 수 있을 것으로 보이다. 엑사원 3.5가 새로운 기능을 대거 선보이는 것은 아니다. 다만 오히려 챗GPT와 퍼플렉시티 같은 모델들에서 검증된 장점들을 효과적으로 통합했다는 점이 돋보인다. 이는 단순히 '새로운 게 없다'는 의미를 넘어 고품질의 요소만 취합해 국내 현실에 맞게 최적화했다는 데에서 가치를 찾을 수 있다. 특히 제한된 GPU 자원과 펀딩 규모가 예상되는 상황에서도 이 정도 성능을 구현해냈다는 점은 칭찬할 만하다. LG 내부 사정에 밝지 않아도 실리콘밸리의 글로벌 대형 모델 대비 투자가 상대적으로 적을 수밖에 없다는 점은 충분히 짐작할 수 있기 때문이다. 그럼에도 불구하고 점점 상향평준화 돼 가는 업무 특화 기능을 국내에서 완성해냈다는 사실은 엑사원 3.5가 제시하는 가능성을 보여준다. 또 'R1'과 같은 고급 추론 모델들을 상황에 맞게 벤치마킹하며 진화하려는 방향성 역시 GPU 자원에 한계를 가진 상황에서 현실적이면서도 효과적인 전략으로 여겨진다. 중국 등 비슷한 고민을 하는 해외 국가의 사례와 마찬가지로, 하드웨어 리소스가 풍부하지 않을 때는 체계적이고 점진적인 고도화가 중요하기 때문이다. 기업 임직원 입장에서만 본다면 '굳이 챗GPT가 없어도 사내 업무를 충분히 해낼 수 있겠다'는 생각이 들 정도로 '엑사원 3.5'의 기능들은 잘 다듬어져 있다. 여기에는 단순 정보 탐색부터, PDF 지속 참조와 멀티 스텝 리즌, 코딩 지원 등의 다양한 옵션이 포함된다. LG 그룹 직원이라면 업무를 할때 굳이 챗GPT를 쓰지 않고 엑사원 3.5를 선택할 이유가 충분해 보인다. LG 관계자는 "우선 계열사 전체에 도입하고 파인튜닝을 통해 각 계열사의 실제 업무 내용에 맞는 API를 제공할 예정으로, 타사에 대한 도입 계획은 현재로서는 없다"며 "다른 세계 최고 모델들을 지속적으로 참고해가며 기능들을 발전시킬 계획"이라고 말했다.

2025.01.18 08:46조이환 기자