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'클라우드 보안'통합검색 결과 입니다. (163건)

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메가존클라우드, AI 보안 강화…크라우드스트라이크와 맞손

메가존클라우드가 글로벌 사이버보안 기업 크라우드스트라이크와 손잡고 기업 보안 운영 현대화에 나선다. 여러 보안 제품을 인공지능(AI) 기반 단일 플랫폼으로 통합해 보안 운영의 복잡성을 낮추고 사이버 위협 대응 역량을 강화한다는 전략이다. 메가존클라우드는 크라우드스트라이크와 파트너십을 체결하고 국내 기업의 사이버보안 통합과 보안 운영 현대화를 지원한다고 30일 밝혔다. 이번 협력은 메가존클라우드의 클라우드·매니지드 보안 전문성과 크라우드스트라이크의 AI 네이티브 사이버보안 플랫폼을 결합하는 것이 목적이다. 양사는 기업이 보안 운영을 단순화하고 가시성을 높여 갈수록 정교해지는 AI 기반 사이버 위협에 대응할 수 있도록 지원할 계획이다. 메가존클라우드는 이번 파트너십을 계기로 사이버보안 포트폴리오를 확대한다. 기업이 개별적으로 운영하던 여러 보안 제품을 크라우드스트라이크의 팔콘 플랫폼으로 통합해 관리할 수 있도록 지원한다. 팔콘은 단일 경량 센서를 기반으로 엔드포인트와 신원, 클라우드, 데이터, AI 영역을 실시간으로 보호하는 AI 네이티브 보안 플랫폼이다. 여러 보안 영역의 가시성을 하나로 확보해 위협 탐지와 대응 속도를 높이고 다수의 보안 도구를 운영하는 데 필요한 비용과 복잡성을 줄이도록 지원한다. 메가존클라우드는 기존 클라우드 및 매니지드 보안 서비스 역량도 활용한다. 기업의 클라우드 환경을 진단하고 보안 정책 설계와 운영을 지원해 팔콘 플랫폼 도입부터 최적화까지 지원할 방침이다. 아마존웹서비스(AWS) 마켓플레이스를 활용한 도입도 지원한다. 메가존클라우드는 채널 파트너 프라이빗 오퍼(CPPO) 파트너로서 고객이 AWS 마켓플레이스 CPPO를 통해 팔콘 플랫폼을 도입·배포할 수 있도록 할 예정이다. CPPO는 AWS가 승인한 파트너사가 AWS 마켓플레이스에 등록된 독립 소프트웨어 공급사(ISV) 제품을 고객별 가격과 계약 조건에 맞춰 제공하는 프로그램이다. 고객은 기존 AWS 환경에서 보안 솔루션을 조달하고 관련 비용을 함께 관리할 수 있다. 염동훈 메가존클라우드 대표는 "AI가 보안 위협의 속도를 높이는 상황에서 중요한 것은 보안 도구를 하나씩 늘리는 것이 아니라 보안을 단일 플랫폼에서 관리하는 통합 접근"이라며 "크라우드스트라이크의 검증된 AI 네이티브 팔콘 플랫폼을 우리 클라우드 및 보안 전문성과 함께 제공해 고객이 보안 역량을 통합하고 복잡한 보안 과제를 해결하도록 지원할 것"이라고 밝혔다. 조너선 딕슨 크라우드스트라이크 일본·아시아태평양 지역 총괄 부사장은 "AI 시대에 기업은 공격자를 앞서는 방어 체계가 필요하다"며 "메가존클라우드와의 파트너십을 통해 우리는 기업이 더 강력한 보안 성과와 사이버 복원력을 갖추도록 AI 기반 보호로 보안 운영을 현대화할 수 있도록 할 것"이라고 말했다.

2026.09.30 14:48한정호 기자

AI 안전망 넓히는 오픈AI, 에이전트 보안 강화

오픈AI가 인공지능(AI) 에이전트 업무 범위를 넓히는 동시에 보안과 데이터 보호 장치도 강화했다 오픈AI는 29일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 열린 개발자 행사 데브데이 2026에서 코덱스 시큐리티 클라우드 기능을 강화하고 새로운 기업용 데이터 보호 체계 '프라이빗 인텔리전스'를 공개했다. 코덱스 시큐리티 클라우드는 기업 코드를 지속적으로 검사해 보안 취약점을 찾고 실제 위험 여부를 확인한 뒤 수정안까지 만든다. 프라이빗 인텔리전스는 기업이 민감한 정보를 외부에 노출하지 않고 오픈AI의 고성능 모델과 안전 기능을 사용할 수 있도록 한다. 이번 발표는 AI 안전 문제가 다시 부각되는 가운데 나왔다. 오픈AI는 다음 달 선보일 예정이던 GPT-6.1 아스트라가 내부 안전성과 정렬 기준을 충족하지 못하자 출시를 보류했다. 내부 평가에서는 모델이 자신의 행동을 정확하게 알리지 않거나 사람의 감독을 피하려는 문제가 나타난 것으로 전해졌다. 오픈AI는 AI 에이전트가 장시간 업무를 수행하고 여러 시스템에 접근할수록 행동 범위와 데이터 접근을 통제하는 장치가 중요해진다고 설명했다. 샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 "에이전트가 안전하게 작동하고 데이터를 보호할 수 있어야 한다"고 말했다. 취약점 찾고 수정안까지…코덱스 시큐리티 클라우드 코덱스 시큐리티 클라우드는 개발자가 작성한 코드를 계속 살펴보면서 해킹에 악용될 수 있는 취약점을 찾는 서비스다. 문제가 있을 가능성을 알리는 데 그치지 않고 실제 위험한 문제인지 검증한 뒤 개발자가 확인할 수 있는 수정안까지 제시한다. 깃허브에 저장된 코드를 연결하면 새롭게 추가되거나 변경된 부분을 지속적으로 검사한다. 정해진 시간마다 자동 검사를 실행할 수 있으며 같은 문제를 여러 차례 찾아내는 중복 결과도 걸러낸다. 취약점을 발견하면 해당 코드가 실제 공격에 이용될 수 있는지도 확인한다. 이후 문제를 고칠 수 있는 코드를 만들고 시험한 뒤 개발자가 검토할 수 있도록 제시한다. 사람이 최종 판단을 내리는 구조는 유지했다. 어떤 문제를 조사하고 어떤 수정안을 실제 코드에 반영할지는 개발자나 보안 담당자가 결정한다. 코덱스 시큐리티 클라우드는 지난 3월 연구 프리뷰로 처음 공개됐다. 이후 3만 개가 넘는 코드베이스에서 3000만 건 이상 코드 변경을 검사했다. 이 가운데 7만 건이 넘는 문제는 사람이 수정 완료를 확인했고 50만 건이 넘는 문제는 시스템이 자동으로 수정 완료된 것으로 판정했다고 오픈AI는 밝혔다. 이번 데브데이에서는 자동 중복 제거와 예약 검사 기능을 추가하고 이용 화면도 새롭게 개편했다. 보안팀이 취약점을 발견하는 데서 끝나지 않고 실제 수정까지 이어지는 시간을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 알트먼 CEO는 "코덱스 시큐리티 클라우드는 클라우드 환경에서 지속적으로 취약점을 찾고 검증된 수정안을 준비한다"고 설명했다. 기업 데이터는 보호…'프라이빗 인텔리전스' 오픈AI는 기업이 민감한 정보를 AI에 맡길 때 데이터 노출을 줄이기 위한 프라이빗 인텔리전스도 공개했다. 금융 정보나 의료 데이터, 회사 내부 문서처럼 외부에 공개하기 어려운 정보를 다루는 기업을 위한 기능이다. 여기에는 데이터를 저장하지 않으면서 AI 사용 과정의 위험을 검사하는 '프라이빗 세이프티 프로세싱'이 포함된다. 데이터 비저장 방식인 '제로 데이터 리텐션(ZDR)'과 함께 사용하면 이용자가 입력한 내용과 AI의 답변을 오픈AI가 보관하지 않은 상태에서도 자동 안전 검사를 할 수 있다. AI 안전 검사는 보통 이용자가 입력한 내용이나 모델의 답변을 확인해야 한다. 프라이빗 세이프티 프로세싱은 고객이 관리하는 저장 공간에 데이터를 두고 자동 시스템이 위험 신호를 찾아내는 방식이다. 오픈AI 직원은 원본 내용에 접근할 수 없다. 안전 문제가 발견돼도 오픈AI에는 문제 유형 등 제한된 정보만 전달된다. 기업의 실제 문서나 이용자가 AI에 입력한 구체적인 내용은 보내지 않는다. 오픈AI는 민감한 데이터가 AI 처리 과정에서 노출되지 않도록 하는 '프라이빗 인퍼런스'도 개발하고 있다. 기업이 중요한 데이터를 보호하면서 프런티어 AI를 사용할 수 있도록 하는 기술이다. 알트먼 CEO는 "기업이 가장 발전된 모델을 사용하면서도 자신의 데이터를 더 강하게 통제할 수 있도록 하는 것이 목표"라며 "프라이버시와 프런티어 AI를 함께 제공하는 새로운 기준을 만들 수 있을 것"이라고 말했다.

2026.09.30 05:12김동원 기자

AWS, 업계 최초로 NATO 국방 클라우드 문턱 넘었다

아마존웹서비스(AWS)가 북대서양조약기구(NATO) 전 회원국에서 보안 등급 정보 처리에 자사 클라우드를 활용할 수 있도록 승인받았다. 클라우드 제공업체 가운데 처음으로, NATO 차원의 공통 보안 기준을 충족하면서 국방·공공 분야 클라우드 시장 공략을 강화한다는 목표다. AWS는 NATO 전 회원국이 'NATO RESTRICTED(NR)' 등급 정보를 처리할 때 자사 클라우드를 사용할 수 있도록 승인받은 최초의 클라우드 제공업체가 됐다고 29일 밝혔다. 이번 승인으로 NATO와 방산 파트너, 회원국은 NATO 회원국에 위치한 AWS 리전에서 승인된 서비스를 활용해 NR 등급 워크로드를 처리할 수 있게 됐다. NR은 NATO가 관리하는 보안 등급 가운데 하나다. AWS의 이번 승인은 NATO 동맹 전체에 공표돼 회원국과 파트너가 사전 평가를 거친 공통 보안 기준을 활용할 수 있게 됐다. 이에 따라 각 회원국이 보안과 규정 준수 요건을 검토하는 데 필요한 시간과 비용을 줄이고 자국 내 공식 인증 절차도 빠르게 진행할 수 있을 것으로 AWS는 보고 있다. AWS는 이번 승인을 위해 NATO의 'D32' 준수 사항을 문서화했다. D32는 퍼블릭 클라우드에서 NR 등급 정보를 처리할 때 요구되는 보안 요건을 규정한 기술 지침이다. 승인 과정에선 스페인 국립암호센터(CCN)가 AWS의 클라우드 역량을 평가했다. NATO는 해당 평가 결과를 승인한 뒤 전체 회원국에 공표했다. 이를 통해 NATO 회원국에 위치한 AWS 리전에서 승인된 서비스를 활용해 NR 정보를 처리할 수 있는 시스템을 구축할 수 있다. AWS는 현재 NATO 회원국에서 15개 리전을 운영하고 있으며 이 가운데 7개는 유럽 본토에 위치한다. NR 인증은 NATO가 회원국이나 NATO 호스트 국가 역할을 하는 NATO 통신정보국(NCIA) 또는 양측에 위임해 진행한다. 국가 안보와 국방 분야 고객은 이번 승인의 기반이 된 'AWS 트러스티드 시큐어 엔클레이브-센시티브 에디션(TSE-SE)'도 이용할 수 있다. AWS는 이번 승인을 바탕으로 NATO와 회원국의 국방·공공 분야 클라우드 활용을 확대한다는 방침이다. 현재 전 세계 1만 5000곳 이상의 정부 고객이 AWS를 사용 중이다. 딜런 브라운 NATO NCIA 제너럴 매니저는 "상용 기술을 안전하게 활용할 수 있는 우리 역량을 강화하는 것은 보다 회복력 있고 민첩한 동맹을 구축하는 데 핵심적"이라며 "보안 요건을 충족하는 상용 제품을 활용할 수 있게 되면서 동맹이 선택할 수 있는 기술의 폭이 넓어지고 작전의 기반인 보안과 회복력을 유지하면서도 최신 기술을 도입할 수 있는 역량이 뒷받침된다"고 말했다. 데이비드 아펠 AWS 글로벌 공공부문 부사장 대행은 "업계 최초인 이번 승인은 수년간 꾸준히 이어온 노력의 결실로 국방, 공공 부문, NATO 관련 고객과 파트너가 핵심 임무를 달성할 수 있도록 돕겠다는 우리의 의지"라며 "정부는 물론 국민도 민간 부문의 혁신을 이끄는 것과 동일한 인프라와 서비스를 누릴 수 있어야 한다"고 밝혔다. 이어 "앞으로도 동맹국이 회복력을 강화하고 국민을 보호하는 데 필요한 상호운용성을 제공하기 위해 계속 노력할 것"이라고 덧붙였다.

2026.09.29 13:48한정호 기자

네이버클라우드 "공격·방어형 AI 키운다…보안 데이터 830TB 확보"

"우리는 보안 특화 인공지능(AI) 모델 개발을 위한 준비를 모두 마쳤습니다. 그래픽처리장치(GPU) 4512장과 보안 데이터 830테라바이트(TB)를 활용해 공격·방어용 모델을 구축할 것입니다. 이를 통해 국가 핵심시설과 기업 사이버 위협 대응 역량을 높일 것입니다." 김진휘 네이버클라우드 전무는 22일 더 그랜드 롯데 서울 3층 사파이어볼룸에서 열린 '사이버보안 특화 AI 모델 개발사업 착수간담회'에서 프로젝트 전략을 이같이 밝혔다. 네이버클라우드 컨소시엄은 앞으로 10개월간 보안 특화 AI 모델 2종을 개발한다. 컨소시엄은 그래픽처리장치(GPU) 4512장과 약 830테라바이트(TB) 보안 데이터를 모델 개발에 활용한다. 참여기관 33곳과 협력기관 8곳 등 총 41개 기관은 데이터 수집과 모델 개발부터 성능 검증·현장 실증까지 역할을 나눠 수행한다. GPU 4512장은 네이버클라우드·LG AI연구원의 자체 자원 4256장, 정부 지원 물량 256장으로 구성된다. 네이버클라우드는 지난 8월부터 엔비디아 B200 4000장을 모델 개발에 투입한 바 있다. LG AI연구원은 H200 256장을 활용할 계획이다. 정부가 제공하는 B200 256장은 데이터 전처리와 모델 학습·현장 실증에 배분한다. 네이버클라우드 컨소시엄은 모델 학습에 필요한 보안 데이터 약 830TB를 우선 확보했다. 확보한 데이터에는 네이버클라우드와 LG CNS가 보유한 위협·운영 데이터와 국가 핵심 인프라·보안 산업 현장에서 수집한 실제 데이터가 포함됐다. 컨소시엄은 원천 데이터를 학습용 데이터로 가공하고 데이터셋과 라벨을 자동으로 구축하는 체계도 마련한다. 네이버클라우드와 LG AI연구원은 '하이퍼클로바X'와 '엑사원' 기반으로 보안 특화 모델을 각각 개발할 방침이다. 하이퍼클로바X 기반 모델은 여러 시스템의 위협 정보를 분석하고 대응 방안을 제시하는 방어 능력을 강화한다. 엑사원 기반 모델은 소스코드를 분석해 취약점과 실제 공격 경로를 찾아내는 능력에 집중한다. 김 전무는 "우리 컨소시엄은 두 모델의 공격과 방어 과정서 얻은 결과를 서로의 학습에 활용할 것"이라며 "공격형 모델이 발견한 취약점은 방어형 모델의 학습 데이터로, 방어형 모델이 제시한 대응 방식은 공격형 모델이 다시 검증할 과제로 활용할 것"이라고 밝혔다. 컨소시엄은 전체 개발 과정을 2단계로 나눠 진행할 계획이다. 1단계에서는 학습 방법을 최적화하고 평가·검증 체계를 확정할 방침이다. 2단계에서는 앞서 마련한 학습 방법을 적용해 각각 파라미터 약 7000억개급 보안 특화 모델의 성능을 높일 계획이다. 김 전무는 국제 벤치마크와 공인기관 검증을 통해 두 모델 취약점 발굴 능력과 침해사고 조사 성능을 측정한다고 설명했다. 그는 "금융·전력·과학기술·통신·반도체·방위산업·항공우주 분야의 국가 기반시설과 핵심 전략산업에서도 모델을 실증할 것"이라며 "검증을 마친 모델은 국내 보안 솔루션과 연동해 취약점 진단과 사이버 공격 대응·침해사고 조사 서비스에 적용할 것"이라고 말했다. 컨소시엄은 개발한 모델 2종을 오픈소스로 공개하고 중소기업에 취약점 점검 서비스를 지원할 계획이다. 네이버클라우드의 글로벌 AI 팩토리 사업과 LG그룹의 13개국 해외 거점을 활용해 현장 구축형 보안 AI 패키지의 해외 공급도 추진한다. 이날 김유원 네이버클라우드 대표는 "해외 모델로 지킬 수 없는 대한민국을 한국형 보안 특화 AI 모델로 지킬 것"이라고 밝혔다.

2026.09.22 16:57김미정 기자

네이버클라우드, 개인정보 보호 부담 낮춘다…접근제어 서비스 'DSAC' 출시

네이버클라우드가 데이터베이스(DB)와 서버 접근제어를 통합한 클라우드 보안 서비스를 앞세워 기업 보안 시장 공략에 나선다. 별도 솔루션 구축이나 전문 인력 투입 없이 개인정보 관련 법적 의무에 대응할 수 있도록 해 기업 보안 운영 부담을 낮춘다는 전략이다. 네이버클라우드는 DB와 서버 접근을 통제하고 작업 이력을 자동으로 기록·관리하는 통합 보안 서비스 'DB·서버 접근제어(DSAC)'를 출시했다고 22일 밝혔다. DSAC은 개인정보를 처리하는 서버와 DB에 대한 접근권한 관리, 작업 이력 기록, 감사 기능 등을 하나의 서비스로 제공한다. 고객의 가상 네트워크 내부에 프록시 서버를 자동으로 생성하고 모든 접속 경로가 이를 거치도록 해 접근을 통제하는 구조다. 네이버클라우드는 DSAC을 별도 솔루션 구축 없이 클라우드 콘솔에서 바로 사용할 수 있는 서비스형 소프트웨어(SaaS) 형태로 구현했다. 회사 측은 국내 규제에 대응할 수 있는 클라우드 네이티브 접근제어 서비스로는 국내에서 유일하다고 설명했다. 개인정보보호법과 관련 기준에 따라 개인정보를 처리하는 사업자는 관련 시스템의 접속 기록을 1년 이상 보관하고 접근 권한 변경 이력은 3년 이상 보존해야 한다. 그동안 기업들은 관련 규제에 대응하기 위해 외부 접근제어 솔루션을 별도로 구축하는 방식을 주로 활용했다. 이 과정에서 전문 인력이 기업 환경에 직접 접근해 설정을 구성하고 별도의 관리 서버를 운영해야 해 구축과 운영에 비용과 시간이 필요했다는 게 회사 측 설명이다. DSAC은 이같은 구축 과정을 줄이는 데 중점을 뒀다. 서비스를 사용하면 프록시 서버가 자동으로 생성·삭제되며 별도 계정 관리 없이 사용자별로 접근할 수 있는 서버와 DB를 세밀하게 설정할 수 있다. 서버와 DB에서 이뤄지는 작업 내용도 자동으로 기록한다. 주민등록번호와 카드정보 등 민감한 개인정보는 저장 과정에서 마스킹 처리해 보관한다. 기존 네이버클라우드 서비스와 연계해 로그 관리도 지원한다. 기록된 이력은 별도 설정 없이 기존 서비스와 연동해 실시간으로 조회하거나 장기간 보관할 수 있다. 이를 통해 기업이 접속 기록과 접근 권한 변경 이력 등에 대한 법적 보존 의무에 대응하도록 지원한다. 내부 보안 위협을 탐지하는 기능도 제공한다. 업무 시간 외 접속이나 대량 조회 등 평소와 다른 접근 징후를 실시간으로 감지해 기업이 이상 행위에 대응할 수 있도록 지원한다. 네이버클라우드는 DSAC을 통해 보안 전문 인력이 부족한 기업도 클라우드 환경에서 접근제어 체계를 구축하고 개인정보 관련 규제에 대응할 수 있도록 지원한다는 방침이다. 김재동 네이버클라우드 정보보호최고책임자(CISO)는 "이번 서비스는 기업이 복잡한 설치와 구성 과정 없이 클라우드 콘솔에서 바로 접근제어 환경을 갖출 수 있다는 점에서 기존 방식과 근본적으로 다르다"며 "법적 의무 이행에 드는 시간과 비용 부담을 낮춰 규모와 관계없이 모든 기업이 높은 수준의 보안을 누릴 수 있도록 앞으로도 실질적인 도움이 되는 보안 서비스를 지속적으로 선보이겠다"고 말했다.

2026.09.22 14:56한정호 기자

아카마이 "AI 도입 넘어 운영으로…보안·인프라도 바뀌어야"

"인공지능(AI)을 도입하는 것 자체는 더 이상 차별화 요소가 아닙니다. 기업들은 AI를 실제 비즈니스에 어떻게 적용하고 어떻게 안정적으로 운영하며 어떻게 보호할 것인가에 관심이 있습니다." 이경준 아카마이 코리아 대표는 22일 서울 강남구에서 열린 '2026 아카마이 미디어 간담회'에서 "AI가 스스로 판단하고 행동하는 AI 에이전트 형태로 발전하면서 기업 애플리케이션과 업무 프로세스, 정보기술(IT) 인프라가 빠르게 변화하고 있다"며 이같이 밝혔다. 그러면서 "AI를 어디에서 실행하고 늘어나는 컴퓨팅과 데이터 수요를 어떻게 감당할지, 새로운 보안 위협에 어떻게 대응할지가 과제가 됐다"며 "AI를 빠르고 안전하게 연결하고 효율적으로 운영하는 역량이 중요해질 것"이라고 부연했다. 아카마이는 전 세계 130개 이상 국가, 700개 도시의 4300개 이상 엣지 네트워크 거점(POP)과 1000테라비피에스(Tbps) 이상의 네트워크 용량을 기반으로 분산 인프라를 운영 중이다. 국내에서는 데브시스터즈가 대규모 글로벌 트래픽 처리에 아카마이 클라우드를 도입했다. 스마트빅은 게임 서버 워크로드를 이전해 저지연 환경과 비용 절감을 동시에 달성했다. AI 에이전트 확산에 공격 표면 확대…'머신 스피드' 방어 필요 AI가 기업 업무에 깊숙이 들어오면서 보안이 다뤄야 할 영역도 기존 웹 애플리케이션에서 브라우저, 명령줄 인터페이스(CLI), 통합개발환경(IDE), 응용 프로그램 인터페이스(API), 대규모언어모델(LLM), AI 에이전트 등으로 확대되고 있다. 업계에서는 AI 에이전트의 발전 양상에 따라 기존과 다른 속도와 방식의 공격에 대비해야 한다는 목소리가 나온다. 한준형 아카마이 상무(시니어 솔루션 엔지니어링 매니저)는 AI가 사람의 판단을 기다리지 않고 스스로 행동하는 환경에서는 보안 역시 기계의 실행 속도에 대응해야 한다고 강조했다. 한 상무는 "기계가 알아서 판단하고 실행하는 시대"라며 "머신 스피드에 대한 공격, 그다음에 머신 스피드에 대한 방어 체계가 모든 곳에 이뤄져야 한다"고 말했다. AI 에이전트의 자율성이 커지면서 외부 웹페이지나 문서에 숨겨진 악성 지시를 정상 명령으로 인식하게 만드는 '에이전트 하이재킹'도 새로운 위협으로 부상하고 있다. 에이전트가 브라우저를 통해 외부 서비스와 상호작용하는 만큼 기존 애플리케이션 보안을 넘어 브라우저 환경까지 방어 범위를 넓혀야 한다는 진단이다. 한 상무는 "새로운 브라우저 위협에 대한 공격이나 방어는 충분히 막을 수 있다"며 "보안기업 레이어X를 인수해 관련 솔루션을 확보했고 아카마이 워크포스 프로텍터를 통해 대응하고 있다"고 설명했다. 코어부터 엣지까지 AI 인프라 분산…'초저지연 추론'에 초점 AI 활용이 실제 서비스 단계로 넘어가면서 클라우드 인프라의 중심도 모델 학습뿐 아니라 서비스 현장에서 이뤄지는 추론으로 이동했다. 특히 챗봇, 추천 시스템, 게임 등 실시간성이 중요한 서비스에서는 사용자와 AI 인프라 사이의 네트워크 지연시간을 줄이는 것이 핵심 과제로 떠오르고 있다. 아카마이는 거대 AI 모델을 직접 학습시키는 인프라보다 완성된 모델을 실제 서비스에 적용하는 AI 추론 시장에 초점을 맞추고 있다. AI 활용이 특정 실험이나 개발 단계를 넘어 실제 서비스로 확산되면서 모델을 서비스에 연결하고 안정적으로 처리할 수 있는 추론 인프라의 중요성이 커지고 있어서다. 강상진 아카마이 상무(수석 기술 솔루션 아키텍트)는 "아카마이가 공략하는 쪽은 AI 학습용 고객이 아니라 AI 추론용 고객"이라며 "기존 네트워크와 그래픽처리장치(GPU) 연산을 결합해 빠른 실시간 사용자 경험을 제공할 수 있다"고 강조했다. 아카마이는 엣지에서 모든 AI 연산을 처리하는 대신 사용자와 가까운 엣지를 추론 서비스의 접점으로 활용하고, 실제 GPU 연산은 별도 데이터센터에서 수행하는 분산형 구조를 구축했다. 엣지와 GPU 데이터센터는 물리적으로 분리돼 있지만 글로벌 네트워크로 연결해 사용자와 연산 자원 사이의 지연을 줄이는 방식이다. 강 상무는 "GPU가 탑재된 데이터센터와 자사 콘텐츠 전송 네트워크(CDN), 방화벽을 위한 엣지 플랫폼의 데이터센터는 물리적으로 다른 영역"이라며 "엣지를 프론트엔드로 AI 추론 서비스를 제공하고, GPU가 탑재된 AI 데이터센터와 아카마이의 글로벌 백본망을 연결한다"고 밝혔다. 아카마이는 추론 중심으로 제공하고 있는 GPU 인프라를 엔비디아의 차세대 GPU 아키텍처로 확대하고 향후 AI 학습 수요까지 고객군을 넓힌다는 계획이다. 강 상무는 "올해 들어 전자상거래, 전자, 포털 등 다양한 산업에서 GPU 수요가 나타나고 있다"며 "특정 산업에 한정하기 어려울 정도로 AI 서비스용 GPU 수요가 커지고 있다"고 말했다.

2026.09.22 14:05이나연 기자

메가존클라우드, 코웨이 멀티 클라우드 보안 강화…개발 단계부터 점검

메가존클라우드가 코웨이의 아마존웹서비스(AWS)·구글클라우드(GCP) 등 멀티 클라우드 환경에 통합 보안 체계를 구축하며 고위험 대응 역량 강화에 나섰다. 메가존클라우드는 글로벌 클라우드 보안 기업 위즈(Wiz)의 솔루션을 기반으로 코웨이의 클라우드 네이티브 애플리케이션 보호 플랫폼(CNAPP) 구축 프로젝트를 완료하고 지난 18일부터 본격적인 운영에 들어갔다고 21일 밝혔다. 메가존클라우드는 코웨이의 멀티 클라우드 환경에 맞춘 보안 아키텍처 설계부터 위즈 솔루션 구축·연동, 사내 협업툴 알림 연계, 현업 교육과 기술 지원까지 전 과정을 수행했다. 이번 구축을 통해 코웨이는 AWS와 GCP 인프라, 깃허브 등 멀티 클라우드 자산과 개발 환경의 보안 상태를 하나의 체계에서 점검할 수 있게 됐다. 메가존클라우드는 '위즈 클라우드 어드밴스드'를 활용해 인터넷 노출과 권한 설정 등 여러 보안 요소를 종합적으로 분석하도록 했다. 이를 통해 잠재적인 위험 경로를 파악하고 위험도가 높은 보안 이슈부터 우선순위에 따라 대응할 수 있도록 지원한다. 보안 점검 방식도 개발 이후 사후 대응에서 개발 단계부터 보안을 적용하는 방식으로 바꿨다. 기존에는 시스템 개발을 마친 뒤 보안 조직이 점검했지만 이번 시스템 구축으로 개발·인프라 조직도 개발 초기 단계부터 직접 보안을 확인할 수 있게 됐다는 설명이다. 이를 위해 메가존클라우드는 '위즈 코드'를 개발 과정에 연동했다. 코드가 실제 서비스 환경에 배포되기 전에 보안 결함을 점검하고 조직별로 담당 자산만 확인할 수 있도록 접근 범위도 구분했다. 개발 과정에서 보안 취약점을 조기에 발견하면 서비스 배포 이후 문제를 수정하는 것보다 대응 부담을 낮출 수 있다는 설명이다. 보안 조직뿐 아니라 개발·인프라 조직이 함께 보안을 점검하는 체계를 마련하는 데 중점을 뒀다. 이번 사업에는 위즈의 CNAPP을 구성하는 위즈 클라우드 어드밴스드와 위즈 코드가 활용됐다. 위즈 클라우드 어드밴스드는 별도 에이전트를 설치하지 않고 클라우드 환경 전반의 보안 상태를 점검하며 위즈 코드는 개발 단계에서 코드를 검사한다. 메가존클라우드는 이번 구축 경험을 바탕으로 클라우드 보안 컨설팅부터 솔루션 구축까지 지원하는 사업을 확대할 계획이다. 개발과 인프라, 보안 조직이 개발 초기부터 함께 보안을 점검하는 체계를 다른 고객사에도 적용한다는 방침이다. 위수영 메가존클라우드 보안사업 조직 헤일로 유닛장은 "이번 코웨이 사업은 위즈를 기반으로 개발 단계부터 보안을 점검하는 체계를 실제로 구현한 사례"라며 "보안 컨설팅부터 솔루션 구축까지 전 과정을 지원하는 역량을 바탕으로 조직 전체가 함께 보안을 다루는 체계를 여러 고객사로 확산해 나갈 것"이라고 밝혔다. 곽성영 코웨이 최고정보보안책임자(CISO)는 "이번 구축으로 개발 단계부터 배포 전까지 통합된 보안 가시성을 확보해 실제 고위험 요소 대응에 역량을 집중할 수 있게 됐다"며 "앞으로도 개발·인프라 조직과 협력해 개발 단계부터 보안을 함께 점검하는 체계를 넓혀 나갈 것"이라고 말했다.

2026.09.21 15:20한정호 기자

국정원, 보안 제품 국가·공공기관 납품 문호 확대

내년 하반기부터는 CC인증 등 국제적으로 안전성을 인정받은 보안 제품도 국가 및 공공기관에 납품할 수 있게 된다. 현재는 암호모듈검증제도에 따라 국정원의 검증필 암호 모듈만 납품할 수 있는데, 납품 문호를 넓힌 것이다. AES 등 국제표준 암호 인증을 받은 제품 역시 내년 하반기부터 국가 및 공공기관에 납품할 수 있을 전망이다. 국가정보원(국정원, NIS)은 지난 17일 국가보안기술연구소(NSR)와 공동으로 서울 코엑스에서 개최한 글로벌 사이버안보 행사 '사이버 서밋 코리아(Cyber Summit Korea, CSK 2026)'에서 이 같은 사실을 공개했다. 이날 오후에 열린 세션에서 국정원 관계자는 원이 추진하고 있는 '국가 클라우드 보안정책 개편 방향'을 소개했다. 이 안은 현재 초안으로, 각계각층의 의견을 수렴, 내년 하반기에 시행될 예정이다. 우리나라 클라우드 컴퓨팅 보안 정책은 지난 14년간 크게 세 차례 변화를 겪었다. 2012년 12월 처음으로 관련 정책이 만들어졌다. 당시 국가 및 공공기관이 클라우드 컴퓨팅을 도입할 때 지켜야 할 보안 원칙과 기술적 통제 기준을 처음으로 제시, 클라우드 핵심 보안위협을 가상화 환경, 다중 임차(Multi-tenancy), 관리자 권한, 데이터 유출, 망분리·접근통제로 봤다. 이어 2016년 5월, 민간클라우드 컴퓨팅 서비스 도입 보안기준을 정립했다. 이때 가장 큰 변화는 공공기관이 민간 클라우드 서비스를 이용할 경우 적용할 별도의 보안기준을 처음으로 추가했다. 세번째 큰 변화는 2023년 1월으로 클라우드 상중하 등급제를 마련했다. 이는 국가 및 공공기관이 클라우드에서 운영하는 시스템을 중요도에 따라 상·중·하로 분류했다. 이런 세 차례의 큰 변화에 이어 국정원은 인공지능(AI) 시대를 네번 번째 개정안을 추진중이다. 개정안 초안을 마련, 지난 8월 부처 대상 의견을 모았고, 산업계 의견도 설명회를 개최하며 수렴중이다. 이날 발표를 한 국정원 직원은 "각계 의견 수렴 및 검토를 통해 정책 완성도를 높이겠다"고 밝혔다. 개정안을 살펴보면, 2023년 1월부터 국가 및 공공기관의 시스템을 중요도에 따라 상중하로 등급을 매겨 관리해왔는데, 이를 데이터 중요도에 따라 C등급, S등급, O등급(CSO)으로 재편, 공공 시스템 등급 분류 체계를 일원화했다. C등급(비밀등급)이 가장 높은 보안을 요하는 데이터다. 비밀 데이터를 비롯해 안보, 국방, 외교, 수사 등 기밀정보와 국민생활, 생명, 안전과 직결된 데이터가 이에 해당한다. 개정안의 1호~4호에 해당한다. 개정안 1호는 법률상 비밀 및 비공개로 규정한 자료, 2호는 안보,국방, 통일, 외교 관련 자료, 3호는 공개시 국민 생명 및 신체, 재산을 침해하는 자료, 4호는 진행중인 재판 자료 등이다. 중간 단계인 S등급은 민감(Sensitive)정보를 말한다. 이 역시 비공개 정보로 개인과 국가 이익 침해가 가능한 정보가 이에 해당한다. 개정안의 5~8호와 기타가 이에 해당한다. 5호는 감사, 감독, 검사, 시험 등의 자료고 6호는 성명과 주민등록번호 등 개인정보, 7호는 법인, 단체, 개인의 경영 자료, 8호는 공개시 부동산 투기 등이 우려되는 자료다. 기타는 로그 및 임시 백업 자료를 말한다. 가장 낮은 O등급은 외부에 공개(Open)할 수 있는 자료다. 기밀, 민감 정보 이외의 모든 정보 및 별도의 조치를 적용한 비공개 정보를 말한다. 공공데이터법(제2조)에 따른 공공데이터 이외 모든 정보를 말한다. 개정안에서 가장 눈에 띄는 부분은 보안 분야다. 클라우드 기술환경과 국제표준 등을 반영해 현재의 상중하 데이터 중 중급 데이터(개편안의 S등급 데이터)의 보안기준이 크게 바뀐다. 상하 데이터는 변화가 없다. 즉, 현재의 중급 데이터가 적용받는 4가지 기준(공공과 민간 영역 분리, 데이터 현지화, 암호, 구성장비)에 변화를 줬다. 공공과 민간 영역 분리 경우, 현재의 중급 데이터는 모두 물리적 분리를 해야 한다. 앞으로는 아니다. 논리적 분리도 가능, 전용 하드웨어(데이터시스템)를 구성하거나 여타 시스템의 논리적 분리를 할 수 있다. 또 중급 데이터의 '데이터 현지화' 부분도 바뀐다. 현재는 모든 시스템과 운영 인력이 국내에 위치해야 한다. 하지만 개정안에 따르면, 앞으로는 사이버 안보활동을 보장한다는 전제하에 데이터시스템 외에 운영관리 시스템과 관리인력의 국외 위치가 가능해진다. 국내 클라우드 기업들이 외국 클라우드 기업들의 입지 확대가 점쳐진다고 우려하는 부분이다. 또 암호 부분도 바뀐다. 현재는 국가 및 공공기관에 보안제품을 납품하려면 암호모듈검증제도(KCMVP)에 따른 검증필 암호모듈을 필수로 받아야 한다. 개정안은 이를 확대, 검증필 암호모듈 외에 AES 등 국제표준암호 인증을 받은 제품도 인정했다. 구성장비 부분도 변화를 줬다. 현재는 보안적합성 검증 제도에 따른 안정성 검증필 제품만 국가 및 공공기관에 공급할 수 있는데, 이들 제품 외에 CC인증 등 국제적으로 안정성을 인정 받은 장비도 공급할 수 있게 된다. 이날 국정원은 등급별 도입 가능한 클라우드 유형도 공개했다. C등급 데이터는 기관의 통제시설내에 위치하는 것으로, 민관협력(PPP, Public Private Partnership) 클라우드에만 둬야 한다. PPP 클라우드 센터는 현재 국가정보자원관리원 대구센터에 있다. S데이터는 C등급 클라우드 외에 외부민간 클라우드(공공 전용 데이터시스템, 데이터시스템을 공공 전용 하드웨어로 구성)에, O등급 데이터는 C와 S 등급 클라우드 또는 외부민간 클라우드(민간용 모든 시스템과 논리적으로 분리)에 각각 둘 수 있게 했다. 한편 개정안은 이런 보안규정을 적용 받지 않는 예외 규정도 신설했다. 즉, AI등 신기술 서비스 및 특수 목적이 있으면 클라우드 검증을 받지 않아도 되는 것이다. 예외 규정은 ▲공개정보만을 처리하는 국내외 상용 생성형 AI(LLM) 서비스 구독 또는 이에 기반한 서비스 ▲의료용 로봇팔, 순찰용 로봇개 등 특수목적 장비에 종속된 클라우드 서비스 ▲국제회의, 연구협력 등 특수환경 또는 필요에 따라 불가피하게 도입이 요구되는 서비스 ▲교육 및 연구기관에서 교육 및 연구, 실험 등의 목적 달성을 위해 기관망과 연계가 없는 서비스 등이다.

2026.09.20 14:59방은주 기자

클라우드플레어, 실시간 봇 방어 기능 공개…"자동화 공격 비용↑"

클라우드플레어가 자동화 사이버 공격에 실시간 대응하는 보안 기술을 내놨다. 클라우드플레어는 악성 봇 차단 플랫폼 '클라우드플레어 봇 매니지먼트'에 지속형 탐지 엔진 '어댑티브 인텔리전스'를 도입했다고 18일 밝혔다. 어댑티브 인텔리전스는 클라우드플레어의 글로벌 네트워크에서 처리되는 수조 건의 요청을 학습해 새로운 위협에 대응할 탐지 규칙을 실시간 생성한다. 새로운 공격이나 우회 시도가 포착되면 방어 체계를 즉시 조정할 수 있다. 기존 봇 방어 솔루션이 정기적인 업데이트에 의존하는 것과 달리 어댑티브 인텔리전스는 매일 1조 건 이상의 웹 방문을 분석한다. 새로운 봇 프레임워크와 우회 기법을 탐지 엔진에 자동으로 반영해 수동 업데이트 없이 위협에 대응한다. 이 엔진은 탐지 규칙을 특정 위협에 맞춰 자동으로 생성하고 계속 변경한다. 공격자가 방어 체계의 작동 방식을 반복적으로 분석해 우회 경로를 찾아내기 어렵게 하기 위한 조치다. 여러 시간대에 걸쳐 나타나는 행동 패턴도 함께 분석한다. 이를 통해 크리덴셜 스터핑이나 스크래핑처럼 낮은 강도로 장시간 이어져 기존 방어 체계가 포착하기 어려운 공격을 식별한다. 클라우드플레어는 봇 매니지먼트에 정상 이용자와 악성 자동화 활동을 구분하는 기능도 강화했다. 행동 기반 봇 방어 솔루션 '클라우드플레어 프리커서'는 수집한 브라우저 세션 신호와 글로벌 엣지의 텔레메트리 데이터를 결합해 자동화 여부와 악용 가능성을 종합적으로 판단한다. 보안 업데이트는 실제 트래픽을 기반으로 백그라운드에서 자동 검증한다. 정확성과 오탐 가능성을 확인한 뒤 서비스 중단 없이 배포하는 식이다. 클라우드플레어는 인공지능(AI)과 저렴한 온라인 도구가 확산하면서 자동화 공격에 필요한 비용과 기술 장벽이 낮아졌다고 설명했다. 공격자는 손상된 기기 네트워크와 가정용 인터넷 주소를 빌리고 사람의 행동을 모방하는 무료 소프트웨어를 활용해 저비용으로 공격을 반복할 수 있다는 분석이다. 데인 크네히트 클라우드플레어 최고기술책임자(CTO)는 "공격 규모를 키우는 데 드는 비용이 사실상 제로에 가깝다면 단순히 방어벽을 높이는 것만으로는 한계가 있다"며 "우리 어댑티브 인텔리전스는 방어 체계를 끊임없이 변화시켜 공격자가 파악한 정보를 빠르게 무효화하고 공격이 대규모로 확대되기 전에 차단한다"고 강조했다.

2026.09.18 10:57김미정 기자

"가상 뱅킹 앱 장애 복구 경쟁 승자는?"…메가존클라우드·데이터독 게임데이 개최

실제 업무 환경에서 발생할 수 있는 장애 상황을 재현해 대응 역량을 겨루는 게임데이 행사가 열렸다. 참가자들은 1시간 30분의 제한 시간 동안 주어진 보안·장애 대응 과제를 해결하기 위해 역할을 나누고 치열한 경쟁을 펼쳤다. 메가존클라우드와 데이터독은 15일 서울 강남구 레드버튼 컬쳐 스테이지에서 장애 대응 실전형 기술 행사인 '데이터독 게임데이'를 개최했다. 게임데이는 참가자들이 팀을 이뤄 주어진 운영 장애 시나리오를 해결하고 과제별 점수를 획득해 순위를 겨루는 방식의 체험형 프로그램이다. 문제 해결 과정과 정답 제출 속도에 따라 점수가 집계되며, 행사장에 마련된 실시간 리더보드에는 팀별 누적 점수와 순위가 표시됐다. 참가자들은 노트북으로 데이터독 실습 환경을 분석하는 동시에 수시로 리더보드를 확인하며 경쟁을 이어갔다. 이번 게임데이에서 참가자들은 마이크로서비스 기반 가상 뱅킹 애플리케이션인 '뱅크 오브 앤토스'의 운영팀 역할을 맡았다. 서비스 응답 지연, 오류 급증, 로그 이상, 보안 위협 등 실제 서비스 환경에서 발생할 수 있는 복합 장애 시나리오가 제시됐다. 각 팀은 데이터독을 활용해 인프라와 애플리케이션의 상태를 점검하고 서비스 간 호출 흐름과 로그 데이터를 분석해 장애 원인을 찾아야 했다. 보안 과제에서는 클라우드 설정 오류와 런타임 환경의 비정상 행위 등 위협 징후도 확인했다. 원인을 파악한 뒤 인시던트 관리 화면의 루트 코즈 항목에 답을 제출하면, 정답 여부에 따라 다음 챌린지가 열리거나 일부 애플리케이션이 자동으로 복구되는 방식으로 진행됐다. 김종찬 메가존클라우드 전무는 개회사에서 "게임데이는 새로운 기술과 운영 방식을 직접 경험하면서 배울 수 있는 자리"라며 "같은 회사 소속이 아니더라도 같은 팀이 된 참가자들이 문제를 함께 풀고 자연스럽게 교류하는 시간이 되기를 바란다"고 말했다. 과제는 인프라, 애플리케이션, 로그, 보안 영역을 아우르도록 구성됐다. 참가자들은 호스트와 컨테이너의 상태 및 메트릭 이상 여부를 점검하고, 애플리케이션 서비스 간 호출 흐름과 오류 구간을 추적했다. 로그에서는 대량의 디버그 로그와 장애 단서를 분석했으며, 보안 영역에서는 클라우드 보안 설정과 워크로드 환경의 이상 징후를 확인했다. 현장에는 메가존클라우드와 데이터독의 기술지원 인력이 배치됐다. 참가자가 문제 해결 과정에서 도움을 요청하면 관련 데이터나 기능을 안내했지만, 정답을 직접 제시하지는 않았다. 팀별로 역할을 나누고 데이터를 교차 검증하며 해법을 찾아가는 방식이다. 이영우 데이터독코리아 파트너 솔루션 아키텍트는 진행을 마무리하며 "총 14개 팀 가운데 9개 팀이 5200점 만점으로 모든 챌린지를 완주했다"며 "제한된 시간 안에 인프라·애플리케이션·로그·보안 영역의 문제를 모두 해결한 참가자들에게 축하를 전한다"고 말했다. 이어 "모든 문제를 해결하지 못한 팀들도 끝까지 최선을 다했다"며 "이번 경험을 바탕으로 앞으로 더 좋은 성과를 낼 것으로 기대한다"고 덧붙였다. 최종 우승은 코인원 팀이 차지했으며, 2위는 LG유플러스, 3위는 빗썸 팀이 각각 올랐다. 우승팀인 코인원의 송용호 매니저는 "우연히 팀원으로 백엔드, 보안, 인프라 인력이 다 포함됐다"며 "이번 게임데이에는 보안과 인프라 관련 문제가 많았는데 팀 구성이 잘 맞아 좋은 결과가 나온 것 같다"고 말했다. 이선우 매니저는 "장애 분석 과제 두 건을 비츠 AI 인베스티게이션으로 확인했는데 생각보다 결과가 정확했다"며 "AI가 분석하는 동안 다른 문제를 병행할 수 있어 시간을 효율적으로 활용할 수 있었다"고 말했다.

2026.09.15 16:53남혁우 기자

[인터뷰] 2000억 투입한 네이버, '보파모'로 사업보국 실현…"AI 보안 주권 지킬 것"

"국가 위기 상황에서 해외 모델에 기대지 않고 사용할 수 있는 우리나라만의 인공지능(AI) 모델이 반드시 필요합니다. 네이버 경영진이 '보안 특화 AI 사업'에 약 2000억원 상당의 자체 그래픽처리장치(GPU) 4000장을 투입하기로 결단한 것도 이런 이유에서입니다. 앞으로 국내 AI 보안 역량을 키워 국가 발전에 이바지하고자 합니다."김진휘 네이버클라우드 보안 전무와 성낙호 하이퍼스케일 AI 전무는 지난 9일 지디넷코리아와 만나 정부 '사이버보안 특화 AI 파운데이션 모델 개발' 사업의 구체적인 개발·실증 전략을 공개했다. 이들은 외산 AI 모델 의존도를 낮추고 국내 기술로 'AI 보안 주권'을 확보하는 데 개발 초점을 맞췄다.앞서 네이버클라우드는 SK텔레콤과의 경쟁 끝에 지난 3일 이 사업의 최종 수행기관으로 선정됐다. 과학기술정보통신부는 보안 위협이 커지는 상황에 대응할 수 있는 AI 모델을 확보하는 것이 필요하다고 판단해 이 사업을 추진했다. 네이버클라우드는 LG CNS, LG AI연구원, LG유플러스, 한국항공우주산업(KAI), 한국수력원자력, 한전KDN, 금융보안원, 한국과학기술정보연구원(KISTI) 등 32개 산·학·연·공공기관과 함께 컨소시엄을 구성해 이번 사업에 참여키로 했다. 여기에 9개 협력기관까지 더해 총 42개 기관이 모델 개발과 실증에 협력한다. 대규모 연합체는 이달 중 협약을 체결하고 본격적인 모델 개발에 착수할 예정이다. 정부는 사이버 보안 AI 학습 기반 구축(500억원)을 비롯한 관련 예산을 확보한 상태로, 내년에는 'AI 사이버 쉴드돔' 기술개발 550억원과 중소기업 AI 위협 대응 서비스 지원 700억원 예산을 새로 편성해 보안 위협 대응 체계 구축을 더 강화해나간다는 방침이다. 또 내년부터는 모델 고도화와 산업 확산을 위한 후속 사업도 본격화 할 예정이다. 김 전무는 "우리가 이 사업에서 가장 중점을 둔 것은 실증"이라며 "모델을 아무리 잘 만들어도 현장에서 쓸 수 없다면 의미가 없는 만큼, 사업이 끝나는 단계에서 바로 투입할 수 있도록 준비하고 있다"고 밝혔다. 내년 2월, 300B급 '보안 AI' 개발…"엑사이틴 벤치 그룹4 목표" 네이버클라우드는 내년 2월로 예정된 정부 중간평가까지 약 300B급 보안 특화 모델을 개발할 계획이다. '하이퍼클로바X' 기반 방어 모델은 글로벌 보안 벤치마크인 MSF 엑사이틴 벤치(msf-excytin-bench) 그룹4 진입을 목표로 하고 있다. 모델 개발은 네이버클라우드가 방어, LG AI연구원이 공격 영역에 상대적으로 무게를 두는 투트랙 방식으로 진행한다. 공격 모델이 취약점을 찾고 공격 경로를 만들어내면 방어 모델이 이를 탐지·차단하는 과정을 반복하면서 서로 성능을 높이는 구조다. LG 측은 '엑사원' 기반 공격 모델로 사이버짐(CyberGym) 벤치마크에서 글로벌 오픈 모델인 GLM 5.3 대비 80% 이상의 성능 달성을 목표로 하고 있다.다만 양사는 각 모델의 역할을 완전히 고정하지 않을 방침이다. 또 학습 과정에서 확보한 역량을 바탕으로 사업 종료 이후에는 공격과 방어 양쪽 역량을 모두 수행할 수 있는 모델로 고도화할 계획이다.컴퓨팅 자원도 각 모델 개발에 맞춰 투입한다. 우선 네이버클라우드는 자체 GPU 4000장을 투입해 기존 체크포인트를 활용하지 않는 '프롬 스크래치' 방식으로 모델을 학습할 계획이다. LG AI연구원은 H200 GPU 256장을 자사 모델 학습에 투입할 예정이다. 또 정부가 지원하는 B200 GPU 256장은 포스트트레이닝과 데이터 가공 등에 활용하고, 모델 개발 이후에는 컨소시엄 참여기업들이 보안 솔루션 연동과 실증에 공동 활용할 계획이다.성 전무는 "스타트업에 GPU를 나눠 모델을 학습시키는 용도로 쓰지는 않을 것"이라며 "개발된 모델을 활용한 솔루션 연동과 실증 단계에서 GPU를 함께 활용하는 방식이 될 것"이라고 말했다. 300B급이라는 모델 규모 자체는 글로벌 프론티어 모델보다 작지만, 네이버클라우드는 사이버보안에 데이터와 연산을 집중해 성능 격차를 좁힐 수 있다고 보고 있다. 또 취약점 탐지와 공격 분석, 방어 등 특정 보안 업무에 학습 역량을 집중하면 더 큰 범용 모델과도 경쟁할 수 있을 것으로 예상했다. 성 전무는 "글로벌 범용 모델과 같은 규모의 자원을 투입하기는 어렵지만 특정 분야에 집중해 훨씬 작은 모델로 큰 모델과 비슷한 성능을 낸 사례는 이미 있다"며 "범용적인 과학이나 수학 능력 일부를 포기하더라도 사이버보안 분야에선 높은 성능을 내는 것이 목표"라고 강조했다. 830TB 보안 데이터 확보…전문가 대응 이력까지 AI에 학습 네이버클라우드는 보안 특화 AI의 성능을 높이기 위해 실제 공격·방어 현장에서 축적된 고품질 보안 데이터 확보에도 힘을 쏟을 계획이다. 현재 약 830TB의 보안 원천 데이터를 확보한 상태로, 이 가운데 약 700TB를 고품질 데이터 후보로 분류해 실제 모델 학습에 활용할 수 있는지도 이미 검증에 나섰다. 또 컨소시엄 참여기관 가운데 22곳이 데이터 제공 의사를 밝혔다는 점도 눈여겨 볼 요소다. 확보한 데이터는 클리닝·필터링과 라벨링·어노테이션, 구조화, 토큰화, 샘플링 등의 과정을 거쳐 모델 학습에 사용할 수 있는 형태로 가공할 예정이다. 여기에는 악성코드가 어떤 경로로 유입돼 내부에서 어떻게 동작하고 어떤 결과를 냈는지를 기록한 프로파일링 데이터도 포함된다. 공격에 악용된 IP와 도메인, 악성코드 배포·경유 이력, 서버 인증서 등 일반 인터넷에서는 확보하기 어려운 보안 현장 데이터도 활용할 예정이다. 특히 네이버클라우드는 보안 전문가가 실제 공격·방어 과정에서 문제를 해결한 이력을 모델에 학습시키는 데 공을 들일 예정이다. 해킹은 여러 도구를 사용하고 실패와 수정을 반복하며 취약점을 찾아가는 작업인 만큼 결과값뿐 아니라 문제 해결 과정까지 학습해야 실제 보안 업무 수행 능력을 높일 수 있다는 판단이다. 성 전무는 "강화학습 환경이 아무리 좋아도 복잡한 문제를 어떻게 푸는지 먼저 시범을 보여줘야 한다"며 "컨소시엄에 참여한 보안 전문가들이 가진 문제 해결 과정은 인터넷에서는 구하기 어려운 데이터"라고 설명했다. 모델 학습 이후에는 실제 보안 업무에 활용할 수 있도록 하네스와 툴체인 개발도 병행한다. 공격과 방어에 필요한 보안 도구를 모델과 연결해 취약점 탐지와 분석, 대응까지 수행할 수 있는 보안 솔루션으로 발전시킬 계획이다. 성 전무는 "저희가 만들려고 하는 것은 모델만이 아니라 보안 솔루션"이라며 "학습할 때는 강화학습 환경이 필요하고 실제 만들어지는 시스템은 모델과 툴체인이 함께 결합된 형태가 될 것"이라고 말했다. 33개 기관 역할 나눠 개발…보안기업도 후학습 참여 컨소시엄 참여기관들도 데이터 제공이나 실증에만 머물지 않도록 운영될 예정이다. 네이버클라우드는 33개 기관을 ▲데이터 분석·처리 ▲모델 학습 ▲평가·검증 ▲실증·확산 등 4개 워킹그룹으로 나눠 각 기관의 전문성을 모델 개발 과정에 활용할 예정이다. 또 네이버클라우드는 LG AI연구원과 함께 모델 학습을 주도하고 보안기업과 대학들은 포스트트레이닝, 강화학습 환경 구축, 에이전트 개발 등에 참여할 계획이다. 대학과 금융보안원 등은 성능과 안전성 평가를 맡고, 국가보안기술연구소 등 외부 기관을 통한 추가 검증도 추진할 방침이다. 네이버클라우드는 컨소시엄을 구성할 때도 기업 규모보다 보안 기술 영역을 우선 고려했다고 강조했다. 이를 위해 엔드포인트탐지대응(EDR), 침입탐지·방지(IDS·IPS), 위협 인텔리전스 등 모델 학습과 현장 적용에 필요한 기능을 먼저 나눈 뒤 각 분야에 기술력을 가진 보안기업을 참여시켰다. 김 전무는 "필요한 보안 스택을 먼저 나열한 뒤 각 영역에 적합한 기업들을 찾았다"며 "규모가 작은 국내 보안기업들이 AI 모델 기업들과 함께 기술력을 키우고 향후 해외에도 함께 나갈 수 있도록 하는 부분도 고려했다"고 밝혔다. 금융·통신·전력에 먼저 적용…공공·국방은 구축형으로 네이버클라우드는 '보안 특화 AI 모델'을 금융·통신·과학기술·전력 등 국가 기반시설을 중심으로 우선 실증할 예정이다. 항공우주와 방위산업, 반도체 등 국가 전략산업으로도 적용 범위를 넓혀 실제 보안 환경에서 성능과 활용 가능성을 검증할 계획이다. 항공우주 분야에서는 컨소시엄에 참여한 한국항공우주산업(KAI)과 실증을 추진한다. 방위산업에서도 협력기관과 적용 방안을 논의하고 있으며, 반도체 분야는 관련 협회와 협의를 이어가고 있다. 특히 보안 전담 조직이나 예산이 충분하지 않은 중소기업을 대상으로는 AI 기반 취약점 탐지와 위협 대응 체계를 적용하는 방안도 검토 중이다. 또 네이버클라우드는 공공·금융·국방처럼 망분리와 데이터 반출 규제가 강한 분야에는 보안 특화 AI를 내부 인프라에 직접 설치하는 구축형 방식을 고려하고 있다. 국정원 보안성 검토 등 실제 도입에 필요한 절차도 모델 개발과 병행해 사업 완료 후 곧바로 실증에 나설 수 있도록 준비하고 있다. 김 전무는 "보안 수준이 높은 기관에서는 우리가 먼저 구축을 제안하기보다 '언제 구축할 수 있느냐'고 문의할 정도로 수요가 있다"며 "현행 규제 때문에 적용하기 어려운 부분이 있다면 정부와 소통하면서 가이드라인을 검토해 실제 현장에서 사용할 수 있도록 준비할 것"이라고 피력했다. 모델 공개·사업화 병행…"중소 보안기업 해외 진출도 지원할 것" 네이버클라우드는 개발한 모델을 공개하는 것을 원칙으로 하되 실제 공격에 악용될 가능성이 높은 기술에 대해선 공개 범위를 제한할 것이란 방침도 세웠다. 모델 자체는 개방하면서도 취약점을 실제 공격으로 연결하는 익스플로잇 하네스나 공격 성능을 높이는 일부 강화학습 환경 등은 과기정통부와 협의해 별도로 관리한다는 방침이다. 또 보안 특화 모델을 오픈웨이트 형태로 공개할 경우 후학습을 통해 기존 가드레일이 제거될 가능성도 고려하고 있다. 네이버클라우드는 모델 성능 확보와 활용 생태계 확대를 추진하면서 공격에 직접 활용할 수 있는 툴체인이나 학습 환경은 구분해 공개하는 방식으로 안전성을 확보할 계획이다. 김 전무는 "사이버보안 모델은 일반 AI와 달리 공격 능력 자체가 무기가 될 수 있다"며 "개방 원칙은 지키되 실제 공격에 활용될 수 있는 부분은 안전성을 고려해 신중하게 다뤄야 한다"고 강조했다. 네이버클라우드는 앞으로 사업에 참여한 중소 보안기업들이 개발 모델을 자체 솔루션에 활용할 수 있는 환경도 마련한다는 방침이다. 특히 소프트웨어개발키트(SDK)와 에이전트 등을 제공해 기존 보안 제품과 모델의 연동을 지원하고, 실증을 마친 솔루션은 네이버클라우드 마켓플레이스를 통해 공공·민간 고객에게 공급하는 방안도 검토하고 있다. 더불어 네이버클라우드는 중소 보안기업들의 해외 진출 가능성도 열어뒀다. 이를 위해 국내 보안 데이터를 학습한 모델과 참여기업의 솔루션을 결합해 실증을 거친 뒤 네이버클라우드의 해외 인프라와 사업망을 활용하는 방안을 검토하고 있다. 또 정부 사업이 끝난 뒤에도 보안 특화 AI 모델 고도화를 이어갈 계획도 내놨다. 사업 기간에는 공격과 방어 영역에 상대적으로 역할을 나눠 개발하되 이후에는 두 역량을 모두 갖춘 모델로 발전시키고, 참여 보안기업들과의 협업도 지속한다는 방침이다. 김 전무는 "국내 보안기업들도 해외 AI 모델을 자사 솔루션에 어떻게 적용할지 치열하게 고민하고 있었다"며 "이번 사업을 통해 우리 데이터를 학습한 국내 모델과 보안 솔루션이 함께 발전하고 현장 실증을 거쳐 해외에서도 경쟁할 수 있는 선순환 구조를 만들고 싶다"고 밝혔다.

2026.09.11 06:01장유미 기자

모니터랩 "생성AI 보안·SSE에 역점...3년 평균 매출 8.8% 성장"

B2B 서비스형 보안(SECaaS) 전문 기업 모니터랩(대표 이광후)이 인공지능(AI) 및 클라우드 보안 중심으로 주력 사업 방향을 전환했다. 기존 위협 인텔리전스(CTI), 사이버 보안 분야의 침해 및 공격 시뮬레이션(BAS)과 연계한 엔드포인트 보안을 중점적으로 추진하는 것에서 사이버 보안 환경이 급변함에 따라 사업의 우선순위를 재배치했다. 이광후 모니터랩 대표는 9일 콘대르 서울 호텔에서 열린 제14회 통합 애플리케이션 보안 세미나 'IASF 2026' 기자간담회에서 모니터랩의 주요 보안 기술과 전략, 사업 방향성 등을 소개했다. 앞서 모니터랩은 지난해 위협 헌팅 기반 EDR 전문기업 '쏘마'를 인수한 바 있다. 쏘마가 보유한 CTI, 위협 헌팅, BAS 역량을 결합해 엔드포인트 탐지 및 대응(EDR) 영역까지 사업 포트폴리오를 확장했다. 하지만 이번 기자간담회에서 이 대표는 생성형 AI를 안전한 사용을 뒷받침하는 'Gen AI 시큐리티' 솔루션을 비롯해 클라우드 환경에서 네트워크 보안 기능을 통합해 제공하는 클라우드 기반의 보안 서비스 플랫폼 'SSE(시큐어 서비스 엣지)'를 중점적으로 다뤘다. BAS와 CTI를 연계한 EDR 사업 강화 현황과 관련한 질문에 이 대표는 "EDR 사업 역량을 키우는 목표를 잠시 뒤로 늦추기로 했다"며 "회사 내부적으로는 EDR 제품을 사용하고 있지만, 시장에 정식으로 론칭하고 본격적으로 영업하는 시기를 내년 상반기로 계획을 변경했다"고 답했다. 그는 "EDR 솔루션의 완성도를 더욱 제고하기 위함"이라며 "EDR 제품의 안전성을 강화를 위해 연구개발을 지속하고 있으며, 사업 방향을 바꿈으로써 'Gen AI 시큐리티', SSE 등 사업에 더욱 중점을 두고자 한다"고 말했다. 그는 "최근 3년간 평균 매출 성장률은 8.8%를 기록했으며, 사업 부문별로 보면 클라우드 SaaS 플랫폼 비즈니스에서 40% 이상의 가파른 성장세를 기록했다"며 "해외 사업이 전체 매출에서 차지하는 비중은 아직 2%에 불과하지만 2~3년간 해외 채널 파트너를 많이 증가시켰고, 해외에서도 SaaS 플랫폼 비즈니스에 대한 관심도 늘어나고 있는 추세"라고 밝혔다. 모니터랩이 집중하고 있는 SSE는 클라우드 환경에서 웹 보안, 제로트러스트 네트워크 접근(ZTNA), 보안 웹 게이트웨이(SWG), 클라우드 접근 보안 중개(CASB), 원격 브라우저 격리(RBI) 등을 하나의 플랫폼으로 제공하는 서비스다. 모니터랩은 국내에서 자체 SSE 플랫폼을 보유한 사업자라는 점을 경쟁력으로 내세웠다. 이 대표는 "장기적으로 클라우드 기반 플랫폼 비즈니스가 글로벌 시장을 개척할 핵심이 될 것"이라며 "최근에는 해외 고객들의 문의와 데모 요청도 1~2년 전보다 크게 증가하고 있다"고 말했다. 이어 Gen AI 시큐리티와 관련해서는 "사용자가 다양한 LLM 서비스를 이용할 때 정보 유출이나 개인정보 침해 같은 이슈가 발생하지 않는지를 단순히 키워드만 보는 것이 아니라 프롬프트의 문맥까지 이해하면서 분석하는 기술을 개발하고 있다"며 "Gen AI Security를 구축형과 구독형(SaaS) 모두 제공할 수 있다는 점이 모니터랩만의 차별화 요소"라고 설명했다. 다음은 이 대표와의 질의응답. Q. 국가 망보안 체계(N2SF) 실증사업은 현재 어떻게 진행되고 있으며, 모니터랩의 역할은 무엇인지? - 한국연구재단에 구축형 방식으로, 우정사업 본부에는 구독형(SaaS 플랫폼) 방식으로 동일한 솔루션을 공급하고 있으며, Gen AI 시큐리티, RBI 등 제품이 투입된다. Q. 국가정보원의 클라우드 보안 인증 제도에 어떻게 대응하고 있는지. -가장 큰 변화는 공공 부문이 최근 보안 서비스형 소프트웨어(SaaS)를 적극적으로 수용하려는 방향으로 정책이 바뀌었다는 점이다. 기존처럼 보안기능확인서, CC인증 등 필요한 인증을 계속해서 준비할 계획이다. Q. 인증 등 공공시장 진입 과정에서 겪은 어려움은? - CSAP 등 공공시장 진입에 필요한 인증 하나당 1억원이 넘는 비용이 들어 기업의 입장에서는 부담이 적지 않다. 다만 모니터랩은 오래 전부터 공공시장 진입을 준비해 왔기 때문에 상대적으로 유리하다고 볼 수 있다. Q. AI 시대 모니터랩만의 차별점은? - Gen AI 시큐리티는 단순 키워드가 아니라 프롬프트의 의미까지 분석해 정보유출과 컴플라이언스 위반 여부를 판단한다. 또한 AI 에이전트 시대에는 MCP 프로토콜까지 분석할 필요가 있는데, 현재 모니터랩은 MCP까지 지원하는 기술도 개발하고 있다. Q. 지난해 쏘마 인수 이후 엔드포인트 보안 사업을 강조했는데, 이번에는 AI 및 클라우드 중심으로 사업 방향을 바꿨다. 엔드포인트 보안 사업의 현황과 사업 방향 전환 계기는? - EDR 제품의 출시 시점을 내년 상반기로 연기했다. 제품의 안정성을 더욱 높이는 작업을 진행 중이다. SaaS 플랫폼 기반 서비스는 장애 발생 시 전체 서비스에 영향을 줄 수 있기 때문에 이 차원에서 검증 작업을 거치고 있는 것으로 이해하면 된다. 현재는 Gen AI 시큐리티와 SSE에 우선순위를 두고 있다. Q. LG유플러스와는 어떤 방식으로 협력하고 있는지 - LG유플러스의 'U+ SASE' 서비스는 모니터랩의 아이온클라우드(ION Cloud) 기반이 맞다. Q. 최근 정부가 보안 특화 AI 모델 컨소시엄 사업자를 선정했는데, 모니터랩은 참여하지 않았다. 그 이유는? - 정부가 보안 특화 AI 모델 사업을 추진하는 것은 'AI를 활용한 보안' 차원이다. AI를 활용해서 취약점을 찾고 대응하는 데 초점이 맞춰져 있다. 반면 모니터랩이 추진하는 AI 사업은 생성형 AI 활용 과정에서 발생할 수 있는 정보 유출, 컴플라이언스 문제를 해결하는 데 집중하고 있다. 보안 특화 AI 모델 개발 사업과는 방향성이 다르다. Q. 최근 매출 원가율 상승한 배경은? - 서버 등 하드웨어 가격이 평균 2~2.5배 상승했다. 하지만 상승분을 고객에게 전가하기 어려운 구조다. 한국정보보호산업협회 차원에서 조달청과 협상을 진행했지만, 성과가 없다. 현재는 수익성 악화를 감수하면서 시장점유율을 유지하는 데 집중하고 있다. Q. 보안업계 사이에서는 지난해 잇단 해킹 사고에도 늘어난 보안 투자가 국산 제품이 아닌 외산 제품에 집중되고 있다는 얘기가 심심치 않게 들린다. 향후 국내 보안 시장에서 외산 기업의 영향력이 커질 것으로 전망하는지. 어떻게 대응할 계획인지. - 장기적으로 외산 제품의 보안 시장 영향력이 커지는 것은 피하기 어렵다고 본다. 국내 보안 업체들은 규모가 영세하기 때문에 혼자 경쟁하기보다 기술의 API 연동을 하거나, 전략적인 협력을 통한 '연합군 전략'이 필요하다. 실제 모니터랩도 샌즈랩 등 여러 국내 보안 기업과 제품 연동을 확대하고 있다. Q. 올해 매출 목표는? - 상장사이기 때문에 정확한 수치는 공개할 수 없다. 다만 개인적으로 매출액 200억원을 목표로 삼고 있다.

2026.09.09 16:43김기찬 기자

[AI 고속도로] 공공 클라우드 외산 문턱 낮아지나…국내업계 "역차별 없어야"

국가정보원이 공공 클라우드 운영·관리 영역인 '컨트롤플레인'을 해외에 둘 수 있도록 보안체계 개편을 추진하면서 국내 클라우드 업계의 우려가 커지고 있다. 국내 클라우드서비스제공사(CSP)들은 글로벌 사업자의 공공시장 진입 자체를 반대하는 것은 아니지만, 기존 보안 기준에 맞춰 인프라와 운영체계에 투자해온 국내 사업자가 역차별을 받지 않도록 국내외 사업자에 동일한 기준을 적용해야 한다는 주장을 내놓고 있다. 7일 업계에 따르면 국정원은 국가망보안체계(N2SF)에 맞춰 '국가 클라우드 컴퓨팅 보안 가이드라인' 개정을 추진 중이다. 기존 클라우드보안인증(CSAP) 상·중·하 등급은 각각 N2SF의 기밀(C)·민감(S)·공개(O) 등급과 연계되며 공공 클라우드 보안·운영 요건도 이에 맞춰 개편될 예정이다. 앞서 정부는 과학기술정보통신부의 CSAP와 국정원의 보안 검증으로 이원화됐던 공공 클라우드 진입 절차를 국정원 중심의 단일 검증체계로 일원화하는 방안을 추진 중이다. 새 제도는 약 1년의 유예기간을 거쳐 내년 하반기 시행될 예정이며 기존 CSAP 인증의 남은 유효기간도 인정된다. 이번 개정 방향의 핵심 중 하나는 클라우드 인프라를 '데이터플레인'과 '컨트롤플레인'으로 구분하는 것이다. 공공기관 데이터가 실제 저장·처리되는 데이터플레인은 국내에 두고 물리적으로 분리하는 반면, 인프라 생성과 계정·권한 관리, 네트워크 설정 등을 담당하는 컨트롤플레인은 논리적 분리를 전제로 국내뿐 아니라 해외에서도 운영할 수 있도록 하는 방안이 논의되는 모습이다. 보안장비와 암호화 관련 인증 기준도 확대하는 방향이 검토되고 있다. 기존 국내 인증 중심으로 운영하던 보안 요건을 국제 인증까지 폭넓게 인정해 상대적으로 글로벌 CSP의 공공시장 진입 장벽을 낮출 수 있다는 의견이 제기된다. "외산 막자는 것 아냐…같은 시장이면 같은 규칙 적용해야" 국내 CSP들이 가장 우려하는 부분은 컨트롤플레인의 해외 운영 허용이다. 글로벌 CSP는 이미 해외에 구축한 대규모 컨트롤플레인과 운영인력을 활용할 수 있는 반면, 국내 CSP는 기존 보안정책에 따라 별도의 공공 클라우드 인프라와 관리체계를 구축해온 만큼 비용 경쟁에서 불리해질 수 있다는 주장이다. 한국인공지능클라우드산업협회 CSP 분과위원회 A사 관계자는 "똑같은 규제를 가지고 똑같은 시장에서 경쟁해야 한다"며 "해외 사업자는 컨트롤플레인을 해외에 둘 수 있다는 식의 예외가 생기면 기존 규제에 맞춰 투자한 국내 CSP가 역차별을 받을 수 있다"고 짚었다. 다만 국내 업계는 글로벌 CSP의 공공시장 진입 자체를 막겠다는 것은 아니라고 선을 그었다. 기존 공공 클라우드 시장에도 일정한 보안 기준이 있었던 만큼 신규 사업자 역시 국내 사업자와 동일한 요건을 갖춰 시장에 진입하는 것이 형평성에 맞다는 설명이다. 기존 투자에 대한 추가 부담도 문제로 꼽힌다. 국내 CSP들은 그동안 CSAP 등 정부 정책에 맞춰 데이터센터와 보안설비, 공공 전용 인프라와 운영체계 등에 투자해왔다. 새로운 보안체계에 맞춰 기존 시스템을 재편할 경우 장비를 그대로 활용하더라도 아키텍처 재설계와 시스템 이전, 재검증 등에 추가 비용이 발생할 수 있다는 우려가 나온다. B사 관계자는 "정부가 공공 클라우드 시장에 대한 기준을 만들었고 국내 기업들은 그 기준에 맞춰 준비했다"며 "글로벌 CSP도 이 시장에 들어오려면 자신들이 기준에 맞춰 바꾸면 된다"고 말했다. 이어 "글로벌 사업자가 기존 기준에 맞추지 않았다는 이유로 오히려 기준을 이들에게 유리하게 바꾸는 것은 맞지 않다"고 지적했다. 또 다른 실무자는 "국정원 개정 방향대로라면 상당 부분 인프라를 이동하고 아키텍처를 새로 설계해야 하기에 추가적인 비용과 작업이 발생할 수 있다"고 설명했다. 해외서 장애 나면 누가 책임지나…정부 '통제력'도 쟁점 컨트롤플레인이 해외에 위치할 경우 장애나 보안사고 발생 시 국내 정부가 지금과 같은 수준으로 원인을 조사하고 책임을 물을 수 있는지도 쟁점이다. 컨트롤플레인은 서버 생성·배포뿐 아니라 계정과 권한, 네트워크 등 클라우드 서비스 전반을 관리하는 영역인 만큼 장애 원인이 해외 시스템에 있을 경우 국내 기관의 접근과 조사에 제약이 생길 수 있다는 지적이다. C사 관계자는 "글로벌 CSP에서 장애가 발생하고 원인이 해외 컨트롤플레인에 있다면 국내에서 바로 소명하거나 조사하기 어려운 상황이 발생할 수 있다"며 "과기정통부나 국정원이 국내 CSP를 대상으로 해왔던 수준의 조사와 책임 확인이 해외 사업자에도 가능한지 따져봐야 한다"고 강조했다. 공공기관의 정보가 컨트롤플레인을 통해 어느 범위까지 해외에서 관리될 수 있는지도 명확히 해야 한다는 의견이 나온다. 컨트롤플레인에는 단순한 서버 제어 기능뿐 아니라 이용 기관의 인프라 구성과 계정, 운영정보 등이 포함될 수 있으며 서비스형플랫폼(PaaS)이나 서비스형소프트웨어(SaaS)까지 범위를 넓히면 관리되는 정보가 더욱 복잡해질 수 있어서다. 다만 업계는 데이터플레인과 컨트롤플레인을 구분하거나 컨트롤플레인을 논리적으로 분리하는 기술 자체를 보안상 문제로 보는 것은 아니다. 논리적 분리에도 충분한 보안조치를 적용할 수 있지만 이를 해외 운영까지 확대할 경우 정부가 필요한 관리·통제권을 확보할 수 있는지 별도로 검토해야 한다는 입장이다. GPU·AI까지 영향…"세부 기준 산업계와 함께 만들어야" 인공지능(AI) 인프라에 적용할 보안 기준도 추가 과제로 꼽힌다. 데이터플레인에는 서버와 스토리지뿐 아니라 그래픽처리장치(GPU) 기반 AI 인프라도 포함될 수 있는 만큼 공공과 민간 자원을 어느 수준까지 분리할지, 마켓플레이스와 외부 응용프로그램인터페이스(API), SaaS 등은 어느 영역에 포함할지 구체적인 기준이 필요하다는 지적이다. 국내 CSP들은 제도 개편 자체를 일률적으로 반대하기보다 세부 가이드라인을 마련하는 과정에서 산업계와 충분히 협의해야 한다고 요구하고 있다. 기존 CSAP 체계에 맞춰 구축한 인프라와 인증을 최대한 인정하고 새롭게 변경되는 부분을 중심으로 검증하는 등 단계적인 전환 방안도 필요하다는 입장이다. 업계 관계자는 "외산 사업자도 요건을 준수하면 국내 공공시장에 진입할 수 있다"며 "중요한 것은 국내 기업과 마찬가지로 정부가 필요로 하는 통제력을 확보할 수 있느냐다"라고 짚었다. 이어 "제도가 변경된다면 구체적인 세부 기준을 국내 기업들과 함께 만들고 보완점을 찾아갈 수 있도록 해야 한다"고 덧붙였다.

2026.09.07 15:11한정호 기자

보안 특화모델 참여 보안기업들 "개발 계획 곧 공유"

'사이버보안 특화' 인공지능(AI) 모델 개발 사업에 네이버 클라우드 컨소시엄이 최종 사업자로 선정됐다. 아직 세부적인 개발 계획은 명확하게 나오지 않은 상황이지만, 중간평가가 예정된 5개월간 역할 분배 및 개발 계획 수립을 마치고 본격적인 개발에 착수할 것으로 보인다. 과학기술정보통신부(과기정통부)는 3일 '사이버 보안 특화 AI 파운데이션 모델 개발' 사업 공모에서 최종 사업자로 네이버 클라우드 컨소시엄을 선정, 발표했다. 이번 사업 평가에서는 기술력 및 개발 경험, 개발전략·기술, 개발 목표 등의 우수성·실현 가능성, 시장성 및 파급효과 등을 종합적으로 평가했다. 네이버클라우드는 대규모 산학연 컨소시엄 구성과 복수의 에이전트·하네스 구성 등에서 긍정적인 평가를 받았다. 네이버클라우드 컨소시엄은 네이버클라우드를 주관기관으로 32개 기업 및 기관이 참여한다. 구체적으로 ▲LG CNS ▲LG경영개발원 AI연구원 ▲LG유플러스 ▲하이퍼엑셀 ▲비드래프트 ▲트릴리온랩스 등 AI 기업과 더불어 ▲로그프레소 ▲마크애니 ▲샌즈랩 ▲스패로우 ▲티오리한국 ▲에스투더블유(S2W) ▲AI스페라 ▲윈스테크넷 ▲이스트시큐리티 ▲지란지교시큐리티 ▲테이텀시큐리티 ▲피앤피시큐어 ▲휴네시온 ▲금융보안원 등 국내 주요 보안 기업 및 기관 14곳이 참여한다. 또한 ▲한국항공우주산업(KAI) ▲한국수력원자력 ▲한전KDN 등 실제 수요기관도 함께한다. 아울러 ▲한국과학기술정보연구원(KISTI) ▲고려대 산학협력단(디지털포렌식연구실, 인공지능연구실) ▲대구대, 서울대, 중앙대, 포항공과대 산학협력단 ▲한국과학기술원(KAIST) ▲한국에너지공과대 등 주요 대학 및 연구기관도 참여한다. 대규모 AI 기업과 보안 기업, 수요기관 및 연구기관까지 아우르는 협력 체계를 갖춘 것이다. 이들 컨소시엄은 이달부터 10개월간 엔비디아 B200 그래픽처리장치(GPU) 총 256장(32노드)을 지원받는다. 5개월간 먼저 지원하고, 그 이후부터는 중간평가를 거친다. 결과에 따라 잔여 5개월간의 지원 여부가 결정된다. 보안 기업들 "보안 데이터 제공 역할 예상…세부 계획은 아직" 컨소시엄에 참여하는 국내 주요 보안 기업들은 컨소시엄 주관사가 아니기 때문에 공식 입장을 표명하기 꺼려 하면서도 자사의 역할을 인지하고 있는 분위기다. 티오리는 "네이버클라우드가 주관사이기 때문에 향후 개발 계획이나 진행 계획을 세부적으로 알지는 못하고 있는 상황이지만, 내주부터는 대외적으로 공개할 수 있는 내용에 한해 개발 계획이나 공유할 수 있는 내용을 안내할 계획"이라고 말했다. 사이버보안 전문 기업 티오리는 AI로 자산의 취약점을 선제적으로 식별하는 'AI 해커' 솔루션 '진트(Xint)'를 제공하고 있는 만큼 컨소시엄 내에서 핵심적인 역할을 수행할 것으로 기대된다. 아울러 S2W, 샌즈랩, AI스페라 등 공격 표면 관리(ASM), 사이버 위협 인텔리전스(CTI) 전문 기업이 포함된 만큼 이들 기업은 보안 특화 AI 모델에 탑재될 핵심 데이터를 공급하는 역할을 수행할 것으로 예상된다. 샌즈랩 관계자는 "샌즈랩은 기본적으로 보안 데이터 제공하는 역할을 맡을 것으로 예상한다. 향후 개발 계획 수립 과정에서 데이터 제공 범위나 종류에 대한 조율을 하지 않을까 예상하고 있다. 주관사인 네이버클라우드의 청사진을 기다리고 있는 상황"이라고 밝혔다. S2W는 "S2W는 위협 인텔리전스 영역을 담당할 예정이다. 국내 사이버 위협 환경을 반영한 데이터와 보안 도메인 AI 구축 경험을 바탕으로, 모델 학습용 데이터와 검증 과정에 참여할 예정"이라며 "자체 수집·운영 중인 위협 인텔리전스 데이터가 중심이 될 것이다. 이는 공개 데이터로 확보하기 어렵기 때문에 보안 특화 AI 모델 개발에 기여할 부분이 있다고 판단한다"고 밝혔다. 이들 기업 외 보안 기업들도 데이터 제공에 초점을 맞춰 주어진 역할을 수행할 예정이다. 지란지교시큐리티 관계자는 "지란지교시큐리티는 이번 컨소시엄에서 국가 사이버 보안 특화 AI 모델 학습을 위한 데이터를 제공하는 역할을 담당할 예정"이라며 "향후 데이터를 기반으로 학습된 AI 모델을 지란지교시큐리티의 기존 제품 AX(AI 전환)에 활용하고 이를 상용화하는 방향으로 추진할 예정"이라고 밝혔다. 이어 "개발 목표는 클로드 미토스, GPT-5.6-CyberAI와 GPT-5.5-Cyber 수준의 'K-미토스'를 만드는 것"이라며 "다만 구체적인 적용 제품이나 세부 일정 등은 내부적으로 계획을 수립하고 있는 단계라 현시점에서 공개가 어렵다"고 말했다. 윈스테크넷은 "방화벽, 침입 방지 시스템(IPS) 등 네트워크 보안 장비에서 발생하는 이벤트를 수집·가공해 AI 모델 학습 데이터로 제공하는 역할을 수행한다"며 "특히 동일 공격에 대한 장비별 이벤트의 상관관계와 연관 정보를 비롯해 공격 발생 시 실시간 수집한 비식별 처리를 거친 데이터를 활용한다"고 설명했다. 이어 "Raw 패킷에서 공격의 행위적 특징을 추출·가공해 AI가 네트워크 공격의 패턴과 특성을 학습할 수 있는 고품질 데이터를 제공할 예정"이라고 말했다. 한편 구글, 앤트로픽, 오픈AI 등 빅테크 기업들이 연이어 사이버보안 특화 AI 모델을 출시하고 있는 가운데, 한국이 10개월가량 모델 개발에만 시간을 투입하고 있는 부분이 시기를 놓친 것이 아니냐는 회의적인 시선도 제기됐다. 이용준 극동대 해킹보안학과 교수는 "네이버클라우드 컨소시엄이 한국 사이버 보안 특화 AI 파운데이션 모델 개발 사업자로 선정된 것은 한국 안보 측면에서 독자적으로 AI 모델을 마련할 수 있는 계기가 될 것으로 보인다"면서도 "다만 글로벌 안보 관점에서 네이버클라우드 컨소시엄은 9월 개발에 착수하기 때문에 구글, 앤트로픽, 오픈AI 등 빅테크 기업이 제시한 사이버보안 AI 모델 대비 개발 시점이 늦은 점은 아쉽다. 또한 글로벌 빅테크 기업의 기존 모델이 학습을 가속화하며 이전 버전을 갱신, 격차를 높이고 있는 점도 우려스럽다"고 말했다. 이 교수는 "하지만 한국은 북한, 중국, 러시아 등 국가 배후 해킹 그룹 집중화에 따른 특성 반영이 가능하다. 산업적 특성으로도 반도체, 에너지, 방산 등 선도 산업에 대한 사이버 공격과 내부 기밀 유출에 대한 차별화된 AI 대응 기술 개발이 가능하다는 점은 고무적"이라며 "이처럼 한국 IT 인프라의 특성을 반영한 AI 모델이 개발된다면 차별화 기술로 발전할 가능성이 있다. 이는 한국 사이버 안보와 주권을 고려해 국가적 R&D 투자, 네이버클라우드 컨소시엄 AI 전문성 향상, 신진 AI 보안 인력 양성으로 사이버 AI 모델 생태계를 견고하게 할 계기가 될 전망이다"라고 평가했다.

2026.09.03 19:05김기찬 기자

베스핀글로벌, 미국 교통 인프라에 AI 입힌다…대규모 프로젝트 뒷받침

베스핀글로벌이 인공지능(AI)·클라우드 기술을 미국 교통 인프라에 접목하며 모빌리티 분야 인공지능 전환(AX) 사업 확대에 나선다. 현지 기술 기업과 손잡고 교통 시스템의 현대화에 앞장선다는 목표다. 베스핀글로벌 미국 법인(US)은 니올로지와 전략적 파트너십을 체결했다고 3일 밝혔다. 니올로지는 미국 캘리포니아 칼스배드에 본사를 둔 교통 기술 기업이다. AI를 활용한 전자 통행료 징수 시스템을 비롯해 차량 자동 식별·분류, 데이터 처리, 디지털 결제 솔루션 등을 전 세계에 공급 중이다. 현재까지 차량 단말기 1억 3000만 개를 공급했으며 통행료 징수 기기 1만 5000개와 5000개 차선의 교통 흐름을 관리하고 있다. 연간 3억 2000만 건 이상의 통행료를 처리 중이며 규모는 16억 달러에 달한다. 관련 특허도 500여 건 보유하고 있다. 양사는 이번 파트너십을 기반으로 미국 조지아주 도로·유료도로청(SRTA) 프로젝트를 추진한다. 니올로지는 SRTA로부터 약 1억 2000만 달러 규모의 10년간 통행료 통합 서비스 계약을 수주했다. 회사 측에 따르면 SRTA 역사상 최대 규모 통합 계약이다. 프로젝트를 통해 I-75·I-85 고속도로를 포함한 SRTA의 4개 통행료 징수 시설에 설치된 도로변 장비를 교체하고 새로운 교통 기술과 백오피스 시스템을 구축할 계획이다. 이후 시스템 운영 지원도 지속 제공한다. 특히 AI 기반 교통 기술도 적용한다. AI 스마트 카메라를 활용해 차량 번호판 인식 정확도를 높이고 수작업을 줄이는 방식이다. 니올로지의 차량 식별 기술은 시속 129㎞ 이상으로 주행하는 차량 데이터를 수집해 0.12초 안에 처리할 수 있다고 회사 측은 설명했다. 베스핀글로벌 US는 니올로지의 교통 기술 인프라를 현대화하고 확장하는 역할을 맡는다. 멀티클라우드 환경의 매니지드 서비스와 클라우드 마이그레이션, 클라우드 네이티브 개발, 핀옵스, 보안 등 자사 기술 역량을 제공할 방침이다. 주요 협력 분야는 ▲클라우드·AI 혁신 ▲매니지드 운영 ▲보안·복원력 ▲전략적 연계 등이다. 클라우드와 AI 기술을 교통 시스템에 적용해 업무 효율성을 높이는 동시에 핵심 기술 환경을 대상으로 확장 가능한 운영을 지원한다는 목표다. 커넥티드 교통 솔루션 확대에 맞춰 보안과 운영 안정성도 강화한다. 양사는 임원·기술진 간 파트너십을 지속하면서 교통 기관에 필요한 보안성과 복원력, 운영 효율성을 높이는 장기 협력체계를 구축할 계획이다. 브래들리 H. 펠드먼 니올로지 최고경영자(CEO)는 "미국의 연간 통행료 수익 규모는 약 250억 달러이나, 그 중 약 20%에 해당하는 수익이 손실되고 있다"며 "우리 솔루션이 고객들의 수익 회수를 도울 것"이라고 말했다. 김써니 베스핀글로벌 CEO는 "니올로지는 신뢰를 바탕으로 같은 비전을 공유하고 측정 가능한 성과를 함께 이뤄갈 최적의 파트너"라며 "클라우드와 AI, 매니지드 서비스, 보안을 통합적으로 지원하는 이번 협력이 니올로지의 지속적인 혁신을 뒷받침하고 고객과 지역 사회에 더 큰 가치를 전하는 데 기여할 것"이라고 밝혔다.

2026.09.03 14:45한정호 기자

네이버클라우드, 정부 보안 특화 AI 사업자 선정…공격·방어 '투트랙' 개발

네이버클라우드가 국내 사이버보안 환경에 맞는 인공지능(AI) 파운데이션 모델 개발에 나선다. 자체 AI 모델 '하이퍼클로바X'와 LG AI연구원의 '엑사원'을 기반으로 공격과 방어 역량을 각각 강화한 모델을 만들고 국가 핵심시설과 주요 산업 현장에서 성능을 검증한다. 네이버클라우드 컨소시엄은 정부 '특화 인공지능 파운데이션 모델 개발(사이버 보안 분야)' 사업자로 최종 선정돼 본격적인 개발에 착수한다고 3일 밝혔다. 컨소시엄에는 총 33개 산·학·연·공공기관이 참여한다. 컨소시엄은 최종 7000억개(700B) 매개변수급 전문가 혼합(MoE) 구조의 초거대 AI 모델을 구축한다. 하나의 모델에 모든 기능을 넣기보다 하이퍼클로바X는 방어 역량을 강화하고 엑사원은 공격 역량에 초점을 맞춰 두 모델을 병렬로 개발한다. 공격자의 움직임을 파악하는 능력과 이를 방어하는 능력을 함께 확보하기 위해서다. 개발 속도를 높이기 위해 대규모 그래픽처리장치(GPU)도 선제적으로 투입했다. 네이버클라우드는 사업이 정식으로 시작되기 전부터 자체 보유한 엔비디아 B200 GPU 4000장으로 모델 사전학습을 진행해왔다. 정부가 제공하는 B200 256장과 별도로 LG의 H200 256장도 추가로 활용한다. 네이버클라우드가 보유한 B200 4000장은 올해 1월 구축한 대규모 AI 클러스터다. 당시 네이버는 기존 인프라에서 약 18개월이 필요했던 대규모 AI 학습을 약 1.5개월로 단축할 수 있다고 설명했다. 이번 사업에서는 정식 착수 전부터 해당 인프라를 활용해 학습 시간을 줄이고 확보한 기간을 모델 성능 개선과 현장 검증에 투입한다. 모델 학습에는 약 830테라바이트(TB) 규모의 실제 데이터를 활용한다. 네이버클라우드와 LG CNS의 운영 데이터를 비롯해 한전KDN과 한국수력원자력, 금융보안원, 한국과학기술정보연구원(KISTI), LG유플러스 등이 보유한 데이터를 확보했다. 한 기관이 자체적으로 마련하기 어려운 전력과 금융 및 통신 등 주요 산업의 데이터를 함께 학습에 활용한다. 실제 사이버 위협을 모델이 학습할 수 있도록 데이터 가공 과정도 거친다. 위협 정보를 수집한 뒤 라벨링과 표준화 및 검증 작업을 거쳐 학습 데이터로 구축한다. 단순히 보안 관련 문서나 지식을 학습하는 수준을 넘어 실제 산업 현장에서 발생하는 위협에 대응하는 능력을 높이는 데 초점을 맞췄다. 최근 글로벌 AI 업계에서도 사이버보안은 AI 모델의 주요 경쟁 영역으로 떠오르고 있다. 앤트로픽은 최근 사이버보안과 생명과학 연구 역량을 강화한 '클로드 미토스 5.1'을 공개했다. 앤트로픽은 사이버보안 능력이 악용될 위험을 고려해 현재 검증된 일부 기관에만 모델 접근을 허용하고 있다. 실제로 AI가 소프트웨어 취약점을 찾아내거나 공격 방법을 탐색하는 능력도 빠르게 발전하고 있다. 앤트로픽은 앞서 미토스 계열 모델을 이용해 소프트웨어 취약점을 자율적으로 찾고 악용하는 능력을 시험했고 암호 알고리즘의 새로운 취약점을 발견하는 연구에도 활용했다. AI의 보안 역량이 방어뿐 아니라 공격에도 활용될 수 있다는 점에서 양쪽 능력을 함께 확보하는 경쟁이 본격화되고 있는 것이다. 네이버클라우드 컨소시엄은 개발한 모델을 실제 국가 기반시설과 산업 현장에 투입해 성능을 검증한다. 전력과 금융, 과학기술, 통신, 반도체, 방위산업, 항공우주 등 7개 분야가 대상이다. 현장에서 확인한 결과를 다시 모델 개발에 반영해 성능을 높일 계획이다. 외부 인터넷과 연결하기 어려운 환경에서도 AI를 사용할 수 있도록 폐쇄망 운용 기술도 개발한다. 국가 핵심시설은 보안 문제로 외부 AI 서비스를 그대로 사용하기 어려운 만큼 내부 데이터를 외부로 보내지 않고 AI를 활용할 수 있는 환경을 구축하는 데 초점을 맞춘다. 개발한 모델은 상업적으로 활용할 수 있는 오픈소스로 공개할 예정이다. 중소기업에는 취약점과 사이버 공격 탐지 무상 점검 서비스를 제공하고 국내 보안기업이 해당 모델을 활용해 AI 서비스를 상용화할 수 있도록 네이버클라우드 마켓플레이스와 연계한다. 김유원 네이버클라우드 대표는 "이번 사업 수주는 네이버클라우드 컨소시엄이 보유한 대규모 AI 인프라와 데이터, 보안 전문 역량을 종합적으로 인정받은 결과"라며 "국가 핵심 인프라를 지키는 AI를 우리 기술로 만들어낸다는 책임감을 갖고 사업에 임해 대한민국을 대표하는 국가 보안 AI 모델과 생태계를 만들어 가겠다"고 밝혔다.

2026.09.03 11:27김동원 기자

[종합] 네이버, '보안 AI' 품었다…GPU·데이터·실증 역량 앞세워

정부의 사이버보안 특화 인공지능(AI) 파운데이션 모델 사업에서 네이버클라우드가 선정됐다. 대규모 그래픽처리장치(GPU)와 830TB 규모 보안 데이터에 LG CNS·LG AI연구원·LG유플러스 등 32개 참여기관의 보안·AI 역량을 더한 개발 체계가 기술력과 실현 가능성 평가에서 높은 점수를 받은 것으로 보인다. 3일 과학기술정보통신부에 따르면 '사이버 보안 특화 AI 파운데이션 모델 개발' 사업 수행기관으로 네이버클라우드 컨소시엄이 최종 선정됐다. 전날 진행된 발표평가에서 네이버클라우드와 SK텔레콤 컨소시엄이 경쟁한 결과다. 평가는 기술력과 개발 경험, 개발 전략·기술과 목표의 우수성·실현 가능성, 시장성과 파급효과 등을 중심으로 진행됐다. 과기정통부는 네이버클라우드 컨소시엄이 대규모 산학연 협력체계를 구축하고 복수의 AI 에이전트와 하네스를 활용한 개발 전략을 제시한 점을 높게 평가했다. GPU·830TB 데이터·에이전트 총동원…네이버, '개발 실현 가능성'서 우위 네이버클라우드 컨소시엄은 AI 모델 개발에 필요한 인프라와 데이터, 보안 실증 역량을 두루 확보했다는 점에서도 경쟁력을 인정받았다. LG CNS·LG AI연구원·LG유플러스와 다수의 보안기업, 금융보안원·한국과학기술정보연구원, 주요 대학·연구기관이 참여하면서 모델 개발부터 데이터 확보, 기술 검증까지 이어지는 수행 능력을 갖췄다는 평가다. 사업 시작 전부터 사전학습을 진행할 수 있는 환경을 마련한 점도 개발 실현 가능성을 높인 것으로 평가된다. 네이버클라우드는 정부가 지원하는 엔비디아 B200 GPU 256장과 별도로 자체 B200 4000장을 사전학습에 투입했고 LG 측 H200 256장도 활용할 계획이다. 정부 지원에만 의존하지 않고 초기 학습을 앞당겨 모델 고도화와 검증에 투입할 시간을 확보한 셈이다. 대규모 학습 환경을 뒷받침할 데이터 확보도 강점으로 꼽힌다. 네이버클라우드 컨소시엄은 약 830TB 규모의 보안 데이터를 확보했으며 한전KDN과 한국수력원자력, 금융보안원, 한국과학기술정보연구원 등이 보유한 실제 공격·침해사고·관제 로그 등을 학습에 활용할 계획이다. 또 확보한 데이터는 위협정보 수집과 자동 라벨링, 표준화·검증을 거쳐 취약점 분석과 공격 재현, 합성·증강 데이터 등으로 가공된다. 금융·전력·국방 등 7개 분야 실증…에이전트·하네스로 현장 적용 확대 네이버클라우드는 복수의 AI 에이전트와 하네스를 결합한 개발 전략도 평가에서 높은 점수를 받은 것으로 보인다. 하네스는 AI 모델과 외부 보안 도구를 연결하고 여러 에이전트의 역할과 실행 과정, 결과 검증을 관리하는 체계다. AI가 위협을 설명하는 수준을 넘어 보안관제와 취약점 분석, 대응 업무까지 수행하도록 하는 데 활용된다. SK텔레콤도 업스테이지와 보안기업들을 묶어 멀티모델과 에이전틱 보안 서비스 실증을 내세웠지만 이번에 고배를 마셨다. 네이버클라우드는 대규모 학습 기반에 에이전트와 하네스를 결합하고 실제 산업 현장에서 검증하는 구조까지 제시하며 경쟁력을 인정받은 것으로 보인다. 실증 범위가 넓다는 점도 강점으로 평가된다. 네이버클라우드 컨소시엄은 금융과 전력, 과학기술, 통신, 반도체, 방위산업, 항공우주 등 7개 분야에서 개발 모델을 검증할 계획이다. 또 네이버클라우드의 폐쇄망 AI 구축·운영 경험과 LG CNS의 공공·금융·제조 분야 보안·AX 경험을 바탕으로 산업별 환경에 맞춘 실증을 진행할 예정이다. 과기정통부는 이달 중 네이버클라우드 컨소시엄과 협약을 체결하고 실무협의체를 구성할 예정이다. 사업 기간은 10개월로, 정부는 우선 5개월간 B200 GPU 256장을 지원한 뒤 중간평가를 거쳐 잔여 5개월 지원 여부를 결정한다. 이 같은 상황에서 네이버클라우드가 사업자 선정 전부터 사전학습에 착수해 모델 고도화와 실증에 필요한 시간을 확보한 점은 향후 개발 과정에서도 강점으로 작용할 것으로 보인다. 다만 대규모 GPU와 보안 데이터를 활용해 취약점 탐지와 공격 분석, 침해사고 대응 등에서 범용 AI와 차별화된 성능을 확보하는 것은 과제다. 여기에 실제 보안 업무에 투입되는 AI 에이전트의 안전성을 얼마나 확보할 수 있을지도 관건이다. 보안관제 시스템과 방화벽, 취약점 진단 도구 등에 연결되는 만큼 권한 관리와 실행 통제, 결과 검증 체계를 얼마나 안정적으로 구축하느냐가 현장 적용 과정에서 중요해질 것으로 보여서다. 업계 관계자는 "사이버보안 특화 AI는 모델 크기나 GPU 규모보다 실제 공격 데이터를 얼마나 정교하게 학습시키고 보안 업무에 안정적으로 적용할 수 있느냐가 중요하다"며 "AI 에이전트가 다양한 보안 도구를 활용하면서도 오작동을 통제할 수 있는 체계를 갖추는 것이 향후 성과를 좌우할 것"이라고 말했다.

2026.09.03 10:51장유미 기자

[속보] 네이버클라우드, 정부 '보안 특화 AI 모델' 사업 선정

네이버클라우드가 이끄는 컨소시엄이 정부 '사이버보안 특화 인공지능(AI) 파운데이션 모델 개발' 사업자로 최종 선정됐다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 네이버클라우드 컨소시엄을 사이버보안 특화 AI 파운데이션 모델 개발 사업 수행기관으로 선정했다고 3일 밝혔다. 이번 사업에는 네이버클라우드와 SK텔레콤 컨소시엄이 최종 경쟁을 벌였다. 두 컨소시엄은 지난 2일 발표평가를 진행했으며 평가 결과 네이버클라우드 컨소시엄이 최종 사업권을 확보한 것이다. 네이버클라우드 컨소시엄은 네이버의 AI 기술에 LG의 AI 역량과 국내 보안기업 데이터를 결합해 사이버보안 분야에 특화된 AI 모델을 개발할 계획이다. 정부는 선정 컨소시엄에 엔비디아 B200 그래픽처리장치(GPU) 256장 규모의 컴퓨팅 자원을 지원한다. 개발된 모델은 취약점 분석과 보안관제 등 실제 사이버보안 업무에 활용될 예정이다.

2026.09.03 09:09김미정 기자

테이텀시큐리티, 'REAL 서밋 2026'서 통합 클라우드 전략 선뵌다

클라우드 보안 전문 기업 테이텀 시큐리티(대표 양혁재)가 삼성SDS 컨퍼런스에 참가해 통합 클라우드 보안 플랫폼 및 AI 시대 맞춤형 보안 전략을 총망라한다. 테이텀시큐리티는 오는 9월 8일 서울 삼성동 코엑스 컨벤션센터에서 열리는 삼성SDS의 대표 B2B IT 컨퍼런스 'REAL Summit 2026'에 참가한다고 2일 밝혔다. 'REAL Summit 2026'은 삼성SDS가 'AI 풀스택으로 완성하는 성공적인 AX(인공지능 전환) 혁신의 미래'를 주제로 최신 IT 기술 트렌드와 기업 혁신 사례를 공유하는 행사다. 테이텀 시큐리티는 이번 행사의 플래티넘 파트너로 참가, 클라우드 환경에서 기업의 자산을 안전하게 보호하기 위한 차세대 클라우드 보안 솔루션을 대중에게 선보일 예정이다. 특히 급성장하는 AI 및 데이터 통합 환경 속에서 클라우드 보안 설정 오류 및 컴플라이언스 준수 이슈가 핵심 과제로 부각되고 있는 만큼 이번 행사를 통해 멀티・하이브리드 클라우드 환경에 최적화된 국내 유일 통합 보안 솔루션 체험 기회를 제공한다는 복안이다. 테이텀 시큐리티의 대표 클라우드 보안 서비스인 '테이텀 CNAPP'은 기존에 보안 영역별로 나뉘어져 있던 개별 솔루션을 하나의 플랫폼에서 제공하는 통합 보안 솔루션으로, 실시간으로 클라우드 보안 취약점을 모니터링하고 리포트를 제공하며, 감지된 보안 취약점들을 기반으로 맥락을 분석하여 최적의 보안 시나리오를 제공하는 것이 특징이다. 참관객들은 테이텀 시큐리티 부스에 마련된 데모 콘텐츠를 통해 테이텀 CNAPP의 실시간 모니터링 화면, 보안 리포트 및 컴플라이언스 점검 화면 등을 직접 확인할 수 있다. 행사 당일 테이텀 시큐리티 부스에서는 ▲클라우드 보안 자동화 점검 데모 시연 ▲AX를 위한 보안 컨설팅 ▲AI 신사업 소개 ▲방문객 및 기업 IT・보안 담당자를 위한 다양한 프로모션 프로그램이 함께 진행된다. 컨퍼런스에서는 'AI 시대의 보안'을 주제로 AI 시대 달라지는 보안 위협과 그에 따른 통합 보안 플랫폼의 필요성을 제시한다. AI로 인해 초 단위로 단축된 기업의 시스템 침해 및 공격 속도, 관리되지 않은 이른바 '섀도우 AI(Shadow AI)'에 따른 기업 보안 우려 등 실제 현장에서 발생하는 위협과 대응방안, 나아가 에이전틱 AI(Agentic AI) 시대의 도래에 대비한 AI 통합 보안 대응 솔루션 등을 소개할 예정이다. 테이텀 시큐리티 양혁재 대표는 “국내 최대 IT 혁신의 장인 삼성SDS REAL Summit 2026에 파트너로 참여해 당사의 독보적인 클라우드 보안 기술을 선보이게 되어 뜻깊다”며, “AI 시대로 나아가는 기업들이 안심하고 디지털 전환(AX)을 이룰 수 있도록 통합 보안 패러다임을 지속 제시하겠다”고 전했다.

2026.09.02 13:23김기찬 기자

국가 클라우드 보안 개편에 업계 '촉각'…"기존 투자 무력화 우려"

국내 클라우드 서비스 제공사(CSP)들이 정부가 추진하는 국가 클라우드 보안체계 개편을 두고 기존 투자와 인증체계가 무력화될 수 있다는 우려를 제기했다. 새로운 보안 기준 도입 과정에서 국내 CSP가 기존 정책에 맞춰 구축한 인프라와 인증을 충분히 인정하지 않을 경우 추가 투자 부담이 발생하는 만큼 기존 체계와의 연계와 명확한 적용 기준이 필요하다는 주장이다. 2일 업계에 따르면 국가정보원은 국가망보안체계(N2SF)에 맞춰 '국가 클라우드 컴퓨팅 보안 가이드라인' 개정을 추진 중이다. 데이터 중요도와 위험 수준에 따라 보안조치를 차등 적용하는 방향으로, S등급 영역분리 방식과 공공 클라우드 보안요건 등이 주요 쟁점으로 논의되고 있다. 이에 한국인공지능클라우드산업협회 산하 CSP분과위원회는 지난달 26일 국내 주요 CSP가 참석한 가운데 가이드라인 개정과 관련한 회의를 개최했다. 회의에선 제도 개편이 국내 CSP의 서비스 제공·운영과 산업 생태계에 미칠 영향, 정책 변화에 따른 투자 부담, 국내외 사업자 간 제도 적용 형평성 등이 주요 현안으로 논의됐다. 국내 CSP 업계는 데이터 중요도와 위험 수준에 따라 보안조치를 차등 적용하고 공공부문의 클라우드와 인공지능(AI) 활용을 확대하려는 정책 방향에는 대체로 공감하는 분위기다. 다만 새로운 기준을 적용하는 과정에서 기존 정부 정책과 보안기준에 따라 이뤄진 투자가 충분히 인정되지 않을 경우 추가적인 시스템 구축과 재검증이 필요해질 수 있다고 우려하고 있다. 국내 사업자가 기존 제도에 맞춰 선제적으로 투자한 비용이 오히려 부담으로 돌아올 수 있다는 지적이다. 국내 CSP들은 그동안 국가·공공기관에 클라우드 서비스를 제공하기 위해 국내 데이터센터와 보안 설비, 운영 인력, 전용 관리 체계와 물리적 분리환경 등에 지속적으로 투자해왔다. 기존 클라우드 보안인증과 구축·운영체계가 새 제도에서 인정되지 않으면 동일하거나 유사한 항목에 대한 재투자와 재검증으로 비용 부담이 커지고 서비스 전환 기간도 길어질 수 있다는 게 업계 우려다. 이에 기존 인증 결과와 구축·운영 체계를 최대한 인정하고 가이드라인 개정으로 변경되거나 추가되는 항목을 중심으로 검증하는 방안을 검토해야 한다고 제안했다. 클라우드와 AI 인프라별 보안요건을 보다 구체적으로 제시해야 한다는 요구도 나왔다. 서버·스토리지·네트워크·보안·가상화 등 기존 클라우드 인프라뿐 아니라 그래픽처리장치(GPU) 기반 AI 인프라와 AI 서비스 환경까지 고려해 구성요소별 보안요건과 분리·보호기준을 명확히 해야 한다는 설명이다. 업계는 관련 기준이 불명확할 경우 공공기관과 검증기관, CSP마다 해석이 달라져 서비스 설계부터 구축·검증까지 혼선이 발생할 가능성이 있다고 보고 있다. 다양한 클라우드·AI 서비스의 기술·운영 환경을 반영한 세부 지침을 마련하고 이 과정에서 실제 서비스를 운영하는 CSP 의견을 반영해야 한다는 제언이다. 아울러 국내외 사업자 간 형평성도 쟁점으로 떠올랐다. 클라우드 보안체계가 국제기준과 다양한 서비스 운영방식을 수용하는 과정에서 사업자의 국적이나 규모보다 실질적인 보안 수준과 서비스 관리·통제 가능성을 중심으로 동일한 기준을 적용해야 한다는 게 업계 입장이다. 특히 기존 정부 보안정책을 준수하기 위해 국내 CSP가 투자한 인프라와 인증체계가 제도 개편 이후 불리하게 작용해선 안 된다는 지적이다. 업계는 보안 수준을 유지하면서도 국내외 사업자 간 제도 적용 형평성과 국내 클라우드 산업의 경쟁력을 함께 고려해야 한다고 주장했다. 제도 시행 전 충분한 준비기간을 확보해야 한다는 요구도 제기됐다. 세부 적용기준이 명확하지 않은 상황에서 제도가 시행될 경우 CSP의 서비스 설계와 상품화가 지연되고 추가 시스템 변경과 비용 부담으로 이어질 수 있어서다. 이에 업계는 개정안과 함께 세부 해설과 검증절차를 사전에 안내하고 기존 인증·운영체계를 새로운 제도와 연계할 수 있는 단계적인 전환 방안을 마련해야 한다는 입장이다. 신규 클라우드·AI 서비스 개발 이후 보안 요건 부적합으로 재개발하거나 투자 손실이 발생하는 것을 막기 위해 개발 초기 단계에서 보안 요건을 확인할 수 있는 사전 검토·컨설팅 절차를 도입해야 한다는 의견도 나왔다. 협회는 지난달 CSP분과위원회 회의와 서면 의견수렴에 이어 후속 회의와 참여기업별 심층 간담회를 진행할 예정이다. 기존 인증 연계방안과 보안요건 적용범위, 서비스 제공·운영상 예상되는 영향, 적정 준비기간, 국내외 사업자 간 제도 적용 형평성 등을 중심으로 현장 의견을 구체화할 계획이다. 업계 관계자는 "이번 가이드라인 개정이 공공부문 클라우드·AI 활용을 확대하는 계기가 되기 위해선 보안 요건의 합리화와 함께 기존 투자·인증 체계의 연속성, 명확한 적용 기준, 충분한 준비기간 및 국내 클라우드 산업의 경쟁력이 함께 고려돼야 한다"고 밝혔다.

2026.09.02 11:00한정호 기자

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