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[IT뉴스]"해외 의존엔 한계"…LG CNS, '미토스급' 한국형 보안 AI 개발할 것

온카뱅크관리자

2026-09-10 12:27:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 전은숙 LG CNS 보안사업담당, 위협정보·실제 보안데이터 결집 
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 (지디넷코리아=남혁우 기자)"미토스 같은 모델을 쓰면 되는데 왜 굳이 만드느냐는 반응도 있었습니다. 하지만 신형 AI 모델은 수출통제 사례가 반복되는 만큼 해외 의존엔 한계가 있습니다. 국가 안보와 직결된 사이버보안 역량을 다른 나라에만 의존할 수는 없습니다."
 전은숙 LG CNS 보안사업담당은 10일 서울 마곡 LG CNS에서 진행한 인터뷰에서 지난 4월 보안 특화 인공지능(AI) 모델 개발을 LG AI연구원에 제안한 배경을 이같이 설명했다.
 LG CNS는 과학기술정보통신부(이하 과기정통부)가 추진하는 사이버보안 특화 AI 파운데이션 모델(이하 보안 특화 AI) 개발 사업에 네이버클라우드 컨소시엄으로 참가했다. 
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 <img alt="전은숙 LG CNS 보안사업담당 (사진=LG CNS)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/10/ZDNetKorea/20260910122252536alxb.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="bwUXUe71js" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/10/ZDNetKorea/20260910122252536alxb.jpg" width="658">
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 전은숙 LG CNS 보안사업담당 (사진=LG CNS)
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 이 사업은 생성형 AI를 사이버보안에 특화해 악성코드 분석, 취약점 탐지, 위협정보 분석 등 공격·방어 업무에 활용할 수 있는 AI 모델을 개발하는 국책 사업이다.
 전 담당은 "LG그룹은 이전부터 자체적인 보안 특화 AI 모델 개발을 준비해 왔다"며 "이번 사업을 통해 그룹 보안 수준을 높이고, 궁극적으로는 국가 사이버안보 강화에도 기여하고자 한다"고 강조했다.
 언제 중단될 지 모르는 해외 AI, 보안 대체 불가
 LG CNS는 2005년부터 보안관제센터를 운영하며 보안관제와 컨설팅, 아키텍처, 침해대응 등 보안 전 영역에서 경험을 축적해 왔다. 최근에는 생성형 AI를 활용한 보안 에이전트와 하네스 개발을 추진하며 AI와 보안 기술의 결합 가능성도 검토해 왔다.
 이 같은 경험을 바탕으로 LG CNS는 지난 4월 LG AI연구원에 보안 특화 AI 모델 개발을 제안했다. LG AI연구원의 AI 모델 개발 역량과 LG CNS의 보안 데이터·운영 경험을 결합하면, 범용 모델을 보안 업무에 적용하는 수준을 넘어 국내 위협환경에 특화된 모델을 개발할 수 있다고 판단한 것이다.
 전 담당은 보안 특화 AI 모델 개발을 추진한 배경으로 해외 모델에 대한 의존 위험을 꼽았다.
 그는 "보안 모델 개발 당시에도 '미토스 같은 해외 모델을 사용하면 되는데 왜 굳이 만드느냐'는 반응이 있었다"며 "하지만 당시 미국 정부가 해외 서비스 이용을 일시적으로 제한하는 사례가 있었고, 국내에서 해외 서비스를 사용하는 과정에서도 정책 변화에 따라 접근이 제한될 수 있다는 우려가 있었다"고 말했다.
 이어 "특히 보안은 상시 연결과 지속적인 운영이 중요한 분야인 만큼, 서비스 이용이 중단되거나 조건이 바뀌는 상황은 치명적일 수 있다고 판단했다"며 "국가 안보와 직결된 사이버보안 역량을 해외 기술에만 의존해서는 안 된다는 결론을 내렸다"고 설명했다.
 한국형 보안 AI의 차별화 요소로는 북한발 공격을 비롯한 국내 위협환경에 특화된 데이터를 꼽았다. 국내 보안기업들은 북한 관련 공격 패턴과 침해사고 정보를 지속적으로 축적해 왔으며, 이 같은 데이터는 해외 모델이 확보하기 어려운 국내 고유의 보안 자산이라는 설명이다.
 전 담당은 "국내에는 북한 관련 공격과 위협정보가 많이 축적돼 있다"며 "이 부분을 우리나라 보안 AI가 가질 수 있는 특장점으로 보고 최대한 활용할 계획"이라고 말했다.
 이어 "한국산 위협정보(TI)를 해외 고객이 구독하는 이유 중 하나도 북한 관련 정보에 대한 수요가 있기 때문"이라며 "국내 위협 데이터를 바탕으로 개발한 보안 AI가 글로벌 시장에서도 차별화된 경쟁력을 가질 수 있을 것으로 기대한다"고 덧붙였다.
 LG 계열사 역량 결집…내부 보안·고객 사업에 활용
 이번 사업에는 LG CNS를 비롯해 LG AI연구원과 LG유플러스 등 LG 계열사가 함께 참여한다.
 LG CNS는 보안관제센터 운영 경험과 자체 데이터를 바탕으로 보안 데이터 정제와 모델 검증, 실증 및 사업화를 맡는다. AI 학습에 필요한 보안 데이터를 정제·라벨링·표준화·가공하고, 개인정보와 기업기밀 등 민감정보를 걸러 학습에 적합한 데이터셋으로 구축한다. 이후 해당 데이터셋을 활용해 LG AI연구원의 엑사원 기반 보안 AI 모델을 파인튜닝하고, 실제 보안 업무에 적용할 수 있는 수준인지 성능을 검증할 예정이다.
 LG AI연구원은 엑사원을 기반으로 공격 역량을 강화한 보안 AI 모델 개발을 담당한다. LG유플러스는 통신 네트워크 데이터를 제공하고, 실제 통신 환경을 활용한 실증 검증을 지원한다.
 전 담당은 "LG 계열사가 컨소시엄에 함께 참여한 것은 보안·AI·데이터 분야의 역량을 결집해 보안 특화 AI의 개발과 사업화를 효율적으로 추진하기 위한 것"이라며 "각 계열사가 보유한 전문성을 활용할 수 있을 뿐 아니라, 그룹 내부 협력과 조율이 원활하다는 점도 강점"이라고 밝혔다.
 LG그룹은 이번 사업에서 개발한 보안 AI를 계열사 내부 보안 강화와 고객 대상 사업에 함께 활용할 계획이다. 우선 LG유플러스의 통신 네트워크 환경에서 모델의 탐지·분석 성능을 검증한 뒤, LG CNS가 강점을 가진 금융·공공 분야로 적용 범위를 확대하는 방안을 검토하고 있다. 장기적으로는 기존 관리형 보안서비스(MSSP)에 AI를 결합하거나, 고객 환경에 맞춘 AI 보안관제센터(AI-SOC)를 구축하는 방식으로 사업화할 예정이다.
 다만 LG AI연구원과 LG CNS는 현재 독자 AI 파운데이션 모델 개발 사업에도 참여하고 있어 두 사업을 동시에 추진하는 과정에서의 인력 운용은 해결해야 할 과제로 꼽힌다.
 전 담당은 "두 사업은 목적과 활용 분야가 다른 만큼 관련 인력을 사업별로 배치하고, 필요에 따라 AI 모델 개발자와 보안 전문가가 협업하는 방식으로 대응할 방침"이라며 "보안 데이터 정제와 모델 검증, 레드팀·블루팀 운영 등 핵심 기능은 전담 인력을 중심으로 수행하고, 일부 전문인력은 사업 일정과 단계에 따라 탄력적으로 투입할 계획"이라고 밝혔다.
 미토스급 성능 갖춘 한국형 보안 AI 개발 목표
 전 담당은 국가 기반시설과 보안기업이 보유한 대규모 실데이터를 정제·통합해 국내 위협환경에 특화된 보안 AI를 개발한다는 청사진을 제시했다.
 사업의 최종 성능 목표는 해외에서 공개된 사이버보안 특화 AI 모델 '미토스'에 견줄 만한 수준이다. 정부와 컨소시엄은 이른바 'K-미토스' 개발을 목표로, 2026년 7월께 원천 모델 개발을 완료한다는 계획이다. 미토스 자체를 구현하는 것이 아니라 국내 보안 데이터와 운영 경험을 바탕으로 이에 상응하는 성능을 갖춘 한국형 보안 AI를 개발한다는 의미다.
 공격 역량을 갖춘 AI의 오작동과 통제 이탈을 막기 위한 안전장치도 함께 구축한다. 샌드박스 환경과 최소 권한 원칙을 적용하고, 위험도가 높은 행위는 사람의 승인 없이는 다음 단계로 진행되지 않도록 통제할 예정이다. 에이전트의 행위와 이상징후를 모니터링하는 체계도 마련하고, 공격 시뮬레이션은 외부와 분리된 폐쇄 환경에서 진행한다.
 초대형 모델을 폐쇄망이나 온프레미스 환경에서 운용하기 어려운 현실을 고려해 국산 클라우드 기반 서비스와 모델 경량화도 병행 검토한다. 이를 통해 공공·금융·의료 등 외산 클라우드 활용이 어려운 분야와 완전 폐쇄망 환경에 대한 대응력을 높인다는 구상이다.
 또한 한전KDN, 한국수력원자력, 금융보안원 등 국가 기반시설 관련 기관과 참여 보안기업이 보유한 약 830TB 규모의 실데이터를 활용해 국내 위협환경에 특화된 데이터셋을 구축한다. 데이터는 기관과 기업별 특성에 따라 유형을 분류한 뒤 개인정보와 기업기밀 등 민감정보를 제거·비식별화하고, 학습과 검증에 적합한 형태로 가공할 예정이다.
 전 담당은 "방대한 데이터를 분석하고 AI 학습에 맞게 정제하는 데 시간이 걸릴 수는 있지만, 데이터가 모두 제각각인 것은 아니다"라며 "일정한 유형의 데이터 덩어리로 구성돼 있는 만큼 유형별 정제 루틴을 만들어 적용하면 사업 기간 내 활용이 가능할 것"이라고 말했다.
 이어 "현재 개발 과정에서는 GLM 5.3을 실무적인 비교 기준으로 삼고 있지만 최종적으로 지향하는 수준은 미토스급 보안 AI"라며 "국내 보안 데이터와 운영 경험을 바탕으로 글로벌 모델과 경쟁할 수 있는 성능을 확보하는 것이 목표"라고 강조했다.
 남혁우 기자(firstblood@zdnet.co.kr)
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