정부가 사이버 보안에 특화한 국산 AI 파운데이션 모델을 만들 사업자로 네이버클라우드 컨소시엄을 골랐습니다. 과기정통부가 9월 3일 발표했어요.

컨소시엄은 모델 하나가 아니라 방어용과 공격용 두 갈래를 나란히 만들고, 최종적으로 700B급 모델까지 가겠다고 밝혔습니다. 방어 모델의 바탕은 네이버의 HyperCLOVA X, 공격 모델의 바탕은 LG AI연구원의 EXAONE이에요.

네이버클라우드·LG 로고 네이버클라우드·LG 로고 — 출처: NAVER Cloud · LG

무슨 일이 있었나

과기정통부 보도자료에 따르면 「사이버 보안 특화 AI 파운데이션 모델 개발」 공모에 컨소시엄 두 곳이 참여했고, 외부 전문가 발표평가를 거쳐 네이버클라우드 컨소시엄이 최종 수행기관이 됐습니다. 과제명은 국가 사이버 안보 역량 내재화를 위한 AI 파운데이션 모델 개발이에요.

  • 평가 항목은 기술력·개발 경험, 개발 전략과 목표의 실현 가능성, 시장성·파급효과였습니다
  • 선정 이유로는 대규모 산학연 컨소시엄과 복수의 에이전트·harness 구성 전략을 꼽았습니다
  • 정부는 9월부터 10개월 동안 B200 GPU 256장을 지원합니다. 5개월 뒤 중간평가 결과에 따라 나머지 5개월을 지원해요
  • 9월 안에 협약을 맺고 바로 실무협의체를 꾸려 개발에 들어갑니다

정부 지원 GPU만으로 700B급 모델을 만드는 구조는 아닙니다. 아시아경제 보도에 따르면 컨소시엄은 B200 4,000장과 H200 256장을 자체적으로 더 투입해요.

보안 특화 AI 개발에 들어가는 GPU 보안 특화 AI 개발에 들어가는 GPU — 출처: 과기정통부 보도자료·네이버클라우드 발표 보도 기반 자가 렌더

방어 모델과 공격 모델을 따로 만든다

모델 구성은 과기정통부 보도자료가 아니라 네이버클라우드 발표를 전한 보도에 나옵니다. 아시아경제와 인더뉴스는 두 모델을 병렬로 개발한다고 전했어요.

[방어 역량 모델] 네이버 HyperCLOVA X를 바탕으로 방어 역량을 키우는 모델

[공격 역량 모델] LG AI연구원 EXAONE을 바탕으로 공격 역량을 키우는 모델

최종 목표는 700B(7,000억 파라미터)급 MoE(Mixture of Experts, 입력마다 일부 전문가 층만 계산하는 구조) 모델입니다. 학습에는 830TB 규모의 실제 보안 데이터를 쓴다고 밝혔어요.

방어 모델과 공격 모델을 나란히 만드는 개념 방어 모델과 공격 모델을 나란히 만드는 개념 — 출처: 개념 컷 · agy 자가 생성

보도는 두 모델을 합쳐 공격과 방어 전 주기에 대응하겠다는 목표로 전했습니다. 공격자 입장에서 시스템을 점검하는 레드팀 작업에 공격 역량 모델을 쓰려는 구성으로 보여요. 반대로 공격 역량이 외부로 유출되지 않도록 접근을 어떻게 관리할지는 아직 공개되지 않았습니다.

김유원 네이버클라우드 대표는 선정 소식에 맞춰 이렇게 말했습니다.

국가 핵심 인프라를 지키는 AI를 우리 기술로 만들어낸다는 책임감을 갖고 임하겠다

32곳 컨소시엄이 12곳 컨소시엄을 제쳤다

과기정통부 보도자료에 적힌 참여기관은 32곳입니다. LG 계열에서는 LG CNS·LG AI연구원·LG유플러스가 들어갔어요.

보안 기업으로는 로그프레소·마크애니·샌즈랩·스패로우·S2W·에이아이스페라·윈스테크넷·이스트시큐리티·지란지교시큐리티·테이텀·티오리한국·피앤피시큐어·휴네시온이 이름을 올렸습니다. AI 기업으로는 트릴리온랩스와 AI 반도체 기업 하이퍼엑셀이 참여했고, 비드래프트도 이름을 올렸어요.

공공과 금융 보안 기관도 참여합니다. 한국수력원자력·한전KDN·금융보안원·한국항공우주산업·한국과학기술정보연구원이 들어갔고, 대학은 KAIST·서울대·고려대·포스텍·중앙대·대구대·한국에너지공대가 참여했어요.

구분 네이버클라우드 SK텔레콤
참여 기관 32곳 12곳
주요 참여 LG 계열·보안사·공공 업스테이지·SK쉴더스·안랩
결과 선정 탈락

SK텔레콤 컨소시엄 구성은 지디넷코리아 8월 26일 보도 기준입니다.

사이버 보안 특화 AI 파운데이션 모델 사업 일정 사이버 보안 특화 AI 파운데이션 모델 사업 일정 — 출처: 과기정통부 보도자료·지디넷코리아 기반 자가 렌더

왜 국산 보안 모델인가

지디넷코리아는 이 사업을 K-Mythos로 불렀습니다. Anthropic의 최상위 모델 Mythos처럼 보안 작업에 강한 모델을 국내에서 확보하겠다는 뜻이에요.

해외 최상위 모델은 필요할 때 쓸 수 없을 수도 있습니다. 지난 6월 미국 정부가 Anthropic의 Fable 5·Mythos 5에 대한 외국인 접근을 막았던 일이 그 사례예요.

미 정부 수출통제로 막힌 Claude Fable 5·Mythos 5 접근

네이버클라우드에는 반년 만의 반전이기도 합니다. 과기정통부는 2월 20일 브리핑에서 네이버클라우드가 1월 독자 AI 파운데이션 모델 1차 평가에서 독자성 문제로 탈락했다고 밝혔어요. 처음부터 학습한 기록을 갖췄는지와 문제가 생겼을 때 스스로 고칠 역량이 있는지가 그 기준이었습니다.

이번 보안 특화 사업에서도 같은 질문이 따라올 수 있습니다. 공격 역량 모델의 바탕이 된 EXAONE을 만든 LG AI연구원은 독자 AI 1차 평가를 통과한 곳이에요.

보안뉴스는 컨소시엄이 결과물을 국내 보안 생태계에 오픈소스 방식으로 넓힐 계획이라고 전했습니다.

한수원·한전KDN 같은 기반시설 운영 기관이 개발 단계부터 들어간 점도 실제 적용을 겨냥한 구성이에요.

정리 정리 — 출처: 과기정통부 보도자료·보도 기반 정리 · 자가 렌더

앞으로 볼 지점은 2027년 2월 중간평가입니다. 정부 GPU 나머지 5개월분 지원 여부가 이 평가로 갈리고, 공격 역량 모델을 어디까지 공개할지도 그 전후로 정해질 것으로 보여요.

참고 출처