“네이버AI는 방어, LG AI는 공격”…700B급 보안AI 2개 만든다 [인터뷰]

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네이버클라우드 김진휘 보안전략 오피스 전무(왼쪽)와 성낙호 하이퍼스케일 AI 총괄(전무)이 10일 네이버 1784에서 진행된 언론 인터뷰에서 답변을 하고 있다. (사진=네이버)

[이데일리 한광범 기자] 네이버(NAVER(035420))와 LG(003550)가 각자의 인공지능(AI) 강점을 결합해 공격과 방어를 동시에 수행하는 초거대 보안 특화 AI 개발에 나선다. 네이버는 방어 역량을, LG는 공격 역량을 강화해 두 AI를 ‘하네스(Harness)’ 구조로 연결한다.

10일 경기도 성남 네이버 1784에서 열린 미디어 브리핑에서 김진휘 네이버클라우드 보안전략 오피스 전무와 성낙호 하이퍼스케일 AI 총괄(전무)은 과학기술정보통신부가 주관하는 ‘특화 AI 파운데이션 모델 개발(사이버 보안 분야)’ 사업의 기술 개발 방향과 사업화 계획을 공개했다.

네이버 컨소시엄은 네이버의 하이퍼클로바X와 LG의 엑사원을 활용해 700B(7000억개 매개변수)급 전문가 혼합(MoE) 구조의 초거대 보안 AI 모델 2개를 병렬 개발한다.

네이버는 방어 역량을, LG는 공격 역량을 강화한다. 하이퍼클로바X는 4000장의 GPU를 활용해 처음부터 다시 학습하는 ‘프롬 스크래치’ 방식으로 보안 데이터를 학습해 방어 능력을 높인다. LG 엑사원은 독자 AI 파운데이션 모델 3차 모델을 기반으로 추가 학습과 사후학습을 진행해 실제 해킹 공격을 모의하는 오펜시브(공격) 능력을 강화한다.

두 모델은 하나의 워크플로우로 연결하는 ‘하네스’ 구조로 묶는다. 한 모델이 공격을 시도하면 다른 모델이 방어하고, 그 결과를 다시 검증하는 방식이다.

김 전무는 “단일 모델로 10개월 만에 보안 특화 목표를 달성하기는 어렵다”며 “워크플로우 기반의 하네스를 통해 오펜시브와 디펜시브 성능을 상호 보완하도록 설계했다”고 말했다.

단순히 질문에 답하는 보안 챗봇을 만드는 것도 아니다. AI가 스스로 목표를 세우고 필요한 보안 도구를 선택해 실행한 뒤 결과까지 검증하는 ‘에이전틱 툴 체이닝’ 기반의 능동형 보안 에이전트를 구현한다는 계획이다.

성 전무는 “해킹 능력을 갖춘 도메인 전문가들이 직접 시범 데이터를 만들고 환경을 정의하는 것이 우리 컨소시엄의 강점”이라고 강조했다.

김진휘 네이버클라우드 보안전략 오피스 전무. (사진=네이버)

830TB 보안 데이터 확보…중소 보안기업과 생태계 만든다

네이버 컨소시엄은 모델 성능 확보에 그치지 않고 국내 보안산업의 사업 기회로 연결하는 데도 초점을 맞춘다.

자체 AI를 개발하기 어려운 중소 보안기업에 보안 특화 AI의 API와 에이전트, SDK 등을 제공해 기존 보안 제품과 결합할 수 있도록 할 계획이다. 네이버클라우드 마켓플레이스를 활용해 중소기업의 판매와 해외 진출도 지원한다.

김 전무는 “중소 보안기업은 인력이 적고 세일즈에 어려움이 있다”며 “저비용으로 세일즈할 수 있는 유통 채널을 열어 국내 보안산업의 전환점을 만들고, 엔비디아와의 협업 등을 연계해 글로벌 수출 모델까지 고민하고 있다”고 말했다.

학습 데이터도 대규모로 확보했다. 네이버 컨소시엄은 한전KDN, 한국수력원자력, 금융보안원 등 21개 국가 주요 기반시설 관련 기관과 협력해 약 830TB 규모의 원천 데이터를 확보해 학습에 투입하고 있다.

성 전무는 “중소기업은 직접 모델을 만들기 어렵기 때문에 자기 사업에 도움이 되는 특화 모델이 필요하다”며 “데이터를 제공하고 특화 모델을 공급받는 상호이익 구조를 만들 수 있다”고 설명했다.

“보안AI가 GPU·클라우드 수요 만든다”…AI 팩토리 사업화

네이버가 보안 AI에 대규모 GPU와 데이터를 투입하는 이유는 기술 확보에 그치지 않는다. 보안 AI를 실제 산업 현장에 적용해 AI 추론 수요와 클라우드 사업으로 연결한다는 구상이다.

특히 보안은 365일 작동해야 하는 영역이 많다는 점에 주목하고 있다. 네트워크 패킷을 실시간으로 분석하거나 소프트웨어의 취약점을 검사하는 과정에서 AI가 지속적으로 추론을 수행하기 때문에 대규모 토큰 사용량이 발생할 수 있다는 판단이다.

성 전무는 “AI 팩토리는 결국 토큰을 파는 사업”이라며 “쓸 만한 보안 특화 모델이 나오면 연쇄적으로 GPU와 클라우드 수요가 발생한다”고 말했다.

이어 “AI가 AI를 사용하는 프로덕션 단계로 진입하면서 공격 트래픽에 대응하는 에이전틱 AI 기반 지능형 방어 수요도 커질 것”이라며 “보안 영역에서 자국 기술 기반의 토큰 경제를 성공적으로 안착시키겠다”고 강조했다.

소버린 AI로 보안 주권 확보…내년 7월 오픈소스 공개

네이버는 보안 분야에서 외산 AI 의존도를 낮추는 것도 중요한 목표로 제시했다.

성 전무는 “B2C에서는 고객이 편의에 따라 외산 모델을 선택할 수 있지만 보안은 타협하기 어려운 영역”이라며 “보안 분야에서 외산 모델에 전적으로 의존하면 중요 데이터와 트래픽의 통제권을 잃을 수 있다”고 말했다.

이어 “외산 모델에 전적으로 의존할 경우 향후 지불해야 할 비용만 수십조원 규모의 국부 유출로 이어질 수 있다”며 “자국 기술 기반의 통제력을 갖춘 인프라 구축이 필수적”이라고 강조했다.

네이버 컨소시엄은 개발한 모델을 전력·금융·통신·방위산업 등 7대 주요 전략산업과 국가 핵심시설에 적용해 현장 실증을 진행할 예정이다.

성능 검증도 정량화한다. 오펜시브 분야는 ‘사이버짐(CyberGym)’, 디펜시브 분야는 ‘엑사이틴(ExCyTIn)’ 등을 활용해 성능을 평가하고, 인증기관을 통해 관련 결과를 제출할 계획이다.

개발 모델은 내년 7월 아파치 2.0 라이선스로 공개한다. 중소 보안기업까지 활용할 수 있는 개방형 보안 AI 생태계를 만들겠다는 구상이다.