[K-미토스③] '국산 보안 AI' 업계 시각은…"오픈소스 공격 탐지·추적 갖춰야"

이번 사업의 성패는 '모델의 성능'이 아니라 '모델의 지속 가능성'에 달려 있습니다. 정부가 대규모 GPU 자원을 지원하며 파운데이션 모델 개발을 독려하는 것은 고무적이지만, 모델 개발 이후의 운영 및 최신화 체계가 부재하다면 이는 단발성 프로젝트로 끝날 위험이 큽니다. 보안은 벤치마크 점수가 아닌 실전에서의 탐지율로 증명되어야 하기 때문입니다.

스타트업 창업자들은 단순히 '보안 AI 모델'을 만드는 것에 매몰되기보다, 오픈소스 AI를 활용한 공격을 어떻게 추적하고 대응할 것인지에 대한 '탐지 및 추적 기술'에 집중해야 합니다. 다만, 정부 주도의 데이터 공급과 테스트베드 구축이 민간의 혁신적인 기술 발전을 저해하거나 특정 대형 컨소시엄에만 혜택이 집중되는 '승자 독식'의 리스크도 존재합니다. 따라서 스타트업은 정부 인프라를 활용하되, 민간 영역에서의 독자적인 데이터 확보 및 실전 검증 역량을 확보하는 이중 전략이 필요합니다.