[뉴스줌인] K-시큐리티 살릴 보안 AI…'성능' 입증이 관건

(etnews.com)

전자신문 IT2026년 9월 7일AI 산업

국내 보안 산업의 경쟁력을 강화하기 위해 추진 중인 보안 특화 AI 개발 사업이 단순한 국산 모델 확보를 넘어 글로벌 수준의 객관적 성능 입증을 통해 기술적 갈라파고스화를 방지해야 한다는 전문가의 제언이 주목받고 있다.

이 글의 핵심 포인트

1정부는 네이버클라우드 컨송시엄을 보안 특화 AI 파운데이션 모델 개발 사업 수행기관으로 선정함
2네이버 '하이퍼클로바X'와 LG '엑사원(EXAONE)'을 활용해 공격 및 방어 특화 모델을 개발할 계획임
3글로벌 보안업체는 OpenAI, Anthropic 등 최신 모델을 활용 중이나 국내 기업은 접근성 격차가 존재함
4공공 및 국방 등 민감 데이터의 국외 이전 우려로 인해 독자적인 보안 AI 모델의 필요성이 대두됨
5단순 모델 개발을 넘어 글로벌 상용 AI와 대등한 수준의 취약점 탐지 및 검증 성능 입증이 사업 성패의 관건임

이 글에 대한 공공지능 분석

왜 중요한가?

사이버 보안은 국가 안보와 직결된 핵심 인프라로, AI 기술 격차가 보안 격차로 이어질 수 있기 때문입니다. 글로벌 보안 기업들이 최신 프론티어 모델을 선점한 상황에서 국내 기업의 대응력을 확보하는 것은 산업 생존의 문제입니다.

어떤 배경과 맥락이 있나?

글로벌 기업들은 OpenAI, Anthropic 등 최신 모델을 즉각 보안 솔루션에 이식하고 있으나, 국내 기업은 접근성 격차를 겪고 있습니다. 또한 공공 및 국방 분야에서는 데이터 주권과 보안을 위해 외산 AI 사용이 제한되므로 독자적인 보안 특화 모델 개발이 필수적인 상황입니다.

업계에 어떤 영향을 주나?

이번 사업을 통해 네이버와 LG 등 대형 플랫폼의 모델을 기반으로 한 보안 생태계가 형성될 것입니다. 보안 스타트업들은 정부 주도의 인프라를 활용해 고도화된 보안 솔루션을 개발할 기회를 얻는 동시에, 글로벌 수준의 성능을 증명해야 하는 강력한 경쟁 압박에 직면하게 됩니다.

한국 시장에 어떤 시사점이 있나?

국내 기업들은 '국산 모델 사용'이라는 로컬 프리미엄에 안주해서는 안 됩니다. 글로벌 시장에서도 통용될 수 있는 취약점 탐지, 오탐율 감소 등 객관적인 성능 지표(Benchmark)를 확보하는 것이 국내외 시장 확장의 핵심 열쇠가 될 것입니다.

이 글에 대한 큐레이터 의견

이번 보안 특화 AI 개발 사업은 국내 보안 산업에 있어 '양날의 검'과 같습니다. 한편으로는 데이터 주권 확보와 공공·국방 분야의 폐쇄망 운용을 위한 강력한 기반을 마련할 수 있는 기회입니다. 특히 대규모 GPU 인프라를 활용한 모델 개발은 개별 스타트업이 접근하기 어려운 영역이기에, 이 인프라를 활용해 고도화된 보안 레이어를 구축하려는 시도는 매우 유망합니다.

하지만 '갈라파고스화'라는 리스크를 간과해서는 안 됩니다. 만약 개발된 모델이 글로벌 표준(SOTA) 성능에 미치지 못한 채 국내 공공 시장 점유율 확대에만 치중한다면, 이는 기술적 고립을 초래할 뿐입니다. 글로벌 기업들이 최신 모델을 통해 빠르게 진화하는 상황에서, 국산 모델의 성능이 뒤처진다면 국내 보안 생태계 전체가 글로벌 경쟁력을 상실할 위험이 큽니다.

따라서 보안 스타트업 창업자들은 '독자 모델 개발'이라는 거대 담론보다는, 정부가 구축한 파운데이션 모델 위에서 '어떻게 글로벌 수준의 탐지 정확도를 구현할 것인가'에 집중해야 합니다. 즉, 모델 자체를 만드는 것이 아니라, 특정 보안 도메인(예: 클라우드 네이티브 보안, IoT 보안 등)에 특화된 데이터셋과 검증 로직을 통해 글로벌 상용 AI보다 뛰어난 '실질적 성능'을 증명하는 것이 가장 실행 가능한 전략입니다.

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