미국과 중국의 인공지능(AI) 모델 경쟁이 보안 분야를 중심으로 거세지면서 독자 사이버보안 특화 AI 모델 상용화에 속도를 내야 한다는 목소리가 커지고 있다. 내년 하반기 중 개발을 끝내면 주요국 대비 뒤처지는 기술로 전락할 수 밖에 없다는 우려에서다. 이에 부족한 AI 모델 기술력을 보완할 수 있는 AI 에이전트 개발 지원을 강화해야 한다는 지적도 제기된다.
7일 해외 AI 벤치마크 사이트 ‘사이버짐’에 따르면 중국 즈푸의 GLM 5.3과 딥시크 V4 프로가 거둔 사이버 보안 성능이 지난달 미국 앤트로픽의 클로드 미토스 프리뷰를 앞선 것으로 나타났다. 이는 AI가 실제 환경에서 보안 취약점을 찾아내는 등 과제를 성공적으로 수행할 수 있는지 평가한 결과다. GLM과 딥시크의 취약점 발견 성공률은 각각 84.5%, 83.3%로 83.1%를 기록한 미토스보다 높았다. 한국 AI 모델의 경우 성능 평가 신청을 하지 않은 것으로 파악됐다.
AI 업계에서는 올 상반기 전 세계를 떠들썩하게 한 ‘미토스 쇼크’도 옛말이 될 수 있다고 평가했다. 지난 4월 공개된 미토스는 스스로 취약점을 발견하고 침투 경로까지 설계할 수 있다는 점 때문에 기존의 보안 패러다임을 송두리째 뒤흔들었다.
하지만 이후 중국에서도 고성능 AI 모델이 미토스와 견주는 성능을 보인 데다 미국 오픈AI는 이달 초 GPT-6 아스트라를 공개하며 범용인공지능(AGI) 시대의 도래를 선언했다. 오픈AI 측은 아스트라가 사이버 역량에서 상당한 수준의 발전을 이뤘다며 자체 설정한 크리티컬 임계치를 처음으로 충족한 모델이라고 설명했다. 미국은 중국이 사이버 공격 우려가 있는 AI 모델을 갖는 상황을 경계하며 이달 중순 양국 간 AI 안전 회담을 처음으로 여는 방안을 추진하고 있는 것으로 알려졌다.
글로벌 AI 보안 환경이 급변하면서 한국이 독자 기술 확보에 더욱 뒤처지는 게 아니냐는 우려도 커지고 있다. 과학기술정보통신부는 지난 3일 정부의 사이버 보안 특화 AI 파운데이션 모델 개발 사업자로 네이버클라우드를 최종 선정했다. 한국판 미토스를 목표로 추진되는 개발 프로젝트는 내년 7월까지 진행되는데 해외와 견줘봤을 때 속도가 더디다는 지적이다. 특히 컨소시엄 체제로 개발이 진행되는 만큼 해외 단일 기업에 비해 의사결정이 늦어질 수 있다.
전문가들은 사이버 보안 대책이 AI 모델 고도화에 그쳐선 안 된다고 진단한다. 사이버보안 AI의 경쟁력에서 모델을 실제 보안업무에 투입할 수 있도록 역할·작업흐름·검증절차 등을 설계하는 작업(하네스 엔지니어링)도 상당한 영향을 미치기 때문이다. 최대선 숭실대 교수는 “기본 성능이 낮은 모델이라도 전문적인 에이전트 기술력을 결합하면 더 강력한 모델의 성능을 넘어서는 실전 시스템으로 발전시킬 수 있다”면서 “국산 사이버보안 파운데이션 모델 개발에도 모델 자체와 함께 하네스, 독립 검증체계를 동시에 확보해야 한다”고 강조했다.