🤖 “한국판 미토스 만든다”네이버, 국가 보안 AI 개발 주도…내년 7월 ‘K미토스’ 나온다

🤖 “한국판 미토스 만든다”

네이버, 국가 보안 AI 개발 주도…내년 7월 ‘K미토스’ 나온다

안녕하세요 :)

오늘은 AI와 사이버보안 분야에서

눈여겨볼 만한 소식을 정리해볼게요.

최근 AI 기술이 빠르게 발전하면서

사이버 공격 역시 더 정교해지고 있습니다.

AI가 소프트웨어의 취약점을 찾아내거나

공격 과정을 자동화하는 데 활용될 가능성도 커지고 있는데요.

이런 변화에 대응하기 위해

정부가 국내 기술을 기반으로 한

사이버보안 특화 AI 개발에 나섭니다.

그리고 이 프로젝트의 주도권을

네이버클라우드 컨소시엄이 맡게 됐습니다.

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🇰🇷 한국판 ‘미토스’ 개발한다

과학기술정보통신부는

‘사이버보안 특화 AI 파운데이션 모델 개발’ 사업자로

네이버클라우드 컨소시엄을 선정했습니다.

경쟁에는 네이버클라우드와 SK텔레콤이

각각 컨소시엄을 구성해 참여했고,

평가 결과 네이버클라우드가

기술력과 개발 경험, 목표,

시장 파급력 등에서 더 높은 평가를 받았습니다.

이번 프로젝트의 목표는

사이버보안에 특화된

국내 AI 원천 기술을 확보하는 것입니다.

쉽게 말하면

"일반적인 AI가 아니라

해킹과 보안 위협을 이해하고 대응하는

전문 AI를 직접 만들겠다는 것입니다."

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🛡️ 왜 보안 특화 AI가 필요할까?

AI가 발전하면서

사이버 공격도 변화하고 있습니다.

기존에는 사람이 직접 취약점을 찾고

공격 방법을 설계하는 과정이 필요했다면,

AI를 활용하면

취약점을 더 빠르게 찾아내고

공격 과정 일부를 자동화할 가능성이 있습니다.

반대로 AI를 방어에 활용한다면

수많은 보안 데이터를 분석해

이상 징후를 빠르게 찾아내는 것도 가능하겠죠.

결국 앞으로는

AI를 활용한 공격

VS

AI를 활용한 방어

경쟁이 더욱 중요해질 수 있습니다.

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🧠 7,000억개급 초거대 AI 만든다

네이버클라우드 컨소시엄이 개발하는 모델은

약 7,000억개 수준의 매개변수를 가진

초거대 혼합전문가 모델(MoE)을 목표로 합니다.

기반이 되는 모델은

네이버의 하이퍼클로바X와

LG의 엑사원 계열 기술입니다.

여기에 사이버보안 분야의 전문 데이터와

학습 기술을 결합한다는 계획입니다.

특히 방어와 공격 상황을 각각 학습하는

복수의 모델을 병렬적으로 개발해

다양한 보안 상황에 대응할 수 있는 능력을

높이는 방향으로 진행됩니다.

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📚 핵심은 ‘데이터’

AI 모델의 크기만 크다고

좋은 보안 AI가 만들어지는 것은 아닙니다.

사이버보안 분야에서는

어떤 데이터를 얼마나 잘 학습시키느냐가

상당히 중요합니다.

이번 컨소시엄이 확보한

학습용 원천 데이터는 약

👉 830TB

규모입니다.

네이버클라우드와 LG CNS가 가진

클라우드 및 서비스 운영 데이터뿐 아니라

한전KDN

한국수력원자력

금융보안원

LG유플러스

KISTI

등 다양한 기관과 기업이 보유한

실제 산업 현장의 데이터도 활용됩니다.

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"830TB의 다양한 실데이터를 활용한다는 점이

이번 프로젝트의 중요한 경쟁력 중 하나입니다."

특히 전력이나 금융처럼

보안이 중요한 분야의 데이터가 포함되면서

단순한 연구용 AI가 아니라

실제 산업 현장에서 활용할 수 있는

보안 모델을 만드는 데 초점을 맞추고 있습니다.

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🏭 실제 산업 현장에서 테스트한다

개발된 AI를 연구실에서만 테스트하는 것도 아닙니다.

컨소시엄은 주요 산업 분야에서

실제 현장 적용을 진행할 계획입니다.

대상 분야는

✔ 전력

✔ 금융

✔ 과학기술

✔ 통신

✔ 반도체

✔ 방위산업

✔ 항공우주

등 7개 분야입니다.

각 산업에서 발생하는

서로 다른 보안 문제를 실제 환경에서 확인하면서

AI 모델의 활용성을 높인다는 구상입니다.

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💻 GPU도 대규모로 투입

AI 모델을 개발하려면

막대한 컴퓨팅 인프라가 필요합니다.

정부는 이번 사업에 필요한

엔비디아 B200 GPU 256개를 지원합니다.

그런데 네이버클라우드 컨소시엄은

사업자로 최종 선정되기 전부터

대규모 GPU를 선제적으로 투입했습니다.

보유하고 있던 B200 GPU 약 4,000개를 활용해

사전 학습을 진행한 것입니다.

투입 규모를 금액으로 환산하면

약 1억6,000만 달러,

우리 돈으로 약 2,000억원대에 해당합니다.

사업 선정 결과를 기다리기보다

미리 개발에 필요한 준비를 시작한 셈입니다.

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🚀 왜 이렇게까지 서두를까?

AI 보안 시장은

앞으로 빠르게 성장할 것으로 예상되고 있습니다.

글로벌 기업들이

AI를 사이버보안에 접목하기 시작하면서

관련 시장도 커지고 있기 때문입니다.

특히 최근에는

AI를 활용해 소프트웨어 취약점을 빠르게 찾아내는

기술들이 등장하면서

보안업계의 긴장감도 커지고 있습니다.

이런 상황에서

국가 차원의 보안 AI 기술을 확보한다는 것은

단순히 하나의 AI 모델을 만드는 것 이상의 의미가 있습니다.

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🌏 국내 보안 AI 생태계 만든다

이번 프로젝트에서 또 하나 중요한 부분은

개발한 AI를 특정 기관만 사용하는 방식으로

끝내지 않는다는 점입니다.

컨소시엄은 개발 모델과 기술을

국내 보안업계가 활용할 수 있도록

오픈소스 형태로 공개하는 방안을 추진합니다.

이를 통해 국내 보안기업들이

새로운 서비스를 개발하고,

다시 산업 현장에서 활용되는

생태계를 만들겠다는 것입니다.

향후에는 해외 시장 진출도

추진할 계획입니다.

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📈 AI 보안 시장도 커진다

시장조사업체 가트너는

글로벌 AI 보안 시장이

2026년 약 28억 달러 수준에서

2028년 약 77억 달러 규모까지

성장할 것으로 전망했습니다.

불과 몇 년 사이

시장 규모가 크게 확대될 것으로 예상되는 것입니다.

AI가 산업 전반으로 확산될수록

이를 안전하게 사용하는 기술에 대한 수요도

함께 증가할 가능성이 있습니다.

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🔎 네이버가 얻는 것은 무엇일까?

이번 사업은 네이버 입장에서도

상당히 중요한 프로젝트가 될 수 있습니다.

보안 특화 AI를 직접 개발하면서

AI와 사이버보안을 결합한 기술력을

확보할 수 있기 때문입니다.

또 국가 핵심시설과

실제 산업 현장에서 검증된 경험은

향후 기업 대상 보안 서비스나

해외 사업을 추진할 때도

경쟁력이 될 수 있습니다.

다만 막대한 비용이 투입되는 만큼

실제로 상용화가 얼마나 빠르게 이뤄지고

수익성으로 연결될지는

앞으로 지켜봐야 합니다.

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⚡ ‘K미토스’가 주목받는 이유

이번 프로젝트가 주목받는 이유는

단순히 초거대 AI를 하나 더 만드는 것이 아닙니다.

AI가 공격에 활용될 가능성이 커지는 상황에서

우리나라가 자체적으로

보안 AI 기술을 확보하려는 시도라는 점입니다.

해외 AI 기술에만 의존하지 않고

국내 산업 현장의 데이터를 활용해

한국의 보안 환경에 맞는 모델을 만들겠다는 것이죠.

"AI 시대에는 AI를 잘 만드는 것만큼

AI를 안전하게 사용하는 기술도 중요해지고 있습니다."

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📅 내년 7월까지 개발 목표

이번 프로젝트의 개발 기간은

약 10개월입니다.

정부와 네이버클라우드 컨소시엄은

내년 7월까지 모델 개발을 진행하고

이후 실제 산업 현장에서

활용성과 성능을 검증하는 방향으로

프로젝트를 추진할 예정입니다.

앞으로

✔ 모델 성능은 어느 정도까지 올라갈지

✔ 실제 기업에서 얼마나 활용될지

✔ 국내 보안기업과 어떤 서비스를 만들지

✔ 해외 시장까지 진출할 수 있을지

이 네 가지를 눈여겨볼 필요가 있겠습니다.

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💡 한 줄 정리

"네이버클라우드 컨소시엄이 정부의 지원을 받아

국내 사이버보안 특화 초거대 AI 개발을 주도합니다."

약 7,000억개급 모델과

830TB 규모의 데이터,

대규모 GPU 인프라까지 활용해

실제 전력·금융·반도체·방산 등

주요 산업에서 검증한다는 계획입니다.

AI가 발전할수록

사이버보안의 중요성 역시 커질 수밖에 없는 만큼,

이번 ‘K미토스’ 프로젝트가

국내 AI 보안 산업의 새로운 기반이 될 수 있을지

앞으로의 개발 과정도 지켜볼 만하겠습니다. 😊

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⚠️ 투자 유의사항

본 글은 AI 및 사이버보안 산업의

정책과 기술 동향을 이해하기 위한

정보 제공 목적으로 작성되었습니다.

특정 기업이나 종목의

매수·매도를 권유하는 내용이 아니며,

정부 사업 선정이나 기술 개발이

기업의 실적 또는 주가 상승을 보장하는 것은 아닙니다.

AI 산업은 기술 개발 속도와 경쟁 환경,

규제 및 투자 규모 등에 따라

시장 전망이 달라질 수 있습니다.

투자 판단은 관련 자료와 기업 실적 등을

충분히 확인한 후 신중하게 결정하시기 바랍니다.

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