요즘 AI가 워낙 빠르게 발전하다 보니 보안 분야에서도 생성형 AI를 활용하려는 움직임이 커지고 있습니다.

그런데 국가 핵심 인프라나 사이버보안까지 해외 빅테크 AI에 전적으로 의존해도 괜찮을까 하는 문제가 남습니다.

이번에 LG CNS가 참여하는 사이버보안 특화 AI 파운데이션 모델 개발 사업이 시작되면서 이 부분이 다시 주목받고 있습니다.

단순히 AI 하나를 만드는 사업이라기보다, 국내 사이버 위협에 특화된 한국형 보안 AI를 확보한다는 점에서 의미가 있어 보입니다.

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🛡️ LG CNS, 한국형 보안 AI 개발 사업 참여

과학기술정보통신부는 지난 3일 사이버보안 특화 AI 파운데이션 모델 개발 사업 수행기관으로 네이버클라우드 컨소시엄을 선정했습니다.

네이버클라우드를 중심으로 LG CNS, LG AI연구원, LG유플러스 등 총 33개 산·학·연·공공기관이 참여합니다.

정부는 앞으로 10개월 동안 엔비디아 B200 GPU 256장을 지원하고, 5개월 뒤 중간평가를 진행할 예정입니다.

컨소시엄에서는 하이퍼클로바X와 엑사원을 기반으로 공격과 방어 역량을 각각 강화한 700B급 MoE 모델 2종을 개발한다는 계획입니다.

여기에 약 830TB 규모의 보안 데이터를 활용할 예정이라고 합니다.

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🔥 LG CNS가 맡은 역할이 꽤 중요하다

이번 사업에서 LG CNS는 단순히 AI 모델 개발에 참여하는 수준이 아니라 AI 모델과 실제 보안 현장을 연결하는 역할을 맡습니다.

학습데이터를 정제하고 라벨링·표준화하는 것부터 엑사원 파인튜닝, 성능 검증, 향후 사업화까지 담당합니다.

특히 LG CNS가 보유한 보안 전문 인력도 활용됩니다.

화이트해커 중심의 레드팀과 침해대응 전문가 중심의 블루팀이 공격·방어 하네스를 구성해 AI 모델의 성능을 검증하는 방식입니다.

결국 AI가 이론적으로 보안을 잘하는지를 보는 게 아니라 실제 공격과 방어 상황에서 얼마나 제대로 작동하는지를 테스트하겠다는 겁니다.

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🤖 목표는 글로벌 보안 AI 수준까지

성능 목표도 상당히 높게 잡았습니다.

LG CNS 측은 글로벌 모델의 보안 벤치마크 기준 100% 수준을 달성하는 것을 목표로 제시했습니다.

처음부터 공격과 방어를 모두 완벽하게 만드는 방식보다는 공격 특화 모델과 방어 특화 모델을 각각 개발한 뒤 서로 교차 검증하면서 성능을 높이는 전략입니다.

현재는 GLM-5.3 등을 기준으로 보고 있다고 합니다.

짧은 기간 안에 성능을 끌어올려야 하는 만큼 이런 방식으로 전문성을 먼저 확보하려는 것으로 보입니다.

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🇰🇷 한국형 AI의 차별점은 '북한 사이버 위협'

이번 사업에서 재미있는 부분이 바로 한국만의 보안 데이터입니다.

글로벌 AI 모델을 가져다 쓰는 것만으로는 국내에서 발생하는 사이버 공격을 완벽하게 이해하기 어렵다는 겁니다.

특히 한국은 북한발 사이버 공격이라는 특수한 환경이 있습니다.

LG CNS 측에서도 한국산 위협인텔리전스가 글로벌 시장에서 활용되는 이유 중 하나로 북한 관련 정보를 꼽았습니다.

국내 보안업체들이 오랫동안 쌓아온 지역·산업 특화 데이터를 AI 학습에 활용한다면 글로벌 모델과는 다른 경쟁력을 만들 가능성이 있습니다.

다만 결국 가장 어려운 부분도 데이터 확보가 될 것으로 보입니다.

AI 모델 자체는 계속 발전하고 있지만 얼마나 좋은 보안 데이터를 빠르게 확보하고 학습시키느냐가 실제 성능을 좌우할 수 있기 때문입니다.

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💰 개발 후에는 실제 보안 서비스로 연결

이번 사업이 단순한 AI 모델 개발로 끝나는 것도 아닙니다.

LG CNS는 모델이 완성되면 기존 보안관제센터(SOC) 운영 경험과 결합해 실제 보안 서비스로 연결한다는 계획입니다.

2005년부터 보안관제센터를 운영하면서 쌓아온 경험에 위협정보와 보안솔루션을 결합해 취약점 조치부터 사고 대응까지 이어지는 형태를 구상하고 있습니다.

특히 관리형보안서비스(MSSP)에 AI를 결합하고, 이를 기반으로 AI-SOC 사업까지 확대한다는 계획입니다.

통신 분야를 시작으로 금융과 공공 분야에서도 실증을 진행할 예정이고, 완성된 모델은 오픈소스로 공개할 계획이라고 합니다.

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👀 결국 중요한 건 '실제로 얼마나 쓰이느냐'

이번 사업을 단순히 국내 AI 모델 하나를 추가로 만든다고 볼 필요는 없을 것 같습니다.

국가안보와 연결된 사이버보안 분야에서는 해외 AI를 사용하는 것만으로 해결하기 어려운 부분이 분명히 존재합니다.

특히 AI를 보안에 적용하려면 최신 모델의 성능뿐만 아니라 국내 위협 데이터와 실제 보안 현장 경험이 같이 필요합니다.

LG CNS 입장에서는 이번 사업을 통해 AI와 보안이라는 두 가지 사업 영역을 연결할 수 있다는 점도 중요한 부분입니다.

결국 앞으로 봐야 할 것은 모델 개발 자체보다 실제 금융·공공·통신 분야에서 서비스로 얼마나 빠르게 연결되고 매출로 이어질 수 있느냐가 아닐까 싶습니다.

국가 차원의 보안 AI가 만들어지고 여기에 LG CNS의 기존 보안사업 역량까지 결합된다면 장기적으로는 새로운 AI 보안 사업 영역이 만들어질 가능성도 있어 보입니다.

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📈 주식에 대한 소견

LG CNS는 이번 사업에서 AI 모델과 실제 보안 서비스를 연결하는 역할을 맡는다는 점이 눈에 들어옵니다.

특히 기존에 보안관제와 침해대응 사업을 해왔기 때문에 단순히 AI 기술만 갖고 있는 기업보다는 실제 고객 환경에 적용할 수 있는 기반이 있다는 점은 긍정적으로 볼 만합니다.

다만 이번 사업 하나만 가지고 실적이 크게 바뀐다고 보기는 어렵습니다.

결국 중요한 건 개발된 보안 AI가 금융·공공·통신 등 실제 현장에 적용되고, 기존 MSSP나 AI-SOC 같은 새로운 상품으로 이어지는지 여부라고 봅니다.

AI가 단순한 기술 개발을 넘어 실제 보안 서비스 매출로 연결되는지가 앞으로 LG CNS를 볼 때 체크할 부분이라고 생각합니다.

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