SKT·업스테이지, ‘독자 AI 사이버보안 협의체’ 출범

SK쉴더스·안랩, 고려대 등 11개 기업·대학 참여…독자 AI 모델 사이버보안 역량 강화

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강동식 기자

lavita@datanews.co.kr | 2026.10.08 09:03:55

▲(왼쪽부터) 최용진 SK텔레콤 AI 테크센터장, 최동희 SK텔레콤 AI전략기획실장, 최대선 숭실대 AI대학 학장, 허신욱 부산대 교수, 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당, 이재용 업스테이지 공공부문대표, 유경상 SK텔레콤 AI CIC장, 정익래 고려대 정보보호대학원장, 권헌영 고려대 교수, 강석균 안랩 대표, 정삼용 시큐아이 대표, 조영철 파이오링크 대표, 이동범 지니언스 대표, 이정아 라온시큐어 대표, 김병무 SK쉴더스 부사장이 지난 7일 SKT타워에서 열린 ‘독자 AI 사이버보안 협의체’ 출범식에서 기념 촬영을 하고 있다. / 사진=SK텔레콤

SK텔레콤은 업스테이지, 국내 정보보호 기업 및 대학과 손잡고 독자 AI 모델의 사이버보안 역량을 강화한다.

SK텔레콤은 지난 7일 서울 을지로 SKT타워에서 ‘독자 AI 사이버보안 협의체’ 출범식을 갖고, 참여 기관들과 AI 기반 정보보호 기술 개발을 위한 업무협약을 체결했다고 밝혔다.

협의체에는 SK텔레콤과 업스테이지를 비롯해 SK쉴더스, 시큐아이, 안랩, 라온시큐어, 지니언스, 파이오링크 등 6개 보안기업과 고려대, 숭실대, 부산대 등 3개 대학이 참여했다.

이번 협력은 정부의 ‘독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트(독파모)’에서 3단계에 진출한 SK텔레콤의 ‘A.X K’ 시리즈와 업스테이지의 ‘솔라(Solar)’를 사이버보안 분야에 활용하기 위한 것이다.

참여 기업들은 보안 현장에서 확보한 데이터를 AI 모델 학습에 활용하고, 대학들은 성능과 안전성을 검증한다. 이후 각사의 보안 제품과 서비스에 적용해 실효성을 확인할 계획이다.

SK텔레콤과 업스테이지는 악성코드 분석, 소프트웨어 취약점 점검, 보안관제 등 실제 정보보호 업무에서 생성된 데이터를 활용해 AI 모델의 사이버 위협 분석 및 대응 능력을 높일 예정이다.

모델 고도화는 사전학습과 사후학습으로 구분해 진행한다.

사전학습에서는 보안 전문 데이터를 추가해 AI 모델의 정보보호 관련 지식을 확충한다. SK텔레콤은 차세대 모델 ‘A.X K3’의 보안 전문성을 강화하는 한편, 전 국민 대상 ‘모두의 AI’ 서비스를 안정적으로 운영하기 위한 데이터도 보강한다.

업스테이지는 방대한 프로그램 코드와 장기간 축적된 시스템 로그를 한 번에 처리할 수 있는 차세대 솔라 모델에 취약점 탐지·분석 데이터를 집중적으로 학습시킬 예정이다.

사후학습에서는 실제 보안 업무 수행 능력을 높이는 데 주력한다. 소프트웨어 취약점 분석 및 패치, 보안관제센터의 침해사고 대응, 보안 도구의 안전한 활용 등이 주요 학습 대상이다.

협의체에 참여한 보안기업들은 각사가 보유한 위협정보와 보안 솔루션 운영 경험을 AI 모델 개발에 활용한다.

SK쉴더스는 통합 보안관제 플랫폼 ‘시큐디움’을 통해 하루 약 170억 건의 사이버 위협 이벤트를 실시간 분석하고 있다. 안랩은 2.5PB(페타바이트) 이상의 보안 데이터를 확보하고 있으며, 악성코드 분석과 엔드포인트 위협 탐지 기술을 보유하고 있다.

시큐아이는 고성능 방화벽 기술을, 라온시큐어는 분야별 보안 데이터와 자율 모의침투 기술을 제공한다. 지니언스는 보안 솔루션 운영 데이터와 사후학습용 데이터셋을, 파이오링크는 자동화된 공격 검증 및 탐지 규칙 생성 기술을 협력에 활용한다.

협의체는 보안관제 현장에서 새롭게 수집되는 위협정보를 AI 모델 학습에 지속적으로 반영해 새로운 유형의 사이버 공격에 대한 대응 능력도 강화할 방침이다.

학습을 마친 AI 모델은 참여 기업들의 상용 보안 제품과 서비스에 적용한다. 아직 보안 패치가 개발되지 않은 제로데이 취약점 분석과 실시간 보안관제 등이 주요 실증 분야다.

각 기업은 실제 운영 환경에서 A.X K와 솔라의 성능과 안전성을 점검하고, 이 과정에서 확보한 분석 및 대응 사례를 다시 학습 데이터로 활용할 계획이다.

AI 모델 자체의 안전성을 높이기 위한 공동 검증도 추진한다.

SK텔레콤과 업스테이지는 두 AI 모델이 서로 공격을 시도하고 취약점을 찾아내는 ‘상호 레드티밍’ 방식을 도입한다. 이를 통해 발견된 취약 사례를 학습에 반영해 양쪽 모델의 방어 능력을 개선할 예정이다.

SK텔레콤은 앞서 ‘A.X K2’ 개발 과정에서 자체 레드티밍 자동화 시스템 ‘SERT(Self-Expanding Red-Teaming)’를 구축했다. 이 시스템으로 약 1만5000건의 공격 대응 데이터를 생성해 학습에 활용했으며, 이번 협력에서는 이를 상호 레드티밍으로 확대 적용한다.

업스테이지는 약 21만 건의 고난도·안전성 관련 데이터와 AI가 위험한 요청을 거부하도록 하는 정렬 기술을 보유하고 있다. 이 기술을 활용해 AI 모델의 보안 기능을 강화할 계획이다.

참여 대학들은 외부 전문가 관점에서 AI 모델의 보안 성능과 안전성을 평가한다.

고려대는 실행 파일 분석 능력과 사이버 공격에 대한 방어 성능을 검증한다. 숭실대는 AI 보안 성능 평가 기준을 마련하고, 안전장치인 가드레일을 우회하려는 공격에 대한 대응 능력을 점검한다.

부산대는 차세대 AI 모델과 경량화 모델의 보안 성능 및 안전성을 종합적으로 평가한다.

협의체는 공동 기술 개발 외에도 국내 AI·정보보호 산업의 협력 기반을 확대할 계획이다.

참여 기관들은 정기적인 기술 교류를 통해 공동 연구개발 과제를 발굴하고, 정부와 공공부문이 추진하는 AI 및 정보보호 사업에 함께 참여하는 방안도 검토한다. 향후 다른 보안기업과 대학, 연구기관, AI 전문기업으로 참여 대상을 확대할 예정이다.

SK텔레콤은 국내 기업들이 축적한 보안 데이터를 활용해 독자 AI 모델을 고도화하고, 이를 다시 국내 보안 제품과 서비스에 적용하는 협력체계를 구축한다는 방침이다.

이를 통해 해외 AI 모델에 대한 의존도를 낮추고 국내 기술과 데이터에 기반한 ‘AI 사이버보안 주권’을 강화하는 데 기여할 것으로 기대하고 있다.

강동식 기자 lavita@datanews.co.kr