과학기술정보통신부가 보안 취약점을 찾아내는 데 특화한 인공지능 모델을 개발해 올해 안에 정부 기관에 우선 적용할 계획이다.

과기정통부는 시스템을 처음부터 훈련하기보다 기존 모델을 보안 데이터와 취약점 시나리오로 미세 조정할 방침이다. 이 방식이 더 빠르며, 결국 이 작업의 성패는 원천적인 컴퓨팅 규모보다 확보 가능한 보안 데이터의 질에 달려 있다는 뜻이다.

배경훈 과기정통부 장관은 정부가 올해 안에 개발에 착수해 보안 특화 모델을 공공 부문에 먼저 적용할 계획이라고 밝혔다. 민간 기업으로의 확산은 2026년 말이나 2027년 초에 이어질 수 있다.

더 큰 목표

보안 모델은 더 넓은 두 갈래 전략 안에 놓여 있다. 한 축은 공공 서비스를 겨냥한 국내 파운데이션 모델이다. 다른 축은 프런티어 AI로, 해외에서 개발된 최대 규모의 모델과 경쟁하는 부류인데, 이 부분에서는 자금과 하드웨어가 격차를 가른다.

과기정통부는 미토스급 프런티어 모델 개발 비용을 약 3조 5,000억 원, 약 23억 7,000만 달러로 추산했지만, 이 투자는 아직 승인되지 않았다. 현재 국내 GPU 지원은 500기에서 735기 사이 수준에 그쳐, 그 수준의 훈련에 필요한 양에는 한참 못 미친다.

주목할 점

보안 모델은 시한이 정해진 단기 성과물이다. 반면 프런티어 목표는 아직 내려지지 않은 자금 결정에 달려 있어, 연말 도입이 이 전략이 실제로 작동하는 시스템을 만들어 낼지 아니면 계획에 머물지를 가늠하는 현실적인 시험대가 된다.