숭실대 AI안전성연구센터 '무네메', MS와 어깨 나란히…사이버보안 AI 세계 1위

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숭실대학교 AI안전성연구센터(Soongsil AISC)가 개발한 멀티에이전트 취약점 분석 시스템 '무네메(mneme)'가 글로벌 사이버보안 AI 평가체계인 사이버짐(CyberGym) 공개 리더보드에서 마이크로소프트(MS)의 시스템과 동등한 세계 최고 수준의 성능을 입증하며 주목받고 있습니다. 이는 국내 연구팀 최초이자 유일하게 달성한 성과로, 한국 사이버보안 AI 기술의 위상을 한 단계 끌어올렸다는 평가입니다.

지난 8월 30일, 숭실대 AI안전성연구센터는 '무네메'가 사이버짐 레벨 1의 1,507개 과제에서 91.0%의 단일 시도 성공률을 기록했다고 밝혔습니다. 이는 MS의 멀티에이전트 취약점 분석 시스템 'MDASH'와 동일한 성능으로, 지난 7월 13일 평가 완료 시점 기준 세계 공동 1위에 해당하는 기록입니다.

'무네메', AI 에이전트 기반의 혁신적 취약점 분석

'무네메'는 그리스어로 '기억'을 뜻하며, 과거 취약점 분석에서 얻은 지식을 구조화된 인과기억으로 정리하고 여러 AI 에이전트가 이를 활용해 새로운 취약점의 원인과 재현 경로를 추론하도록 설계되었습니다. 이러한 설계는 AI가 단순한 보안 지식이나 코드 생성 능력을 넘어 코드 이해, 취약점 추론, 전문 도구 사용, 반복 실행 및 결과 검증 능력을 종합적으로 평가하는 사이버짐에서 뛰어난 성과를 낼 수 있었던 핵심 요인으로 분석됩니다.

사이버짐은 오픈소스 소프트웨어 취약점을 대상으로 AI가 소스코드를 분석하고 취약점 발생 경로를 추적하며, 이를 실제로 재현하는 코드를 제작 및 실행하도록 설계된 대규모 실전형 벤치마크입니다. 188개 오픈소스 소프트웨어 프로젝트에서 수집한 1,507개의 취약점을 기반으로 하며, 사이버보안 특화 AI 및 에이전트의 실전 취약점 연구 역량을 비교·검증하는 대표적인 글로벌 핵심 척도로 평가받고 있습니다.

글로벌 경쟁 속 한국 AI 보안 기술의 도약

최대선 숭실대 AI안전성연구센터장은 이번 성과가 사이버보안 AI의 경쟁력이 기반 모델의 성능만으로 결정되지 않음을 보여준다고 강조했습니다. 그는 보안 전문지식과 멀티에이전트 협업, 분석 도구, 구조화된 기억 및 반복 검증을 하나의 하네스(Harness)로 결합하면 기존 모델도 세계 최고 수준의 사이버보안 시스템으로 고도화할 수 있다고 진단했습니다.

이번 '무네메'의 성과는 마이크로소프트와 같은 글로벌 빅테크 기업들과 어깨를 나란히 하며, 국내 사이버보안 AI 기술의 발전 가능성을 세계에 알리는 중요한 계기가 될 것으로 기대됩니다. 정부와 기업, 대학 간의 협력을 통해 국산 사이버보안 파운데이션 모델 개발 및 사업화 속도를 높여야 한다는 목소리도 커지고 있습니다.

전망 및 의미

숭실대 AI안전성연구센터의 이번 성과는 AI 에이전트 기술이 사이버보안 분야에서 실제적인 위협을 탐지하고 해결하는 데 얼마나 효과적으로 활용될 수 있는지를 보여주는 사례입니다. 이는 AI 기술이 단순한 정보 분석을 넘어 실제 문제 해결에 적극적으로 개입하는 'AI 에이전트 시대'의 도래를 알리는 신호탄이 될 수 있습니다. 특히, AI 기반 반도체 설계 자동화 및 AI 에이전트의 역할이 점차 중요해지는 현 시점에서, '무네메'의 개발은 한국이 AI 보안 분야에서 선도적인 위치를 확보하는 데 기여할 것으로 전망됩니다.

※ 이 글은 월드뉴스데일리 기사입니다.

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