MS, '미소스' 성능 넘은 사이버보안용 '멀티 에이전트' 시스템 공개

마이크로소프트(MS)가 최근 발표한 새로운 AI 기반 사이버보안 시스템 '엠대시(MDASH)'는 100개 이상의 전문 에이전트를 통해 뛰어난 성능을 발휘하며, 앤트로픽의 '클로드 미소스'를 포함한 여러 시스템을 압도하는 성과를 거두었습니다. 이 시스템은 특히 사이버 공격의 취약점을 신속하게 탐지하는 데 중점을 두고 설계되었으며, 기존의 단일 모델 방식에서 한발 더 나아간 다중 모델 접근법을 채택하고 있습니다.

다중 모델 접근, 새로운 사이버보안의 비밀

엠대시는 '다중 모델 에이전트 스캐닝 하네스'의 약자로, 여러 개의 AI 모델을 연결해 조율하는 기술입니다. 각 에이전트는 특화된 역할을 맡아 코드 내 잠재적 취약점을 스캔하고, 이를 분석하여 실제 공격이 가능한지를 검토합니다. 최종적으로는 개념 증명(PoC) 공격을 통해 버그의 존재를 확인하는 단계로 진행됩니다. 이러한 과정은 기존의 단일 모델이 아닌, 서로 다른 특성을 가진 여러 에이전트를 조합함으로써 이루어집니다.

MS는 엠대시가 UC 버클리 연구진이 개발한 '사이버짐(CyberGym)' 벤치마크에서 88.45%의 점수를 기록했다고 발표했습니다. 이는 기존의 미소스(83.1%)와 오픈AI의 'GPT-5.5' 모델(81.8%)을 훨씬 초월하는 성과로, AI가 실제 취약점을 얼마나 효과적으로 재현할 수 있는지를 보여주는 중요한 지표입니다. 사이버짐 벤치마크는 다양한 오픈소스 소프트웨어 프로젝트에서 수집한 작업을 통해 AI 시스템의 성능을 평가합니다.

사이버 보안의 미래, 엠대시의 역할

마이크로소프트는 엠대시가 내부 보안 엔지니어링 팀에서 이미 활용되고 있으며, 고객을 위한 비공식적인 미리보기 프로그램도 진행할 계획이라고 밝혔습니다. 특히, MS는 AI가 취약점 발견 속도를 높일수록 정기 보안 업데이트의 규모가 커질 것이라고 전망하고 있습니다. 이러한 변화는 사이버 보안의 패러다임을 바꿀 수 있는 중요한 전환점이 될 것으로 보입니다.

한편, 영국 AI안전연구소는 최근 오픈AI의 GPT-5.5 모델이 사이버 보안 전문가급 과제에서 71.4%의 통과율을 기록했다고 발표했습니다. 이는 미소스의 68.6%를 웃도는 성과로, 사이버 보안 분야에서 AI의 역량이 급격히 발전하고 있음을 보여줍니다.

결론 및 전망

엠대시의 출시는 사이버 보안의 새로운 지평을 여는 계기가 될 것으로 예상됩니다. 여러 모델을 활용한 다중 접근법은 기존의 한계를 뛰어넘어 더욱 심층적이고 빠른 취약점 발견을 가능하게 할 것입니다. 다만, 이번 벤치마크 결과가 실제 성능을 완전히 반영하는 것은 아니며, 알려지지 않은 취약점인 제로데이 공격 방어 능력은 아직 검증되지 않았습니다. 앞으로의 발전이 기대되는 가운데, MS의 엠대시가 사이버 보안 업계의 판도를 어떻게 바꿔놓을지 지켜보는 것이 흥미롭습니다.