숭실대, 클로드 기반 보안 AI '무네메' 개발…글로벌 벤치마크 91% 달성

국내 사이버 보안의 새로운 이정표, ‘무네메’의 등장

최근 숭실대학교 AI안전성연구센터가 개발한 사이버 보안 특화 AI 에이전트 ‘무네메(mneme)’가 글로벌 벤치마크에서 뛰어난 성과를 거두며 주목받고 있다. 이 시스템은 실제 오픈소스 소프트웨어의 취약점을 분석하는 데 특화되어 있으며, 국내 연구팀으로서는 처음으로 사이버짐(CyberGym) 공개 리더보드에서 10위권에 진입하는 쾌거를 이뤘다. 무네메는 단순한 AI 모델을 넘어서, 보안 분야에서 전문 지식과 협업 능력을 결합한 점이 큰 특징이다.

무네메, 글로벌 벤치마크에서의 성과

무네메는 188개 오픈소스 프로젝트에서 발생한 1,507개의 실제 취약점을 대상으로 한 사이버짐 레벨 1의 평가에서 91%라는 높은 단일 시도 성공률을 기록했다. 이는 마이크로소프트의 취약점 분석 시스템인 ‘엠대시(MDASH)’와 어깨를 나란히 하는 성과로, 엠대시가 여러 모델을 복합적으로 활용하는 반면, 무네메는 ‘클로드 오퍼스 4.6’라는 단일 모델에 집중하여 성능을 극대화한 점이 주목받고 있다.

무네메의 성공 요인은 단순히 AI 모델의 성능 향상에 그치지 않고, ‘에이전트 하네스 엔지니어링’을 통해 실질적인 보안 능력을 강화한 데 있다. 기본 모델의 실행 성능이 66.6%에 불과했던 것을, 보안 전문 지식과 멀티에이전트 협업, 그리고 반복 검증 절차를 결합하여 91%로 끌어올린 것은 그 자체로 혁신적인 결과라 할 수 있다.

‘무네메’의 이름에 담긴 의미

‘무네메’라는 이름은 그리스어로 ‘기억’을 의미하며, 이는 이 AI 시스템이 과거의 취약점 분석 과정에서 얻은 지식을 축적하고 이를 바탕으로 새로운 보안 위협을 추론하는 구조를 반영하고 있다. 여러 AI 에이전트가 공유하는 인과 기억을 통해, 무네메는 지속적으로 진화하는 보안 위협에 대한 대응력을 높이고 있다.

최대선 교수는 “한국은 초거대 AI 모델의 규모 경쟁만으로 세계 선두를 단기간에 따라잡기 쉽지 않지만, 국산 모델에 사이버보안 전문지식과 에이전트 하네스를 결합한다면 전문 영역에서 실전 성능을 세계 수준으로 빠르게 끌어올릴 수 있다”고 강조했다.

미래를 향한 발걸음

이번 성과는 숭실대학교 AI안전성연구센터가 2024년에 설립될 예정인 국내 최초의 민간 AI 보안 및 안전 전문 연구센터의 기초를 다지는 데 큰 역할을 할 것으로 기대된다. 이 연구센터는 AI 위험 관리, 국방 AI 보안, AI 신뢰성 제고와 차세대 AI 위협 분석 등 다양한 분야에서의 연구를 통해 Cybersecurity AI Harness 개발과 실전형 벤치마크 시험 평가를 수행할 예정이다.

무네메의 성공은 한국이 사이버 보안 분야에서도 글로벌 경쟁력을 갖추고 있음을 보여주는 사례로, 앞으로도 이러한 연구 개발이 더욱 활발히 이루어지기를 기대해본다. AI 기술의 발전이 보안 분야에 미치는 긍정적인 영향은 앞으로도 계속될 것이며, 이는 사이버 보안의 새로운 패러다임을 제시할 전망이다.