PAGO DeepACT DEFENSE·ATTACK·Detection-Engineering 3대 핵심 브랜드 공식 런칭 대규모 분석과 반복 업무는 AI가, 위협 맥락 판단과 대응 우선순위는 보안 전문가가 담당 공격 이전 위험 검증부터 위협 발굴과 탐지 고도화 실제 대응까지 단일 사이클로 연결 파고네트웍스가 지난 1일 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 PAGO Security Summit 2026을 열고 이와 함께 진행한 미디어 브리핑에서 AI 시대 보안 환경 변화에 대응하는 새로운 Security Operations 전략을 공개했다. 파고네트웍스는 이 자리에서 전략을 구현하는 3대 핵심 브랜드 PAGO DeepACT DEFENSE와 PAGO DeepACT ATTACK 그리고 PAGO DeepACT Detection-Engineering을 공식 런칭했다. 권영목 파고네트웍스 대표는 브리핑에서 올 상반기 AI로 무장한 공격이 현실이 된 점을 출발점으로 제시했다. 권 대표는 "우리가 취약점을 찾기 전에 공격자가 먼저 찾고 더 빨리 침투해 들어오는 감당할 수 없는 스피드로 공격이 들어왔다"고 말했다. 그는 강력한 기술이 부정적 방향과 긍정적 방향 양쪽으로 쓰일 수
KAIST 전기및전자공학부 김준모 교수 연구팀이 대규모 언어모델(LLM)의 안전성을 검증하는 레드팀 기술의 한계를 극복한 새로운 프레임워크 '스테이블-지플로우넷(Stable-GFlowNet)'을 개발했다. 생성형 AI의 레드팀(Red Teaming)은 AI가 유해하거나 위험한 답변을 하도록 유도하는 공격 프롬프트를 만들어 숨은 약점을 찾아내는 과정이다. 기존에는 강화학습을 이용해 공격 프롬프트를 생성하는 방식이 주로 사용됐지만 가장 성공률이 높은 한두 가지 공격 방법만 반복 생성하는 '모드 붕괴'가 자주 발생해 다양한 취약점을 충분히 찾지 못하는 한계가 있었다. 연구팀은 이를 해결하기 위해 세 가지 핵심 기술을 개발했다. 대조 궤적 균형(CTB) 기법으로 복잡한 계산을 줄이고 학습을 안정화했으며 노이즈 경사 가지치기(NGP)로 불필요한 잡음을 제거하고 중요한 정보만 학습하도록 했다. 유창성 안정화 장치(MKS)를 적용해 사람이 실제 사용할 법한 공격 프롬프트를 생성하도록 유도했다. 그 결과 스테이블-지플로우넷은 기존 기술이 찾아낸 17개의 고유 공격 유형보다 약 7배 많은 134개의 공격 유형을 발굴하면서도 92%의 높은 공격 성공률을 유지했다. 교차 공격(
구글 딥마인드(Google DeepMind)가 소프트웨어 취약점을 신속하게 발견·검증·수정하도록 설계된 AI 모델 '제미나이 3.5 플래시 사이버(Gemini 3.5 Flash Cyber)'를 출시했다. 더 해커 뉴스(The Hacker News)에 따르면 구글 딥마인드가 지난 21일(현지 시간) 제미나이 3.5 플래시를 기반으로 구축된 이 모델을 발표했다. 제미나이 3.5 플래시 사이버는 구글이 2025년 10월 공개한 AI 기반 취약점 발견·패치 에이전트 코드멘더(CodeMender)를 통해 정부와 신뢰할 수 있는 파트너에게만 제한 제공된다. 딥마인드는 이 경량 모델이 크고 비싼 사이버 보안 중심 모델에 대한 비용 효율적이고 성능이 뛰어난 대안이라고 설명했다. 딥마인드 보안 책임자 랄루카 에이다 포파(Raluca Ada Popa)와 보안 및 개인정보 보호 부사장 포 플린(Four Flynn)은 기술의 이중용도 특성을 고려해 배포 방식에 의도적으로 접근했다고 밝혔다. 제미나이 3.5 플래시 사이버는 코드멘더 내부에서만 실행되며 방어 기능만 활성화하는 가드레일을 구성할 수 있어 방어자의 포렌식 분석 수행을 모델이 거부하는 상황을 방지한다. 성능 평가에서 제미
에임인텔리전스가 마이크로소프트(MS)의 AI 보안시스템 'MDASH(Multi-moDel Agentic Scanning Harness)'에 초기 파트너(Limited preview)로 참여한다. MDASH는 MS가 공개한 다중 모델 기반 에이전트형 AI 취약점 탐지 시스템이다. 다수의 전문 AI 에이전트를 활용해 소프트웨어 취약점을 탐지하고 검증하는 방식으로 공개 사이버짐(CyberGym) 벤치마크에서 88.45%를 기록해 리더보드 1위에 오르며 앤트로픽의 미토스(Mythos) 프리뷰를 앞선 것으로 평가받고 있다. 이번 MDASH에는 IBM, 액센츄어(Accenture), PwC, 인포시스(Infosys), TCS 등 글로벌 기술·보안 기업들이 참여했다. 에임인텔리전스는 이들과 함께 MDASH의 초기 테스트 및 활용 가능성을 검토하며 AI 에이전트가 직접 시스템을 탐색하고 행동하는 환경에서 발생할 수 있는 새로운 보안 위협까지 대응 범위를 확장할 계획이다. 에임인텔리전스는 거대언어모델(LLM)뿐 아니라 AI 에이전트, 멀티모달 모델, 피지컬 AI 등 다양한 분야를 대상으로 취약점을 탐지하고 차단하는 솔루션을 제공하고 있다. 자동화된 AI 레드팀 솔루션과 실시
셀렉트스타가 과학기술정보통신부 주관 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 개발 프로젝트의 최종 지원 대상으로 선정됐다. 셀렉트스타는 SK텔레콤이 주관하는 컨소시엄에 참여하며, AI 모델의 신뢰성과 안전성을 책임지는 핵심 데이터 기술 기업으로 자리매김하게 됐다. 이번 컨소시엄은 크래프톤, 포티투닷, 리벨리온, 라이너 등 각 분야를 대표하는 기업과 서울대, KAIST 등 학계가 함께한 국내 최대 규모의 AI 연합으로, 반도체부터 서비스까지 AI 밸류체인을 포괄하는 풀스택 생태계 구현을 목표로 한다. 셀렉트스타는 컨소시엄 내에서 AI 모델 학습을 위한 고품질 데이터 구축은 물론, 모델 안정성 검증을 위한 레드티밍 데이터 설계와 평가 체계를 총괄한다. 특히 국내 최초로 자체 개발한 LLM 신뢰성 검증 솔루션 ‘다투모 이밸(Datumo Eval)’과 AI 레드팀 챌린지 운영 경험을 결합해, 모델의 잠재적 취약점을 사전에 식별하고 방어하는 체계를 제공한다. 셀렉트스타는 ‘생성형 AI 레드팀 챌린지’의 선도 운영사이자, MWC 2025에서 개최되는 ‘글로벌 AI 레드팀 챌린지’의 운영 기관으로도 참여하며, 이미 국제적으로 기술력을 인정받은 바 있다. 이번 프로젝트에서는 그간 쌓
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