구글, 사이버보안 특화 AI ‘Sec-Gemini v1’ 공개

구글이 4월 4일(현지시간) 사이버보안에 특화된 실험적 AI 모델 ‘Sec-Gemini v1’을 공개했다. 생성형 AI를 실제 보안 분석과 사고 대응에 투입하겠다는 시도다. 구글 보안팀은 자사 보안 블로그를 통해 해당 모델이 위협 인텔리전스와 취약점 분석 사고 대응 과정 전반을 지원하는 모델이라고 밝혔다.

Sec-Gemini v1은 구글의 대형 언어 모델인 제미나이(Gemini)를 기반으로 보안 데이터에 특화해 추가 학습한 모델이다. 

일반 대화형 AI가 광범위한 텍스트 데이터를 학습하는 것과 달리 이 모델은 악성코드 분석 보고서, 취약점 데이터베이스, 위협 정보 문서 등 보안 분야 자료를 중심으로 학습됐다. 그 결과 보안 전문가가 사용하는 기술 용어와 분석 흐름을 더 정교하게 이해하도록 설계됐다는 설명이다.

구글은 모델이 여러 보안 정보를 연결해 맥락을 구성하는 데 초점을 맞췄다고 밝혔다. 예를 들어 특정 소프트웨어 취약점이 보고됐을 때 해당 취약점이 어떤 공격 그룹과 연관되는지, 유사 사례가 과거에 어떻게 악용됐는지까지 함께 정리해 제시하는 방식이다. 

위협 인텔리전스는 각종 보안 사고와 공격 기법을 체계적으로 정리한 정보 체계를 뜻한다. Sec-Gemini v1은 이런 자료를 종합해 보안 담당자가 의사결정을 내리는 데 필요한 정보를 빠르게 구조화하도록 설계됐다.

또한 구글은 내부 테스트에서 모델의 분석 성능을 벤치마크했다고 밝혔다. 보안 취약점 이해도와 악성코드 설명 능력 등에서 기존 범용 모델보다 높은 점수를 기록했다고 설명했다. 벤치마크는 특정 과제를 얼마나 정확히 수행하는지 점수로 비교하는 방식이다. 

구글은 이 모델이 보안 분석가의 업무 속도를 높이고 반복적인 정보 정리 작업을 줄이는 데 기여할 수 있다고 밝혔다.

이번 발표는 보안 업무의 성격이 AI와 결합해 변화하고 있음을 보여준다. 기존에는 보안 전문가가 로그를 분석하고 위협 정보를 수동으로 대조하며 사고 원인을 추적했다. Sec-Gemini v1은 이런 과정을 보조하는 역할을 한다. 예를 들어 침해 사고가 발생했을 때 관련 로그와 취약점 정보를 종합해 가능한 공격 경로를 제시하는 식이다. 

구글 클라우드 보안 부문은 이번 모델을 자사 보안 서비스와 연계하는 방안도 언급했다. 클라우드 환경에서 발생하는 각종 경고 신호를 AI가 분석해 우선순위를 정리하는 기능을 실험 중이라는 설명이다. 

대기업의 경우 하루 수천 건의 보안 알림이 발생한다. 이 중 실제 위협으로 이어질 가능성이 높은 항목을 선별하는 것이 핵심 과제다. Sec-Gemini v1은 이런 분류 작업을 지원하도록 설계됐다.

다만 구글은 이 모델이 실험 단계임을 분명히 했다. 이 모델 자체가 완전 자동화된 보안 대응 시스템으로 기능하기는 불가능하며 전문가를 지원하는 역할의 도구라는 점을 강조했다. AI가 제시한 분석 결과는 보안 담당자의 검증을 거쳐야 한다는 전제다. 보안 분야는 오탐이나 오판이 실제 피해로 이어질 수 있는 영역이기 때문이다.

이번 공개는 생성형 AI의 활용 범위가 보안 영역까지 확장되고 있음을 보여준다. 그동안 생성형 AI는 고객 상담, 문서 작성, 소프트웨어 개발 보조 등에 주로 활용됐다. 구글은 보안 역시 독립적인 AI 모델이 필요한 분야라고 판단했다. 

이에 따라 범용 모델을 그대로 적용하기 어려운 만큼 보안 데이터에 특화된 학습과 평가 과정을 거친 모델을 별도로 선보인 것이다.

Sec-Gemini v1은 현재 제한된 환경에서 시험 운영되고 있다. 구글은 향후 실제 보안 운영 환경에서의 성능을 검증한 뒤 상용 서비스에 반영할 계획이라고 밝혔다.