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[イーデイリーHan Kwangbeom 記者] ネイバー（NAVER(035420) ）とLG Corp.(003550)が、それぞれのAIの強みを組み合わせ、攻撃と防御を同時に行う超大規模セキュリティ特化型AIの開発に乗り出します。ネイバーは防御能力を、LGは攻撃能力を強化し、2つのAIを「ハーネス（Harness）」構造で連携させます。

10日、京畿道城南市のネイバー1784で開催されたメディアブリーフィングで、ネイバークラウドのセキュリティ戦略オフィス担当専務であるキム・ジンフィ氏と、ハイパースケールAI統括（専務）のソン・ナクホ氏は、科学技術情報通信部が主管する「特化AIファウンデーションモデル開発（サイバーセキュリティ分野）」事業の技術開発の方向性と事業化計画を公開しました。

ネイバー・コンソーシアムは、ネイバーの「ハイパークロバX」とLGの「エクサワン」を活用し、700B（7000億個のパラメータ）級の専門家混合（MoE）構造を持つ超巨大セキュリティAIモデル2つを並行して開発します。

NAVERは防御能力を、LGは攻撃能力を強化します。「HyperClova X」は、4,000枚のGPUを活用し、一から学習し直す「フロム・スクラッチ」方式でセキュリティデータを学習し、防御能力を高めます。LGの「ExaOne」は、独自のAI基盤モデルの第3世代モデルを基盤に、追加学習と事後学習を行い、実際のハッキング攻撃を模擬するオフェンシブ（攻撃）能力を強化します。

両モデルは、一つのワークフローでつなぐ「ハーネス」構造で統合されます。一方のモデルが攻撃を試みると、もう一方のモデルが防御し、その結果を再度検証する方式です。

キム専務は、「単一のモデルでは、10ヶ月でセキュリティ特化の目標を達成することは難しい」とし、「ワークフローベースのハーネスを通じて、オフェンシブとディフェンシブの性能が相互に補完されるように設計した」と述べました。

単に質問に答えるだけのセキュリティチャットボットを作るわけでもありません。AIが自ら目標を設定し、必要なセキュリティツールを選択して実行した後、結果まで検証する「エージェント型ツールチェーニング」に基づく能動型セキュリティエージェントを実現する計画です。

ソン専務は、「ハッキング能力を備えたドメインの専門家たちが、自らデモデータを作成し、環境を定義することが、当コンソーシアムの強みです」と強調しました。

◇830TBのセキュリティデータを確保…中小セキュリティ企業とエコシステムを構築

ネイバー・コンソーシアムは、モデルの性能確保にとどまらず、国内セキュリティ産業のビジネスチャンスにつなげることにも焦点を当てています。

独自のAIを開発することが難しい中小セキュリティ企業に対し、セキュリティ特化型AIのAPIやエージェント、SDKなどを提供し、既存のセキュリティ製品と組み合わせられるようにする計画です。ネイバークラウドのマーケットプレイスを活用し、中小企業の販売や海外進出も支援します。

キム専務は、「中小のセキュリティ企業は人材が少なく、販売に困難を抱えています」とし、「低コストで販売できる流通チャネルを開拓して国内セキュリティ産業の転換点を作り、NVIDIAとの協業などを連携させ、グローバルな輸出モデルまで検討しています」と述べました。

学習データも大規模に確保しました。NAVERコンソーシアムは、韓国電力KDN、韓国水力原子力、金融保安院など、21の国家重要インフラ関連機関と協力し、約830TB規模のソースデータを確保して学習に投入しています。

ソン専務は、「中小企業は自らモデルを作成することが難しいため、自社の事業に役立つ特化モデルが必要です」とし、「データを提供し、特化モデルを供給してもらうという相互利益の構造を築くことができます」と説明しました。

◇「セキュリティAIがGPU・クラウドの需要を生み出す」…AIファクトリーの事業化

NAVERがセキュリティAIに大規模なGPUとデータを投入する理由は、技術の確保にとどまりません。セキュリティAIを実際の産業現場に適用し、AI推論の需要やクラウド事業へとつなげていくという構想です。

特に、セキュリティには365日稼働しなければならない領域が多いという点に注目しています。ネットワークパケットをリアルタイムで分析したり、ソフトウェアの脆弱性を検査する過程で、AIが継続的に推論を実行するため、大規模なトークン使用量が発生する可能性があるという判断です。

ソン常務は、「AIファクトリーは結局のところ、トークンを販売する事業です」とし、「実用的なセキュリティ特化モデルが登場すれば、連鎖的にGPUとクラウドの需要が発生します」と述べました。

さらに、「AIがAIを活用する本番運用段階に入ることにより、攻撃トラフィックに対応するエージェント型AIに基づくインテリジェントな防御への需要も拡大するだろう」とし、「セキュリティ分野において、自国技術に基づくトークン経済を成功裏に定着させていく」と強調しました。

◇ソブリンAIでセキュリティ主権を確保…来年7月にオープンソースとして公開

ネイバーは、セキュリティ分野において海外製AIへの依存度を下げることも重要な目標として掲げました。

ソン常務は、「B2Cでは顧客が利便性に応じて海外製モデルを選択できますが、セキュリティは妥協しがたい領域です」とし、「セキュリティ分野で海外製モデルに全面的に依存すると、重要なデータやトラフィックの管理権を失う恐れがあります」と述べました。

さらに、「海外製モデルに全面的に依存した場合、今後支払うべき費用だけでも数十兆ウォン規模の国富流出につながる恐れがある」とし、「自国の技術に基づく統制力を備えたインフラの構築が不可欠だ」と強調しました。

NAVERコンソーシアムは、開発したモデルを電力・金融・通信・防衛産業など7大主要戦略産業および国家の重要施設に適用し、現場での実証実験を進める予定です。

性能検証も定量化します。オフェンシブ分野では「サイバージム（CyberGym）」、ディフェンシブ分野では「エクサイティン（ExCyTIn）」などを活用して性能を評価し、認証機関を通じて関連結果を提出する計画です。

開発したモデルは来年7月、Apache 2.0ライセンスで公開します。中小のセキュリティ企業まで活用できる、オープンなセキュリティAIエコシステムを構築するという構想です。