[イーデイリーKim Hyun-ah 記者] 韓国を代表するAI企業によるセキュリティAIの競争が本格化しています。政府のセキュリティ特化型AI事業をNAVER（NAVER(035420) ）・LGコンソーシアムが担当する中、SKTelecom(017670)とアップステージが別途協議体を結成し、独自のセキュリティAI開発に乗り出しました。
ネイバー・LGが700B級のAIを攻撃と防御にそれぞれ特化させる戦略であるのに対し、SKT・アップステージは、実際のセキュリティ監視や脆弱性分析など現場業務を遂行する「実戦型AI」を前面に押し出しています。
最近、金融業界でのハッキングの過程で、自律型攻撃ツール「ARTEX」が活用された形跡が明らかになり、AIを活用したサイバー攻撃への懸念が高まる中、セキュリティAIの競争も、モデルの規模から実際の攻撃対応力へと重心が移りつつあります。
SKテレコムは8日、アップステージをはじめ、SKシールドス、アンラボ、セキュアイ、ラオンセキュア、ジニアンス、パイオリンクなどセキュリティ企業6社、高麗大学、崇実大学、釜山大学など大学3校と「独自AIサイバーセキュリティ協議体」を発足させました。計11機関が参加します。
7日午後、SKTタワーで開催された「独自AIサイバーセキュリティ協議体」の発足式で、出席者たちが記念撮影を行っています。 （左から）SKテレコムAI Techセンター長のチェ・ヨンジン氏、SKテレコムAI戦略企画室長のチェ・ドンヒ氏、崇実大学AI学部長のチェ・デソン氏、釜山大学教授のホ・シンウク氏、SKテレコムFoundation Model担当のキム・テユン氏、アップステージ公共部門代表のイ・ジェヨン氏、SKテレコムAI CIC長のユ・ギョンサン氏、高麗大学情報保護大学院長のチョン・イクレ氏、高麗大学教授のクォン・ホンヨン氏、 カン・ソクギュン AhnLab代表、チョン・サムヨン Secu-i代表、チョ・ヨンチョル Piolink代表、イ・ドンボム Genians代表、イ・ジョンア RaonSecure代表、キム・ビョンム SK Shields副社長
写真＝SKテレコム
SKTの次期モデル「A.X K3」とアップステージの次期「ソラ」には、マルウェア・脆弱性分析・セキュリティ監視など、実際の現場で発生するデータを学習させます。単なるセキュリティに関する質疑応答にとどまらず、脆弱性を見つけてパッチを適用し、セキュリティインシデントに対応できるAIとして育成する計画です。
特に、SKシールドスの1日170億件規模の脅威イベントや、AhnLabの2.5PB以上のセキュリティデータなど、国内のセキュリティ企業の現場データが活用されます。
開発されたモデルは、参加企業のセキュリティ製品に適用し、ゼロデイ脆弱性の分析やリアルタイム監視などに活用されます。現場での経験を再び学習に反映させる方式で、性能を高度化します。
NAVERは4,000枚のGPUを活用して防御能力を強化し、LGは実際のハッキングを模擬するオフェンシブAIの開発に注力しています。2つのモデルを「ハーネス」で接続し、一方が攻撃すればもう一方が防御する構造となっています。
一方、SKT・アップステージは、A.X Kとソーラーが互いに攻撃し合う「相互レッドチームング」を導入します。発見された脆弱性を学習データとして活用し、防御力を高めます。
SKTは、A.X K2の開発過程において、独自のレッドチーム体制であるSERTを通じて、約1万5000件の攻撃対応データを生成・学習しました。参加企業のAhnLabは、2.5PB（ペタバイト）以上のセキュリティデータと、マルウェア・エンドポイント脅威の検知技術を保有しています。高麗大学・崇実大学・釜山大学は、第三者の立場からモデルのセキュリティと性能を独立して評価します。
SKT・アップステージは、セキュリティ企業が保有するリアルタイムの脅威情報とセキュリティソリューションの運用経験を結集し、今後、参加機関も拡大する予定です。
両陣営とも大規模なデータを活用していますが、戦略は異なります。ネイバー・LGが攻撃と防御能力を兼ね備えた大規模なセキュリティモデルの構築に注力する一方、SKT・アップステージは実際のセキュリティ現場に投入して性能を検証することに重点を置いています。
セキュリティAI競争の勝敗を分けるのは、モデルの規模よりも、実際の攻撃をどれだけ迅速に検知し、脆弱性を見つけ出し、インシデントに対応できるかになる見通しです。
SKテレコムのユ・ギョンサンAI CIC長が、「独自AIサイバーセキュリティ協議体」の発足式で歓迎の挨拶を行っています。
SKTのAI CIC長、ユ・ギョンサン氏は、「独自のAIファウンデーションモデルプロジェクトで検証されたモデルが、韓国を代表する情報保護企業や大学と連携し、実際のセキュリティ現場でその効果を実証することで、国家代表AIモデルの活用成果をサイバーセキュリティ分野でも示していく」と述べました。
ネイバー・LGが700B級のAIを攻撃と防御にそれぞれ特化させる戦略であるのに対し、SKT・アップステージは、実際のセキュリティ監視や脆弱性分析など現場業務を遂行する「実戦型AI」を前面に押し出しています。
最近、金融業界でのハッキングの過程で、自律型攻撃ツール「ARTEX」が活用された形跡が明らかになり、AIを活用したサイバー攻撃への懸念が高まる中、セキュリティAIの競争も、モデルの規模から実際の攻撃対応力へと重心が移りつつあります。
SKテレコムは8日、アップステージをはじめ、SKシールドス、アンラボ、セキュアイ、ラオンセキュア、ジニアンス、パイオリンクなどセキュリティ企業6社、高麗大学、崇実大学、釜山大学など大学3校と「独自AIサイバーセキュリティ協議体」を発足させました。計11機関が参加します。
写真＝SKテレコム
ネイバー・LGの受注に対し、SKT・アップステージが別途勝負に出るSKTとアップステージは、政府の「特化型AIファウンデーションモデル開発」事業において、セキュリティAIの開発をめぐり、ネイバー・LGコンソーシアムと競合しました。ネイバー・LGが事業を受注することになったため、SKT・アップステージは別途協議体を通じて、独自のセキュリティAI開発に乗り出したのです。
SKTの次期モデル「A.X K3」とアップステージの次期「ソラ」には、マルウェア・脆弱性分析・セキュリティ監視など、実際の現場で発生するデータを学習させます。単なるセキュリティに関する質疑応答にとどまらず、脆弱性を見つけてパッチを適用し、セキュリティインシデントに対応できるAIとして育成する計画です。
特に、SKシールドスの1日170億件規模の脅威イベントや、AhnLabの2.5PB以上のセキュリティデータなど、国内のセキュリティ企業の現場データが活用されます。
開発されたモデルは、参加企業のセキュリティ製品に適用し、ゼロデイ脆弱性の分析やリアルタイム監視などに活用されます。現場での経験を再び学習に反映させる方式で、性能を高度化します。
ネイバー・LGは「攻撃AI vs 防御AI」ネイバー・LGは、政府事業の受注後、ネイバーの「ハイパークロバX
」とLGの「エクサワン」を基盤に、700B級のセキュリティAIを2つ開発しています。
NAVERは4,000枚のGPUを活用して防御能力を強化し、LGは実際のハッキングを模擬するオフェンシブAIの開発に注力しています。2つのモデルを「ハーネス」で接続し、一方が攻撃すればもう一方が防御する構造となっています。
一方、SKT・アップステージは、A.X Kとソーラーが互いに攻撃し合う「相互レッドチームング」を導入します。発見された脆弱性を学習データとして活用し、防御力を高めます。
SKTは、A.X K2の開発過程において、独自のレッドチーム体制であるSERTを通じて、約1万5000件の攻撃対応データを生成・学習しました。参加企業のAhnLabは、2.5PB（ペタバイト）以上のセキュリティデータと、マルウェア・エンドポイント脅威の検知技術を保有しています。高麗大学・崇実大学・釜山大学は、第三者の立場からモデルのセキュリティと性能を独立して評価します。
勝負の分かれ目は「実際の攻撃への対応力」です。 NAVER・LGは、韓国電力KDN・韓国水力原子力・金融保安院など21の機関と協力し、約830TBの原データを確保しており、主要な戦略産業や国家の重要施設にモデルを適用する計画です。
SKT・アップステージは、セキュリティ企業が保有するリアルタイムの脅威情報とセキュリティソリューションの運用経験を結集し、今後、参加機関も拡大する予定です。
両陣営とも大規模なデータを活用していますが、戦略は異なります。ネイバー・LGが攻撃と防御能力を兼ね備えた大規模なセキュリティモデルの構築に注力する一方、SKT・アップステージは実際のセキュリティ現場に投入して性能を検証することに重点を置いています。
セキュリティAI競争の勝敗を分けるのは、モデルの規模よりも、実際の攻撃をどれだけ迅速に検知し、脆弱性を見つけ出し、インシデントに対応できるかになる見通しです。
SKTのAI CIC長、ユ・ギョンサン氏は、「独自のAIファウンデーションモデルプロジェクトで検証されたモデルが、韓国を代表する情報保護企業や大学と連携し、実際のセキュリティ現場でその効果を実証することで、国家代表AIモデルの活用成果をサイバーセキュリティ分野でも示していく」と述べました。
