중국 최신 AI 모델, 미국과 사이버 보안 역량 4~7개월 차이

영국 인공지능보안연구소(AISI)는 최신 오픈웨이트 인공지능(AI) 모델의 사이버보안 과제 수행 능력이 최상위 비공개 모델보다 4~7개월 뒤처진 수준으로 나타났다고 17일 밝혔다. 2025년 대부분 기간에 측정한 6~10개월보다 격차가 줄었다.

오픈웨이트(Open Weight)는 AI 모델을 구성하는 가중치를 공개해 이용자가 내려받아 직접 실행하거나 수정할 수 있는 방식이다. 데이터가 모델 제공업체로 전송되지 않는 환경을 구축할 수 있지만, 제공업체가 악용을 감시하거나 이용자를 차단하기 어렵다는 문제가 있다.

AISI는 ‘GLM-5.2’와 ‘딥시크 V4-프로(DeepSeek V4-Pro)’를 대상으로 취약점 연구와 익스플로잇 개발, 리버스 엔지니어링, 웹 공격, 암호기술 등 70개 사이버 과제를 평가했다.

GLM-5.2는 약 4개월 먼저 출시된 ‘오퍼스 4.6(Opus 4.6)’과 ‘GPT-5.3 코덱스(GPT-5.3-Codex)’에 가까운 성능을 보였다. 딥시크 V4-프로는 약 5개월 앞서 나온 ‘오퍼스 4.5(Opus 4.5)’와 비슷한 수준이었다.

여러 단계의 공격을 자율적으로 수행하는 능력도 평가했다. AISI는 4개 서브넷과 약 20개 호스트로 구성된 모의 기업 네트워크에서 32단계 공격 과정을 수행하도록 했다.

이 평가에서 GLM-5.2는 7개월가량 먼저 출시된 오퍼스 4.5와 유사한 단계까지 진행했다. 딥시크 V4-프로는 ‘소넷 4.5(Sonnet 4.5)’보다 낮은 성능을 기록했다. AISI는 개별 기술 과제보다 장시간 계획과 실행이 필요한 공격에서 격차가 더 크게 나타났다고 설명했다.

비용은 오픈웨이트 모델이 낮았다. 1억토큰을 사용하는 모의 공격 1회 비용은 오퍼스 4.5와 오퍼스 4.6이 약 85달러였다. GLM-5.2는 약 46달러, 딥시크 V4-프로는 약 1.19달러로 추산됐다. 실제 비용은 모델을 운영하는 환경에 따라 달라질 수 있다.

AISI는 오픈웨이트 모델이 공개되면 모델 제공업체가 이용 행위를 감시하거나 접근 권한을 회수하기 어렵다고 지적했다. 모델 가중치에 접근할 수 있어 유해 요청을 거부하도록 학습한 안전장치도 제거할 수 있다.

실제 평가에서 딥시크 V4-프로는 일부 리버스 엔지니어링 과제를 거부했지만, 같은 요청을 소수 차례 반복하자 평가를 진행할 수 있었다.

다만 이번 결과를 실제 공격 능력과 동일하게 볼 수는 없다. 평가에 사용한 모의 네트워크에는 실시간 보안 담당자와 방어 도구, 경보에 따른 불이익 등 실제 조직의 방어 요소가 포함되지 않았다. AISI도 별도의 최적화 작업을 하지 않아 오픈웨이트 모델의 최대 성능을 다소 낮게 측정했을 가능성이 있다고 밝혔다.

AISI는 오픈웨이트 모델과 최상위 비공개 모델의 격차가 줄면서 보안 조직이 대비할 수 있는 시간도 짧아졌다고 평가했다. 현재 최상위 모델이 가진 사이버 역량이 수개월 뒤에는 상대적으로 통제가 어려운 오픈웨이트 모델로 확산될 수 있다는 의미다.

글. 바이라인네트워크
<곽중희 기자>god8889@byline.network