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2026년 ‘국방 데이터 안심구역’ 구축, 폐쇄망 환경의 AI 전환(AX) 핵심 분기점
“무조건 차단 넘어 ‘안심하고 활용할 기술 기준’ 만드는 것이 AI기본법 핵심”
[보안뉴스=안상현 수도방위사령부 정보체계과장] 1월 22일 AI기본법 시행과 함께, 우리 군은 2026년 ‘국방 데이터 안심구역’ 구축이라는 야심 찬 계획을 추진하고 있다. 폐쇄망 특성상 외부 AI 모델 도입이 제한되는 상황에서, 비공개 데이터를 안전하게 활용하려는 이 시도는 국방 AI 전환(AX)의 핵심 전환점이다.
그러나 기술적 구현 과정에서 몇 가지 도전 과제가 남아 있다. AI기본법은 고위험 분야에 대해 엄격한 안전성 확보를 요구한다. 다만, 이는 사용을 금지하라는 뜻이 아니라 ‘안심하고 활용할 기술 기준’을 만들라는 의미다. 현장에서는 여전히 ‘보안이 최우선’이라 데이터 활용이 보수적으로 운영되는 경향이 있다.
16년간 군 사이버보안 분야에서 기술·정책·조직·예산·인력 운용 전반을 경험한 바탕으로, 안심구역 정책의 실효성을 높이기 위한 세 가지 기술적 제언을 공유하고자 한다.
첫째, 폐쇄망 환경에 최적화된 소형언어모델(sLLM) 중심의 아키텍처가 필요하다. 거대모델(LLM)은 천문학적 자원과 외부 연동이 필수적이라 국방 보안 규정상 도입에 한계가 명확하다. 반면, 안심구역 내 온프레미스 환경에서 완결되는 sLLM은 보안 통제권을 확보하면서도 전술적 특화 학습이 가능하다.
해외 연구 사례에 따르면, 검색 증강 생성(RAG) 기술을 결합한 sLLM은 폐쇄망 환경에서도 높은 정확도를 달성할 수 있다. sLLM은 보안을 최우선으로 AI를 구현하는 현실적 대안이다.
둘째, 합성 데이터 활용에 따른 ‘합스부르크의 비극’을 경계해야 한다. 근친혼으로 대가 끊긴 유럽 명문가의 비극처럼, AI가 자신이 생성한 합성 데이터를 반복 학습하면 지능이 급격히 퇴화하는 ‘모델 붕괴’(Model Collapse) 현상이 일어난다.
데이터가 부족한 환경에서 합성 데이터는 필수적이지만, 무분별한 사용은 AI의 근친퇴화를 초래한다. 국제 표준인 미국 표준기술연구원(NIST) AI 위험관리 프레임워크(RMF)의 측정 기능을 활용하면, 데이터 충실도 90% 이상을 유지하면서도 보안 파라미터를 최적화할 수 있는 기술적 접점이 존재한다. 무분별한 양적 확대보다는 고품질 원본과 정교한 합성의 황금 비율을 찾아야 한다.
셋째, 보안 기준을 ‘차단 중심’에서 ‘위험관리 중심’으로 전환해야 한다. 지난해 말 발표된 국정원 AI 보안 가이드북은 이미 내부망 AI 활용의 길을 열어줬다. 이제 필요한 것은 국방 폐쇄망에 특화된 세부 기술 기준이다.
예를 들어, 합성 데이터의 보안성 지표는 얼마 이하로 유지해야 하는가? 안심구역 내 데이터 저장·학습·폐기 등 생명주기는 어떤 절차로 관리되어야 하는가? 이러한 실무 기준이 명확해질 때 현장 운영자는 보안과 활용 사이에서 자신 있게 판단할 수 있다.
AI기본법이 요구하는 ‘신뢰’는 투명한 기술 기준에서 나온다. 국방부 안심구역 구축은 바로 이 ‘AI 보안의 전 국민 모멘트’다. 법이 민간에만 요구하는 게 아니라, 조직 스스로 보안 기준을 완성할 기회이자, 국방과 민간의 ‘테크니컬 얼라이언스’가 시작되는 순간이다. 신뢰 기반의 첨단 강군으로 나아가는 여정에 현장의 목소리가 함께하길 기대한다.
[글_ 안상현 수도방위사령부 정보체계과장]
저자 소개_ 안상현 육군 중령은 현재 수도방위사령부 지휘통신처 정보체계과장으로 재직 중이다. 육군사관학교 졸업 후 미국 오클라호마 주립대(OSU)에서 컴퓨터과학 석사를 마치고 노스캐롤라이나 주립대(NCSU)에서 정보보호 박사 과정을 수료했다.
국군방첩사령부 사이버보안과장 등을 역임하며 지난 16년간 군 사이버보안 정책, 위험관리(RMF), 침해 사고 조사 분야에서 전문성을 쌓았다. 특히, 미 NIST의 AI RMF를 분석해 우리 군 환경에 맞춘 ‘국방 AI 보안 가이드’(2024)를 발간하고, 한국형 위험관리 프레임워크(K-RMF) 도입을 주도하는 등 국방 AI 보안 거버넌스 체계를 설계해 온 현장 전문가다.
“무조건 차단 넘어 ‘안심하고 활용할 기술 기준’ 만드는 것이 AI기본법 핵심”
[보안뉴스=안상현 수도방위사령부 정보체계과장] 1월 22일 AI기본법 시행과 함께, 우리 군은 2026년 ‘국방 데이터 안심구역’ 구축이라는 야심 찬 계획을 추진하고 있다. 폐쇄망 특성상 외부 AI 모델 도입이 제한되는 상황에서, 비공개 데이터를 안전하게 활용하려는 이 시도는 국방 AI 전환(AX)의 핵심 전환점이다.
[출처: gettyimagesbank]
그러나 기술적 구현 과정에서 몇 가지 도전 과제가 남아 있다. AI기본법은 고위험 분야에 대해 엄격한 안전성 확보를 요구한다. 다만, 이는 사용을 금지하라는 뜻이 아니라 ‘안심하고 활용할 기술 기준’을 만들라는 의미다. 현장에서는 여전히 ‘보안이 최우선’이라 데이터 활용이 보수적으로 운영되는 경향이 있다.
16년간 군 사이버보안 분야에서 기술·정책·조직·예산·인력 운용 전반을 경험한 바탕으로, 안심구역 정책의 실효성을 높이기 위한 세 가지 기술적 제언을 공유하고자 한다.
첫째, 폐쇄망 환경에 최적화된 소형언어모델(sLLM) 중심의 아키텍처가 필요하다. 거대모델(LLM)은 천문학적 자원과 외부 연동이 필수적이라 국방 보안 규정상 도입에 한계가 명확하다. 반면, 안심구역 내 온프레미스 환경에서 완결되는 sLLM은 보안 통제권을 확보하면서도 전술적 특화 학습이 가능하다.
해외 연구 사례에 따르면, 검색 증강 생성(RAG) 기술을 결합한 sLLM은 폐쇄망 환경에서도 높은 정확도를 달성할 수 있다. sLLM은 보안을 최우선으로 AI를 구현하는 현실적 대안이다.
둘째, 합성 데이터 활용에 따른 ‘합스부르크의 비극’을 경계해야 한다. 근친혼으로 대가 끊긴 유럽 명문가의 비극처럼, AI가 자신이 생성한 합성 데이터를 반복 학습하면 지능이 급격히 퇴화하는 ‘모델 붕괴’(Model Collapse) 현상이 일어난다.
데이터가 부족한 환경에서 합성 데이터는 필수적이지만, 무분별한 사용은 AI의 근친퇴화를 초래한다. 국제 표준인 미국 표준기술연구원(NIST) AI 위험관리 프레임워크(RMF)의 측정 기능을 활용하면, 데이터 충실도 90% 이상을 유지하면서도 보안 파라미터를 최적화할 수 있는 기술적 접점이 존재한다. 무분별한 양적 확대보다는 고품질 원본과 정교한 합성의 황금 비율을 찾아야 한다.
셋째, 보안 기준을 ‘차단 중심’에서 ‘위험관리 중심’으로 전환해야 한다. 지난해 말 발표된 국정원 AI 보안 가이드북은 이미 내부망 AI 활용의 길을 열어줬다. 이제 필요한 것은 국방 폐쇄망에 특화된 세부 기술 기준이다.
▲안상현 수도방위사령부 정보체계과장 [출처: 본인 제공]
AI기본법이 요구하는 ‘신뢰’는 투명한 기술 기준에서 나온다. 국방부 안심구역 구축은 바로 이 ‘AI 보안의 전 국민 모멘트’다. 법이 민간에만 요구하는 게 아니라, 조직 스스로 보안 기준을 완성할 기회이자, 국방과 민간의 ‘테크니컬 얼라이언스’가 시작되는 순간이다. 신뢰 기반의 첨단 강군으로 나아가는 여정에 현장의 목소리가 함께하길 기대한다.
[글_ 안상현 수도방위사령부 정보체계과장]
저자 소개_ 안상현 육군 중령은 현재 수도방위사령부 지휘통신처 정보체계과장으로 재직 중이다. 육군사관학교 졸업 후 미국 오클라호마 주립대(OSU)에서 컴퓨터과학 석사를 마치고 노스캐롤라이나 주립대(NCSU)에서 정보보호 박사 과정을 수료했다.
국군방첩사령부 사이버보안과장 등을 역임하며 지난 16년간 군 사이버보안 정책, 위험관리(RMF), 침해 사고 조사 분야에서 전문성을 쌓았다. 특히, 미 NIST의 AI RMF를 분석해 우리 군 환경에 맞춘 ‘국방 AI 보안 가이드’(2024)를 발간하고, 한국형 위험관리 프레임워크(K-RMF) 도입을 주도하는 등 국방 AI 보안 거버넌스 체계를 설계해 온 현장 전문가다.
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