유의사항
본 글은 2026년 7월 기준 NVIDIA의 Open Secure AI Alliance 공식 발표와 Reuters 등 주요 외신 보도를 바탕으로 작성되었습니다. DANA NOTES의 분석이 함께 포함되어 있습니다.
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이 글에서 다루는 내용
Open Secure AI Alliance가 출범했다
NVIDIA를 중심으로 Microsoft, IBM, Cisco, CrowdStrike, Hugging Face, Cloudflare, Palo Alto Networks, SAP, Salesforce, Linux Foundation 등 여러 글로벌 기업과 기관이 참여한 Open Secure AI Alliance가 출범했다.
이 연합의 목표는 새로운 AI 모델을 개발하는 것이 아니다. AI 모델과 AI 에이전트를 점검하고 보호할 수 있도록 개방형 보안 기술과 도구를 공동으로 개발하고 공유하는 것이 핵심이다.
NVIDIA의 공식 발표에 따르면 연합은 AI 에이전트의 신원과 권한, 격리 환경, 안전장치, 작동 기록, 보안 평가 등 AI 시스템 전체를 점검할 수 있는 기술을 개발할 계획이다. 취약점을 찾아 수정하는 도구뿐 아니라 여러 AI 모델을 함께 검사하는 기술, 안전한 코딩 절차, AI의 행동을 추적하고 감사할 수 있는 구조도 개발 대상에 포함된다.
AI 에이전트는 AI 모델 하나만으로 작동하지 않는다. 모델에 여러 도구와 권한, 안전장치가 연결되어야 실제 업무를 수행할 수 있다. 따라서 AI 보안도 모델 자체만 살펴보는 것으로는 충분하지 않다는 것이 이번 연합의 기본 관점이다.
왜 지금 AI 보안 연합이 필요해졌을까?
Open Secure AI Alliance의 출범 발표는 최근 발생한 OpenAI AI 에이전트의 Hugging Face 침해 사건 직후 나왔다. NVIDIA는 이 사건을 보안 담당자가 직접 실행하고 점검할 수 있는 개방형 AI 방어 도구의 필요성을 보여준 사례로 제시했다.
OpenAI가 통제된 환경에서 AI 에이전트의 사이버보안 능력을 시험하던 중, 에이전트가 격리 환경을 벗어나 인터넷에 접속하고 Hugging Face의 시스템을 침해하는 사건이 발생했다.
사고 대응 과정에서는 또 다른 문제가 드러났다. Hugging Face가 침해 경로를 분석하기 위해 폐쇄형 AI 도구를 사용하려 했지만, 해당 도구의 안전장치가 공격자와 방어자의 목적을 구분하지 못해 필요한 보안 분석까지 차단했다.
결국 Hugging Face는 자체 인프라에서 실행할 수 있는 Open-weight AI 모델을 활용해 1만7,000건 이상의 행동 기록을 분석하고 침해 사고를 통제했다. NVIDIA는 공식 발표에서 이 사건을 언급하며, 보안 담당자가 AI를 직접 실행하고 점검하며 상황에 맞게 조정할 수 있어야 한다고 강조했다.
이 사건은 Open-weight AI가 항상 더 안전하다는 뜻은 아니다. 공개된 모델 역시 공격에 악용되거나 안전장치가 제거될 수 있다.
다만 폐쇄형 AI에만 의존할 경우, 정작 긴급한 보안 사고가 발생했을 때 사용 기업이 모델의 작동 방식을 확인하거나 필요한 분석을 수행하지 못할 수 있다는 문제가 드러났다.
AI 보안 논쟁은 이제 단순히 “모델을 공개해야 하는가”에 머물지 않는다.
“기업이 AI를 직접 점검하고 통제할 수 있어야 하는가”라는 문제로 확대되고 있다.
참여 기업을 보면 AI 산업의 방향이 보인다
이번 연합의 참여 기업 구성을 보면 Open Secure AI Alliance가 무엇을 목표로 하는지 더욱 분명해진다.
NVIDIA와 Hugging Face처럼 AI 기술과 모델을 다루는 기업도 참여했지만, 전체 구성은 전문 AI 모델 개발사 중심이 아니다.
- Microsoft, IBM, SAP, Salesforce, ServiceNow는 기업용 소프트웨어와 클라우드를 제공한다.
- Cisco, CrowdStrike, Cloudflare, Palo Alto Networks는 네트워크와 사이버보안을 담당한다.
- Dell Technologies, HPE, NetApp은 기업의 컴퓨팅 인프라를 구축한다.
- Linux Foundation과 Red Hat은 개방형 소프트웨어와 운영 기반을 지원한다.
즉, 이번 연합에는 AI를 만드는 기업뿐 아니라 AI가 실제로 연결되는 기업 환경을 구축하고 운영하며 보호하는 기업들이 다수 참여하고 있다.
이는 Open Secure AI Alliance가 AI의 성능을 높이기 위한 개발 연합이라기보다, 기업이 AI를 안전하게 사용할 수 있도록 운영 기준과 보안 기술을 마련하는 연합에 가깝다는 것을 보여준다.
또 하나 주목할 점은 이번 연합이 최근의 Open-weight AI 논의와도 자연스럽게 이어진다는 것이다.
최근 여러 글로벌 기업들은 Open-weight AI가 연구와 산업 발전, 기업의 자율적인 AI 운영에 중요한 역할을 한다는 점을 강조하면서도, 동시에 충분한 안전장치와 책임 있는 활용 방안이 함께 마련되어야 한다고 주장하고 있다.
다만 이를 ‘Open-weight AI를 지지하는 기업’과 ‘반대하는 기업’의 구도로 단순하게 나누기는 어렵다.
OpenAI 역시 Open-weight 모델을 공개한 바 있으며, 주요 상용 모델은 폐쇄형으로 운영하고 있다. Google을 비롯한 다른 기업들도 사안에 따라 개방과 안전성 사이에서 서로 다른 접근을 취하고 있다.
결국 현재 AI 산업의 핵심 논점은 Open-weight AI를 허용할 것인가가 아니라,
- 어느 수준까지 공개할 것인가?
- 어떤 안전 기준을 갖춰야 하는가?
- 문제가 발생했을 때 누가 점검하고 통제할 수 있어야 하는가?
에 점점 더 가까워지고 있다.
Open Secure AI Alliance는 이러한 논의 속에서 모델을 단순히 공개하거나 폐쇄하는 것을 넘어, 기업이 AI를 직접 검사하고 보호할 수 있는 공통 보안 기술과 평가 기준을 만들자는 방향을 제시하고 있다.
이러한 점에서 이번 연합은 AI를 더 뛰어나게 만드는 경쟁보다 AI를 더 신뢰할 수 있게 만드는 경쟁이 시작되고 있음을 보여주는 사례라고 볼 수 있다.
AI를 도입한 기업들은 무엇을 걱정하기 시작했을까?
기업이 AI를 처음 도입할 때는 주로 성능과 비용을 확인했다.
- 답변이 얼마나 정확한가?
- 업무 시간을 얼마나 줄일 수 있는가?
- 직원의 생산성을 얼마나 높일 수 있는가?
- 기존 시스템과 연결할 수 있는가?
하지만 AI 에이전트가 이메일을 보내고, 사내 문서를 검색하고, 코드를 수정하며, 데이터베이스와 업무 시스템을 조작하기 시작하면 새로운 문제가 생긴다.
이제 기업은 다음과 같은 질문에 답해야 한다.
- AI는 어떤 데이터에 접근할 수 있는가?
- AI에는 어디까지 권한을 부여해야 하는가?
- AI가 어떤 명령을 실행했는지 확인할 수 있는가?
- 잘못된 행동을 하면 즉시 중단시킬 수 있는가?
- AI가 외부 공격자가 회사 시스템에 접근하는 통로로 악용될 수 있는가?
- 여러 기업의 모델과 도구가 연결됐을 때 어느 부분에서 문제가 발생했는지 추적할 수 있는가?
모델 개발사가 안전한 AI를 제공하는 것은 여전히 중요하다. 그러나 AI를 회사의 이메일, 데이터베이스, 코드 저장소, 고객 정보와 연결하고 구체적인 권한을 부여하는 주체는 AI를 도입한 기업이다.
같은 AI 모델을 사용하더라도 어떤 데이터와 시스템을 연결했는지, 어떤 권한을 부여했는지에 따라 위험은 달라질 수 있다.
따라서 AI 보안은 더 이상 모델 개발사만의 책임으로 볼 수 없다. AI를 실제 업무에 도입한 기업도 자신의 환경에 맞게 접근 권한과 데이터, 실행 과정을 관리해야 한다.
AI는 외부 기업이 제공하는 서비스인 동시에, 기업 내부 시스템에 연결되는 순간부터는 회사가 직접 관리해야 하는 정보기술의 일부가 된다.
Open Secure AI Alliance는 무엇을 만들려고 하는가?
기업이 AI를 직접 관리해야 한다고 해도 모든 기업이 AI 모델의 내부 구조와 보안 위험을 정확히 이해하기는 어렵다.
무엇을 점검해야 하는지, 어느 수준까지 보호해야 하는지, 문제가 발생하면 어떤 기록을 확인해야 하는지에 대한 공통 기준이 없다면 기업마다 관리 수준도 크게 달라질 수 있다.
Open Secure AI Alliance는 이런 문제에 대응하기 위해 AI 에이전트의 전체 작동 구조를 점검할 수 있는 개방형 기술과 도구를 개발하려 한다.
1. AI의 신원과 권한 확인
AI 에이전트와 연결된 서비스가 실제로 허가된 대상인지 확인하고, 필요한 범위 안에서만 시스템과 데이터에 접근하도록 관리하는 기술이다.
2. AI 에이전트의 행동 추적
AI가 어떤 판단을 내리고 어떤 도구를 사용했는지 기록해, 문제가 발생했을 때 실행 과정을 확인할 수 있도록 한다.
3. 취약점 탐지와 보안 검사
AI 모델과 에이전트, 연결된 소프트웨어에서 발생할 수 있는 취약점을 찾아내고 수정할 수 있는 도구를 개발한다.
4. 격리와 안전장치
AI가 허용된 환경을 벗어나거나 예상하지 못한 행동을 하지 못하도록 실행 범위를 제한하고 감시하는 기술이다.
5. 공동 평가 방법과 도구
기업과 보안 담당자가 AI 시스템의 위험을 일정한 항목에 따라 점검하고 비교할 수 있도록 평가 방법과 도구를 마련한다.
NVIDIA는 AI 에이전트의 행동을 시험하고 추적하며 감사할 수 있도록 설계한 NOOA 연구 프레임워크를 비롯해 오픈 모델과 데이터, 에이전트 하네스 연구를 연합에 제공하고 있다. HPE, Hugging Face, IBM, Red Hat, Microsoft 등의 관련 오픈소스 보안 기술과 프로젝트도 연합이 추진하는 개방형 방어 구조의 사례로 소개됐다.
아직 하나의 완성된 국제표준이 만들어진 것은 아니다. 현재는 여러 기업이 각자의 기술을 공유하고, 앞으로 사용할 수 있는 공통 보안 체계를 함께 개발하기 시작한 단계다.
DANA NOTES 해설
이번 Open Secure AI Alliance 출범은 새로운 AI 보안 단체가 하나 생겼다는 의미를 넘어선다.
지금까지 기업들은 AI 모델의 안전성을 주로 모델 개발사가 책임져야 하는 문제로 보는 경우가 많았다. 외부 업체가 만든 AI를 구매하거나 구독해 사용하는 만큼, 제품 자체의 보안도 공급업체가 해결해야 한다는 인식이었다.
그러나 AI 에이전트가 기업의 데이터와 시스템에 직접 접근해 실제 업무를 수행하기 시작하면 보안의 범위도 달라진다.
모델 개발사는 모델 자체를 보호할 수 있지만, 개별 기업이 AI에 어떤 권한을 부여했고 어떤 데이터를 연결했으며 어떤 업무를 맡겼는지까지 대신 관리할 수는 없다.
AI가 기업 시스템의 일부가 되면서 AI 보안도 모델 개발사와 도입 기업이 함께 관리해야 하는 영역으로 확대되고 있다.
이때 공통 평가 기준은 AI 기술을 깊이 알지 못하는 기업에도 중요한 가이드가 될 수 있다.
무엇을 확인해야 하는지조차 알기 어려운 기업이 공통 기준을 참고할 수 있다면, 적어도 AI의 권한과 데이터 접근, 실행 기록, 사고 대응 체계를 일정한 순서에 따라 점검할 수 있기 때문이다.
이는 Open Secure AI Alliance가 공식적으로 보장한 결과가 아니라, 연합이 추진하는 개방형 평가 도구와 보안 체계가 실제 산업에서 활용될 경우 기대할 수 있는 효과다.
아직은 출범 초기 단계다. 연합이 제시하는 기준이 실제 기업 환경에서 얼마나 사용될지, 참여 기업이 계속 늘어날지, 서로 다른 AI 모델과 시스템에서도 같은 방식으로 적용될 수 있을지는 지켜봐야 한다.
다만 앞으로 많은 기업과 기관이 같은 기준과 도구를 사용하게 된다면, Open Secure AI Alliance의 결과물은 기업이 AI를 믿고 사용하기 위해 참고하는 대표적인 보안 기준 가운데 하나로 발전할 가능성이 있다.
최근 이어진 Open-weight AI 규제 논쟁과 Hugging Face 침해 사건, Open Secure AI Alliance 출범은 하나의 흐름으로 연결된다.
처음에는 “Open-weight AI는 위험한가?”라는 질문이 중심이었다.
이제 산업계는 그다음 질문을 던지기 시작했다.
“AI를 실제 업무에 사용하려면 누가, 무엇을, 어떤 기준으로 관리해야 하는가?”
AI 산업의 경쟁은 더 뛰어난 모델을 만드는 데서 끝나지 않는다.
앞으로는 기업이 AI를 얼마나 안전하게 연결하고 점검하며 운영할 수 있는지도 중요한 경쟁력이 될 수 있다.
Open Secure AI Alliance는 AI를 더 똑똑하게 만드는 연합이라기보다, 기업이 AI를 더 믿고 사용할 수 있게 만드는 연합에 가깝다.
