A $100M AI security coalition confronts models deemed too dangerous to release publicly, as a 27-year-old OpenBSD vulnerability highlights systemic risks.

$1억 AI 보안 동맹, 27년 숨은 버그를 찾아낸 ‘공개 불가’ 모델의 두 얼굴

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💡 Key Takeaways

  • Anthropic이 미공개 AI 모델 Claude Mythos Preview로 모든 주요 OS·브라우저에서 수천 개 고위험 제로데이 취약점을 발견했습니다.
  • Apple·Google·Microsoft·Nvidia 포함 12개 기업이 Project Glasswing 보안 동맹에 합류, $1억 규모 크레딧이 투입됩니다.
  • 취약점 발견~악용 간격이 수개월에서 수분으로 붕괴, AI 보안 시대의 이중 용도 딜레마가 현실이 됐습니다.

27년. OpenBSD의 보안 벽 뒤에 숨어 있던 취약점의 나이입니다. 인간 개발자, 자동화 테스트, 코드 리뷰 어느 것도 찾지 못했던 이 결함을 AI가 단숨에 잡아냈습니다.

2026년 4월 7일, Anthropic은 Project Glasswing을 발표하며 사이버보안 업계에 충격파를 던졌습니다. 여기서 핵심은 비공개 프론티어 모델 Claude Mythos Preview가 모든 주요 운영체제와 웹 브라우저에서 수천 개의 고위험 제로데이(zero-day, 아직 패치되지 않은 보안 결함) 취약점을 자율적으로 발견했다는 점입니다. AI 보안의 지형이 근본적으로 달라지는 순간입니다.

AI 보안 방어 시스템 개념 이미지
AI가 자율적으로 보안 취약점을 탐지하는 시대, Project Glasswing이 그 서막을 열었다 — Generated by OpenAI DALL-E 3

Project Glasswing, AI 보안의 판이 바뀌다

Project Glasswing은 Anthropic이 주도하는 사이버보안 이니셔티브입니다. 핵심 엔진은 아직 일반에 공개되지 않은 프론티어 모델 Claude Mythos Preview이며, 이 모델은 소프트웨어 취약점을 대규모로 자율 탐지하는 능력을 갖췄습니다.

론칭 파트너로 AWS, Apple, Broadcom, Cisco, CrowdStrike, Google, JPMorgan Chase, Linux Foundation, Microsoft, Nvidia, Palo Alto Networks 등 12개 기업·기관이 참여했습니다. 여기에 추가로 40개 이상의 기관이 방어 목적의 접근 권한을 부여받아, 총 약 50개 조직이 이 프로젝트에 합류한 상태입니다.

Anthropic은 이 프로젝트에 $1억 규모의 모델 사용 크레딧을 투입했습니다. 오픈소스 보안 생태계에도 $250만(Alpha-Omega, OpenSSF)과 $150만(Apache Software Foundation)을 기부하며 총 $400만의 별도 자금을 지원했습니다.

핵심: 빅테크 12곳 + 40개 기관이 $1억 규모로 뭉친 사상 최대 AI 보안 동맹이 탄생했습니다. 방어 목적 한정, 일반 공개는 하지 않습니다.

27년 묵은 버그도 놓치지 않았다 — Mythos의 취약점 사냥 성적표

Mythos Preview가 발견한 취약점의 면면은 충격적입니다. 가장 상징적인 사례는 OpenBSD에서 27년간 숨어 있던 원격 크래시 취약점입니다. 보안 강화에 특화된 운영체제에서조차 인간이 놓친 결함을 AI가 찾아낸 것입니다.

FFmpeg(오픈소스 비디오 인코더/디코더)에서는 16년간 500만 번의 자동화 테스트가 놓친 취약점을 발견했습니다. 리눅스 커널에서는 복수의 취약점을 체이닝(연결)해 권한 상승(일반 사용자 → 관리자 권한 탈취)까지 입증했습니다.

AI 보안 취약점 탐지 사이버보안 개념
27년간 인간이 찾지 못한 버그를 AI가 발견하며 보안 패러다임이 전환되고 있다 — Photo by Lewis Kang’ethe Ngugi on Unsplash

한마디로, 가장 보안이 철저하다고 알려진 시스템들에서조차 AI가 인간과 기계가 놓친 결함을 찾아낸 것입니다. 이 발견들은 모두 고위험(high-severity) 등급으로 분류됐습니다.

CyberGym 83.1%, 벤치마크가 말하는 Mythos의 실력

숫자는 더 구체적입니다. CyberGym(취약점 재현 벤치마크)에서 Mythos Preview는 83.1%를 기록했습니다. 같은 테스트에서 Opus 4.6이 66.6%를 기록한 것과 비교하면, 취약점 발견 능력에서 확연한 차이를 보입니다.

코딩 역량을 측정하는 SWE-bench Verified에서는 93.9%(Opus 4.6: 80.8%), SWE-bench Pro에서는 77.8%(Opus 4.6: 53.4%)를 달성했습니다. 단순히 버그를 찾는 것을 넘어 코드 수준에서 문제를 이해하고 수정하는 능력까지 갖춘 셈입니다.

가장 극적인 시연은 4개의 취약점을 체이닝해 웹 브라우저 익스플로잇을 작성한 것입니다. JIT 힙 스프레이(메모리 조작 기법)를 활용해 브라우저 렌더러 샌드박스와 OS 샌드박스를 모두 탈출하는 데 성공했습니다.

쉽게 말하면: 은행 금고의 잠금장치 4개를 순서대로 뚫어 금고 안까지 들어간 것과 같습니다. 각각의 잠금장치는 개별적으로는 발견하기 어려운 결함이었지만, AI가 이를 조합해 완전한 침투 경로를 만들어냈습니다.

애플·구글·마이크로소프트·엔비디아, 빅테크 12곳이 뭉친 이유

Project Glasswing에 Apple, Google, Microsoft, Nvidia가 동시에 참여한 것은 이례적입니다. 이 기업들은 평소 AI 모델 경쟁에서 맞붙는 관계이지만, AI 보안 위협 앞에서는 한자리에 모였습니다.

금융 부문에서는 JPMorgan Chase가, 보안 전문 기업으로는 CrowdStrike와 Palo Alto Networks가 합류했습니다. 네트워크 인프라를 책임지는 Cisco와 Broadcom, 오픈소스 생태계를 대표하는 Linux Foundation까지 참여해 사실상 디지털 인프라 전체를 아우르는 구성입니다.

네트워크 보안 엔지니어
AI·금융·보안·오픈소스 등 디지털 인프라 전체를 아우르는 12곳이 보안 동맹에 합류했다 — Photo by ThisisEngineering on Unsplash

왜 이게 중요하냐면, AI가 발견하는 취약점은 특정 기업 한 곳의 문제가 아닙니다. 운영체제, 브라우저, 서버, 네트워크 장비 전반에 걸쳐 있기 때문에 업계 전체의 공동 대응이 필수인 것입니다.

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‘너무 위험해서 공개 못 한다’ — 이중 용도 딜레마

Mythos Preview의 AI 보안 능력에는 어두운 이면이 있습니다. Anthropic은 이 모델을 일반에 공개하지 않기로 결정했습니다. 같은 능력이 방어뿐 아니라 공격에도 활용될 수 있기 때문입니다.

Anthropic은 미국 정부 고위 관계자들에게 Mythos로 인해 대규모 사이버공격 가능성이 올해 크게 높아졌다고 경고한 것으로 알려졌습니다. Microsoft의 Igor Tsyganskiy는 “취약점 발견과 악용 사이의 시간이 수개월에서 수분으로 붕괴했다”고 경고했습니다.

다시 말해, 이 보안 능력은 의도적으로 학습시킨 결과가 아닙니다. 코딩·추론·자율성 등 범용 역량을 개선하는 과정에서 부수 효과로 자연 발현된 것입니다. AI가 충분히 똑똑해지면 보안 취약점을 찾는 능력이 저절로 따라오는 셈이며, 이 사실이 이중 용도 딜레마를 더욱 복잡하게 만듭니다.

핵심: Mythos의 보안 능력은 의도적 학습이 아닌 범용 개선의 부산물입니다. AI가 똑똑해질수록 공격·방어 능력이 동시에 강해지는 구조적 딜레마입니다.

버그 바운티의 종말? 사이버보안 산업 판도 변화

업계 반응은 경고와 기대가 뒤섞여 있습니다. OWASP(세계 최대 웹 보안 커뮤니티) 설립자 Jeff Williams는 CSO Online에서 “프론티어 AI가 대규모 버그 헌팅을 할 수 있으면, 루틴 발견에 인간 비용을 지불하는 논리가 무너진다”고 말했습니다.

쉽게 말해, 지금까지 보안 업계는 취약점을 ‘어떤 순서로 고칠 것인가’라는 우선순위 문제로 다뤄왔습니다. AI가 대규모로 취약점을 쏟아내는 시대에는 ‘얼마나 빨리 고칠 것인가’라는 노출 시간 문제로 전환됩니다.

Cisco의 수석 부사장 Anthony Grieco는 “AI 역량이 임계점을 넘었다”며 “핵심 인프라를 보호해야 하는 긴급성이 근본적으로 변했다”고 밝혔습니다. 기존의 보안 인력 구조, 버그 바운티(취약점 발견 보상금) 프로그램, 보안 감사 절차 전반이 재편될 수밖에 없는 상황입니다.

핵심: AI가 대규모 취약점을 찾아내면서, 보안 산업의 핵심 질문이 “무엇을 먼저 고칠까”에서 “얼마나 빨리 고칠까”로 바뀌고 있습니다.

90일 후 공개 보고서, 그다음은?

Anthropic은 90일 내에 발견된 취약점, 패치 현황, 개선사항을 담은 공개 보고서를 발행할 예정입니다. 이 보고서는 AI가 실제로 보안 생태계에 얼마나 기여했는지를 검증하는 첫 번째 공식 기록이 됩니다.

보안 전문가들이 Mythos의 강화된 세이프가드에 영향을 받는 경우를 대비해 ‘Cyber Verification Program’도 도입할 계획입니다. 정당한 보안 연구 목적의 사용자에게는 별도 검증 절차를 통해 접근을 보장하겠다는 구상입니다.

리서치 프리뷰 종료 후 Mythos Preview는 입력 $25, 출력 $125(100만 토큰당) 가격으로 Claude API, Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI, Microsoft Foundry를 통해 제공될 예정입니다. 90일 후 공개 보고서와 Cyber Verification Program 출시 시점, 이 두 가지가 AI 보안 시대의 실질적 출발선이 될 것입니다.

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