숭실대 AI안전성연구센터가 개발한 멀티에이전트 취약점 분석 시스템 '무네메(mneme)'가 글로벌 사이버보안 AI 평가체계 사이버짐(CyberGym) 리더보드에서 국내 최초로 10위권에 진입했다. 무네메는 188개 오픈소스 프로젝트의 실제 취약점 1507개로 구성된 레벨 1 과제에서 91.0% 단일 시도 성공률을 기록해 마이크로소프트 MDASH와 견줄 성능을 보였다. 클로드 오퍼스 4.6 단일 모델의 기본 성능(66.6%)에 보안 전문지식, 멀티에이전트 협업, 인과 기억, 반복 검증 절차 등 '에이전트 하네스 엔지니어링'을 결합해 성공률을 크게 끌어올린 것이 핵심이다. 최대선 센터장은 국산 모델도 전문 하네스 결합으로 특정 영역에서 세계 수준에 빠르게 도달할 수 있다고 밝혔다.
- •무네메, 사이버짐 리더보드에서 국내 연구팀 최초 10위권 진입
- •레벨 1 과제 1507개 중 단일 시도 성공률 91.0% 기록, MS MDASH와 건줄 수준
- •클로드 오퍼스 4.6 기본 성능(66.6%)을 하네스 엔지니어링으로 91.0%까지 끙여올림
- •보안 전문지식·멀티에이전트 협업·인과 기억·반복 검증을 결합한 구조
- •숨실대 AI안전성연구센터는 2024년 설립된 국내 최초 민간 AI 보안·안전 전문 연구센터
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숭실대, 클로드 기반 보안 AI '무네메' 개발…글로벌 벤치마크 91% 달성
- 1.숭실대 AI안전성연구센터, 클로드 오퍼스 4.6 기반 보안 AI '무네메' 개발, 사이버짐 10위권 진입
- 2.188개 오픈소스 프로젝트 취약점 1507개 대상 단일 시도 성공률 91.0%, MS '엠대시'급 성능
- 3.단일 모델 기반 하네스 엔지니어링으로 클로드 기본 성능 66.6%를 91.0%까지 끌어올려
- 4.인과 기억 축적과 멀티에이전트 협업 구조로 과거 취약점 분석 지식을 공유·재활용
왜 중요한가?
초거대 모델 없이도 '에이전트 하네스 설계'만으로 국산 AI가 세계 최고 수준의 보안 실전 성능에 도달할 수 있음을 보여준 국내 첫 사례로, 한국 AI 보안 연구의 실전 경쟁력을 입증했다.
언급 프로젝트
본문 미리보기
국내 연구진이 개발한 사이버보안 특화 AI 에이전트가 세계 최고 수준의 보안 성능을 입증했다.숭실대학교 AI안전성연구센터(센터장 최대선 교수)는 자체 개발한 멀티에이전트 취약점 분석 시스템 ‘무네메(mneme)’가 글로벌 사이버보안 AI 평가체계인 사이버짐(CyberGym) 공개 리더보드에서 국내 연구팀 최초로 10위권에 진입했다고 31일 밝혔다.사이버짐은 실제 오픈소스 소프트웨어 취약점을 대상으로 AI가 소스코드를 분석하고, 취약점 발생 경로를 추적하며, 이를 재현하는 코드를 직접 제작·실행하도록 설계된 실전형 벤치마크다. 188
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