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AI 안전·정렬·평가

숭실대, 클로드 기반 보안 AI '무네메' 개발

AI타임스·2026-08-31

요약

숭실대학교 AI안전성연구센터가 개발한 멀티에이전트 취약점 분석 시스템 '무네메'가 사이버보안 AI 평가체계인 사이버짐 공개 리더보드에서 국내 연구팀 최초로 10위권에 진입했다. 사이버짐은 실제 오픈소스 소프트웨어의 취약점을 AI가 분석·추적하고 재현 코드를 직접 제작·실행하도록 설계된 실전형 벤치마크다. 무네메는 클로드 기반으로 개발됐으며 해당 리더보드에서 국내 최초 진입 성과를 기록했다.

큐레이터 노트

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사이버짐은 실전 오픈소스 취약점을 대상으로 분석·재현까지 요구하는 벤치마크라 단순 문제풀이형 평가보다 실무 보안 대응력에 가까운 지표로 볼 수 있으며, 국내 연구팀의 10위권 진입은 이 분야에서 처음 나온 성과라는 점에 의미가 있다.

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벤치마크
AI 모델의 성능을 정량적으로 측정하고 서로 비교할 수 있도록 표준화한 평가용 문제 집합과 채점 기준을 말한다.
추적
AI 에이전트나 LLM 애플리케이션이 작업을 처리하는 동안 거치는 호출, 입출력, 지연 시간 등의 실행 경로를 단계별로 기록하고 시각화하는 것을 말한다.
평가
AI 모델이나 시스템의 출력이 원하는 기준에 얼마나 부합하는지를 정량적·정성적으로 측정하는 절차를 말한다.

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