이수(一水) 发自 오비사(凹非寺)
양자위(量子位) | 공식계정 QbitAI
99.4%, 글로벌 1위.
놀랍게도, 실리콘밸리의 그 몇몇 기업들이 매일 스포트라이트 아래서 AI 안전을 논하고 있는데, 누가 상상이나 했겠는가?
지금 AI 안전 세계 기록을 경신한 것은 하나의 중국 AI 시스템이다.
「AI 안전 월드컵」이라 불리는 CyberGym 랭킹에서,360이 자체 개발한 AI 보안 공방 시스템 투롱펑(图龙锋)이 99.4%의 취약점 재현 성공률로 정상에 올라 해당 랭킹의 최고 기록을 세웠다。
△ 이미지 출처: CyberGym 프로젝트 홈페이지 (일부만 캡처)
같은 랭킹에서 투롱펑과 경쟁한 데는 OpenAI의 GPT-5.5-Cyber, Anthropic의 Claude Mythos Preview, 그리고 Google의 Gemini 3.8 Flash Cyber도 있었다.
모두 사이버 보안 능력을 특별히 강화한 각사의 선수들이다.
그야말로, 꽤 장관이었다。。。
그리고 이 1위는 결코 코드를 훑어보고 의심스러운 위치 몇 군데를 표시하는 것만으로 쉽게 얻을 수 있는 것이 아니었다.
1507개의 실제 취약점 태스크, 연속 세 라운드의 독립 평가에서 AI는 방대한 코드 속에서 관련 위치를 찾아내고 PoC(개념 증명)를 구성한 뒤, 취약점을 실제로 재현해야만 정답으로 인정받는다.
CyberGym이 처음 공개되었을 때, 글로벌 최고 조합 「OpenHands＋Claude 3.7 Sonnet」의 성공률은 고작 11.9%였다.
이제 투롱펑은 바로 99.4%, 만점에 가까운 성적을 달성했다.
이건 좀 어이가 없다.
360은 대체 어떻게 하나의 AI를 글로벌 1위 취약점 발굴 고수로 훈련시킨 것인가??
역사를 거슬러 올라가 보니, 궁극적인 답은 예상 밖이면서도 이치에 맞다는 것밖에 할 수 없다——
그렇다, 여전히 '사람'이 가장 중요한 변수다。
글로벌 1위 AI 뒤에는 한 무리의 세계 챔피언이 있었다
투롱펑의 이야기는 「명사에게서 명제가 나온다」는 중국 옛말이 AI 시대에도 여전히 통한다는 것을 정확히 증명해 준다.
시간은 2017년, 밴쿠버, Pwn2Own 세계 해커 대회로 돌아간다.。
이 대회는 「해커 월드컵」이라 불리며, 규칙은 간단하고 무자비하다:
참가 팀은 규정된 시간 안에 실제 제품을 공격해 뚫고, 그 자리에서 취약점 공격과 검증을 완료해야 한다.
프로그램이 실제로 뚫리지 않으면 무슨 말을 해도 인정되지 않는다.
대회 마지막 날, 360 보안 팀은 Microsoft Edge, Windows 커널, VMware Workstation에 걸쳐 있는 공격 체인을 들고 나왔다.
그들이 도전한 것은 연속된 세 겹의 방어선이었다:
먼저 브라우저를 뚫고, 이어서 운영체제 커널을 관통한 뒤, 마지막으로 가상 머신에서 강제로 탈출해 호스트 머신에 직접 도달하는 것이었다.
세 개의 관문이 서로 맞물려 있어, 어느 하나라도 실패하면 공격 체인 전체가 수포로 돌아갈 수 있다.
그러나 현장 시연이 시작된 후 공격 체인 전체가 통과하는 데 90초밖에 걸리지 않았다.。
그렇다, 90초 만에 아무도 막지 못하는 무인지경처럼 뚫고 들어간 것이다.
하지만 관객이 보는 것은 이 90초뿐이고, 진정으로 어려운 작업은 이미 무대에 오르기 전부터 시작되었다.
연구원은 낯선 시스템에서 돌파구를 찾고, 여러 취약점을 하나의 완전한 경로로 엮어야 하는데, 그 과정에서 몇 번의 시행착오를 겪었는지는 외부에서 알 수 없다.
무대 위의 90초는 반복적인 판단 끝에 최종적으로 남은 바로 그 올바른 경로일 뿐이다.。
결국 3일간의 대결 끝에 360이 63점으로 리더보드 정상에 올라 대회 최고 영예인 Master of Pwn(세계 해킹 대가)을 차지했다.
△이미지 출처: Pwn2Own 공식 홈페이지
이와 같은 능력 시연은 360에서 이번이 처음이 아니다.
2020년, 360 Alpha Lab의 보안 연구원 궁광(龚广)이 「체운종(梯云纵)」이라는 이름의 취약점 체인을 선보였다.
이름은 무협지 느낌이 물씬 나지만, 실제 효과도 확실히 강력했다.
공격자는 원격으로 Chrome 브라우저와 Android 시스템의 다층 방어를 뚫고, 최종적으로 기기 제어 권한을 획득할 수 있다.
이 연구로 궁광은 보안 업계의 「오스카」로 불리는 Pwnie Awards 「에픽 어치브먼트상(史诗级成就奖)」을 수상했으며, 해당 상을 받은 최초의 중국 보안 연구원이 되었다.
△이미지 출처: 360 공식 홈페이지
여기까지 보면 이야기가 흥미로워지기 시작한다.
Pwn2Own과 「체운종」은 상대하는 소프트웨어가 다르고, 기술적 세부 사항도 완전히 다르다.
하지만 핵심 논리는 같다:
정답이 정해져 있지 않은 곳에서, 스스로 통할 수 있는 길을 찾아내는 것。
이런 능력은 문제집을 암기한다고 결코 나오지 않는다.
그럼 무엇에 의존해야 할까? 당연히 실전에서 진짜로 부딪히는 것이다.
그리고 360에 가장 부족하지 않은 것이 바로 실전이다.
360이 공개한 바에 따르면, 그 보안 팀은 마이크로소프트, 구글, 애플, 화웨이, 퀄컴 등 벤더들의 CVE 취약점(즉, 국제 공용 번호를 가진 공개 취약점)을 누적 3000개 이상 발견하고 수정을 도왔다.
3000개가 넘는 실제 취약점이라는 것은 어떤 의미일까?
이는 이들이 오랫동안 낯선 코드, 복잡한 시스템, 그리고 정답이 주어지지 않은 문제들과 씨름해 왔음을 의미한다.
오늘은 브라우저를 마주하고, 내일은 운영체제, 칩 또는 기업 업무용 소프트웨어일 수도 있다. 프로젝트가 바뀌면 기존의 해법은 곧바로 무용지물이 될 수 있고, 처음부터 다시 찾아야만 한다.
오랜 세월 갈고닦으면서 어떤 단서를 추적할 가치가 있는지, 언제 방향을 바꿔야 하는지가 점차 하나의 판단력으로 자리 잡았다.
이것이야말로 360이 진정으로 따라 하기 어려운 부분이다.
최상위 보안 전문가는 원래 희귀한데, 최상위 전문가들이 20년 넘게 수천 개의 실제 취약점을 연속으로 처리하며 수많은 시행착오를 경험으로 축적해 온 팀은 더욱 희귀하다.。
하지만 문제도 뒤따라온다. 아무리 뛰어난 전문가라도 하루는 24시간뿐이다.
방대한 코드와 끊임없이 쏟아지는 새로운 소프트웨어를 마주하고, 사람이 한 줄씩 읽는 것에만 의존하다 보면 결국 감당하기 어렵다.
그래서 아주 자연스러우면서도 대담한 아이디어가 등장했다:
AI도 이 전문가들의 「판단력」을 배우게 할 수 있을까?
그리고 이것이야말로 투롱펑(图龙锋) 이야기의 진정한 출발점이다.
세계 챔피언의 기술을 AI에게 가르치는 데 가장 어려운 것은 정답을 먹여주는 것이 아니다.
세계 챔피언의 실력을 AI에게 가르치려면, 첫 번째 반응은 당연히 데이터를 먹여주는 것이다.
공개된 CVE, NVD에 더해 인터넷 곳곳에 흩어진 취약점 보고서까지, 그 수는 이미 상당하다.
하지만 한바퀴 둘러보고 나서 곧 흥미로운 문제를 발견했다:
이런 공개 데이터는 흔히 취약점이 어떤 것인지만 알려줄 뿐, 고수가 처음에 어떻게 그것을 찾아냈는지는 재현하기 어렵다.
결과만 있고 과정이 없으니, 이걸 보고 머리 안 아플 사람이 있을까?
어릴 적 방학 숙제 베끼던 기억이 떠오르지 않는가.
참고 답안지를 펼쳐 보면 결과는 또렷하게 적혀 있는데, 가장 핵심인 유도 과정에는 단 한 글자만 있었다:생략。
하필 취약점 발굴에서 가장 값진 경험이 바로 이 「생략」이라는 글자 속에 숨어 있다.
이때, 360이 지난 20여 년간 쌓아온 축적이 빛을 발했다.
늘 보안 공방의 최전선에 있어온 360은 악성 프로그램 탐지·차단, 공격 대응, 취약점 연구에서 실제 환경에서 나온 방대한 보안 샘플을 쌓아왔다.
더욱 중요한 것은, 그 보안 연구원들이 실제 공방에서 어떻게 분석하고, 어떻게 도구를 호출하며, 시행착오 후에 어떻게 방향을 조정했는지가 점차 과정 데이터와 전문가 경험으로 축적되었다는 점이다.
「진짜 샘플+진짜 경험」, 이 두 종류의 데이터가 함께 놓이면 그 무게가 완전히 다르다.
360이 공개한 기술 로드맵에 따르면, 이 내용들은 투룽펑(图龙锋) 배후의 보안 분야 대규모 모델 훈련에 사용되었다.
이렇게 해서 세계 챔피언의 감춰둔 「독문 비결」이 AI의 머릿속에 들어가게 된 것이다.
다만, 모델이 판단 방법을 익히는 것과 실제로 취약점을 발굴해내는 것 사이에는 「직접 손을 쓰는」 단계가 하나 더 남아 있다.
나는 원래, 모델에 코드 저장소와 보안 도구를 연결하고 Agent를 한 겹 씌우면 되지 않을까 생각했다.
이는 업계에서 매우 흔히 볼 수 있는 방식이기도 하다.
그런데 취약점 발굴은 좀 특수하다.
수백만 줄의 낯선 코드 앞에서 가장 어려운 것은 흔히 어디서부터 손을 대야 할지 정하는 것이다.
기반 모델이 보안을 이해하지 못한다면, Agent가 아무리 바쁘게 움직여도 잘못된 방향을 따라 내달릴 수 있다...
이는 투룽펑이 왜 두 갈래 기술 로드맵을 동시에 추진하는지도 설명해준다:
보안 분야 대규모 모델 + 전문 지능체 군집(스웜)。
더 세밀한 엔지니어링 구현은 공개 자료에 완전히 드러나 있지 않다.
어차피 상업 제품인 만큼, 우리는 공식 홈페이지의 이 그림을 따라가며 핵심 설계 사상을 살펴보자.
보안 분야 대규모 모델이 방향 찾기를 담당。
360은 먼저 다년간 축적한 보안 데이터와 전문가 경험으로 보안을 이해하는 전문 모델을 훈련했다.
그리고 「역방향 교육」을 통해 이 보안 전문가가 그 실력을 범용 모델에 가르치도록 했다.
이렇게 해서 원래 어떤 코드든 볼 수 있었던 범용 모델은 보안 문제를 발견하는 또 하나의 눈을 갖게 되며, 「보안 분야 대규모 모델」로 업그레이드되었다.
머리가 갖춰지자, 전문 지능체 군집이 곧바로 작업에 들어갔다。
360은 전문가가 취약점을 발굴하는 절차와 도구를 분해해 서로 다른 지능체에 나누어 맡겼고, 코드 분석, 도구 호출부터 PoC 생성, 취약점 검증까지 한 번에 끝까지 실행한다.
문제가 생기면 결과가 다시 피드백되고, 시스템이 방향을 조정해 다시 시도한다.
여기에 이르러 앞서 참고 답안지에서 생략되었던 그 「과정」이 마침내 조금씩 메꿔졌다.
데이터베이스는 이미 발생했던 취약점을 제공하고, 과정 데이터는 AI가 판단하고 오류를 바로잡는 방법을 가르치며, 에이전트는 이러한 판단을 실제 행동으로 옮깁니다.。
여러 가지가 한데 모이면서, 투롱펑(TuLongFeng)은 비로소 세계 챔피언 특유의 '미지의 문제를 만나도 어떻게 나아가야 할지 아는' 능력을 갖추게 되었다.
하지만 이야기는 여기서 끝이 아니다.
투롱펑은 전문가의 실력을 배웠을 뿐만 아니라, 스스로 실수에서부터 실력을 키워나가기 시작했다。
360이 최근 공개한 기술 보고서에는 한 번의 자가 진화(self-evolution) 사건이 기록되어 있다.
이 사건은 한 번의 정기 취약점 테스트 중에 일어났다.
당시 투롱펑이 직접 구축한 검증 환경이 도무지 동작하지 않자, 한참을 헤매다 끝내 인터넷에서 방법을 찾기로 했고, 그 결과 한 기술 블로그에서 '테스트 환경'으로 표기된 주소를 실제로 찾아냈다.
엇, 바로 쓸 수 있는 테스트 환경이 저절로 나타난 거 아닌가?
이 주소로 취약점을 검증하려던 참에, 요청이 아직 전송되기도 전에 격리 샌드박스에 의해 차단당했다.
문제는 어디에 있었을까?
블로그에 '테스트 환경'이라고 적혀 있다고 해서, 네가 그걸 가지고 취약점 테스트를 할 권한이 있다는 뜻은 아니잖아。
흥미로운 점은, 투롱펑이 사후에 자동으로 복기하면서도 이 문제를 스스로 발견했다는 것이다.
그래서 자기 자신에게 새로운 규칙을 하나 추가했다:
이후로는 작업에서 명시적으로 지정된 테스트 주소만 사용할 것。
여러 차례의 검토와 검증을 거쳐, 이 새로운 규칙이 정식으로 발효되었다.
경고 발생부터 새 규칙이 통제된 환경에서 발효되기까지, 전 과정에서 사람의 개입이 전혀 필요 없었다.
이제 AI는 단순히 취약점을 찾는 것을 넘어, 한 번의 실수를 다음 작업에 활용할 수 있는 새로운 실력으로 바꿔놓을 수 있게 된 것이다.
투롱펑의 기술 로드맵을 정리해 보면:
먼저 AI에게 보안 전문가가 판단하는 방식을 익히게 하고, 이어 에이전트가 이 방법에 따라 실제로 작업을 수행하게 하며, 새로운 문제를 만나면 시행착오 속에서 계속 경험을 축적할 수 있게 한다.
과거에는 세계 챔피언의 실력이 전문가의 머릿속에 담겨 있었지만, 이제 이러한 경험이 반복 실행 가능하고 지속적으로 업데이트되는 AI 시스템으로 변하기 시작한 것이다.
'명사 출고도(名師出高徒)', 일은 이렇게 이루어졌다.
AI가 독립하여, 'AI 보안 월드컵'에서 순식간에 큰 성과를 거두다
투롱펑은 이내 첫 번째 진검승부를 맞이하게 되었다—CyberGym。
CyberGym은 캘리포니아 대학교 버클리 캠퍼스 팀이 출시한 것으로, 관련 논문은 이미 최우수 학회 ICLR 2026에 게재되었다.
이 벤치마크의 1507개 문제는 모두 OpenSSL, FFmpeg, nginx, cURL 등 188개 실제 오픈소스 프로젝트의 과거 취약점에서取られた 것으로, 규모는 기존同类 벤치마크의 7.5배에 달한다.
당신의 휴대폰, 서버, 라우터에서 돌아가는 소프트웨어의 상당수는 이 프로젝트들에서 그 흔적을 찾을 수 있다.
문제가 충분히 진짜이고 규모가 충분히 크기 때문에, CyberGym은 최첨단 모델의 사이버 보안 능력을 검증하는 공개 무대가 되었다.。
AI 보안 업계에서 이 정도 규모라면 거의 월드컵급 행사라고 할 수 있다.
그리고 투롱펑은 경기에 나서자마자 리더보드 최고 기록을 갱신했을 뿐만 아니라, 놀라울 정도로 안정적인 모습을 보였다.
3회의 독립 평가에서 성공률은 각각 99.27%, 99.47%, 99.40%였다(평균은 99.38%로, 반올림하면 본문에서 언급된 99.4%가 된다).
에이전트는 매번 실행할 때마다 어느 정도의 무작위성이 존재하기 마련이므로, 한두 번 높은 점수가 나온 것은 운이라고 돌릴 수 있지만, 매번 이렇다면 설명할 수 있는 것은 딱 두 글자뿐이다:
실력。
투룽펑(图龙锋)이 이미 습득한 것은 안정적으로 재현할 수 있는 취약점 발굴 능력이다.
말로는 증명되지 않는다.
이를 잘 보여주는 데이터가 있다——
올해 6월 공개 이후 투룽펑(图龙锋)이 발견한 취약점은 이미 1.5만 개를 넘었으며, 500여 개 기업이 접속해 전문 보안 테스트를 진행했다.。
발굴한 취약점 중 일부는 Windows에 5년 동안 숨어 있었고, 어떤 것은 Office에 8년간 잠복해 있었으며, 관련 성과는 마이크로소프트의 공식 감사까지 받았다.
△이미지 출처: 360 공식 홈페이지(마이크로소프트 보안 대응 센터 감사 스크린샷)
끝이 아니다.
2026년 10월, 중국신롱원(CAICT)이 첫 번째 「취약점 발굴 지능형 에이전트 능력 평가」 결과를 발표했다.
투룽펑은 네 개의 주요 차원과 12개의 능력 요건을 한 번에 통과하며전국 유일하게 해당 평가를 통과한 제품이 되었다.
국내외에서 동시에 성과를 내다니, 360 투룽펑, 이제야 정말 큰 결과를 내었네(doge).
말하자면, 360을 언급하면 많은 사람의 첫 반응은 아직도 그 옛날 컴퓨터 화면 오른쪽 아래의 익숙한 백신 소프트웨어 아이콘에 머물러 있을지도 모른다.
그러나 AI 보안 업계에서 360은 사실 더 하드코어한 정체성을 하나 더 갖고 있다.
360의 발표에 따르면, 현재 CNNVD 국가 정보보안 취약점 데이터베이스의 핵심급 기술 지원 단위이며, 관련 감독 기관에 보고한 취약점은 이미백만 건 규모。
에 달한다. 게다가 흥미로운 점은, 대규모 언어 모델이 폭발하기 전부터 360은 이미 기계가 스스로 취약점을 찾는 방법을 고민하고 있었다는 것이다.
2018년, 중앙인터넷정보판공실 공식 홈페이지는 360의 네트워크 보안 실천을 소개하는 글에서 360이 당시 이미 자동 취약점 발굴 시스템을 개발했다고 언급했다.
지금 투룽펑을 다시 보면, 그럴 만한 흔적이 있었던 셈이다.
그 당시 세계 챔피언이 직접 나서던 것에서 오늘 「AI 제자」가 글로벌 랭킹 정상에 오르는 것까지, 바뀐 것은 취약점을 발굴하는 방식이며, 그 뒤에 있는 것은 여전히 그 보안 전문가들이 20여 년간 쌓아온 진짜 실력이다.
그리고 AI의 도래는 마침내 이 소수의 사람들만이 갖고 있던 능력이 대규모로 복제될 기회를 갖게 했다.
그러니, 다시 처음의 그 99.4%를 돌아보면 그리 의외인 것도 아닌 듯하다.
9년 전, 세계 시상대에 오른 것은 360의 보안 연구원이었다.
9년 후, 글로벌 랭킹 정상에 오른 것은 그들이 가르친 AI였다.
모든 일에는 흔적이 있다.