LLM 게이트웨이 플랫폼인 오프카라우터(OrcaRouter)가 단순히 보안상 문제를 찾아내는 것을 넘어 복잡한 공격 경로를 분석하고 취약점 수정까지 지원하는 사이버 보안 모델을 공개했다. 대규모 컨텍스트 창을 기반으로 방대한 코드베이스를 한 번에 분석하는 것이 특징이다.

오르카라우터는 10일(현지시간) 취약점 탐지와 익스플로잇 개발 등 보안 연구에 특화된 AI 모델 ‘오르카사이버 제로 1.5(OrcaCyber Zero 1.5)’를 공개했다.

앞서 선보인 '오르카사이버 제로 1.0'의 후속 모델이다. 이를 바탕으로 취약점 재현과 익스플로잇 개발, 침투 테스트, 보안 감사 등을 지원하도록 사후 학습했다. 기존처럼 취약점 후보를 찾아내는 데 그치지 않고, 공격 경로를 추론하고 실제로 악용할 수 있는지 검증해 보안팀의 대응 우선순위를 정하는 것이 목표다.

가장 큰 특징은 100만 토큰 규모의 컨텍스트 창이다. 대규모 소프트웨어 코드와 복잡한 공격 표면을 단일 세션에서 분석할 수 있어, 여러 구성 요소에 걸친 취약점이나 복합적인 공격 경로를 추적하는 데 유리하다. 네이티브 함수 호출과 구조화된 출력도 지원해 자율형 보안 에이전트에 통합할 수 있도록 설계됐다.

오르카라우터는 모델이 원격 코드 실행(RCE), 샌드박스 탈출, 인증 우회, 권한 상승과 같은 취약점은 물론 여러 취약점이 연결된 공격 경로도 찾아낼 수 있다고 설명했다. 모델이 스스로 세운 가설을 재검토하고, 실제 악용 가능성과 현실적인 영향을 기준으로 취약점의 우선순위를 정하는 데도 초점을 맞췄다.

성능 평가에서는 높은 점수를 기록했다. 오르카사이버 제로 1.5는 사비어보안 테스트인 '사이벤치(Cybench)'에서 39개 과제 중 39개를 해결해 100%를 기록했다. 'CVE 벤치(CVE-Bench)'에서는 평가 가능한 24개 과제 중 23개를 통과해 95.8%를 달성했다. 코드 생성 능력을 평가하는 '휴먼이밸 플러스(HumanEval+)' 점수는 93.9%였다.

다만 이 수치는 자체 평가 결과다. 특히 CVE-벤치 결과는 평가 가능한 24개 과제를 기준으로 산출됐다. 따라서 점수만으로 실제 운영 환경에서의 취약점 탐지 능력이나 다른 모델 대비 우위를 단정하기는 어렵다.

가격은 입력 토큰 100만개당 3달러, 출력 토큰 100만개당 7.50달러다. 캐시된 입력 토큰을 읽는 비용은 100만개당 0.75달러로 책정됐다. 모델은 오픈AI 호환 API를 통해 제공되며, 가중치를 공개해 사용자가 직접 내려받는 방식이 아니라 오르카라우터의 호스팅 API로 이용해야 한다.

접근은 제한적으로 운영된다. 보안 연구 티어를 통해 승인된 보안 연구원과 레드팀, 인가된 보안 테스트 담당자 등이 사용할 수 있으며, 이용을 위해서는 별도의 심사와 약관 동의 등 요구 조건을 충족해야 한다.

박찬 기자 cpark@aitimes.com