한전KDN, 생성형 AI로 공공 보안관제 판 바꿨다 파일럿 서비스 3종 실증 마치고 본격 활용 돌입 이벤트 분석시간 20분 넘게 단축, 공공 보안 AI 확산 기대 정희영 hoahn01@hanmail.net

2026년 03월 20일(금) 10:01

한전KDN 나주 본사 전경

한전KDN이 생성형 인공지능을 앞세워 공공 보안관제 고도화에 본격 나섰다.

에너지ICT 전문 공기업 한전KDN은 생성형 AI 기술을 활용한 보안관제 서비스 3종의 개발과 실증을 성공적으로 마치고 본격적인 보안관제 활용에 들어갔다고 밝혔다.

이번 ‘생성형 AI 기반 보안관제 파일럿 서비스’ 실증은 수시로 발생하는 공공 보안관제 이벤트를 단순 검색하는 수준을 넘어 보안관제 업무 전반에 AI를 활용하는 ‘보안관제 인텔리전스’ 기반을 마련했다는 점에서 의미가 크다. 한전KDN은 빅데이터 플랫폼과 실시간 위협 정보를 생성형 AI와 결합해 실용화한 공공기관 최초 사례라고 설명했다.

핵심은 폐쇄망 기반 대규모언어모델(LLM, Large Language Model) 구축이다. 보안성과 전문성을 함께 확보해 데이터 외부 유출 가능성을 원천 차단하는 데 초점을 맞췄다.

시스템은 Qdrant 벡터 DB를 활용한 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 질의 대응과 GPU 클러스터 기반 추론·파인튜닝, 사용자 통합 관리 UI 서버 등으로 구성됐다. 이를 통해 내부 보안 접속 기록과 이용 기록은 물론 외부에서 유입되는 실시간 위협 정보까지 통합 분석할 수 있는 차세대 관제 인프라의 틀을 갖췄다.

한전KDN은 또 생성형 AI 범용 기술과 보안 특화 기술을 결합한 지능형 서비스 3종도 함께 개발했다.

‘챗봇형 AI 관제지원’은 보안 지식베이스를 바탕으로 공격 기법 분석과 유사 사례, 대응 권고사항 등을 제시해 전문가 수준의 정탐 판별을 돕는 지능형 비서 역할을 맡는다. 이를 통해 관제 품질을 높이고 정탐 판별 시간도 줄였다.

‘자연어 기반 로그 검색’은 복잡한 질의어 없이도 자연어만으로 보안 데이터를 검색하고 결과를 요약하는 방식이다. 대규모언어모델의 언어 이해 능력을 보안 데이터 분석에 접목한 사례로 평가된다.

가장 눈에 띄는 성과는 국내 최초로 구현한 ‘AI 취약점 보고서 자동 생성’이다. 기존에는 사람이 직접 하던 업무를 AI가 1~2분 안에 자동으로 수행해 실시간 위협 지표와 내·외부 취약점 정보를 정리하고 개선함으로써 업무 효율을 크게 높였다.

한전KDN은 이번 실증을 통해 이벤트 분석 시간을 20분 이상 줄이는 성과를 냈다. 반복 업무 자동화로 관제 인력이 단순 처리에서 벗어나 더 고도화된 분석과 대응에 집중할 수 있는 기반도 마련했다.

이번 성과는 단순한 기술 도입을 넘어 보안관제 패러다임 전환의 신호탄으로도 읽힌다. 기존 탐지 중심 보안에서 벗어나 AI가 상황을 이해하고 대응을 제안하는 지능형 보안관제로의 전환이 본격화할 수 있다는 점에서다.

전력망 같은 국가 기반시설을 다루는 에너지 산업에서 사이버 공격은 곧 국가 안보 문제로 이어질 수 있다. 이런 점에서 한전KDN의 이번 기술은 기업 성과를 넘어 국가 보안 역량 강화에도 의미를 갖는다는 평가가 나온다.

특히 공공 암호화 기준을 충족한 점은 앞으로 공공기관 전반으로 확산할 가능성을 키우는 대목이다. 공공 분야가 요구하는 높은 수준의 보안 기준을 만족시킨 만큼 다양한 기관 도입으로 이어질 수 있다는 전망도 나온다.

한전KDN 관계자는 “이번 서비스는 실시간 위협 정보와 LLM을 결합해 실용화한 국내 첫 사례로 공공 보안 AI 도입의 중요한 마중물이 될 것”이라며 “앞으로도 독자적인 기술 확보와 인프라 확충을 통해 인텔리전스 에너지 보안 체계를 구축하여 국가 사이버 안보 강화에 기여하는 에너지ICT 전문 공기업의 역할에 최선을 다 하겠다”고 말했다.