# 프로젝트 글라스윙: AI 시대의 핵심 소프트웨어 보안 강화 ## 소개 #### 오늘 우리는 프로젝트 글라스윙(Project Glasswing)¹을 발표합니다. 이는 아마존 웹 서비스, 앤트로픽, 애플, 브로드컴, 시스코, 크라우드스트라이크, 구글, JP모건체이스, 리눅스 재단, 마이크로소프트, 엔비디아, 팔로알토 네트웍스를 한데 모아 전 세계에서 가장 중요한 소프트웨어를 보호하기 위한 새로운 이니셔티브입니다. 우리가 프로젝트 글라스윙을 만든 이유는, 앤트로픽이 훈련한 새로운 프런티어 모델에서 사이버보안을 재편할 수 있다고 판단한 역량을 확인했기 때문입니다. 클로드 미토스 프리뷰(Claude Mythos ² Preview)는 아직 공개되지 않은 범용 프런티어 모델입니다. 이 모델은 한 가지 분명한 사실을 보여줍니다. AI 모델의 코딩 역량이 이제 소프트웨어 취약점을 찾고 악용하는 능력에서 극소수 최상위 전문가를 제외한 거의 모든 인간을 넘어서는 수준에 도달했다는 점입니다. 미토스 프리뷰는 이미 수천 개의 심각도 높은 취약점을 찾아냈습니다. 여기에는 *모든 주요 운영체제와 웹 브라우저*의 취약점도 포함됩니다. AI 발전 속도를 고려하면, 이런 능력이 널리 퍼지는 데는 오래 걸리지 않을 것입니다. 안전하게 배치하려는 의지가 없는 행위자들까지 이런 능력을 갖게 될 가능성도 있습니다. 그 여파는 경제, 공공 안전, 국가 안보에 심각한 타격을 줄 수 있습니다. 프로젝트 글라스윙은 이러한 능력을 방어 목적으로 긴급히 활용하려는 시도입니다. 프로젝트 글라스윙의 일환으로, 위에 나열한 출범 파트너들은 미토스 프리뷰를 자사 방어 보안 업무에 활용하게 됩니다. 앤트로픽은 여기서 얻은 교훈을 공유해 업계 전체가 혜택을 얻도록 할 것입니다. 또한 핵심 소프트웨어 인프라를 구축하거나 유지하는 40개 이상의 추가 조직에도 접근 권한을 제공했습니다. 이들은 이 모델을 이용해 자사 시스템과 오픈소스 시스템을 모두 스캔하고 보호할 수 있습니다. 앤트로픽은 이러한 노력 전반에 걸쳐 미토스 프리뷰 사용 크레딧 최대 1억 달러를 지원하고, 오픈소스 보안 단체에 400만 달러를 직접 기부하겠다고 약속합니다. 프로젝트 글라스윙은 출발점일 뿐입니다. 어느 한 조직도 이런 사이버보안 문제를 혼자 해결할 수는 없습니다. 프런티어 AI 개발사, 다른 소프트웨어 기업, 보안 연구자, 오픈소스 유지관리자, 전 세계 정부 모두가 필수적인 역할을 맡아야 합니다. 세계의 사이버 인프라를 방어하는 일은 수년이 걸릴 수 있습니다. 반면 프런티어 AI 역량은 앞으로 불과 몇 달 사이에도 크게 발전할 가능성이 높습니다. 사이버 방어자가 우위를 점하려면 지금 행동해야 합니다.  ## AI 시대의 사이버보안 우리 모두가 매일 의존하는 소프트웨어는 언제나 버그를 안고 있었습니다. 은행 시스템을 운영하고, 의료 기록을 저장하고, 물류 네트워크를 연결하고, 전력망을 유지하는 등 수많은 핵심 기능을 담당하는 소프트웨어도 예외가 아닙니다. 많은 버그는 사소하지만, 어떤 것은 심각한 보안 결함입니다. 이런 결함이 발견되면 사이버 공격자가 시스템을 장악하고, 운영을 방해하고, 데이터를 훔칠 수 있습니다. 우리는 이미 중요한 [기업 네트워크](https://cloud.google.com/blog/topics/threat-intelligence/oracle-ebusiness-suite-zero-day-exploitation), [의료 시스템](https://www.nao.org.uk/reports/investigation-wannacry-cyber-attack-and-the-nhs/), [에너지 인프라](https://www.cisa.gov/news-events/news/attack-colonial-pipeline-what-weve-learned-what-weve-done-over-past-two-years), [교통 허브](https://www.lawfaremedia.org/article/lessons-from-the-european-airports-ransomware-attack), 그리고 전 세계 [정부](https://www.reuters.com/world/us/hackers-solarwinds-breach-stole-data-us-sanctions-policy-intelligence-probes-2021-10-07/) [기관](https://www.reuters.com/technology/cybersecurity/us-treasurys-workstations-hacked-cyberattack-by-china-afp-reports-2024-12-30/) [전반](https://lordslibrary.parliament.uk/cyber-security-and-the-uk-government/)의 정보보안이 사이버 공격으로 어떤 심각한 결과를 겪는지 보아 왔습니다. 국제적으로는 중국, 이란, 북한, 러시아 같은 행위자들이 지원하는 국가 차원의 공격이 민간 생활과 군사 대비태세를 떠받치는 인프라를 위협해 왔습니다. 개별 [병원](https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2950386825000103)이나 [학교](https://www.vic.gov.au/cyber-incident-impacting-victorian-government-schools)를 노리는 비교적 작은 규모의 공격도 상당한 경제적 피해를 일으키고, 민감한 데이터를 노출시키며, 심지어 생명을 위험에 빠뜨릴 수 있습니다. 현재 전 세계 사이버 범죄의 재정적 비용은 정확히 추산하기 어렵지만, 매년 [약 5,000억 달러](https://www.governance.ai/research-paper/estimating-global-yearly-cybercrime-damage-costs)에 이를 수 있습니다. 소프트웨어의 많은 결함은 수년 동안 드러나지 않은 채 남아 있었습니다. 이를 찾아 악용하려면 소수의 숙련된 보안 전문가만 가진 전문성이 필요했기 때문입니다. 그러나 최신 프런티어 AI 모델의 등장으로, 소프트웨어 취약점을 찾고 악용하는 데 드는 비용과 노력, 필요한 전문성 수준이 모두 크게 낮아졌습니다. [지난 1년 동안](https://www.anthropic.com/research/building-ai-cyber-defenders) AI 모델은 코드를 읽고 추론하는 능력이 눈에 띄게 향상됐습니다. 특히 [취약점](https://red.anthropic.com/2026/firefox/)을 찾아내고, 그것을 어떻게 [악용](https://red.anthropic.com/2026/exploit/)할지 밝혀내는 능력이 두드러집니다. 클로드 미토스 프리뷰는 이런 사이버 역량이 한 단계 도약했음을 보여줍니다. 이 모델이 찾아낸 취약점 중 일부는 수십 년에 걸친 인간 검토와 수백만 건의 자동 보안 테스트를 모두 통과하며 살아남았고, 이 모델이 개발한 익스플로잇(exploit)은 갈수록 더 정교해지고 있습니다. 첫 [DARPA 사이버 그랜드 챌린지](https://www.darpa.mil/research/programs/cyber-grand-challenge)가 열린 지 10년이 지난 지금, 프런티어 AI 모델은 취약점 탐지와 악용 능력에서 최고의 인간 전문가와 경쟁할 수준에 이르렀습니다. [필수적인 안전장치](https://openai.com/index/strengthening-cyber-resilience/)가 없다면, 이런 강력한 사이버 역량은 전 세계 핵심 소프트웨어에 이미 존재하는 수많은 결함을 악용하는 데 쓰일 수 있습니다. 그러면 각종 사이버 공격은 훨씬 더 빈번하고 파괴적으로 변할 수 있습니다. 또한 미국과 그 동맹국의 적대 세력에 힘을 실어줄 수 있습니다. 따라서 민주주의 국가들에는 이 문제에 대응하는 일이 중요한 안보 과제가 됩니다. AI가 강화한 사이버 공격의 위험은 분명 심각합니다. 그러나 낙관할 이유도 있습니다. AI 모델을 잘못된 손에 들어갔을 때 위험하게 만드는 바로 그 능력은, 중요한 소프트웨어의 결함을 찾아 고치는 데도 매우 소중합니다. 더 나아가 보안 버그가 훨씬 적은 새로운 소프트웨어를 만드는 데도 도움이 됩니다. 프로젝트 글라스윙은 다가오는 AI 주도 사이버보안 시대에 방어자에게 지속적인 우위를 제공하기 위한 중요한 첫걸음입니다.  ## 클로드 미토스 프리뷰로 취약점과 익스플로잇 식별하기 지난 몇 주 동안 우리는 클로드 미토스 프리뷰를 활용해 수천 개의 제로데이 취약점을 찾아냈습니다. 이는 해당 소프트웨어 개발자들에게 이전까지 알려지지 않았던 결함을 뜻합니다. 이 취약점들 가운데 다수는 치명적 수준이었고, 모든 주요 운영체제와 모든 주요 웹 브라우저, 그 밖의 다양한 핵심 소프트웨어에서 발견됐습니다. 우리의 [프런티어 레드팀 블로그](https://red.anthropic.com/2026/mythos-preview) 게시물에서는 이미 패치가 완료된 취약점 일부에 대한 기술적 세부 사항을 공개합니다. 경우에 따라 미토스 프리뷰가 이를 어떻게 악용할 수 있는지도 함께 설명합니다. 이 모델은 인간이 방향을 잡아주지 않아도, 거의 모든 취약점을 완전히 자율적으로 식별했고 많은 관련 익스플로잇도 개발했습니다. 아래는 그 예시 세 가지입니다. - 미토스 프리뷰는 세계에서 가장 보안이 강한 운영체제 가운데 하나로 평가받고 방화벽과 기타 핵심 인프라 운영에 쓰이는 OpenBSD에서 27년 된 취약점을 찾아냈습니다. 이 취약점은 공격자가 해당 운영체제를 실행하는 어떤 머신이든 원격으로 연결만 해도 다운시킬 수 있게 했습니다. - 또한 수없이 많은 소프트웨어가 비디오 인코딩과 디코딩에 사용하는 FFmpeg에서 16년 된 취약점도 발견했습니다. 이 취약점은 자동 테스트 도구가 500만 번이나 실행한 코드 줄에 있었지만, 그동안 문제로 잡히지 않았습니다. - 이 모델은 세계 대다수 서버를 구동하는 리눅스 커널에서 여러 취약점을 자율적으로 찾아 연계했습니다. 그 결과 공격자가 일반 사용자 권한에서 시스템 전체를 통제하는 권한으로 상승할 수 있었습니다. 우리는 위 취약점들을 해당 소프트웨어의 유지관리자에게 보고했고, 이제 모두 패치가 완료됐습니다. 다른 많은 취약점에 대해서는 오늘 세부 사항의 암호학적 해시를 제공하며(레드팀 블로그 참조), 수정이 이뤄진 뒤 구체 내용을 공개할 예정입니다. CyberGym 같은 평가 벤치마크는 미토스 프리뷰와 차상위 모델인 클로드 오퍼스 4.6(Claude Opus 4.6) 사이의 큰 격차를 다시 확인해 줍니다. 사이버보안 취약점 재현 CyberGym 미토스 프리뷰 83.1% 오퍼스 4.6 66.6% 우리 자체 연구 외에도, 많은 파트너가 이미 몇 주 동안 클로드 미토스 프리뷰를 활용해 왔습니다. 그들이 확인한 내용은 다음과 같습니다. “AI 역량은 핵심 인프라를 사이버 위협으로부터 보호하는 데 필요한 긴급성을 근본적으로 바꿔 놓는 임계점을 넘어섰고, 이제 되돌릴 수 없습니다. 우리가 이 모델들과 함께한 기초 작업을 통해, 하드웨어와 소프트웨어 전반의 보안 취약점을 이전에는 불가능했던 속도와 규모로 식별하고 수정할 수 있다는 사실을 확인했습니다. 이는 중대한 변화이며, 시스템 보안을 강화하는 기존 방식만으로는 더 이상 충분하지 않다는 분명한 신호입니다. 기술 제공자는 지금 새로운 접근법을 과감히 도입해야 하고, 고객도 배치할 준비를 갖춰야 합니다. 시스코가 프로젝트 글라스윙에 참여한 이유가 바로 여기에 있습니다. 이 일은 너무 중요하고, 너무 시급해서 혼자 해낼 수 없습니다.” 앤서니 그리에코 시스코 수석부사장 겸 최고 보안 및 신뢰 책임자 “AWS에서는 위협이 현실화되기 전에 방어 체계를 구축합니다. 자체 실리콘에서 기술 스택 전반에 이르기까지 그렇게 해 왔습니다. 우리에게 보안은 한 단계의 절차가 아니라, 우리가 하는 모든 일에 연속적으로 내재된 요소입니다. 우리 팀은 매일 400조 건이 넘는 네트워크 흐름을 분석해 위협을 탐지하며, AI는 이런 대규모 방어 능력의 핵심입니다. 우리는 자체 보안 운영에서 클로드 미토스 프리뷰를 시험하고 있으며, 핵심 코드베이스에 적용해 이미 코드 강화를 돕고 있습니다. 우리는 앤트로픽과의 협력에 깊은 보안 전문성을 더하고 있고, 더 많은 조직이 최고 수준의 보안과 함께 가장 야심찬 업무를 추진할 수 있도록 클로드 미토스 프리뷰를 더욱 견고하게 만드는 데 기여하고 있습니다.” 에이미 허조그 아마존 웹 서비스 부사장 겸 CISO “사이버보안이 더 이상 순전히 인간의 역량에만 묶여 있지 않은 단계에 들어서면서, AI를 책임 있게 활용해 보안을 개선하고 대규모로 위험을 줄일 기회가 전례 없이 커졌습니다. 클로드 미토스 프리뷰에 접근할 수 있는 프로젝트 글라스윙에 참여함으로써, 우리는 위험을 조기에 식별하고 완화할 수 있게 됐습니다. 또한 보안 및 개발 솔루션을 강화해 고객과 마이크로소프트를 더 잘 보호할 수 있게 됐습니다. 우리의 오픈소스 보안 벤치마크인 CTI-REALM으로 테스트했을 때, 클로드 미토스 프리뷰는 이전 모델 대비 큰 개선을 보여주었습니다. 우리는 앤트로픽 및 더 넓은 업계와 협력해 모두를 위한 보안 성과를 높이길 기대합니다.” 이고르 치간스키 마이크로소프트 사이버보안 및 마이크로소프트 리서치 EVP “취약점이 발견된 뒤 적대 세력이 이를 악용하기까지의 시간차가 사실상 사라졌습니다. 예전에는 몇 달 걸리던 일이 이제는 AI로 몇 분 만에 일어납니다. 클로드 미토스 프리뷰는 방어자가 대규모로 무엇을 할 수 있는지를 보여줍니다. 동시에 적대 세력도 같은 역량을 악용하려 할 것은 불가피합니다. 그렇다고 속도를 늦출 이유는 없습니다. 오히려 더 빠르게, 함께 움직여야 할 이유입니다. AI를 배치하려면 보안이 필요합니다. 크라우드스트라이크가 첫날부터 이 노력에 참여한 이유도 여기에 있습니다.” 엘리아 자이체프 크라우드스트라이크 최고기술책임자 “과거에는 보안 전문성이 대규모 보안팀을 갖춘 조직만 누릴 수 있는 사치였습니다. 세계 핵심 인프라 상당 부분을 떠받치는 소프트웨어를 만드는 오픈소스 유지관리자들은 역사적으로 보안을 스스로 해결해야 했습니다. 오픈소스 소프트웨어는 현대 시스템 코드의 절대다수를 차지합니다. AI 에이전트가 새로운 소프트웨어를 작성할 때 사용하는 시스템 역시 여기에 포함됩니다. 이런 핵심 오픈소스 코드베이스의 유지관리자들에게, 대규모로 취약점을 선제적으로 찾아 수정할 수 있는 차세대 AI 모델 접근 권한을 제공함으로써 프로젝트 글라스윙은 이 불균형을 바꿀 수 있는 현실적인 경로를 제시합니다. 이것이 바로 AI 강화 보안이 값비싼 보안팀을 감당할 수 있는 사람들만이 아니라 모든 유지관리자의 신뢰할 만한 조력자가 되는 방식입니다.” 짐 젬린 리눅스 재단 CEO “금융 시스템의 사이버보안과 복원력을 높이는 일은 JP모건체이스의 사명의 핵심이며, 우리는 선도 기관들이 공동의 과제를 함께 해결할 때 업계가 가장 강해진다고 믿습니다. 프로젝트 글라스윙은 차세대 AI 도구를 방어적 사이버보안에 어떻게 활용할지, 핵심 인프라 전반에서 우리 스스로의 기준에 따라 그리고 존중받는 기술 리더들과 나란히 평가할 수 있는 독특한 초기 단계의 기회를 제공합니다. 우리는 엄격하고 독립적인 접근으로 앞으로 어떻게 나아갈지, 어디에 기여할 수 있을지를 판단할 것입니다. 앤트로픽의 이니셔티브는 지금 이 순간이 요구하는, 미래를 내다보고 협력하는 접근법을 보여줍니다.” 팻 오펫 JP모건체이스 최고정보보안책임자 “구글은 이번 산업 간 사이버보안 이니셔티브가 결성된 것을 기쁘게 생각하며, 버텍스 AI(Vertex AI)를 통해 참가자들에게 미토스 프리뷰를 제공하게 되어 반갑습니다. 포스트 양자 암호(post-quantum cryptography), 책임 있는 제로데이 공개, 안전한 오픈소스 소프트웨어, AI 기반 공격 방어 등 어떤 새로운 보안 이슈든 업계가 함께 대응하는 일은 언제나 중요했습니다. 우리는 오래전부터 AI가 사이버 방어에 새로운 도전을 제기하는 동시에 새로운 기회를 연다고 믿어 왔습니다. 그래서 Big Sleep과 CodeMender 같은 AI 기반 도구를 구축해 핵심 소프트웨어 결함을 찾고 수정해 왔습니다. 우리는 계속해서 선도적인 사이버보안 플랫폼과, 사용자·고객·생태계·국가 안보 보호에 초점을 맞춘 문화를 위해 투자할 것입니다.” 헤더 애드킨스 구글 보안 엔지니어링 부사장 “지난 몇 주 동안 우리는 클로드 미토스 프리뷰 모델에 접근해, 이전 세대 모델이 전혀 찾아내지 못했던 복잡한 취약점을 식별하는 데 활용했습니다. 이는 지금까지 숨겨져 있던 취약점을 찾는 데 혁신적일 뿐 아니라, 공격자가 머지않아 더 많은 제로데이 취약점을 찾아내고 그 어느 때보다 빠르게 익스플로잇을 개발할 수 있다는 위험한 변화를 알리는 신호이기도 합니다. 공격자들이 접근하기 전에 이런 취약점을 찾아 고치려면, 이 모델들이 전 세계 오픈소스 소유자와 방어자들의 손에 들어가야 한다는 점이 분명합니다. 어쩌면 더 중요한 것은, 모두가 AI 지원 공격자에 대비해야 한다는 사실입니다. 공격은 더 많아지고, 더 빨라지고, 더 정교해질 것입니다. 지금이야말로 어디서나 사이버보안 스택을 현대화해야 할 때입니다. 우리는 이 강력한 역량이 방어를 최우선에 두도록 업계와 협력한 앤트로픽을 높이 평가합니다.” 리 클라리치 팔로알토 네트웍스 최고제품 및 기술 책임자 클로드 미토스 프리뷰의 강력한 사이버 역량은 뛰어난 에이전트형 코딩 능력과 추론 능력에서 나옵니다. 예를 들어 아래 평가 결과에서 보듯, 이 모델은 다양한 소프트웨어 코딩 작업에서 지금까지 개발된 어떤 모델보다도 높은 점수를 기록했습니다. SWE-bench Pro 미토스 프리뷰 77.8% 오퍼스 4.6 53.4% Terminal-Bench 2.0 미토스 프리뷰 82.0% 오퍼스 4.6 65.4% 미토스 프리뷰 59.0% 오퍼스 4.6 27.1% SWE-bench Multilingual 미토스 프리뷰 87.3% 오퍼스 4.6 77.8% SWE-bench Verified 미토스 프리뷰 93.9% 오퍼스 4.6 80.8% • SWE-bench Verified, Pro, Multilingual: 우리 메모라이제이션 검사에서는 이 SWE-bench 평가들에서 일부 문제를 표시합니다. 메모라이제이션 징후가 있는 문제를 제외해도, 미토스 프리뷰가 오퍼스 4.6보다 앞서는 폭은 유지됩니다. • SWE-bench Multimodal: 미토스 프리뷰와 오퍼스 4.6 모두에 내부 구현을 사용했습니다. 점수는 공개 리더보드 점수와 직접 비교할 수 없습니다. • Terminal-Bench 2.0: 각 작업마다 최대 수준의 적응형 사고와 총 100만 토큰의 작업 예산으로 Terminus-2 하네스를 사용했습니다. 모든 실험은 작업당 5회 시도를 평균한 1× 보장/3× 상한 자원 할당으로 진행했습니다. 타임아웃 한도를 4시간으로 늘리고 Terminal-Bench 2.1 업데이트를 적용했을 때 미토스 프리뷰는 92.1%를 기록했습니다. GPQA Diamond 미토스 프리뷰 94.6% 오퍼스 4.6 91.3% 미토스 프리뷰 도구 미사용 56.8% 오퍼스 4.6 도구 미사용 40.0% 미토스 프리뷰 도구 사용 64.7% 오퍼스 4.6 도구 사용 53.1% Humanity’s Last Exam: 우리는 낮은 노력 수준에서도 미토스가 HLE에서 여전히 좋은 성능을 보인다는 점을 확인했습니다. 이는 어느 정도 메모라이제이션이 존재할 가능성을 시사할 수 있습니다. BrowseComp 미토스 프리뷰 86.9% 오퍼스 4.6 83.7% OSWorld-Verified 미토스 프리뷰 79.6% 오퍼스 4.6 72.7% BrowseComp: 클로드 미토스 프리뷰는 오퍼스 4.6보다 4.9배 적은 토큰을 사용하면서도 더 높은 점수를 기록했습니다. 모델의 역량, 안전 속성, 일반적 특성에 대한 자세한 정보는 [클로드 미토스 프리뷰 시스템 카드](https://anthropic.com/claude-mythos-preview-system-card)에서 확인할 수 있습니다. 우리는 클로드 미토스 프리뷰를 일반에 공개할 계획은 없습니다. 그러나 최종 목표는 사용자가 미토스급 모델을 대규모로 안전하게 배치할 수 있도록 하는 것입니다. 이는 사이버보안 목적뿐 아니라, 이렇게 높은 역량을 지닌 모델이 가져올 무수한 다른 이점에도 해당합니다. 이를 위해서는 모델의 가장 위험한 출력을 탐지하고 차단하는 사이버보안 안전장치와 기타 안전장치를 더 발전시켜야 합니다. 우리는 향후 공개할 새로운 클로드 오퍼스 모델에 새 안전장치를 도입할 계획입니다. 미토스 프리뷰 ³와 같은 수준의 위험을 갖지 않는 모델에서 이를 개선하고 정교화하려는 목적입니다.  ## 프로젝트 글라스윙 계획 오늘 발표는 더 장기적인 노력의 시작입니다. 이 일이 성공하려면 기술 업계 전반은 물론 그 밖의 영역에서도 폭넓은 참여가 필요합니다. 프로젝트 글라스윙 파트너들은 클로드 미토스 프리뷰에 접근해 자사 핵심 시스템의 취약점이나 약점을 찾고 수정하게 됩니다. 이런 시스템은 전 세계가 공유하는 사이버 공격 표면의 매우 큰 부분을 차지합니다. 우리는 이 작업이 로컬 취약점 탐지, 바이너리 블랙박스 테스트, 엔드포인트 보안 강화, 시스템 침투 테스트 같은 업무에 집중될 것으로 예상합니다. 앤트로픽이 프로젝트 글라스윙과 추가 참가자들에게 제공하는 1억 달러 규모의 모델 사용 크레딧은 이번 리서치 프리뷰 기간 동안 상당한 사용량을 충당할 것입니다. 이후 클로드 미토스 프리뷰는 입력/출력 토큰 100만 개당 25달러/125달러에 참가자들에게 제공됩니다(참가자는 클로드 API, 아마존 베드록, 구글 클라우드의 버텍스 AI, 마이크로소프트 파운드리에서 이 모델에 접근할 수 있습니다). 모델 사용 크레딧 지원과 별도로, 우리는 변화하는 환경에 오픈소스 소프트웨어 유지관리자들이 대응할 수 있도록 리눅스 재단을 통해 Alpha-Omega와 OpenSSF에 250만 달러를, 아파치 소프트웨어 재단에 150만 달러를 기부했습니다(접근을 원하는 유지관리자는 [Claude for Open Source](https://claude.com/contact-sales/claude-for-oss) 프로그램을 통해 신청할 수 있습니다). 우리는 이 작업이 범위를 넓히며 여러 달 계속되기를 기대합니다. 또한 다른 조직도 이 교훈을 자사 보안에 적용할 수 있도록 가능한 한 많은 내용을 공유할 것입니다. 파트너들은 가능한 범위에서 서로 정보와 모범 사례를 공유할 것입니다. 90일 이내에 앤트로픽은 우리가 배운 점, 수정된 취약점, 공개 가능한 개선 사항을 대중에게 보고할 예정입니다. 또한 우리는 선도적인 보안 조직들과 협력해 AI 시대에 보안 관행이 어떻게 발전해야 하는지에 대한 실질적 권고안도 마련할 계획입니다. 여기에는 다음이 포함될 수 있습니다. - 취약점 공개 프로세스 - 소프트웨어 업데이트 프로세스 - 오픈소스 및 공급망 보안 - 소프트웨어 개발 생명주기와 보안 내재형 설계(secure-by-design) 관행 - 규제 산업을 위한 표준 - 트리아지(triage) 확장과 자동화 - 패치 자동화 앤트로픽은 또한 클로드 미토스 프리뷰와 그 공격·방어 양면의 사이버 역량에 대해 미국 정부 관계자들과 지속적으로 논의해 왔습니다. 앞서 말했듯, 핵심 인프라 보호는 민주주의 국가들에 최우선 국가안보 과제입니다. 이런 사이버 역량의 출현은 미국과 동맹국이 AI 기술에서 결정적 우위를 유지해야 하는 또 하나의 이유입니다. 정부는 그 우위를 유지하도록 돕고, AI 모델과 관련된 국가안보 위험을 평가하고 완화하는 데 필수적인 역할을 맡아야 합니다. 우리는 주·지방·연방 차원의 대표자들과 협력해 이러한 과업을 지원할 준비가 되어 있습니다. 우리는 프로젝트 글라스윙이 업계와 공공 부문 전반의 더 큰 노력에 씨앗이 되기를 기대합니다. 강력한 모델이 보안에 미치는 영향과 관련된 가장 큰 질문들에 대해 모든 당사자가 함께 대응하는 계기가 되기를 바랍니다. 우리는 다른 AI 업계 구성원들도 업계 표준을 세우는 이 노력에 동참해 주길 바랍니다. 중기적으로는 민간과 공공 부문 조직을 함께 모을 수 있는 독립적인 제3자 기구가, 이런 대규모 사이버보안 프로젝트의 지속적 추진을 위한 가장 적절한 터전이 될 수 있습니다. ## 부록 1. 이 프로젝트 이름은 유리날개나비(glasswing butterfly)인 [*그레타 오토(Greta oto)*](https://en.wikipedia.org/wiki/Greta_oto)에서 따왔습니다. 이 은유는 두 가지 방식으로 적용할 수 있습니다. 이 나비의 투명한 날개는 이 글에서 다룬 취약점처럼 눈에 잘 띄지 않으면서도 바로 앞에 존재하게 합니다. 동시에 해를 피하게도 해 줍니다. 이는 우리가 지향하는 접근법의 투명성과도 닮아 있습니다. 2. 고대 그리스어에서 “발화” 또는 “이야기”를 뜻하는 말에서 왔습니다. 문명이 세상을 이해하는 데 사용한 이야기 체계를 가리킵니다. 3. 이러한 안전장치 때문에 정당한 업무 수행에 영향을 받는 보안 전문가들은 추후 공개될 사이버 검증 프로그램(Cyber Verification Program)에 신청할 수 있습니다.