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숭실대, 클로드 기반 보안 AI '무네메' 공개…글로벌 벤치마크 10위권 진입

국내 연구진이 개발한 멀티에이전트 보안 분석 시스템. 실전형 취약점 분석 모델의 수준 확인 가능.

요약

숭실대학교 AI안전성연구센터가 개발한 멀티에이전트 취약점 분석 시스템 '무네메(mneme)'가 글로벌 사이버보안 AI 평가체계인 '사이버짐(CyberGym)' 리더보드에서 국내 연구팀 최초로 10위권에 진입했다. 무네메는 앤스로픽의 '클로드(Claude)' 모델을 기반으로 설계되었으며, 이번 평가에서 91%의 보안 성능 달성률을 기록했다. 사이버짐은 AI가 오픈소스 소프트웨어의 소스코드를 직접 분석하고 취약점 경로를 추적하며, 이를 재현하는 코드까지 제작·실행하는 능력을 검증하는 실전형 벤치마크다. 이번 성과는 국내 보안 특화 AI 에이전트의 기술력을 글로벌 수준으로 입증했다는 점에서 의미가 크다.

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원문 제목 숭실대, 클로드 기반 보안 AI '무네메' 개발…글로벌 벤치마크 91% 달성

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