아이키도 시큐리티, 첫 오픈웨이트 방어용 AI 보안 모델 'Altar-1' 공개
보안 스타트업 아이키도 시큐리티가 첫 오픈웨이트 방어용 AI 모델 'Altar-1'을 공개했습니다. GLM-5.3 기반 328GB 모델로 온프레미스와 에어갭 폐쇄망 환경에서 취약점 분석 및 모의해킹 검증을 클라우드 유출 없이 자체 수행합니다.
보안 솔루션 스타트업 아이키도 시큐리티(Aikido Security)가 2026년 9월 21일 공식 블로그를 통해 엔터프라이즈 인프라 내부에서 직접 구동할 수 있는 첫 방어용 오픈웨이트 AI 모델 'Altar-1(Aikido Altar)'을 공식 발표했습니다. 이어 9월 22일 X(@AikidoSecurity) 공식 채널을 통해서도 공개된 이 모델은 민감한 소스코드와 미해결 취약점 데이터를 외부 클라우드 LLM API로 전송하지 않고 온프레미스 및 폐쇄망(에어갭) 환경에서 방어적 사이버 보안 파이프라인을 온전히 소유할 수 있도록 지원합니다.
이미지 출처: Aikido Security
GLM-5.3 기반 W4A16 압축과 주권적(Sovereign) 보안 아키텍처
기업 보안팀이 상용 클라우드 LLM 추론 API를 취약점 분석 워크플로우에 도입할 때 직면하는 가장 큰 구조적 문제는 데이터 주권(Data Sovereignty)과 기밀 유출 위험입니다. 아직 패치되지 않은 제로데이 취약점 보고서, 내부 인프라 다이어그램, 독점 핵심 소스코드 등이 외부 제3자 클라우드 서버로 전달되는 순간 심각한 규제 위반과 데이터 유출 리스크가 발생합니다.
Altar-1은 이러한 문제를 해결하기 위해 외부 네트워크와 단절된 에어갭 환경에서도 동작하도록 설계되었습니다. 모델의 아키텍처적 기반은 Z.AI의 프론티어 오픈 모델인 GLM-5.3입니다. 아이키도 시큐리티 연구진은 실제 보안 진단 실무 트레이스, 보안 코딩 패턴, 도구 호출(Tool Calling) 시퀀스, 다국어 코퍼스를 활용해 정밀 보정(Calibration)을 수행했습니다.
이후 프루닝(Pruning) 및 W4A16 가중치 양자화를 거쳐 원본 모델을 328GB 크기로 압축했습니다. 또한 131,072(128k/131k) 토큰에 달하는 대규모 컨텍스트 윈도우를 기본 제공하므로, 수천 줄 이상의 방대한 소스코드 파일과 장문의 정적 분석(SAST) 로그를 한 번의 프롬프트에 담아 정밀한 취약점 상관관계 분석을 수행할 수 있습니다.
CVE 60.4% 재현율과 자율형 모의해킹 기기 'Aikido Machine' 탑재
Altar-1은 단순한 텍스트 질의응답 모델이 아니라 보안 진단 및 모의해킹(Pentesting) 실무 파이프라인에 직접 투입되는 것을 목표로 제작되었습니다. 사이버 보안 트레이스, 코드, 툴 콜링 데이터셋으로 캘리브레이션된 Altar-1은 표준 평가에서 CVE 재현율(CVE Recall) 60.4%를 기록했습니다. 이는 정적 코드 분석 경고에서 실제 공격 경로로 이어지는 유효 익스플로잇 가능성을 판별하는 데 집중된 수치입니다.
아이키도 시큐리티는 이 모델이 자체 개발한 자율형 모의해킹 어플라이언스 'Aikido Machine'의 구동 두뇌 역할을 한다고 밝혔습니다. Aikido Machine은 완전한 에어갭 폐쇄망을 포함해 고객사의 자체 인프라 내부에서만 전적으로 구동되는 기기입니다. 이를 통해 소스코드, 시스템 아키텍처 문서, 미해결 취약점 데이터가 외부로 유출되지 않는 환경에서 자율 침투 테스트와 취약점 탐색 워크플로우를 완결할 수 있습니다.
또한 Altar-1은 정밀 도구 호출 시퀀스를 바탕으로 취약점 스캐닝 결과의 오탐(False Positive) 필터링, 공격 경로 점검 등 방어적 사이버 보안 파이프라인 전반에 활용될 수 있도록 설계되었습니다.
vLLM 서빙 요구사항과 온프레미스 인프라 구축 시 유의사항
Altar-1의 모델 가중치는 허깅페이스(Hugging Face) 저장소 AikidoSec/altar-1을 통해 오픈웨이트로 공개되어 누구나 다운로드하여 자체 인프라에 배포할 수 있습니다. 추론 서빙은 오픈소스 추론 엔진인 vLLM을 기본 지원하며, 서비스 식별자 aikido/altar-1로 등록하여 사내 보안 도구 및 에이전트와 연동할 수 있습니다.
다만 도입을 검토하는 엔지니어링 조직은 하드웨어 인프라 요구사항을 면밀히 확인해야 합니다. 328GB 규모의 고성능 가중치를 원활하게 서빙하려면 단일 노드 기준 최소 4장의 엔터프라이즈급 Hopper 아키텍처 GPU(NVIDIA H100 또는 H200)가 필수적입니다. 따라서 일반 데스크톱 PC나 소형 싱글 GPU 서버에서는 직접 구동이 불가능합니다.
아울러 Altar-1 가중치는 현재 오픈웨이트로 공개되었으나 RouterPlex와 같은 서드파티 호스팅 API 카탈로그의 관리형 엔드포인트에는 아직 등재되지 않았습니다. 따라서 현시점에서는 조직 자체의 프라이빗 GPU 인프라 구축이 요구됩니다.