[AI뭔데이-6] 권영목 파고네트웍스 대표, "9년 반 MDR 한 우물, AI 시대 보안 운영(SOC) 서비스 기업으로"

편집장의 말 & Pick

- 2026. 9. 7 -
9월입니다. 날이 너무 좋습니다. 바람도 불어 오니 더 그렇습니다. 드라이브 하기 좋은 날들입니다. 제가 운전을 한 건 1년 정도 밖에 안됩니다. 저는 장롱 면허로 30년 넘게 가지고 있다가 시골 사시는 어머니가 서울 병원에 오시면 같이 병원 갔다가 고향집에 모셔다 드리고 와야 해서 운전 연수 두 번 받고 나서야 운전하고 있습니다.

유튜브에서 주차나 운전 영상을 찾다보니 리센느란 걸 그룹도 알게 되었습니다. 지금처럼 신드롬이 일기 전이었습니다. 그래서 기분이 더 좋습니다. 먼저 발견한 '보물'을 모두가 다 알아주니까요. 면허를 따고 운전을 배워 자기 고향 '거제'를 가서 부모님을 만나는데 괜히 제 맘이 짠했습니다. 저도 17살에 집을 떠나 객지 생활을 해 오다가 부모님을 뵈러 가면 그렇게 좋을 수 없었습니다. 가을이라서 이런 기분이 더 드는 거 같습니다. 여름은 길어지고 가을은 짧아지고 있습니다. 즐기는 수밖에 없습니다.

모처럼 보안 기업 행사에 다녀왔습니다. 이 기업 행사에는 처음 가봤습니다. 파고네트웍스라는 회사입니다. MDR(Managed Detection and Response) 전문 기업이었다가 이제는 AI 보안 운영 서비스 회사로 성장하는 비전을 선포하는 자리였습니다. MDR은 한국어로는 보통 관리형 탐지·대응 서비스라고 합니다.

쉽게 말하면, 보안 솔루션만 납품하는 것이 아니라 외부 보안 전문업체가 고객사의 보안 환경을 24시간 모니터링하면서 실제 위협을 탐지하고, 분석하고, 대응까지 대신해주는 서비스입니다.

이전의 AI와는 질적으로 다른 생성형 AI는 보안 기업들에게 잇점 못지 않게 엄청난 위협도 주고 있습니다. 취약점을 찾는 능력은 탁월한데 헛점이 보이는 순간 바로 공격을 할 수 있기 때문입니다. 기술이 국가의 경쟁력이 되고 특정 기술들을 통제하면서 외부로 나가는 걸 막는 게 일반화 되어 있습니다. 이 무기를 누가 쥐느냐가 미래를 결정하기 때문에 다들 초비상입니다. 그런 고민의 당사자를 만나고 어떤 준비를 하고 있는지 엿볼 수 있어서 다녀왔습니다.

앤트로픽이 최신 모델에 대한 접근권을 막는 일이 발생하면서 미국 이외의 모든 국가들은 초비상이 걸렸었습니다. '접속권'과 '접근권'이 권력이자 미래이기 때문입니다. 무방비로 당하기보다 미리 알았으니 대응을 할 수 있으니 그마나 다행이라고 생각합니다.

이런 위기와 기회 속에서 9년 반 MDR 한 우물을 파온 파고네트웍스가 어떻게 대응하고 성장하는지 함께 지켜보시죠.

권영목 파고네트웍스 대표, "9년 반 MDR 한 우물, AI 시대 보안 운영(SOC) 서비스 기업으로"

9년 반 동안 관리형 탐지·대응(MDR) 한 가지만 해온 파고네트웍스가 9월 1일 서울 삼성동 그랜드 인터컨티넨탈 파르나스에서 연 '파고 시큐리티 서밋 2026' 미디어 브리핑에서 보안 운영(SOC) 서비스 사업자로 재포지셔닝을 선언했다. 권영목 대표는 이 자리에서 방어(DEFENCE)·공격(ATTACK)·탐지 엔지니어링(Detection-Engineering) 세 브랜드로 구성한 'DeepACT 플랫폼'을 공식 출시하고, 올해 말을 끝으로 MDR이라는 용어를 더는 쓰지 않겠다고 밝혔다. 8월 4일 LG유플러스에 인수된 뒤 처음 내놓은 전략 발표다.

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오픈AI GPT-6 아스트라(Astra)를 선보였습니다. 엄청 뜨겁습니다. 앤트로픽에 뺐겼던 주도권을 가져올 수 있을지 흥미롭습니다. 관련 기술적인 내용들보다는 이걸 가지고 이런 것도 할 수 있다는 게 등장해 소개하려고 합니다. 오랫동안 알고 지내는 지인 '서진호' 님의 작품입니다. 그는 이걸 활용해 서울 전체를 3D로 만들어 봤다고 합니다.

1. 서울 25개 자치구와 약 26만 7천 개 건물 모형.
2. 회전·확대·이동, 랜드마크 14곳 자동 비행.
3. 낮·노을·야경 전환, 모바일 터치 지원.

실제 지도 데이터를 바탕으로 건물 형태를 단순화하고, 높이는 4배 강조했습니다. 전체 생성 소요 시간은 프로젝트 생성부터 배포 완료까지 43분 38초(약 44분)입니다.

조만간 서울 아파트 가격을 이 지도에 표기해 볼지 모른다고 하네요.

📄 이주의 AI 논문
'안다'와 '된다' 사이

Repo-To-Skill: Distilling GitHub Repositories Into AI4AI Skills
베이징 인공지능 연구원(BAAI) | 2026.9.2 아카이브(arXiv)

인공지능(AI) 에이전트가 머신러닝 연구를 처음부터 끝까지 수행하기 시작했습니다. 모델 백본과 계획·실행·기억·검증을 맡는 하네스(harness)는 갖췄지만, 방법을 아는 것과 실제로 돌아가게 만드는 것 사이의 노하우는 여전히 에이전트 바깥에 남아 있습니다.

연구진은 이 빠진 층을 운영 지식(operational knowledge)이라 부릅니다. 없는 지식이 아닙니다. 깃허브 저장소와 논문에 이미 있지만, 사람이 읽으라고 쓰인 형태라 작업 중에 통째로 불러오기엔 너무 큽니다.

디스코(DisCo)는 이걸 압축된 스킬(skill)로 증류합니다. 방식은 두 갈래입니다. 널리 쓰이는 저장소를 미리 스킬로 만들어두는 쪽과, 지금 맡은 과제가 요구하는 스킬을 그때그때 만드는 쪽. 전자를 오픈 생태계 전체에 적용해 저장소 1,000개에서 검증된 스킬 5,000여 개를 뽑아 20개 영역 178개 능력군으로 묶은 AREX-Skill 라이브러리를 공개했습니다.

백본(GPT-5.5)과 하네스, 실행 예산을 모두 고정한 채 스킬만 붙였습니다. MLE-bench에서 134.3% 향상, 페이퍼벤치(PaperBench) 34.4%, 프론티어CS(FrontierCS) 9.2%, 패스넷(PassNet) 14.0%. 모델을 키우거나 바꾸지 않고 맥락만 더해서 얻은 수치라는 게 핵심입니다.

사내에 쌓인 저장소와 문서를 재사용 가능한 스킬로 정리하는 일이 모델 교체보다 큰 차이를 만들 수 있다는 뜻이어서 실무적으로 읽힙니다. 다만 평가가 ML 연구 과제에 몰려 있고, 스킬 5,000개를 어떤 기준으로 검증했고 어떻게 유지할 것인지는 논문이 충분히 답하지 않았습니다.

허깅페이스(Hugging Face) 데일리 페이퍼 주간 상위(520표). 마이크로소프트의 스킬옵트(SkillOpt), 상하이 AI 연구소의 콜리그스킬(COLLEAGUE.SKILL)에 이어 '스킬을 에이전트의 외부 상태로 다루는' 연구가 몇 달째 줄을 잇고 있습니다.

논문 보기 →
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다음 주, 새로운 AI뭔데이로 다시 찾아뵙겠습니다.