OpenAI, Anthropic Mythos 제치며 사이버 벤치마크 주도권 다투다

GPT-5.5-Cyber와 Mythos, 에이전틱 공격 역량 전면 등장하며 AI 보안 표준 경쟁 본격화함

• The Decoder는 OpenAI가 GPT-5.5-Cyber가 Anthropic의 Mythos를 포함한 주요 모델보다 CyberGym 및 VulnLMP 등 사이버 보안 벤치마크에서 높은 점수를 기록했다고 전하며, GPT-5.5 계열이 취약점 탐지와 익스플로잇 체인 분석에서 Claude 계열을 상회하는 성능을 보여 Anthropic의 Mythos 안전성 프레임워크와 직접 경쟁 구도를 형성하고 있다고 분석한다.
• 공개된 수치에 따르면 GPT-5.5는 CyberGym에서 81.8% 이상, GPT-5.5-Cyber는 85.6% 수준의 정답률을 기록해 Opus 4.7의 73.1%와 Mythos 프리뷰의 68.6%를 상회하였고, 영국 AISI 평가에서는 전문가급 과제에서 71.4% 패스율로 Mythos 프리뷰(68.6%)보다 소폭 우위에 서는 등 양사 모델이 동일한 고난도 과제에서 서로 다른 강점을 보이면서도 전반적으로 인간 전문가에 근접한 수준에 도달했음이 드러난다.
• OpenAI와 Anthropic가 각각 GPT-5.5-Cyber와 Mythos를 통해 에이전틱 AI의 취약점 탐지·공격 시뮬레이션 능력을 공개 경쟁하는 상황은, 향후 미국·EU의 AI 안전성 규제와 NIST류 프레임워크에 이들 벤치마크가 사실상의 글로벌 기준으로 편입될 가능성을 높이며, 한국은 국가 차원의 AI 사이버 역량 평가 체계를 구축해 국산 모델과 수입 모델을 동일 벤치에서 비교·인증하는 정책 인프라를 서둘러 마련할 필요가 있다.

한국 정부는 GPT-5.5와 Mythos 수준의 모델을 전제로 한 국가 사이버 레드팀·블루팀 통합 평가 환경을 조성하고, CyberGym과 유사한 국산 벤치마크를 개발하여 공공 조달·규제에서 AI 보안 역량을 정량적으로 요구하는 기준선을 미리 설정해야 한다.

주요 용어: Mythos(Anthropic가 제시한 고급 사이버 보안 작업용 AI 모델 및 안전성 프레임워크), CyberGym(UC Berkeley 기반의 실제 취약점 재현 중심 AI 사이버 보안 성능 벤치마크)

출처: The Decoder