외부 AI를 사용하지 않겠다는 뜻이 아닙니다. 필요한 모델은 유연하게 활용하되, 핵심 지식·도구·절차·판단 체계가 특정 모델이나 공급자에 묶이지 않고 계속 축적되도록 하는 방향입니다.
세이프스퀘어는 한 조직이 이를 단독으로 완성할 수 있다고 보지 않습니다. Co-Intelligence Security 생태계를 통해 그 실행·운영 기반을 넓혀갑니다.
국가·조직이 AI 모델·데이터·컴퓨팅 인프라의 독자성과 통제권을 확보하는 데 초점을 둡니다.
그 기반을 활용해 실제 보안 업무를 수행·검증·통제하고 지속적으로 개선하는 실행 역량에 초점을 둡니다. 성능이 뛰어난 모델은 적극 활용하고, 제한된 환경에서는 도구·지식·검증 체계로 제약을 보완합니다.
참여자가 늘수록 역할 분담·맥락 공유·작업 인계·결과 통합·검증의 복잡성도 함께 커집니다. 세이프스퀘어는 사람·에이전트·도구가 본연의 작업 방식을 그대로 유지하면서, 불필요한 개입 없이 자연스럽게 협업하는 생태계를 지향합니다. 사람과 AI 에이전트·도구가 하나의 검증·통제 가능한 체계 안에서 함께 보안 업무를 수행하는 이 방식을 Co-Intelligence Security라 부릅니다.
개별 역량의 단순한 집합
검증 가능하고 통제 가능한 공동 보안 역량
소버린 보안 AI는 모델이나 에이전트 하나를 강화해서 되는 것이 아닙니다. 사람과 에이전트가 함께 일하는 시스템을 만들고, 사람을 계속 보안 전문가로 키우며, 어디서든 수준 높은 보안에 닿게 하는 — 빠르게 변하는 AI 시대에도 지속 가능한 전체 보안 생태계를 세우고, 발전시키고, 지켜내는 일입니다.
사람과 AI 에이전트·도구가 본연의 방식을 유지한 채, 검증·통제 가능한 하나의 체계에서 협업합니다.
AI가 더 많은 업무를 수행해도, 상황을 이해하고 새 문제를 발견하며 결과를 판단하고 책임지는 사람의 역량은 계속 필요합니다. 사람을 계속 보안 전문가로 키워 역량이 조직에 쌓이게 합니다.
규모와 환경에 관계없이, 필요한 곳이면 어디든 수준 높은 보안 서비스에 닿을 수 있도록 넓혀갑니다.
이 생태계를 이루는 여덟 가지 요소와 운영 방식은 Labs의 Co-Intelligence 생태계에서 자세히 소개합니다.
Co-Intelligence 생태계 →프론티어 LLM은 비용, 공급자 정책, 데이터 주권, 폐쇄망, 규제 등의 이유로 언제나 사용할 수 있다고 가정할 수 없습니다. 세이프스퀘어는 특정 모델이 아니라 사람·도구·데이터·에이전트·협업 체계에 보안 역량이 남아 계속 발전하는 구조를 준비합니다.