통합 국군사관학교 시뮬레이터 보안,미래 지휘관의 전술적 지문은 누가 지키나? | 2/3

SERIES · PART 2 OF 3

군사 시뮬레이터가 기록하는 전술적 지문, 국가적 전쟁모델과 국방 데이터·모델 주권

국군사관학교는 무엇을 훈련해야 하는가

— 대전 통합 국군사관학교와 AI·무인전쟁의 시대

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Ⅰ. 훈련이 끝난 뒤 시뮬레이터에는 무엇이 남는가

1편은 대전 통합사관학교가 실제 바다·하늘·야전과 인간·AI·유·무인체계를 연결하고, 다른 군종에서 가져온 전술의 이식 가능성을 검증하는 국가급 합성전장이 되어야 한다고 주장했다.

 

그러나 훈련이 끝난 다음에도 합성전장은 비어 있지 않다. 생도는 시뮬레이터 밖으로 나오지만, 그가 내린 판단과 군이 전술을 번역한 방식은 그 안에 남는다.

 

누가 어떤 표적을 먼저 보았는가. 누구의 판단이 늦었고, 누가 AI의 제안을 받아들이거나 거부했는가. 누가 위험을 감수했고 누가 회피했는가. 어떤 팀이 압박 속에서 무너졌으며, 어떻게 지휘권을 넘기고 다시 회복했는가.

 

이런 사건의 시간순서뿐 아니라 시선·반응속도·생체변화, 이의제기와 협업 붕괴의 과정까지 체계에 따라 기록될 수 있다.

 

실제로 어떤 항목을 어느 정밀도까지 수집할지는 시뮬레이터의 설계, 교육 목적, 법적 근거와 승인범위에 따라 달라질 수 있다. 여기서 열거한 정보는 기술적으로 기록될 수 있는 잠재적 범위를 설명한 것이며, 통합사관학교가 이미 이를 수집하고 있다는 사실주장은 아니다.

 

훈련 종료 신호가 울리면 생도는 헤드셋을 벗고 자리에서 일어난다. 손의 떨림과 높아진 심박은 곧 가라앉을 수 있다. 그러나 그가 어느 경고를 무시했고, 어떤 순간에 공격을 선택했는지는 체계 안에 남는다.

 

여기에 군종 간 전술번역 기록이 더해진다. 공중전에서 가져온 군집·기만 원리를 해상이나 지상에 적용했는지, 무엇을 유지하고 어떤 조건을 수정했으며 어디에서 적용을 보류하거나 포기했는지가 남는다. 사건기록, 개인기록, 팀기록, 번역기록이 함께 쌓이는 것이다.

 

AI 위험을 설계·개발·배치·사용·평가의 전 과정에서 관리해야 한다는 NIST의 일반 원칙과, 데이터를 전략자산으로 보고 생애주기 동안 관리해야 한다는 미 국방부의 방향은 이러한 기록을 단순한 훈련 부산물로 취급해서는 안 된다는 점을 보여준다.[4][6]

 

훈련이 끝나면 생도는 시뮬레이터에서 나온다. 그러나 생도의 판단과 군의 번역규칙은 시뮬레이터 안에 남는다. 기록이 충분히 쌓이면 체계는 그가 무엇을 배웠는지만 보여주지 않는다. 그가 앞으로 어떤 조건에서 어떻게 판단할 가능성이 높은지도 보여주기 시작한다.

Ⅱ. 시뮬레이터는 지휘관의 ‘전술적 지문’을 만든다

나는 압박과 불확실성 속에서 반복적으로 나타나는 한 사람의 판단습관을 ‘전술적 지문’이라고 부르고자 한다.

 

공식 군사용어나 법률상 개념이 아니라, 시뮬레이터가 만들어내는 새로운 보안대상을 설명하기 위해 이 글에서 제안하는 말이다.

 

전술적 지문에는 위험을 인지하는 속도와 공격·보류·철수의 기준, 아군 피해를 감수하는 범위, 반복적으로 선호하는 기만방식이 포함될 수 있다. AI를 어느 순간 신뢰하고 언제 거부하는지, 정보가 부족할 때 어떤 순서로 판단하는지, 통신두절·피로·공포·시간압박 아래 명령이 어떻게 달라지는지도 한 사람의 패턴이 된다.

 

특정 팀원과 함께 있을 때의 변화와 시선·심박·반응속도 같은 정보까지 결합되면 기록은 더 정밀해진다.

 

이 글에서 ‘전술적 지문’은 반복된 행동에서 드러나는 조건부 판단패턴을 뜻한다. ‘개인별 전술 프로파일’은 그 패턴을 일정한 목적과 기준에 따라 분석·평가해 구조화한 파생자료를 뜻한다.

 

원본 행동데이터에서 반복적 전술적 지문이 발견되고, 그 지문을 분석한 결과가 개인별 전술 프로파일이 되는 것이다.

 

AEP·AI Entity Profiler의 관점에서 한 번의 행동은 우연일 수 있다. 그러나 반복된 선택이 시간·상황·관계와 함께 축적되면 한 존재가 어떤 조건에 놓여 있었고, 어떤 패턴이 반복되었는지를 설명하는 엔티티 프로파일이 될 수 있다.

 

다만 여기서 AEP의 역할은 생도를 유형화하거나 평가하는 데 있지 않다. 오히려 반복된 행동이 데이터와 프로파일로 구조화되는 순간에도 한 사람을 점수나 고정된 성향으로 환원해서는 안 된다는 한계를 드러내는 데 있다.

 

관찰된 패턴은 특정 조건에서 나타난 경향이지, 그 사람의 영구적인 본성이나 미래의 운명을 뜻하지 않는다.

 

시뮬레이터는 미래 지휘관을 교육하는 동시에, 그 지휘관이라는 존재를 분석 가능한 구조로 바꾸는 장치가 될 수 있다. 그렇다고 훈련기록만으로 인간의 모든 결정을 예언하거나 인격 전체를 복제할 수 있다는 뜻은 아니다.

 

전술적 지문은 운명이 아니라 조건부 경향이다.

 

다만 적이 반복적 성향과 취약조건을 알아내는 것만으로도 더 효과적인 기만, 피로 누적, 정보 과부하와 시간압박을 설계할 수 있다. 장기적으로는 특정 조건에서 그 지휘관이 보일 가능성이 높은 반응을 확률적으로 모사하는 제한적 디지털 복제도 위협모델에 포함할 수 있다.

 

NIST의 적대적 머신러닝 분류는 프라이버시 침해와 모델·데이터를 겨냥한 공격이 AI 생애주기에서 발생할 수 있음을 보여준다. 정부 데이터의 비식별화에 관한 NIST 지침도 식별자를 제거하는 기술만으로 재식별 위험이 사라지는 것은 아니며, 기술과 거버넌스를 함께 설계해야 한다는 점을 보여준다.[5][10]

 

그러나 이러한 자료는 특정 사관학교에서 그런 공격이나 재식별이 이미 일어났다는 증거는 아니다.

 

무기의 설계도가 무기가 어떻게 움직이는지를 보여준다면, 전술적 지문은 그 무기를 지휘하는 인간이 어떤 조건에서 어떻게 움직일 가능성이 높은지를 보여준다.

 

Ⅲ. 개인의 기록이 국가적 전쟁모델로 확장되는 순간

한 사람의 데이터가 유출되면 그 사람의 약점이 드러날 수 있다. 그러나 여러 기수의 생도와 교관, 팀의 기록이 수년간 축적되면 문제의 규모가 달라진다.

 

어떤 전술을 좋은 판단으로 평가하는지, 어떤 상황을 가장 위협적으로 가르치는지, 지휘권 이양이 어디에서 늦어지는지, 군종 전문가의 이견과 AI 권고가 충돌할 때 무엇을 더 신뢰하는지가 나타날 수 있다.

 

특히 군종 간 전술번역 기록은 각 군의 전술을 따로 모은 자료보다 더 깊은 것을 드러낸다. 공중·해상·지상의 원리를 연결할 때 무엇을 유지하고 무엇을 변형하며 어떤 조건에서 포기하는지, 새로운 전쟁을 이해하는 집단적 판단규칙이 데이터와 모델에 남을 수 있기 때문이다.

 

이 글에서는 그렇게 형성될 수 있는 구조를 ‘국가적 전쟁모델’이라고 부른다.

 

이때 ‘통합 전장모델’과 ‘국가적 전쟁모델’은 구분할 필요가 있다. 통합 전장모델은 여러 전장과 군종을 연결해 시뮬레이션을 운용하는 기술적 모델을 뜻한다. 반면 국가적 전쟁모델은 그 기술체계와 장기간의 훈련에 축적된 우리 군의 집단적 판단·평가·전술번역 규칙을 가리킨다.

 

하나는 전장을 연결해 작동하는 기술체계이고, 다른 하나는 그 체계 안에 형성되는 집단적 판단구조다.

 

이 글에서 ‘전쟁문법’은 국가적 전쟁모델에 축적된 판단순서와 군종 간 전술번역 규칙을 가리키는 비유적 표현이다.

 

이는 현재 하나의 중앙 AI가 육·해·공의 모든 교리를 완전히 학습해 운용되고 있다는 사실주장이 아니다. 다영역 데이터 융합, AI 의사결정 지원, 연합형 데이터 공간과 분산형 지휘체계라는 정책 방향에서 앞으로 생길 수 있는 교육·보안 대상을 설명하기 위한 개념이다.

 

JADC2와 NATO의 디지털 전략은 여러 영역의 데이터를 연결하고 복원력 있는 인간·기계 협업을 추구하는 방향을 보여주지만, 대한민국 통합사관학교의 국가적 전쟁모델이 이미 완성됐음을 입증하지는 않는다.[7][8]

 

이름을 지운다고 안전이 완성되는 것도 아니다. 반복 행동패턴과 소속·역할·훈련시기·팀관계가 결합되면 개인이나 집단을 다시 추정할 가능성이 있다.[10]

 

설령 개인이 다시 식별되지 않더라도 우리 군이 반복하는 판단순서와 군종 간 번역규칙은 남는다. 이름을 지운 데이터라도 전쟁의 습관과 서로 다른 전장을 연결하는 문법까지 지워지는 것은 아니다.

 

따라서 개인식별정보와 전술행동정보, 개인 원본과 팀·군종 단위의 파생분석, 원본데이터와 평가결과·학습모델을 서로 다른 권한으로 관리해야 한다. 군종별 전문모델과 군종 간 연결규칙도 구분해야 한다.

 

적이 노리는 것은 반드시 이 기록을 훔쳐보는 일만은 아니다. 지휘관과 AI가 무엇을 배우는지를 바꿀 수 있다면, 전쟁이 시작되기 전에 우리의 판단을 오염시킬 수도 있다.

 

Ⅳ. 적은 데이터를 훔치는 대신 훈련을 조작할 수도 있다

시뮬레이터 보안을 정보유출의 문제로만 보면 가장 위험한 가능성 하나를 놓친다.

 

훈련용 적군 AI의 능력이 실제보다 약해 보이게 만들거나, 특정 전술이 계속 성공하도록 결과를 조작할 수 있다. 특정 무기체계의 성능은 과대평가하고, 통신두절·전자전·보급제약의 영향은 축소할 수도 있다.

 

생도는 거짓 자료를 보았다는 사실조차 모른 채 자신감과 교리를 함께 배울 수 있다.

 

조작은 시나리오의 결말만 바꾸는 데 그치지 않는다. 훈련용 데이터와 레이블, 평가기준 일부를 바꾸어 AI가 잘못된 패턴을 학습하게 하거나, 업데이트 과정에 승인되지 않은 코드·모델·설정을 넣을 수 있다.

 

공중전에서 발견한 군집·기만 원리가 해상이나 지상에도 그대로 통한다고 반복 학습시키면 군종 간 번역 오류가 성공경험으로 굳어질 수 있다.

 

NIST의 적대적 머신러닝 분류는 데이터 포이즈닝·회피·프라이버시 침해 등 AI 생애주기를 겨냥한 공격의 일반적 존재를 뒷받침한다.[5]

 

미 국방부의 모델링·시뮬레이션 지침도 모델과 분산시뮬레이션, 관련 데이터에 대해 검증·확인·사용승인과 출처·날짜·메타데이터 관리가 필요하다는 제도적 사례를 보여준다.[9]

 

그러나 통합사관학교에서 어떤 공격이 실제 발생할지, 어느 통제선을 둘지는 별도의 국내 위협분석과 정책판단이 필요하다.

 

그래서 보안은 세 축을 함께 봐야 한다.

 

기밀성은 자료와 모델이 허가받지 않은 주체에게 노출되지 않는가를 묻는다.

 

무결성은 시나리오·데이터·레이블·코드·모델·평가기준과 버전 이력이 승인된 상태와 일치하는가를 묻는다.

 

가용성은 공격이나 장애 뒤에도 핵심 훈련체계와 기록을 사용할 수 있고, 검증된 상태로 복구할 수 있는가를 묻는다.

 

적이 우리의 지도를 훔칠 필요는 없다.

 

우리가 보고 훈련하는 지도와 서로 다른 전장을 번역하는 규칙을 조금씩 잘못 그려놓으면 된다.

 

잘못된 정보를 훔쳐보는 적보다 우리가 잘못된 전쟁과 잘못된 전술번역을 연습하도록 만드는 적이 더 위험할 수 있다.

 

Ⅴ. AI 모델과 통합 전장모델 자체도 군사기밀이 될 수 있다

훈련용 AI가 원본데이터를 그대로 저장하는 데이터베이스라고 단정할 수는 없다. 그러나 학습된 모델에는 데이터에서 얻은 통계적 관계와 판단경향, 평가기준이 남을 수 있다.

 

체계에 따라 훈련정보 일부가 추론되거나 모델 자체가 탈취·복제될 위험도 있다. 그러므로 원본을 보호했다고 해서 모델의 보호까지 끝난 것은 아니다.

 

데이터 주권과 모델 주권도 구분해야 한다.

 

데이터 주권이 원본과 파생정보의 수집·접근·보존·반출을 통제할 능력이라면, 모델 주권은 그 데이터를 학습한 모델의 복제·업데이트·배치·교체·폐기를 통제하고 검증할 능력이다.

 

육·해·공 데이터를 연결한 모델이라면 민감성은 더 커진다. 각 군의 전술만이 아니라 한 전장의 원리를 다른 전장에 어떻게 옮기고 어떤 조건에서 수정·포기하는지에 관한 국가적 판단규칙이 반영될 수 있기 때문이다.

 

보호대상에는 모델 가중치와 핵심 설정, 군종 간 데이터 연결·라벨링·전술번역 규칙, 시나리오 생성조건과 평가 알고리즘·판정 임계기준, 학습출처·검증결과·승인 및 폐기 이력이 포함될 수 있다.

 

미 국방부 데이터 전략은 데이터를 전략자원으로 보고 보호된 가시성, 책임 있는 데이터 관리와 생애주기 통제를 강조한다.[6] 이 방향은 AI 훈련데이터와 알고리즘 모델도 중요한 디지털 자산으로 다뤄야 한다는 근거가 될 수 있다.

 

다만 대한민국 통합사관학교의 모든 데이터와 모델이 자동으로 같은 군사기밀 등급을 받는다는 뜻은 아니다.

 

대한민국의 군사기밀 보호법과 시행령은 군사기밀의 지정과 보호를 위한 국내 법적 틀을 제공한다. 그러나 실제 지정·등급·취급은 법령과 소관 기준, 임무와 위험에 따라 판단해야 한다.[12]

 

이 글에서 ‘모델 주권’은 민감한 훈련데이터와 군종 간 판단규칙을 배운 AI 모델의 반출·복제·접근·업데이트·교체·폐기를 국가가 통제하고 검증할 능력을 뜻한다.

 

범용 기술의 지식재산권을 모두 국가가 소유하자는 주장이 아니다. 원본의 보존목적이 끝났다면 관련 파생자료와 학습모델을 계속 유지할 근거도 다시 심사해야 한다. 모델이 크게 바뀌면 이전 인증을 자동 승계해서도 안 된다.

 

데이터를 지웠다고 기억까지 사라지는 것은 아니다.

 

그 데이터를 배운 모델과 군종 간 연결규칙이 남아 있다면 군의 판단도 다른 형태로 남아 있을 수 있다.

 

Ⅵ. 외주업체는 어디까지 들어올 수 있는가

외주 문제의 핵심은 누가 장비를 만드느냐가 아니라, 그 장비 안에서 생성된 인간과 국가의 판단을 누가 다시 사용할 수 있느냐이다.

 

국가가 시뮬레이터의 하드웨어·그래픽·센서·AI·네트워크·유지보수 기술을 모두 자체 인력만으로 개발하기는 어렵다. 민간 방산업체와 기술기업의 참여는 필요할 수 있다.

 

핵심은 외주를 전면 금지하는 것이 아니라 기술협력과 데이터·모델 통제의 경계를 분명하게 긋는 일이다.

 

민간업체는 시뮬레이터 장비와 범용 인터페이스·물리·그래픽 엔진을 개발하고, 합성데이터와 비민감 대체모델로 시험할 수 있다. 승인된 통제환경에서 제한적으로 유지보수와 성능개선을 수행하고, 자체 범용 기술과 지식재산을 관리하는 것도 존중해야 한다.

 

그러나 실제 생도와 지휘관의 원본 훈련자료, 생체·심리·시선·반응 데이터, 개인별 전술 프로파일과 팀·군종별 취약점 분석은 다른 범주다.

 

훈련용 적군 AI와 평가 알고리즘의 핵심 설정, 군종 간 전술번역 규칙, 암호키·접근권한·로그·백업, 민감데이터를 학습한 모델과 통합 전장모델도 국가가 직접 통제하고 보호할 자산이다.

 

범용 엔진과 개발도구까지 모두 국가 소유로 만들 필요는 없다. 다만 실제 훈련에서 생성된 원본과 그것에서 파생된 개인·군종 프로파일, 국가적 판단규칙을 기업이 독자적으로 소유·재사용·재학습할 수는 없어야 한다.

 

계약이 끝난 뒤 사본을 보유하거나, 업체 서버와 승인되지 않은 외부 클라우드에 실제 자료와 모델을 저장하거나, 유지보수를 이유로 무기한 원격접속과 상시 관리자 권한을 갖는 구조도 피해야 한다.

 

미국 GAO의 2026년 보고서는 방산업체가 민감한 국방정보를 저장·처리하며 악성 사이버 행위자의 공격대상이 된다는 현실을 보여준다.[1]

 

이는 모든 민간업체를 잠재적 적으로 보거나 한국의 외주를 모두 금지하라는 근거가 아니다.

 

민간은 훈련장비를 만들 수 있다. 그러나 그 장비 안에서 만들어진 미래 지휘관의 전술적 지문과 국가적 전쟁모델을 소유하거나 다른 목적으로 이용해서는 안 된다.

 

이 글은 현재 통합사관학교 사업에 참여하는 특정 기업이나 계약에서 이러한 문제가 발생했다는 사실을 주장하는 것이 아니다. 실제 사업자가 선정되고 계약구조가 만들어지기 전에 포함해야 할 예방적 경계를 제안하는 것이다.

 

Ⅶ. 국가가 관리한다는 말에도 함정이 있다

국가 통제의 위험은 외부 유출만이 아니라, 보호를 명분으로 모든 판단기록을 한 권력과 체계에 집중시키는 데서도 생긴다.

 

사관학교와 교육과정을 통합한다는 결정이 훈련 원본과 모든 모델·접근권한까지 하나의 저장체계에 집중해야 한다는 결론으로 자동 연결되는 것은 아니다.

 

국가가 직접 통제해야 한다는 말도 모든 군·생도·모델·평가자료를 한 기관의 중앙저장소에 모으자는 뜻이 되어서는 안 된다. 관리와 검색은 편해질 수 있지만, 침해·오염·내부자 남용이 발생했을 때 피해도 한곳에서 전체로 번질 수 있다.

 

통합을 위해 모든 것을 합치면 한 번의 실패가 국가 전체의 기억과 판단을 바꾸는 단일 실패지점이 될 수 있다.

 

필요한 것은 논리적 연결과 통제의 분산이다.

 

합동학습에 필요한 데이터와 모델은 승인된 목적 아래 서로 발견되고 연결될 수 있어야 한다. 그러나 군종별 원본·개인식별정보·분석결과·모델 가중치·암호키·접근권한·최종 승인권은 목적·군종·보안등급에 따라 나누어야 한다.

 

어느 한 시스템이나 한 사람이 모든 것을 동시에 열람·반출·변경할 수 없어야 한다.

 

역할도 분리해야 한다.

 

국방부와 각 군은 훈련 목적과 허용범위, 원본 통제와 보호책임을 정한다. 군 사이버 전문조직은 상시 방어·탐지·사고대응·복구를 맡고, 국가 보안·방첩기관은 보안성과 공급망·내부자 위협을 검증한다.

 

독립 감사와 권리보호 조직은 무단 열람·목적 외 사용·권한남용을 감시하며, 민간개발자는 승인된 합성자료와 제한된 개발환경만 사용해야 한다.

 

NIST의 제로트러스트 원칙은 내부망, 기관소속, 장비소유만으로 암묵적 신뢰를 주지 않고 자원에 접근할 때마다 신원·장비·권한을 검증하도록 요구한다.[2]

 

국내에서는 한국인터넷진흥원의 N2SF 실증 사례집이 기관별 네트워크·연동시스템·업무와 데이터 특성에 맞게 보안체계를 재설계하는 참고를 제공한다.[3]

 

JADC2와 NATO의 디지털 전략은 다영역 연결과 연합형·분산형·복원력 있는 체계의 정책 방향을 보여준다.[7][8] 그러나 어느 자료도 통합사관학교의 특정 보안망 구조나 한 기관의 무제한 소유권을 대신 정하지는 않는다.

 

국가가 생도의 판단을 적으로부터 지켜야 한다는 사실이 국가가 그 생도를 무제한으로 분석해도 된다는 뜻도 아니다.

 

대한민국 개인정보 보호법은 처리목적의 명확화, 필요 최소한의 수집, 목적 달성이나 보유기간 경과 후 파기라는 일반 원칙을 제시한다.[11] 다만 군사·안보 영역의 예외·특례와 다른 법률의 적용관계는 별도의 법률검토가 필요하며, 모든 군사훈련 데이터에 같은 방식으로 적용된다고 단정해서는 안 된다.

 

훈련 목적을 벗어난 충성도 감시, 편의적 인사서열화, 사적 성향 추론, 전역 뒤까지 이어지는 전 생애 추적은 금지해야 한다. 예외적 사용에는 법적 근거와 목적·기간·승인권자·사후감사를 남겨야 한다.

 

이는 어느 특정 정부나 기관이 이미 그러한 감시체계를 추진하고 있다는 주장이 아니다. 통합사관학교의 제도가 구체화되기 전에 모든 정부와 기관에 동일하게 적용되어야 할 예방적 통제원칙을 제안하는 것이다.

 

가장 중요한 비밀은 가장 강한 한 사람에게 맡기는 것이 아니라, 어느 한 사람도 혼자서는 모두 보고 바꿀 수 없도록 지켜야 한다.

 

국가기관이라는 소속은 신뢰의 이유가 될 수 있지만 무제한 접근권한과 중앙집중의 이유가 되어서는 안 된다.

 

Ⅷ. 동맹과 무엇을 공유하고 무엇을 지켜야 하는가

동맹 공유의 문제는 신뢰의 유무가 아니라, 공동작전에 필요한 결과와 국가가 보존해야 할 판단 원본을 구분하는 문제다.

 

대한민국 군은 동맹·우방국과 함께 훈련하고 작전해야 한다. 공통 상황도와 통신규격, 위협정보, 상호운용성 검증자료와 합의된 훈련결과의 공유는 필요하다.

 

문제는 공유 자체가 아니라 공유의 단위와 깊이다.

 

공동 임무에 필요한 상황정보와 합의된 평가결과, 상호운용성 검증자료와 기술규격은 공유할 수 있다. 개인을 추적할 수 없고 국내 군의 판단규칙을 드러내지 않는 제한된 파생지표도 임무와 등급에 따라 제공할 수 있다.

 

반면 특정 생도·지휘관의 누적 판단성향과 심리·생체정보, 개인별 취약점과 평가서열, 우리 군 전체의 반복 반응패턴은 공유대상이 되어서는 안 된다.

 

훈련용 적군 AI와 전술 알고리즘, 군종 간 전술번역 규칙, 지휘체계의 세부 취약점, 원본 훈련데이터와 민감한 통합 전장모델의 가중치·핵심 설정·검증결과 전체도 같은 경계 안에 두어야 한다.

 

NATO의 2026년 디지털 전략은 통제된 데이터 공유와 국가의 데이터 주권·자율성·책임을 함께 추구하는 연합형 방향을 제시한다.[8]

 

공동 임무에 필요한 결과와 인터페이스를 공유하되, 원본과 모델 전체를 넘기는 방식을 기본값으로 삼을 이유는 없다.

 

다만 실제 연합작전이나 공동개발에서 예외적 공유가 필요할 수 있다. 이 경우에는 명확한 법적 근거와 임무상 필요성, 보안등급, 최소 공유범위, 승인권자, 보존기간과 사후감사를 갖춘 절차를 먼저 마련해야 한다.

 

동맹은 함께 싸우기 위한 관계이지 서로의 미래 지휘관과 국가적 전쟁모델을 완전히 해부할 권리를 주고받는 관계가 아니다.

 

신뢰는 비밀이 필요 없다는 뜻이 아니라, 무엇을 공유하고 무엇을 지킬지 서로 인정한다는 뜻이다.

 

Ⅸ. 모든 데이터와 모델을 보관하는 것이 발전은 아니다

AI 시대에는 데이터가 많을수록 좋다는 생각이 강하다. 그러나 군사훈련에서 모든 정보를 수집하고 원본·파생정보·모델을 영원히 보관하면 교육효과보다 더 큰 장기위험을 만들 수 있다.

 

기록할 수 있다는 사실이 기록해도 된다는 권리가 되지는 않는다. 학습할 수 있다는 사실도 영원히 기억해도 된다는 권리가 되지 않는다.

 

즉시 훈련평가에 필요한 사건·행동 원본, 개인에게 돌려줄 요약평가와 일정 기간 유지할 프로파일, 장기 교육연구에 필요한 비식별 통계와 제한된 파생자료는 서로 다르게 다뤄야 한다.

 

비식별화는 위험을 줄일 수 있지만, 반복 행동과 관계·역할·훈련시기가 결합된 전술 데이터의 민감성까지 자동으로 제거하지는 않는다.[10]

 

승인·변경·사고 기록처럼 법적·군사적으로 장기 보존할 자료도 있다. 반면 생체·심리·시선 원본에는 원칙적으로 가장 짧은 보존기간을 적용해야 한다.

 

다만 사고조사나 교육체계 검증, 법적·군사적 보존 필요가 인정되는 예외에는 목적·기간·접근권한과 폐기조건을 별도로 정해야 한다. 임무와 교육에 필요하지 않은 사적 정보는 애초에 수집하지 않아야 한다.[11]

 

학습모델과 가중치·연결규칙에는 별도의 심사와 퇴역주기가 필요하다. 원본의 보존근거가 끝났다고 모델이 자동으로 잊는 것은 아니다.

관련 원본을 삭제한 뒤에도 파생정보와 모델을 계속 유지할 이유가 있는지 다시 심사해야 한다. 폐기·교체·재학습이 실제로 완료됐는지도 독립적으로 확인해야 한다.

 

이전 버전과 백업, 시험용 사본이 승인 없이 남아 있지 않은지도 기록으로 검증해야 한다.

 

강한 군대에는 실패를 기억할 능력뿐 아니라 무엇을 언제 지우고 어떤 모델을 언제 퇴역시킬지 결정하는 능력도 필요하다.

 

미래 군대의 정보력은 얼마나 많이 저장했는가가 아니라 무엇을 남기고 무엇을 지우며, 어떤 모델을 언제 퇴역시켜야 하는지 판단하는 능력에서 드러난다.

 

Ⅹ. 통합사관학교 데이터·모델 주권의 일곱 가지 원칙

앞의 철학을 통합사관학교의 정책 기준으로 압축하면 다음 일곱 가지다.

1. 국가 통제·보호책임 원칙

국가는 군사훈련 원본과 민감한 군사용 AI·통합 전장모델을 직접 통제하되, 목적 제한·권리보호·접근감사·보존과 안전한 폐기의 의무를 함께 부담한다.

2. 목적 제한 원칙

교육·평가·검증을 위해 수집한 자료를 편의적 인사감시·충성도 평가·사적 성향 추론·승인받지 않은 연구에 사용하지 않는다.

3. 최소수집 원칙

기술적으로 얻을 수 있는 정보가 아니라 임무와 교육에 반드시 필요한 정보만 수집하며, 민감도가 높은 생체·심리 원본에는 더 엄격한 필요성 기준을 적용한다.

4. 합동학습과 분산생존 원칙

군종 간 학습과 운용에 필요한 연계는 허용하되, 군종별 원본·개인식별정보·분석결과·모델·암호키·접근권한·최종 통제권을 하나의 중앙자산으로 무차별 통합하지 않는다.

5. 외주경계 원칙

업체는 장비와 범용기술을 개발할 수 있지만 실제 원본·개인 및 군종 프로파일·민감모델에 상시 접근하거나 이를 독자적으로 소유·재사용·재학습할 수 없다.

6. 동맹 제한공유 원칙

연합임무에 필요한 결과·규격·파생지표를 중심으로 공유하고, 개인별·집단별 전술 프로파일과 번역규칙, 모델 가중치와 원본은 원칙적으로 공유하지 않는다.

 

예외적 공유는 명확한 법적 근거와 임무상 필요성, 보안등급, 최소범위, 승인권자와 사후감사를 갖춘 경우에만 허용한다.

7. 검증·무결성·퇴역 원칙

누가 접근하고 무엇을 변경했는지 지속적으로 검증하며, 시나리오·데이터·모델·업데이트의 출처와 버전 이력을 관리하고 필요가 끝난 원본과 모델은 안전하게 폐기·퇴역한다.

 

한국인터넷진흥원의 국가 망 보안체계 실증 사례집은 국가·공공기관이 각자의 네트워크·연동시스템·보안정책에 맞게 보안체계를 재설계할 때 참고할 국내 자료다.[3]

 

그러나 생도 행동데이터와 모델을 어떤 국방기밀 수준으로 분류하고 누가 승인할지까지 직접 정하는 자료는 아니다.

 

위 일곱 원칙은 제로트러스트, AI 위험관리, 적대적 머신러닝, 비식별화 거버넌스, 국내 개인정보·군사기밀 법제와 책임 있는 AI의 시험·추적 원칙을 함께 참고하되, 통합사관학교의 임무에 맞게 이 글이 제안하는 정책 기준이다.[2][4][5][10][11][12][13]

 

개발은 협력할 수 있지만 원본과 모델의 통제·보호책임은 국가 밖으로 넘길 수 없다.

 

훈련과 학습은 통합할 수 있지만 원본·권한·모델까지 무차별적으로 합쳐서는 안 된다.

 

Ⅺ. 보안은 미래전 교육을 방해하는 장벽이 아니다

보안규정이 복잡하면 기술개발과 업데이트가 느려질 수 있다. 외부 전문가가 실제 데이터와 모델에 접근하지 못하면 시뮬레이터의 품질이 떨어지고, 군종별 자료를 분리하면 통합 AI 학습과 합동훈련이 어려워질 수 있다는 우려도 일부 타당하다.

 

그러나 보안을 나중에 덧붙이면 이미 섞인 원본·모델·권한을 다시 분리해야 하므로 비용과 시간이 더 든다.

 

필요한 것은 연결 금지가 아니라 처음부터 승인된 연결과 검증 가능한 개발경로를 설계하는 일이다.

 

NIST AI RMF는 AI 위험을 설계·개발·배치·사용·평가의 생애주기 전반에서 다루도록 제안한다. 미 국방부의 시뮬레이션 지침도 검증·확인·사용승인을 강조하며, NATO의 개정 AI 전략은 책임성·추적 가능성·신뢰성·통제 가능성과 시험·평가·검증의 중요성을 제시한다.[4][9][13]

 

이 자료들이 대한민국 통합사관학교에 직접 적용되는 단일 규정은 아니다. 그러나 위험을 마지막 단계의 검사로만 처리할 수 없다는 공통 방향을 보여준다.

 

민간개발에는 합성데이터와 비민감 대체모델을 먼저 제공하고, 실제데이터와 민감모델은 국가 통제환경 안에서 승인된 목적에 한해 처리해야 한다.

 

공개·민감·기밀자료와 원본·파생자료·모델을 생성단계부터 구분하고, 소프트웨어·데이터·모델 업데이트의 출처·버전·검증·승인을 개발과정에 포함해야 한다. 개발환경에서 훈련환경으로 옮길 때는 단계별 검증과 독립 승인을 거친다.

 

침해·오염·통신두절이 일어날 수 있다는 전제 아래 복구와 대체훈련도 반복해야 한다.

 

통합학습은 모든 자산을 한곳에 모아야만 가능한 것이 아니다. 승인된 인터페이스와 제한된 파생정보, 목적에 맞는 연산을 연결하면서 원본과 통제권은 분리하는 구조를 설계할 수 있다.

 

그 성능과 보안성은 실제 훈련과 적대적 검증을 통해 계속 확인해야 한다.

 

보안은 혁신을 멈추게 하는 자물쇠가 아니라, 혁신이 적의 자산으로 바뀌지 않게 만드는 경계선이다.

 

보안이 없는 미래전 시뮬레이터는 완성되지 않은 훈련장비가 아니라 적을 위해 열어둔 인간·조직·AI 분석실이다.

 

Ⅻ. 결론 — 누가 미래 지휘관과 국가의 전쟁문법을 통제할 것인가

훈련이 끝나면 생도는 시뮬레이터 밖으로 나온다. 그러나 그가 무엇을 보고 언제 의심하며 어떤 순간에 공격·보류·철수를 선택했는지는 기록으로 남는다.

 

그것이 반복되면 한 사람의 전술적 지문이 되고, 여러 사람과 군종의 기록이 연결되면 한 국가가 전쟁을 이해하고 서로 다른 전장의 전술을 번역하는 방식까지 드러낼 수 있다.

 

따라서 이 기록은 학교의 편의자료도, 개발기업의 제품도, 동맹과 당연히 공유해야 할 공동자산도 아니다.

 

지휘관 행동데이터와 통합 전장모델은 개인의 권리와 존엄, 군의 교육, 국가의 안보가 겹치는 자산이다. 어느 한 주체도 마음대로 소유하거나 이용할 수 없다.

 

국가는 이를 직접 통제하고 보호해야 한다. 그러나 그 통제가 무제한 수집과 중앙집중을 뜻해서도 안 된다.

 

교육과 합동학습에 필요한 연결은 허용하되 원본·개인식별정보·분석결과·모델·암호키·접근권한과 최종 승인권은 분리해야 한다.

 

민간은 기술을 제공하되 원본과 파생모델을 독자적으로 소유·재사용하지 못해야 한다. 동맹은 필요한 결과를 공유받되 미래 지휘관의 전술적 자아와 국가의 전쟁문법 전체를 볼 수 없어야 한다.

 

목적이 끝난 데이터와 모델은 검증 가능한 방식으로 폐기·퇴역시켜야 한다.

 

미래 지휘관의 훈련데이터는 그의 과거를 기록한 자료만이 아니다. 적이 그의 미래를 예측하는 데 사용할 수 있는 군사능력의 일부다.

 

군종 간 판단규칙을 배운 모델은 우리 군이 새로운 전쟁을 만드는 방식을 분석하는 자료가 될 수 있다.

 

우리가 지켜야 할 것은 무기의 설계도만이 아니다.

 

그 무기를 언제·왜·어떤 방식으로 사용할지를 결정하는 인간의 설계도와, 서로 다른 전장을 하나의 판단으로 묶는 국가의 전쟁문법도 지켜야 한다.

 

· · ·

 

그러나 안전하게 보호된 데이터와 모델이 언제나 정당한 공격을 권고하는 것은 아니다.

 

다음 질문은 누가 그 권고를 이해하고 반박하며 승인하거나 중단하고, 그 결과를 인간의 이름으로 책임질 것인가이다.

 

참고문헌

아래 자료는 위험의 존재와 관리원칙, 다영역 데이터 연결과 분산형 체계의 정책 방향, 비식별화와 개인정보 보호, 군사기밀의 지정·보호를 위한 법적·제도적 틀을 뒷받침한다.

 

‘전술적 지문’·‘국가적 전쟁모델’·‘모델 주권’이라는 개념과 통합사관학교의 구체적인 외주·동맹·국가기관 경계는 이 글이 제안하는 철학적·정책적 기준이다.

1. U.S. Government Accountability Office, Defense Contractor Cybersecurity: DOD Should Address External Factors That Could Impede Program Implementation, GAO-26-107955, 12 March 2026. [원문]
2. Scott Rose, Oliver Borchert, Stu Mitchell, and Sean Connelly, Zero Trust Architecture, NIST SP 800-207, August 2020. DOI: 10.6028/NIST.SP.800-207. [원문]
3. 한국인터넷진흥원, 「국가 망 보안체계(N2SF) 실증 사례집」, 2026년 4월. [원문]
4. Elham Tabassi, Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0), NIST AI 100-1, 26 January 2023. DOI: 10.6028/NIST.AI.100-1. [원문]
5. National Institute of Standards and Technology, Adversarial Machine Learning: A Taxonomy and Terminology of Attacks and Mitigations, NIST AI 100-2e2025, 2025. [원문]
6. U.S. Department of Defense, DoD Data Strategy, 2020. [원문]
7. U.S. Department of Defense, Summary of the Joint All-Domain Command and Control Strategy, March 2022. [원문]
8. NATO, Alliance Digital Strategy, 13 January 2026. [원문]
9. U.S. Department of Defense, DoDI 5000.61: DoD Modeling and Simulation Verification, Validation, and Accreditation, 17 September 2024. [원문]
10. Simson Garfinkel, De-Identifying Government Datasets: Techniques and Governance, NIST SP 800-188, September 2023. DOI: 10.6028/NIST.SP.800-188. [원문]
11. 대한민국, 「개인정보 보호법」, 국가법령정보센터 현행법령. [원문]
12. 대한민국, 「군사기밀 보호법」 및 「군사기밀 보호법 시행령」, 국가법령정보센터 현행법령. [원문]
13. NATO, “Summary of NATO’s Revised Artificial Intelligence Strategy,” 10 July 2024. [원문]

정책·기술 자료와 원문 링크는 2026년 8월 3일 최종 확인했다.
대한민국 개인정보 보호법과 군사기밀 보호법의 구체적인 적용범위 및 군사·안보상 예외는 실제 제도 설계 과정에서 별도의 법률검토가 필요하다.
공식 자료가 직접 뒷받침하는 사실과 법적·기술적 원칙, 그리고 그 방향에서 이 글이 도출한 철학적·정책적 제안을 구분해 서술했다.