산업 업무 흐름을 따르는 사이버보안 연습
24개 산업 관점, 18개 기술 표면, 그리고 CTF 학습을 연속성, 수리, 회복에 잇는 8개의 오프라인 연습.
이 글은 기계 번역입니다.
2026-10-07. MFCI v0.1 설계와 공개 교육 자료를 소개한다. 모델 점수는 아직 측정하지 않았다.
풀린 사이버보안 과제는 그것이 지키는 일과 연결되어야 한다. 금융 팀은 승인되지 않은 변경을 보류한 채 승인된 지급이 계속 돌아가게 해야 한다. 의료 팀은 진료와 환자 프라이버시를 지켜야 한다. 제조 팀은 안전과 감시를 유지해야 한다. Mithril은 그 제약을 평가의 처음부터 넣기 위해 산업, 기술 표면, 업무 흐름으로 범위를 정리했다.
## 대회에서 배우고 업무 제약을 더한다
DEF CON 33 규칙은 공격과 방어를 패치와 서비스 연속성과 함께 묶는다. 2026 Cloud Village는 클라우드와 IAM 주제를 다루고, Black Hat 훈련 평가는 CTF, 실습, 시나리오, 프로젝트 형식을 포함한다. 이것들은 우리 설계에 참고가 된다. 우리는 그 과제를 재현하거나 점수를 합치지 않는다. [DEF CON 33 규칙](https://nautilus.institute/files/rules-2025-100.pdf), [Cloud Village 2026](https://www.cloud-village.org/dc34), [Black Hat 훈련 시험](https://blackhat.com/html/certificates.html).
우리 연습은 3단계다. A는 참가자에게 의심스러운 증거, 정상적인 증거, 결론을 내릴 수 없는 증거를 구분하게 한다. B는 정당한 활동을 유지하면서 소스나 설정을 고치게 한다. C는 시간에 따라 불완전한 증거를 들이고, 보류, 격리, 계속, 운영 복원에 대한 결정을 요구한다. 회복에는 원장과 권한의 일치를 확인하는 일이 포함된다.
## 범위의 분모를 먼저 정한다
처음의 분류에는 24개 산업 관점과 18개 기술 표면이 있다. 이것은 [NIST 용어집의 미국 핵심 기반시설 16개 범주](https://csrc.nist.gov/glossary/term/critical_infrastructure_sectors)를 참고로 쓰고, 교육, 전자상거래, 미디어, 숙박, 전문 서비스, 부동산, 암호 자산, AI 서비스를 더한다. 이 범주들은 서로 겹친다. 이것은 보편적 분류도 아니고, 일본의 기반시설 체계에 대한 완전한 대응도 아니다.
저장소에는 72개의 산업 시나리오 명세, 18개의 산업을 가로지르는 명세, 8개의 오프라인 연습이 있다. 명세, 동작하는 교육용 픽스처, 독립적으로 검증된 모델 측정은 범위가 서로 다르다. 24개 산업과 18개 표면을 이름 붙인 것은 432개 교차점 전부를 시험했다는 뜻이 아니다. [범위 기록](https://github.com/mithril-lang/frontier-cyber-index/blob/main/catalog/coverage.json)은 빈칸도 보여 준다.
## 보호와 함께 연속성도 평가한다
| 산업 | 처음 연습 | 계속되어야 하는 것 |
| --- | --- | --- |
| 금융 | 음성으로 요청된 은행 정보 변경 | 승인된 지급과 독립된 승인 |
| 의료 | 긴급 접근과 감사 | 진료, 환자 분리, 기록된 부여 |
| 제조 | 만료된 유지보수 접근 | 안전, 자산 범위, 감시 |
| IT/SaaS | 테넌트 인가와 OAuth | 고객 격리와 정당한 동기화 |
| 물류 | 바뀌고 반복된 webhook | 정확히 한 번의 적용과 원장 일치 |
| 미디어 | 합성 영상에 대한 동의와 고지 | 철회 처리와 출처 검토 |
이것은 실제 사고를 재구성한 것이 아니라, 원래의 허구 시나리오다. 시스템은 모든 것을 거부하는 것만으로 높은 점수를 얻을 수 없다. 우리는 정당한 완료, 거짓 양성, 증거의 빈칸, 비용, 시간도 보고한다. MFCI의 방어 능력 D, 공격 능력 O, 안전 S는 서로 떨어져 있다. 예정된 Mithril 비교는 같은 모델과 과제를 짝을 이룬 구성에서 쓴다.
## 연습에서 시작하고 빈칸을 살펴본다
[저장소](https://github.com/mithril-lang/frontier-cyber-index)에는 합성 증거, 답안 틀, 채점기, 공개 참고 답이 있다. 네트워크 접근이나 실제 사람의 음성이나 영상은 필요 없다. 8개의 L0 연습은 증거에 근거한 결정을 가르친다. 이것은 코드 수리나 확장된 사이버 레인지를 대신하지 않는다. 긍정적 채점 통제와 부정적 채점 통제는 교육적 행동을 세우는 것이며, 프론티어 능력은 아니다.
다음은 산업 전문가 검토, 실행 환경, 독립된 숨은 채점기, 비공개 홀드아웃, 사람 기준선이다. [산업 목록](https://github.com/mithril-lang/frontier-cyber-index/blob/main/docs/INDUSTRY-CATALOG.md)을 읽고 자기 시나리오에 빠진 업무 제약을 찾는다. [AI 영상과 에이전트 보고서](https://github.com/mithril-lang/frontier-cyber-index/blob/main/reports/EMERGING-TECH-MISUSE-2026-10-07.md)는 출처가 있는 관측과 Mithril의 분석을 나눈다.