팀의 절반은 자동화된 스캔이 더 빠른 커버리지를 의미하기 때문에 웃고 있고, 나머지 절반은 자동화가 엔터프라이즈 규모에서도 실수를 일으킬 수 있기 때문에 인상을 찌푸리고 있습니다. Drop sqlmap AI 기반 파이프라인으로 전환하면 그 틈새가 틈새가 됩니다. 도달 범위와 반복성을 확보할 수 있을 뿐만 아니라 한 번의 간단한 프롬프트로 노이즈나 무단 스캔을 실행할 수 있습니다.
이것은 도덕적 공황이 아닙니다. 현실적인 긴장감입니다. sqlmap 는 성숙하고 무뚝뚝하며 주입 신호를 잘 표현하는 도구입니다. 모델에 sqlmap 작업을 수행한 후 잊어버리면 실제로 세 가지 결과를 확인할 수 있습니다:
인젝션 프로브가 실제 논리 결함을 강조하는 유용한 발견입니다;
- 분석가의 시간을 낭비하는 오탐;
- 그리고 스캔이 예기치 않게 프로덕션에 영향을 미칠 때 가끔씩 운영상의 문제가 발생하기도 합니다.
흥미로운 점은 다음과 같은 도구가 sqlmap 가 좋거나 나쁘다는 것은 사실이지만, 이를 인간의 판단과 거버넌스를 유지하는 파이프라인에 어떻게 연결하느냐가 관건입니다. 스캐너 명령을 작성하고 실행하는 AI를 믿고 맡겨야 할까요? 아니면 AI를 테스트를 제안하는 주니어 분석가처럼 취급하고 최종 승인은 사람이 해야 할까요?
아래에서는 최소한의 안전한 코드 모듈을 통해 자동화가 어떤 모습이어야 하는지(익스플로잇이 아닌 오케스트레이션만 해당) 균형 잡힌 관점과 함께 실제로 필요한 실질적인 가드레일을 스케치해 보았습니다.
높은 수준의 오케스트레이션
AI 프롬프트와 스캐너 사이에 있어야 하는 배관이라고 생각하세요. 여기에는 익스플로잇 페이로드가 포함되지 않고 의도, 범위 및 분석 단계만 포함됩니다.
# 의사 오케스트레이션: AI가 테스트를 제안하고, 시스템이 정책을 시행하며, 분석가가 분류합니다.
def request_scan(user_prompt, target_list):
intent = ai_interpret(user_prompt) # 예: "SQLi 위험 확인"
scope = policy.enforce_scope(target_list, intent)
scope.authorized가 아닌 경우
"요청된 대상에 대해 승인되지 않은 검사" 반환.
job = scheduler.create_job(scope, mode="비파괴")
# 스캐너는 규칙을 적용하는 제어된 러너를 통해 호출됩니다.
run = scanner_runner.execute(job, scanner="sqlmap-wrapper", safe_mode=True)
telemetry = collector.gather(run, include_logs=True, include_app_context=True)
findings = analyzer.correlate(telemetry, ruleset="multi-signal")
report = reporter.build(findings, prioritize=True, require_human_review=True)
리포트 반환
위의 의사 코드에 대한 참고 사항:
그리고 SQL맵 래퍼 는 비파괴 모드와 속도 제한을 적용하는 개념적 레이어입니다;
분석기.상관관계 는 "스캐너 출력만 믿지 말고 WAF 로그, DB 오류 추적, 앱 원격 분석으로 교차 확인하라"는 의미입니다.
래퍼가 중요한 이유
원시 스캐너 출력은 노이즈가 많은 도청입니다. 단일 sqlmap 실행하면 문맥상 무해한 '흥미로운' 대사가 수십 개 생성될 수 있습니다.
잘 디자인된 래퍼는 세 가지 역할을 합니다:
범위 적용 - 허용된 대상, 승인된 환경만 사용하며 우발적인 프로덕션 스캔은 허용되지 않습니다.
안전 모드 및 속도 제한 - 비파괴 옵션을 강제 적용하고, 가동 시간에 영향을 주지 않도록 요청을 제한합니다.
컨텍스트 상관관계 - 높은 신뢰도 점수를 부여하기 전에 스캐너 히트를 런타임 신호(WAF 블록, DB 오류, 비정상적인 지연 시간)와 일치시켜야 합니다.
Penligent는 상관관계 및 분류 계층에서 정확하게 자신을 포지셔닝합니다.
원시 스캐너 출력에 환호하지 않습니다. 이를 소화하고 원격 측정과 상호 참조하여 다음과 같이 말합니다:
"DB 오류 + WAF 알림과 일치하기 때문에 티켓 가치가 있습니다."
또는 "노이즈일 수 있습니다 - 에스컬레이션하기 전에 확인하세요."라고 말합니다.
논쟁: 민주화 대 무기화
바로 이 부분에서 의견이 뜨겁게 달아오릅니다. 자동화가 테스트의 기준을 낮춘다는 주장은 테스트의 민주화라는 주장이며, 이는 사실입니다.
소규모 보안팀과 개발팀은 의미 있는 커버리지를 빠르게 확보할 수 있습니다.
하지만 이렇게 쉬운 만큼 실수로 오용될 가능성도 높아집니다.
급하게 작성된 Slack 메시지가 광범위하고 시끄러운 스캔으로 변하는 것을 상상할 수 있습니다.
또는 민감한 엔드포인트에 대해 공격적인 테스트를 제안하는 제대로 조정되지 않은 모델일 수도 있습니다.
이 작업을 수행하는 경우 두 가지 질문이 중요합니다:
- 누가 스캔을 요청할 수 있나요? (인증 + 승인 규칙)
- 해결 티켓은 누가 서명하나요? (자동화된 봇이 아닌 컨텍스트가 있는 엔지니어)
AI를 거버넌스를 대체하는 것이 아니라 생산성을 배가하는 도구로 취급하세요.
실용적인 가드레일 체크리스트(속도와 안전을 원하는 팀을 위한)
- 인증 우선: 는 확인된 승인, 기록 및 감사가 완료된 후에만 스캔합니다.
- 비파괴적 기본값 적용: 래퍼는 읽기 전용 프로브와 보수적인 시간 제한을 적용합니다.
- 다중 신호 분류: 스캐너 출력은 자동 우선순위를 지정하기 전에 하나 이상의 다른 신호 소스와 정렬되어야 합니다.
- 휴먼 인 루프 게이팅: 중요 심각도 항목은 수정 또는 공격적인 테스트 전에 사람의 승인이 필요합니다.
- 재생성 및 증거: 요청/응답의 재생 가능한 전체 로그와 컨텍스트(앱 버전, DB 엔진, WAF 규칙)를 제공합니다.
- 속도 및 폭발 반경 제한: 타겟별 스로틀 및 글로벌 동시접속자 수 제한을 설정할 수 있습니다.
- 보유 및 개인정보 보호정책: PII를 건드리는 스캔은 데이터 보호 정책에 따라 태그가 지정되고 처리됩니다.
펜리전트가 사이클에 끼어드는 위치
펜리전트는 스캐너를 대체하는 것이 아니라 스캐너의 출력을 조작합니다.
펜리전트를 사용하려면:
- 자연어 시험 의도를 정책적으로 확인된 작업으로 전환하세요.
- 소독된 스캐너 프로브를 실행합니다(안전 포장지를 통해).
- 앱 로그, WAF, DB, 네트워크 전반에서 원격 분석을 수집하세요.
- 신호 간의 상관관계를 파악하고 신뢰도가 높은 결과만 수정 단계로 표시하세요.
마지막 부분이 중요합니다.
자동화된 세상에서 분류는 배경 소음에서 실제 문제를 구분하는 희소성이 높은 기술이 됩니다.
펜리전트는 분류를 자동화하지만, 영향력이 큰 결정을 내릴 때는 사람이 계속 검토에 참여합니다.
불편한 진실
자동화는 사람보다 더 많은 문제를 더 빨리 찾아낼 수 있습니다.
조직을 운영하는 사람들이 더 많은 티켓, 더 많은 중단, 더 많은 사고의 가능성을 발생시킨다는 사실을 깨닫기 전까지는 그럴듯하게 들립니다.
진정한 기술은 신호 대 잡음이 저하되지 않고 확장에 따라 개선되도록 워크플로우를 설계하는 것입니다.
구체적인 기준을 고집하는 경우:
자동화 없이 분류는 스캔 볼륨에 비례하여 오탐 작업을 증가시킵니다.
자동화 와 함께 분류는 실제 수정 처리량을 증가시킵니다.
차이점은 분석기 레이어입니다.
마지막 참고 사항 - 주장할 가치가 있는 주장
어떤 사람들은 위험이 실존하기 때문에 "AI가 시작한 스캔을 금지하라"고 말할 것입니다.
이는 근시안적인 생각입니다. 요점은 기능을 금지하는 것이 아니라 기능이 공격자를 돕는 것이 아니라 방어자에게 도움이 되도록 가드레일을 구축하는 것입니다.
조직에서 정책, 감사 및 상관관계를 설정할 수 없다면 자동화 스위치를 켜지 마세요.
수작업 단계가 줄어들고, 가설 검증이 빨라지며, 탐지와 수정 사이의 피드백 루프가 개선되는 등 생산성이 크게 향상됩니다.
