섀넌 AI 펜테스팅 도구 대안, 화이트박스 자율성 이상의 기능이 필요할 때 사용하는 방법

사람들이 검색할 때 섀넌 AI 펜테스팅 도구 대안를 검색하면 일반적으로 올바른 카테고리에서 잘못된 질문을 하는 경우가 많습니다. 잘못된 질문은 "섀넌과 비슷하지만 더 저렴하거나, 더 크거나, 더 빠르거나, 더 과장된 제품은 무엇인가요?"입니다. 올바른 질문은 "섀넌은 정확히 무엇에 최적화되어 있으며, 섀넌이 공개적으로 약속하지 않은 내게 필요한 것은 무엇인가?"입니다. 이렇게 질문의 틀을 잡으면 시장을 훨씬 더 쉽게 이해할 수 있습니다. 섀넌은 일반적인 "AI 보안"이 아닙니다. 섀넌은 소스 코드를 분석하고 공격 경로를 식별하며 실제 익스플로잇을 실행하기 전에 구축된 웹 애플리케이션과 API를 위한 자율적인 화이트박스 AI 펜테스터로 공개적으로 자리매김한 집중적이고 기술적인 의견을 가진 제품입니다. 개방형 리포지토리를 통해 포지셔닝이 매우 구체적입니다. Shannon Lite는 자체 애플리케이션의 로컬 테스트를 위한 AGPL-3.0이며, 소스 코드와 리포지토리 레이아웃에 대한 액세스를 명시적으로 기대합니다. (GitHub)

이는 AI 펜테스팅 논의의 상당 부분이 여전히 마케팅의 안개 속에 갇혀 있기 때문에 중요합니다. 2025년과 2026년의 심각한 공개 자료는 더 유용한 곳으로 옮겨졌습니다. 섀넌의 자체 리포지토리는 익스플로잇에 의한 증명과 "익스플로잇 없이는 보고도 없다"는 철학을 강조합니다. 헬프넷 시큐리티의 최근 오픈소스 AI 펜테스팅 도구에 대한 보도에서는 이러한 시스템이 단순히 정적 스캔 결과를 폭파하는 것이 아니라 인간 테스터가 실제로 작동하는 방식을 모방하기 시작했다고 주장합니다. 실제 AI 펜테스트는 결과에 대해 댓글을 다는 챗봇이 아니라 실제 대상에 대해 결과를 검증하고 확인할 수 없는 것은 폐기하는 시스템이라는 점에서 제품 측면에서도 매우 유사한 지적을 하고 있습니다. 이것이 이 키워드의 배경 가정입니다. 실제 비교는 챗봇 대 챗봇이 아닙니다. 증거 엔진 대 증거 엔진입니다. (GitHub)

다음으로 사람들이 저지르는 실수는 보편적인 '최선의' 대안이 하나 있다고 가정하는 것입니다. 그런 것은 없습니다. 주요 요구 사항이 릴리스 전 리포지토리 인식 익스플로잇 유효성 검사섀넌은 이미 여러분이 원하는 것에 매우 근접해 있을 수 있습니다. 주요 요구 사항이 웹 악용을 ID 및 인프라 영향과 연결하는 공격 경로 유효성 검사와 같은 플랫폼이 바로 이 문제를 해결하기 위해 공개적으로 나서고 있습니다. 주요 요구 사항이 보안 계층 전반에서 지속적인 노출 검증펜테라는 순전히 앱 중심의 익스플로잇 엔진이 아닌 AI 기반 보안 검증에 대해 이야기하고 있습니다. 주요 요구 사항이 API 네이티브 비즈니스 로직 테스트는 공개적으로 비즈니스 로직을 인식하는 DAST와 지속적인 AI 에이전트 기반 검색, 펜테스팅 및 수정에 중점을 두고 있습니다. 주요 요구 사항이 다음과 같은 경우 AI 가속을 통한 인간의 깊이코발트의 공개 포지셔닝은 여전히 근본적으로 사람이 주도하는 펜테스팅에 AI를 더한 것입니다. 그리고 주요 요구 사항이 증거 기반 보고 및 팀 워크플로우를 통해 다양한 공격 도구에서 자연어 오케스트레이션을 지원합니다.펜리젠트는 가장 명확하게 검토할 수 있는 대안 중 하나입니다. (Horizon3.ai)

따라서 이 글을 읽는 유용한 방법은 미인 대회가 아닙니다. 그것은 적합성 분석입니다. 섀넌은 진짜입니다. 카테고리는 실제입니다. 대안도 실제 존재합니다. 어려운 부분은 실제로 경계가 어디에 있는지를 이해하는 것입니다. 그 경계에 따라 도구가 워크플로우에서 일상적인 무기가 될지 아니면 한 번의 스프린트 후에 잊어버린 데모에 불과할지가 결정되기 때문입니다. (GitHub)

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섀넌은 신뢰할 수 있지만, 그 공신력은 구체적입니다.

섀넌이 잡음을 뚫고 성공한 이유 중 하나는 공개 자료가 놀라울 정도로 정확하기 때문입니다. 이 리포지토리는 모호한 "보안 부조종사"를 설명하지 않습니다. 소스 코드 분석과 라이브 익스플로잇을 결합한 웹 애플리케이션 및 API용 화이트박스 펜테스터에 대해 설명합니다. 단일 명령 자율 실행, SSO를 포함한 2FA 및 TOTP 로그인 처리, 재현 가능한 개념 증명 익스플로잇, 인젝션, XSS, SSRF, 깨진 인증 및 권한 부여를 중심으로 한 범위, 소스 인식 동적 테스트, Nmap, Subfinder, WhatWeb, Schemathesis 같은 도구의 통합 사용, 병렬화된 분석 및 익스플로잇 단계 등 공개 기능 목록도 구체적입니다. 이는 많은 공급업체가 발표하는 것보다 더 명확한 설명입니다. (GitHub)

벤치마크 사례는 이 제품이 주목받는 이유 중 하나입니다. 섀넌 라이트의 리포지토리에 따르면 XBOW 보안 벤치마크의 힌트 없는 소스 인식 변종에서 104개의 익스플로잇 중 96.15%인 100점을 기록했다고 합니다. 또한 이 리포지토리에는 인증 우회, SQL 인젝션, SSRF 및 대량 할당에 이르는 다양한 예시 결과와 함께 OWASP Juice Shop, Checkmarx c{api}tal API 및 OWASP crAPI에 대한 샘플 보고서가 게시되어 있습니다. 벤더가 운영하는 벤치마크를 일반적인 주의 사항으로 취급하더라도 중요한 점은 정확한 수치가 아닙니다. 중요한 점은 섀넌이 공개적인 정체성을 다음과 같은 것에 걸고 있다는 것입니다. 실제 익스플로잇 완료가 아니라 "AI 요약 품질"에 대한 평가입니다. 이것만으로도 보안 마케팅에서 AI 언어를 사용하는 대부분의 도구보다 더 좁고 심각한 그룹에 속합니다. (GitHub)

섀넌의 아키텍처는 이러한 정체성을 강화합니다. 섀넌은 정찰, 취약성 분석, 익스플로잇, 보고를 실행하는 멀티 에이전트 설계를 공개적으로 문서화하여 증명을 통해 오탐을 최소화하는 것을 명시적으로 목표로 삼고 있습니다. 이 리포지토리에 따르면 섀넌은 앤트로픽의 클로드 에이전트 SDK를 추론 엔진으로 사용하고, 화이트박스 소스 코드 분석과 동적 익스플로잇을 결합하며 세션 데이터, 에이전트별 로그, 프롬프트 스냅샷, 결과물 등의 광범위한 감사 아티팩트를 저장한다고 합니다. 또한, 대체 공급자 라우팅을 실험적이며 지원되지 않는 것으로 설명하면서 Google Vertex AI 및 사용자 지정 Anthropic 호환 엔드포인트를 지원합니다. 여기서 중요한 사실을 알 수 있습니다. 섀넌은 단순한 "보안 관련 AI"가 아닙니다. 실행 스택이 어떻게 작동해야 하는지에 대한 강력한 의견을 가진 실행 시스템입니다. (GitHub)

이러한 대중의 특수성이 바로 '대안'이라는 키워드가 존재하는 이유입니다. 진지한 사용자는 원본이 가짜라고 해서 대안을 검색하지 않습니다. 명확하게 정의된 시스템에는 명확하게 정의된 한계가 있기 때문에 대안을 검색합니다. 섀넌 라이트는 이러한 한계 중 하나를 쉬운 언어로 명시적으로 표현합니다. 화이트박스 전용 소스 액세스를 기대합니다. 이것은 작은 각주가 아닙니다. 비교의 핵심적인 구분선입니다. 블랙박스 프로그램을 작업하는 버그 바운티 헌터, 인증된 액세스 권한으로만 클라이언트 프로덕션 표면을 테스트하는 컨설팅 회사, 코드베이스를 새로운 도구 체인에 넘길 수 없는 기업 팀이라면 섀넌의 가장 강력한 공개 모드가 현실과 맞지 않을 수 있습니다. 다시 말해, 섀넌의 신뢰도가 높아질수록 대체 질문이 더 정확해집니다. (GitHub)

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진짜 문제는 섀넌을 대체하는 것이 아니라 섀넌 주변의 공백을 메우는 것입니다.

보안팀은 종종 하나의 도구를 구매한다고 생각하지만 실제로는 워크플로에서 누락된 계층을 구매하고 있는 것입니다. AI 펜테스팅에 관한 공개 문헌은 계속해서 동일한 구조적 문제로 돌아갑니다. 최초의 PentestGPT 논문에서는 대규모 언어 모델이 도구 결과 해석 및 다음 작업 제안과 같은 하위 작업에는 강하지만 전체 테스트 시나리오에 대한 통합적인 이해를 유지하는 데는 약하다는 사실을 발견했습니다. 이 백서의 핵심 아키텍처 교훈은 "더 큰 모델을 사용하라"가 아니었습니다. "시스템이 상태와 컨텍스트를 보존할 수 있도록 작업을 조정된 모듈로 나누라"는 것이었습니다. 이 교훈은 여전히 중요합니다. 이 범주에서 실패한 평가의 대부분은 추상적인 모델 실패가 아닙니다. 오케스트레이션 실패, 범위 실패, 증거 실패 또는 상태 실패입니다. (arXiv)

그렇기 때문에 최고의 '섀넌 대안'이 섀넌과 전혀 닮지 않았을 수도 있습니다. 현재 워크플로우가 정찰, 익스플로잇, 재테스트, 보고 사이의 컨텍스트를 잃는다는 것이 문제라면 화이트박스 익스플로잇 엔진보다 오케스트레이션 계층이 더 필요할 수 있습니다. 최신 공격이 웹 악용에서 ID와 인프라로 연결된다는 점이 문제라면 소스 인식 애플리케이션 테스터보다 공격 경로 플랫폼이 더 필요할 수 있습니다. API 인증 로직과 비즈니스 흐름 악용이 문제라면 리포지토리 인식 익스플로잇 합성보다 API 전문 테스트가 더 필요할 수 있습니다. 검색 키워드는 동일합니다. 엔지니어링적인 해답은 그렇지 않습니다. (Horizon3.ai)

OWASP 자료는 다른 각도에서 같은 점을 지적합니다. OWASP 상위 10 2025는 취약한 접근 제어를 1위로 유지하고, SSRF를 해당 카테고리에 포함하며, 여전히 인젝션을 가장 많이 테스트된 카테고리 중 하나로 취급하고, CVE 발자국이 큰 카테고리로 취급합니다. OWASP API 보안 톱 10 2023에서는 취약한 객체 수준 권한 부여, 취약한 인증, 취약한 기능 수준 권한 부여, SSRF, 부적절한 인벤토리 관리, 안전하지 않은 API 소비를 강조합니다. 이는 고립된 스캐너 서명이 아닙니다. 이는 워크플로 문제입니다. 이러한 문제는 코드, 런타임 동작, 권한 부여 로직, 환경 구성, 자산 확산의 교차점에 존재합니다. 진지한 섀넌 대안이라고 주장하는 도구는 프롬프트를 얼마나 영리하게 작성하는지가 아니라 이러한 교차점을 어떻게 처리하는지 보여줘야 합니다. (OWASP 재단)

잘못된 구매 결정을 내리는 가장 빠른 방법은 제품이 설계된 목적과 다른 종류의 문제를 해결하도록 요청하는 것입니다. 섀넌의 공개 자료에 따르면 소스 가용성, 익스플로잇 증명, 애플리케이션 중심 검증이 우선시되는 경우 가장 강력하다고 합니다. 이는 이미 가치 있는 부분입니다. 문제는 그 너머에 무엇이 필요한가입니다. (GitHub)

공개 증거에 기반하여 섀넌이 특히 잘하는 일

섀넌이 가장 먼저 잘하는 것은 다음과 같습니다. 이론적인 앱보안 시그널을 익스플로잇 지원 애플리케이션 발견으로 전환. 이 리포지토리는 취약점이 작동하는 개념 증명 익스플로잇으로 전환될 수 없는 한 보고되지 않는다는 점을 반복해서 강조합니다. 스캐너 노이즈에 지친 팀에게 이는 의미 있는 설계 결정입니다. 또한 이 제품이 LLM 계층이 추가된 기존 DAST보다 공격적 검증에 더 가깝게 느껴지는 이유 중 하나이기도 합니다. 문서에는 Shannon Pro의 정적 발견이 익스플로잇 에이전트로 전달되고 확인 후 정확한 소스 위치로 역추적되는 방법까지 설명되어 있습니다. 이는 현재 시장에서 정적-동적 상관관계에 대해 가장 잘 설명된 사례 중 하나입니다. (GitHub)

섀넌이 잘하는 두 번째 일은 소스 인식을 사용하여 동적 익스플로잇 안내. 이는 많은 웹 취약점이 추상적으로는 어렵지 않지만 실제로 도달하기에는 비용이 많이 들기 때문에 중요합니다. 버그가 실제로 도달할 수 있는 올바른 경로, 매개변수, 인증 에지 케이스 또는 레거시 엔드포인트를 찾는 것이 어려운 작업인 경우가 많습니다. 섀넌의 공개 설계에 따르면 소스 코드 분석을 통해 공격 가능성이 있는 공격 경로를 식별한 다음 브라우저 및 CLI 기반 익스플로잇으로 이를 검증합니다. 출시 전에 자체 애플리케이션을 테스트하는 팀에게는 코드 액세스를 사용하여 검색 비용을 절감한 다음 도구가 런타임에 미치는 영향을 증명하도록 하는 것이 바로 올바른 비대칭성입니다. (GitHub)

세 번째로 잘하는 것은 좁지만 읽기 쉬운 경계를 게시합니다.. Shannon Lite는 로컬 및 화이트박스입니다. Shannon Pro는 상용이며 SAST, SCA, 비밀, 비즈니스 로직 테스트, CI/CD 통합 및 자체 호스팅 배포를 통해 더 광범위한 AppSec 플랫폼으로 확장할 수 있습니다. 이러한 구분은 평가자에게 오픈 아티팩트가 무엇인지, 더 광범위한 상업적 스토리가 무엇인지 알려주기 때문에 유용합니다. 너무 많은 도구가 이 구분을 묻어버립니다. 섀넌은 그렇지 않습니다. 자체 앱의 내부 테스트에 통합할지 여부를 결정하는 빌더라면 이러한 투명성이 도움이 됩니다. (GitHub)

네 번째로 잘하는 것은 감사 아티팩트 생성. 이 리포지토리에는 섀넌이 프롬프트 스냅샷, 상담원 로그, 세션 데이터 및 최종 결과물을 저장한다고 명시되어 있습니다. AI 공격 툴에서 이는 많은 구매자가 생각하는 것보다 더 중요합니다. 에이전트 보안 시스템의 가장 큰 운영상의 문제 중 하나는 에이전트가 어떤 결정을 내린 이유, 어떤 증거를 보고 정확히 무엇을 했는지 재구성할 수 없다는 것입니다. 공개적으로 문서화된 로깅과 즉각적인 스냅샷이 모든 문제를 해결하지는 못하지만 재현성을 향한 의미 있는 단계입니다. (GitHub)

그렇기 때문에 섀넌을 "또 하나의 AI 펜테스트 데모"로 치부하는 것은 안일한 분석이 될 수 있습니다. 그보다 더 냉철한 분석이 필요합니다. 더 생산적인 방법은 공공 디자인을 존중하고 환경에 다른 디자인 센터가 필요한 부분을 파악하는 것입니다. (GitHub)

섀넌의 공개 경계가 제약이 되는 곳

첫 번째 명백한 제약 조건은 소스 종속성. 섀넌 라이트는 화이트박스 전용이며 리포지토리에 직접 명시되어 있습니다. 소스 코드가 없거나 운영상 소스 액세스 권한을 부여할 수 없는 경우, 더 이상 가장 강력한 공개 모드에서 제품을 사용할 수 없습니다. 이는 버그 바운티 작업, 타사 평가, 인수 합병 실사, 일부 규제 대상 기업 시나리오, 보안 팀이 리포지토리 수준의 액세스 권한 없이 여러 사업부에서 외부에서 접근 가능한 시스템을 검증하는 모든 환경에 즉시 영향을 미칩니다. 이러한 환경에서 이상적인 대안은 "섀넌이 아니라 더 나은 시스템"입니다. 그것은 "블랙박스 또는 혼합 신호 현실에 최적화된 시스템"입니다. (GitHub)

두 번째 제약 조건은 애플리케이션 중심 범위. 섀넌은 웹 애플리케이션과 API에 대해 공개하고 있습니다. 이 정도면 이미 충분하지만 실제 참여는 여기서 멈추지 않습니다. 인증된 접속과 애플리케이션 악용에서 클라우드 및 온프레미스 호스트 침해에 이르는 공격 경로를 추적하여 실제 공격이 웹 애플리케이션, ID, 인프라 전반에 걸쳐 연쇄적으로 발생한다고 명시적으로 주장하는 Horizon3.ai의 공개적인 입장은 유용한 대조가 됩니다. 그렇다고 해서 섀넌의 고유 업무가 약해지는 것은 아닙니다. 단지 무게 중심이 달라졌을 뿐입니다. 고립된 애플리케이션 증명보다는 측면 이동과 폭발 반경이 위험에 대한 논의의 주를 이룬다면 다른 종류의 플랫폼이 더 적합할 수 있습니다. (Horizon3.ai)

세 번째 제약 조건은 워크플로 모양. 많은 팀은 제어 가능한 공격적인 워크벤치를 찾는 것만큼이나 명령어 하나만 입력하면 자동으로 작동하는 엔진을 원하지 않습니다. 엔지니어가 실제로 작업하는 방식을 지켜보기 전까지는 이러한 구분이 의미심장하게 들립니다. 이들은 범위를 조정하고, 도구를 교체하고, 아티팩트를 보존하고, 비용이 많이 드는 부분만 다시 실행하고, 인증된 다중 역할 흐름을 처리하고, 팀원들과 협업하고, 컨텍스트를 수작업으로 다시 구축하지 않고도 결과를 보고서로 변환하기를 원합니다. 범위 적용은 프롬프트에만 의존할 수 없으며 소유권 확인과 네트워크 수준의 허용 목록이 기본 요건이라고 주장하는 Aikido의 공공 안전 지침은 여기서 유용합니다. 펜리전트의 공개 자료는 프롬프트 편집, 범위 잠금, 작업 사용자 지정, 다양한 도구 조율, 증거 보관 등 서로 다르지만 상호 보완적인 내용을 담고 있습니다. 이는 동일한 운영 문제에 대한 서로 다른 해답입니다. (합기도)

네 번째 제약 조건은 모델 스택 종속성. 섀넌은 대체 공급자 라우팅이 실험적이고 지원되지 않으며 정찰과 같은 초기 단계에서 실패를 포함하여 일관되지 않은 결과를 생성할 수 있는 반면, 이 기능은 Anthropic의 에이전트 SDK에 구축되었으며 주로 Claude 모델로 테스트되었다고 공개적으로 밝히고 있습니다. 이는 그 자체로 결함이 아닙니다. 일반적으로 집중하면 안정성이 향상됩니다. 하지만 조직에서 다른 추론 스택을 표준화했거나 모델 실행 위치와 정책 적용 방식을 보다 엄격하게 제어하려는 경우에는 문제가 될 수 있습니다. 배포 및 추론 아키텍처는 제품의 일부이지 나중에 고려할 사항이 아닙니다. (GitHub)

글을 읽으면서 이러한 제약이 느껴진다면 섀넌을 비난하는 것이 아닙니다. 그것은 좋은 대안 평가의 시작입니다. '대안'을 인기 경쟁으로 취급하지 않고 부족한 역량에 대한 진단으로 취급하기 시작하는 순간 이 키워드는 의미가 있습니다. (GitHub)

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단순한 모방이 아닌 진지한 대안이 개선되어야 합니다.

진지한 섀넌 대안은 다섯 가지 중 적어도 한 가지를 더 잘해야 합니다.

다음에서 더 우수해야 합니다. 블랙박스 및 혼합 박스 테스트. 즉, 코드 액세스가 부분적이거나 누락되었거나 조직적으로 차단된 경우에도 잘 작동합니다. 리포지토리를 읽을 수 있을 때만 빛을 발하는 도구는 여전히 훌륭할 수 있지만 모든 참여에 정답은 아닙니다.

다음에서 더 우수해야 합니다. 도메인 간 공격 연쇄. 위협 모델이 애플리케이션 남용이 ID 침해, 클라우드 액세스, 호스트 탈취, 도메인 영향 등으로 이어지는 과정을 염두에 둔다면 애플리케이션만 증명하는 것이 전부는 아닙니다.

다음에서 더 우수해야 합니다. API 로직 및 비즈니스 흐름 남용. OWASP API 목록이 존재하는 데는 이유가 있습니다. BOLA, 손상된 기능 수준 권한 부여, 민감한 비즈니스 흐름, 부적절한 재고 관리 등은 페이로드 생성뿐 아니라 컨텍스트와 상태가 필요하기 때문에 얕은 스캔에서도 살아남는 경우가 많습니다. (OWASP 재단)

다음에서 더 우수해야 합니다. 워크플로 제어 및 팀 적합성. 범위 잠금, 인증된 흐름 처리, 협업, CI/CD 트리거, 감사 추적성, 비공개 배포는 화려한 기능은 아니지만, 일상적으로 사용하는 플랫폼과 일회성 실험을 구분하는 바로 그 기능들입니다. Penligent의 공개 가격 및 워크플로 자료에서는 200개 이상의 도구에서 인증된 다중 역할 테스트, CI/CD 통합, 감사 지원 추적 가능성, 비공개 배포 및 자연어 오케스트레이션을 강조합니다. 선호하는 인터페이스의 여부와 관계없이 실제 워크플로에 대한 해답입니다. (펜리전트)

또는 다음에서 더 우수해야 합니다. 인간의 깊이. 코발트의 공개적인 입장은 여전히 AI로 보강된 인간 주도의 펜테스팅에 대한 강력한 근거를 제시합니다. 창의적 남용, 미묘한 비즈니스 논리 추론 또는 지명된 연구원에 대한 이사회 차원의 신뢰가 필요한 환경이라면 '대안'은 인간 계층을 전혀 대체하지 않는 것을 의미할 수 있습니다. 해당 계층을 중심으로 모든 것을 가속화하는 것을 의미할 수도 있습니다. (코발트)

이것이 바로 테스트입니다. 진짜 대안은 비슷하게 들린다고 해서 승리하지 않습니다. 섀넌의 공공 디자인이 첫 번째 문제를 해결한 후 다음 문제를 해결해야 승리할 수 있습니다. (GitHub)

시장 지도, 실제로 어떤 종류의 대안을 찾고 있습니까?

카테고리	공개 포지셔닝	가장 적합	섀넌과 다른 점	출처
섀넌 라이트 및 섀넌 프로	화이트박스 자율 펜테스팅, 프루프 바이 익스플로잇, 로컬 소스 사용 가능 앱용 라이트, 프로는 더 광범위한 앱보안 및 CI/CD를 추가합니다.	소스 액세스 권한으로 자체 웹 앱을 테스트하는 팀	리포지토리 인식 및 애플리케이션 중심적일 때 가장 강력함	(GitHub)
NodeZero 웹앱 펜테스트	공격 경로 증명 및 비즈니스 영향력을 갖춘 웹 앱, ID, 인프라 전반에 걸친 자율 테스트	앱-인프라 간 폭발 반경 및 연쇄 노출에 관심이 있는 팀	앱 전용 테스트보다 더 광범위한 교차 도메인 경로 유효성 검사	(Horizon3.ai)
펜테라	여러 계층에 걸친 AI 기반의 지속적인 보안 검증	노출 검증 및 수정 루프를 우선시하는 기업	리포지토리 인식 익스플로잇 엔진보다 더 검증 플랫폼 지향적	(펜테라)
탈출	AI 에이전트 기반 검색, 펜테스팅, 수정, 비즈니스 로직 인식 DAST	API를 많이 사용하는 조직과 앱보안 팀은 로직 남용에 집중합니다.	API 및 비즈니스 로직 중심	(탈출)
코발트	사람이 주도하는 AI 기반 펜테스팅 및 PTaaS	AI 가속화를 통해 명명된 인간 전문성을 원하는 구매자	핵심 모델로서 인간 주도의 깊이 유지	(코발트)
펜리전트	자연어 오케스트레이션, 200개 이상의 도구, 증거 기반 공격 체인, 인증된 흐름 테스트, CI/CD, 감사 지원 추적성	고정된 익스플로잇 엔진이 아닌 유연한 공격 워크플로 계층을 원하는 팀	프라이빗 배포 계층을 포함하여 더욱 오케스트레이션 중심적이고 워크플로우 중심적인 서비스 제공	(펜리전트)

이 표의 목적은 모든 제품의 순위를 한 줄로 매기는 것이 아닙니다. 비교가 "어느 제품이 AI를 가장 크게 말하는가"로 축소되는 것을 막기 위한 것입니다. 공개적으로 이러한 도구는 동일한 것을 약속하지 않습니다. 섀넌은 그보다 더 구체적입니다. 섀넌의 대안은 대부분의 구매자가 기대하는 것보다 더 다릅니다. (GitHub)

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가장 가까운 기술적 대안을 원한다면 브랜드가 아닌 문제 클래스부터 시작하세요.

섀넌에 가장 가까운 기술적 대안이 반드시 홈페이지 카피에서 단어가 가장 많이 겹치는 제품은 아닙니다. 문제 클래스에 가장 근접한 제품입니다.

문제 클래스가 배포 전 소스 인식 익스플로잇 유효성 검사다른 시장과 비교하기 전에 먼저 자체 상용 확장 제품인 Shannon Pro와 비교해야 합니다. 공개적으로 Shannon Pro는 Lite 모델을 에이전트 SAST, SCA, 비밀 탐지, 비즈니스 로직 보안 테스트, 정적-동적 상관관계, CI/CD 통합 및 자체 호스팅 배포로 확장합니다. 이는 많은 평가자가 오픈 소스 아티팩트에서 완전히 다른 제품군으로 바로 이동하기 때문에 중요한데, 더 선명한 비교는 종종 "오픈 코어 모드 대 상용 풀스택 모드"입니다. (GitHub)

문제 클래스가 애플리케이션-인프라 간 공격 경로 검증노드제로는 가장 명확한 공개 대안 중 하나입니다. Horizon3.ai는 공격자가 단순히 '해킹'만 하는 것이 아니라 로그인하고, 애플리케이션 로직을 악용하고, 권한을 상승시키고, 인프라에 침투한다고 명시적으로 말합니다. 웹 애플리케이션 펜테스트 자료는 개별적인 발견보다는 인증된 액세스, 연쇄적인 악용, 비즈니스에 미치는 영향을 중심으로 제품을 포지셔닝합니다. 이해관계자가 웹 익스플로잇의 소스 코드 추적이 깨끗한지 여부보다 공격자가 얼마나 멀리 접근할 수 있는지에 더 관심이 있다면 이는 의미 있는 차이점입니다. (Horizon3.ai)

문제 클래스가 광범위한 보안 스택 전반에 걸친 지속적인 검증펜테라는 소스를 인식하는 AI 펜테스터라기보다는 검증 플랫폼에 더 가깝습니다. 공개적인 프레임워크는 AI 기반 보안 검증과 사이버 보안 계층 전반에서 지속적인 노출 감소에 관한 것입니다. 이는 조직에 이미 앱 보안 수준이 높지만 보안 상태를 지속적으로 테스트할 방법이 부족한 경우에 적합한 대안이 될 수 있습니다. 애플리케이션 버그 하나를 찾아내는 데 능숙하기보다는 운영상 중요한 실제 취약점을 지속적으로 식별하는 것이 더 중요합니다. (펜테라)

문제 클래스가 API 보안 및 비즈니스 로직 남용는 보다 일관성 있는 대안 중 하나입니다. 공개적으로는 비즈니스 로직을 인식하는 DAST, AI 에이전트 기반 검색, 테스트 및 수정 기능을 강조합니다. 이는 웹 애플리케이션이 실제로 API 표면이고, 핵심 위험은 권한 부여 및 비즈니스 흐름 남용이며, 엔지니어링 팀이 범용 공격적인 런타임이 아닌 최신 API 워크플로와의 긴밀한 통합을 원하는 조직에 유용합니다. (탈출)

문제 클래스가 인간은 계속 참여하되, 번거로움은 제거합니다.코발트는 여전히 많은 완전 자율 시스템보다 더 적합합니다. 공개 플랫폼 언어는 명확합니다: AI가 암기식 정찰, 스캐닝, 분류를 처리하므로 인간 펜테스터는 능동적인 익스플로잇과 고도의 심층 분석에 집중할 수 있습니다. 이는 구식이 아닙니다. 많은 환경에서 이 방식은 정확히 맞습니다. 많은 팀이 사람의 판단을 덜 받기를 원하지 않습니다. 그들은 작업의 가장 좁고 영향력이 큰 부분에 더 많은 사람의 판단이 집중되기를 원합니다. (코발트)

그리고 문제 클래스가 도구 스프롤을 하나의 증거 기반의 제어 가능한 워크플로로 압축합니다.펜리전트는 보다 자연스럽게 섀넌을 대체할 수 있는 대안 중 하나입니다. 공개 자료에는 200개 이상의 도구에서 자연어 오케스트레이션, 재현 가능한 공격 체인, 증거 및 제어 매핑, 인증된 흐름 테스트, CI/CD 통합, 감사 지원 추적성, 역할 기반 액세스 제어, SSO/SAML 및 온프레미스 배포 옵션에 대한 설명이 나와 있습니다. 그렇다고 해서 섀넌을 복사한 것은 아닙니다. "최고의 화이트박스 익스플로잇 엔진이 필요하다"는 문제보다는 "터미널, 탭, 스크립트, 보고서 리빌드에 걸쳐 파편화를 막기 위한 공격적인 워크플로가 필요하다"는 문제가 더 큰 팀에게 강력한 옵션이 될 수 있습니다. (펜리전트)

2025~2026년 CVE 스트림이 구매 결정을 바꾸는 이유

유용한 대안은 제품 카피 수준에 머물러서는 안 됩니다. 최근의 취약성 환경은 '익스플로잇 유효성 검사'와 '워크플로 적합성'이 공급업체의 형용사보다 더 중요한 이유를 보여줍니다.

Take CVE-2025-29927Next.js 미들웨어 권한 우회. GitHub의 권고와 NVD는 모두 미들웨어에서 권한 확인이 발생하는 경우 권한 확인을 우회할 수 있는 중대한 결함을 설명합니다. 패치된 버전에는 12.3.5, 13.5.9, 14.2.25, 15.2.3이 포함되며, GitHub의 권고에 따르면 Vercel 호스팅 배포는 자동으로 보호되지만 자체 호스팅 애플리케이션은 패치 또는 헤더 기반 완화 조치가 필요하다고 합니다. 이는 제품 간 중요한 차이를 드러내는 취약점입니다. 얕은 스캐너는 취약한 패키지 버전이 있다는 것을 알려줄 수 있습니다. 보다 심각한 시스템은 취약한 미들웨어 패턴이 실제로 요청 경로에 있는지, 수정 사항이 사용자 환경에 존재하는지, 엣지 스택이 위험한 헤더를 차단하는지, 실제 인증 모델에서 위험한 경로에 도달할 수 있는지 여부를 알려줄 수 있어야 합니다. (GitHub)

그런 다음 다음을 살펴보십시오. CVE-2025-25257를 통해 포티웹 인증되지 않은 SQL 인젝션 문제를 발표했습니다. 포티넷의 자체 PSIRT에 따르면 인증되지 않은 공격자가 조작된 HTTP 또는 HTTPS 요청을 통해 권한이 없는 SQL 코드 또는 명령을 실행할 수 있으며, 야생에서 이러한 익스플로잇이 관찰되었습니다. NVD 항목은 영향을 받는 FortiWeb 버전에 대한 인증되지 않은 SQL 인젝션을 반영하며, 공개 권고에서는 이것이 가상의 에지 케이스가 아님을 강조합니다. 여기서 교훈은 다릅니다. 문제는 단순히 도구가 "SQL 인젝션이 존재합니다"라고 말할 수 있는지 여부가 아닙니다. 문제는 인터넷에 연결된 관리 표면을 인식하고, 익스플로잇이 관찰되어 우선순위를 올바르게 지정하고, 이러한 인식을 표적화된 검증 및 수정 워크플로로 전환할 수 있느냐는 것입니다. 바로 여기에서 지속적인 검증 플랫폼, 에이전트 테스터, 증거 기반 워크벤치가 일반 스캐너와 차별화되기 시작합니다. (포티가드 랩)

세 번째 예는 CVE-2025-53018의 중요한 SSRF 취약점인 Lychee의 /api/v2/Photo::fromUrl 엔드포인트. NVD와 Lychee의 GitHub 보안 권고문은 모두 검증되지 않은 사용자 제공 URL을 통해 백엔드에서 로컬 호스트 서비스 및 클라우드 메타데이터 엔드포인트를 포함한 임의의 대상을 가져올 수 있는 사례를 설명합니다. 이는 SSRF가 최신 펜테스팅 시스템에서 여전히 리트머스 시험지가 되는 이유를 보여주는 완벽한 예입니다. 이론적으로 SSRF를 탐지하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 유용한 질문은 도구가 엔드포인트에 도달할 수 있는지, 해당 환경에서 중요한 내부 타깃이 무엇인지, 테스트하는 동안 범위와 안전을 준수하는지, 개발자가 실제로 신뢰할 수 있는 수정 경로를 생성할 수 있는지 여부입니다. (NVD)

더 큰 요점은 CISA가 익스플로잇이 활발히 이루어지고 있다는 증거를 바탕으로 알려진 익스플로잇 취약점 카탈로그를 지속적으로 유지 및 업데이트하고 있다는 것입니다. 이는 모든 AI 펜테스팅 플랫폼을 평가하는 방법을 형성해야 합니다. 진정한 플랫폼은 단순히 CVE를 열거하는 데 그쳐서는 안 됩니다. 다음 중 어떤 CVE가 중요한지 결정하는 데 도움이 되어야 합니다. 당신의 공격 경로를 당신의 배포 모델, 아래 당신의 인증 및 라우팅 동작을 파악합니다. 이것이 바로 유용한 공격 자동화와 자동화된 불안 자동화를 구분하는 요소입니다. (CISA)

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안전한 코드 예제, 도구 품질을 드러내는 완화 및 검증의 종류

Next.js 미들웨어 우회 취약점은 스캐너와 유용한 플랫폼의 차이가 분명하게 드러나는 취약점의 좋은 예입니다. GitHub의 권고에 따르면 다음이 포함된 외부 요청을 차단할 것을 권장합니다. X-미들웨어-서브 리퀘스트 헤더를 추가합니다. 기본 임시 에지 규칙은 NGINX 스타일 배포에서 다음과 같이 보일 수 있습니다.

map $http_x_middleware_subrequest $block_middleware_subrequest {
    기본값 1;
    "" 0;
}

server {
    listen 443 ssl;
    server_name app.example.com;

    if ($block_middleware_subrequest) {
        반환 403;
    }

    위치 / {
        proxy_pass http://next_upstream;
    }
}

이것은 영구적인 해결책이 아닙니다. 영구적인 해답은 고정된 Next.js 릴리스에 패치를 적용하는 것입니다. 그러나 이는 영향을 받는 구성 요소 버전을 탐지하고, 미들웨어 기반 권한 부여가 실제로 사용되고 있는지 파악하고, 위험한 헤더가 애플리케이션에 도달하는지 확인하고, 엣지 완화 기능이 작동하는지 확인하고, 패치 후 엔지니어링이 다시 테스트할 수 있도록 증거를 기록하는 등 진지한 플랫폼이 지원해야 하는 워크플로우의 종류를 보여줍니다. "심각한 CVE 감지"에서 멈추는 제품은 운영 문제를 해결하지 못합니다. (GitHub)

SSRF 예시는 방어적인 측면에서도 같은 점을 지적합니다. 서버 측 가져오기에 대한 최소 허용 목록 게이트는 화려하지는 않지만, 도구가 단순한 서명 매칭이 아닌 실제 런타임 악용을 추론할 수 있는지 여부를 보여줍니다.

urllib.parse에서 urlparse를 가져옵니다.
import ipaddress
소켓 가져오기

ALLOWED_SCHEMES = {"https"}
ALLOWED_HOSTS = {"images.example-cdn.com"}

def is_safe_remote_url(url: str) -> bool:
    parsed = urlparse(url)

    parsed.scheme이 ALLOWED_SCHEMES에 없는 경우:
        반환 False

    파싱된 호스트 이름이 ALLOWED_HOSTS에 없으면:
        False를 반환합니다.

    try:
        resolved_ip = 소켓.게호스트바이네임(파싱된.호스트명)
        ip_obj = ipaddress.ip_address(resolved_ip)

        만약 ip_obj.is_private 또는 ip_obj.is_loopback 또는 ip_obj.is_link_local:
            False를 반환합니다.
    를 반환합니다:
        False를 반환합니다.

    True를 반환합니다.

여기서 중요한 것은 스니펫 자체가 아닙니다. 스니펫을 둘러싼 평가 질문입니다. 제품이 서버 측 가져오기 경로를 찾을 수 있나요? 무해한 아웃바운드 가져오기와 비공개 범위 또는 메타데이터 서비스에 도달할 수 있는 가져오기를 구분할 수 있나요? 테스트하는 동안 범위 제어를 유지할 수 있나요? 개발자가 SSRF 페이로드 아이디어를 보고서에 덤핑하는 대신 발견한 내용을 안전한 패치로 전환하는 데 도움이 될 수 있나요? Lychee 권고사항은 이 클래스가 여전히 매우 현실적이라는 것을 상기시켜 줍니다. (GitHub)

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이 비교에서 펜리전트가 자연스럽게 들어맞는 부분

이 키워드에 펜리전트를 삽입하는 게으른 방법과 유용한 방법이 있습니다. 게으른 방법은 "섀넌의 대안은 펜리전트와 동일합니다."라고 말하는 것입니다. 유용한 방법은 섀넌의 공개 화이트박스 우선 디자인보다 펜리전트가 더 적합한 특정 구매자 프로필을 식별하는 것입니다.

이 구매자의 프로필은 일반적으로 다음과 같습니다. 고정된 리포지토리 인식 익스플로잇 엔진에는 관심이 없고, 다음 사항에 더 관심이 있습니다. 파편화된 공격 워크플로우를 제어 가능하고 감사 가능하며 증거가 뒷받침되는 시스템으로 압축합니다.. 펜리전트의 공개 자료에는 이러한 설계 선택에 대한 설명이 명시되어 있습니다. 이 자료는 문제를 도구 확산과 컨텍스트 손실로 정의한 다음, 200개 이상의 도구에서 자연어 오케스트레이션으로 제품을 배치하여 증거 및 제어 매핑을 통해 재현 가능한 공격 체인을 생성합니다. 또한 공개 플랫폼 자료에서는 운영자가 제어할 수 있는 에이전트 워크플로우를 강조하며, 가격 페이지에서는 다중 역할 검증을 통한 인증된 흐름 테스트, CI/CD 통합, 감사가 가능한 추적성을 갖춘 표준화된 보고서, SSO/SAML, 공유 신용 풀, 상위 계층을 위한 온프레미스 또는 격리 배포 옵션을 추가합니다. 현재 프로세스에서 이러한 기능이 부족하다면 Penligent는 단순한 마케팅 대안이 아닙니다. 펜리전트는 워크플로우의 대안입니다. (펜리전트)

이러한 구분은 도구가 운전자의 판단을 완전히 대체하는 것을 원하지 않는 팀에서는 더욱 중요해집니다. 많은 숙련된 엔지니어들은 실제로 마찰 없이 작동하는 자율 블랙박스를 원하지 않습니다. 그들은 작업자 제어, 범위 제한, 아티팩트 품질을 그대로 유지하면서 의도부터 증거까지의 경로를 단축하는 시스템을 원합니다. 이러한 맥락에서 프롬프트 편집, 범위 잠금, 작업 사용자 지정에 관한 공개적인 Penligent 언어가 중요합니다. 이는 "핸즈오프 자율 펜테스터"보다는 "AI 네이티브 공격적 워크벤치"에 더 가까운 제품 철학을 의미합니다. 실제 많은 팀에게 이는 타협이 아닌 기능입니다. (펜리전트)

펜리전트가 코발트와 노드제로와 다른 점이 바로 여기에 있습니다. Cobalt는 여전히 인간 연구자가 중심이 될 때 가장 강력합니다. 웹, ID, 인프라 전반에 걸친 폭발 반경 방지가 주요 문제일 때 노드제로가 가장 강합니다. 펜리전트의 공개 자료는 도구, 인증 흐름, 증거 캡처, 익스플로잇 복제, 협업, 전달을 한데 모으는 오케스트레이션 우선 모델을 지향합니다. 그렇기 때문에 이 논의에 포함될 가치가 있지만 모든 섀넌 사용 사례를 강제적으로 대체할 수는 없습니다. (Horizon3.ai)

섀넌 대안을 위한 실용적인 1주일 평가 계획

대부분의 팀은 이러한 도구를 나쁘게 평가합니다. 화려한 데모 하나를 실행하고 인상적인 익스플로잇 하나를 본 다음 극장에서 아키텍처를 추론합니다. 더 나은 방법은 자체 워크플로우를 중심으로 작고 안전하며 공인된 벤치마크를 구축하는 것입니다. 모델 평가에 대한 Penligent의 공개 글은 소셜 미디어의 즉각적인 전투를 모방하지 말고 리포지토리 분류, 인증된 흐름 추론, 오탐 필터링, 증거 품질 및 시간 절약을 중심으로 소규모 내부 벤치마크를 구축하라는 올바른 일반적인 요점을 제시하고 있습니다. 이 조언은 제품 평가에도 적용됩니다. (펜리전트)

먼저 네 가지 대상 유형을 선택하세요. 소스를 사용할 수 있는 스테이징 앱 하나, 블랙박스 인증 앱 하나, 실제 역할 경계가 있는 API 하나, 고립된 애플리케이션 악용이 아닌 공격 연쇄라는 흥미로운 위험이 있는 환경 하나를 사용하세요. 이러한 조합은 각 제품이 진정한 무게 중심을 드러내도록 합니다. 섀넌은 소스 가용 애플리케이션에서 가장 잘 작동해야 합니다. API 중심 플랫폼은 API 대상에 대한 인증 로직의 강도를 드러내야 합니다. 공격 경로 플랫폼은 체인화된 환경에서의 가치를 보여줘야 합니다. 워크플로 플랫폼은 네 가지 모두에서 제어, 컨텍스트 및 재현성을 유지하는지 여부를 보여줘야 합니다.

그런 다음 다음과 같은 루브릭으로 점수를 매깁니다.

평가:
  익스플로잇_검증:
    질문: "이 발견이 라이브 타겟에서 효과가 있었다는 증거가 있나요?"
    점수_범위: 0-5

  state_retention:
    질문: "시스템이 정찰, 익스플로잇, 재테스트 및 보고 전반에 걸쳐 컨텍스트를 보존하나요?"
    점수_범위: 0-5

  인증_및_역할_추론:
    질문: "인증된 플로우를 처리하고 여러 역할을 깔끔하게 구분할 수 있나요?"
    점수_범위: 0-5

  scope_and_safety:
    질문: "범위 제어는 프롬프트 기반이 아니라 시행 가능하고 감사 가능한가?"
    점수_범위: 0-5

  API_및_비즈니스_로직_심도:
    질문: "BOLA, 깨진 함수 수준 인증, 비즈니스 흐름 남용에 대해 추론할 수 있나요?"
    점수_범위: 0-5

  CI_CD_AND_TEAM_FIT:
    질문: "결과물이 엔지니어링, 앱보안 및 감사가 실제로 작동하는 방식에 맞을 수 있나요?"
    점수_범위: 0-5

  증거_품질:
    질문: "로그, 스크린샷, 요청, PoC 및 보고서가 충분히 구조화되어 있나요?"
    점수_범위: 0-5

  배포_및_개인정보_보호_적합:
    질문: "배포 모델이 우리의 소스, 모델, 네트워크 제약 조건에 맞습니까?"
    점수_범위: 0-5

이러한 평가 방식은 카테고리가 하나의 허영 지표로 축소되는 것을 막기 때문에 더 좋습니다. 섀넌의 96.15% 벤치마크는 실행된 맥락에서 보면 인상적인 수치입니다. 하지만 팀은 숫자를 구매하는 것이 아닙니다. 워크플로, 안전 모델, 배포 모델, 신뢰 모델을 구매하는 것입니다. 그렇기 때문에 Aikido의 공공 안전 요건은 여기에서 유용하게 읽을 수 있습니다. 소유권 검증, 기술 승인, 네트워크 수준 허용 목록은 선택 사항이 아닙니다. 이는 모든 에이전트 공격 시스템을 진지하게 고려하기 위한 전제 조건입니다. (GitHub)

다양한 구매자가 실제로 선택해야 하는 것

다음과 같은 경우 개발자 또는 내부 앱보안 팀이 출시 전에 소스를 사용할 수 있는 웹 애플리케이션을 테스트합니다.섀넌은 현재 개방형 카테고리에서 가장 강력한 공개 옵션 중 하나입니다. 이것이 가장 눈에 띄게 구축된 시나리오입니다. 다른 옵션을 찾기 전에 Shannon Lite와 내부 프로세스로 충분한지, 아니면 Shannon Pro의 더 광범위한 상용 AppSec 확장이 필요한지 비교해보세요. (GitHub)

다음과 같은 경우 버그 현상금 사냥꾼 또는 블랙박스 평가자섀넌의 공개 화이트박스 요구 사항은 가장 명백한 불일치입니다. 워크플로 중심의 대안, 블랙박스 친화적인 테스트 시스템 또는 단순히 리포지토리 액세스를 가정하지 않고 컨텍스트와 증거를 보존하는 강력한 워크벤치의 이점을 누릴 가능성이 더 높습니다. 이러한 관점에서 볼 때, Penligent는 소스 액세스에 덜 의존하고 공격 워크플로우를 조율하고 인증된 테스트 및 증거 전달을 처리하는 데 더 중점을 두기 때문에 공개 자료에서 섀넌보다 정당화하기가 더 쉽습니다. (GitHub)

귀하가 API 우선 기업특히 BOLA, 깨진 인증, 비즈니스 로직 남용으로 골머리를 앓고 있다면 Escape와 같은 API 전문 플랫폼과 다중 역할 흐름 및 객체 수준 권한을 이해한다는 것을 증명할 수 있는 모든 시스템을 열심히 살펴보세요. 일반적인 "AI 펜테스트" 주장이 아니라 OWASP API 2023을 기준으로 삼아야 합니다. (탈출)

다음과 같은 경우 플랫폼 보안 또는 엔터프라이즈 보안 팀 웹 침해가 비즈니스에 미치는 영향이 커지는 것을 걱정하는 기업이라면 애플리케이션 전용 도구보다 NodeZero와 같은 공격 경로 지향 플랫폼에 더 많은 관심을 기울일 필요가 있습니다. 공개 자료에 따르면 NodeZero는 단순히 "버그가 있는가?"가 아니라 "실제 공격자가 이 거점에서 얼마나 멀리 침투할 수 있는가?"라는 더 광범위한 질문에 답하려고 노력하고 있습니다(Horizon3.ai)

다음과 같은 경우 규제 대상 기업 협업, RBAC, SSO, 감사 지원 보고, 비공개 배포, 엔지니어링 워크플로우와의 깔끔한 통합이 필요한 기업이라면 Penligent와 Shannon Pro가 Shannon Lite보다 더 적합할 수 있습니다. 공개적으로 드러나는 차이점은 Shannon Pro는 화이트박스 익스플로잇 검증 코어에서 더 광범위한 앱 보안 상관관계로 성장하는 반면, Penligent는 자연어 오케스트레이션, 팀 워크플로, 더 광범위한 공격 워크벤치 동작에 공개적으로 의존한다는 점입니다. 벤치마크 스크린샷에 매료되어 선택하지 말고 운영 모델을 따라야 합니다. (GitHub)

다음과 같은 경우 여전히 사람의 판단을 중심에 두고 싶어하는 보안 리더코발트는 완전 자율 캠프보다 더 깨끗하게 유지됩니다. 이는 반 AI가 아닙니다. 같은 규모의 문제에 대한 다른 해답일 뿐입니다. 반복적인 일은 AI가 처리하고 인간은 창의력이 가장 중요한 곳에 시간을 투자할 수 있습니다. (코발트)