기존의 모의 침투 테스트는 주간 릴리스에 비해 너무 느리고, 단순한 스캐너로는 비즈니스 로직 결함이나 연쇄 공격 경로를 파악할 수 없다는 점을 보안 업계에서 일하고 계신다면 그 차이를 느껴보셨을 것입니다. 동시에 피드에는 해커처럼 생각하고 지루한 부분을 자동화한다는 "AI 기반 펜테스팅 도구", "PentestGPT", "PentestAI" 프로젝트가 넘쳐납니다.
이 글은 잡음을 차단하기 위해 노력합니다. 이 글에서는 AI 기반 침투 테스트 실제로는 다음과 같은 도구가 PentestGPT 그리고 펜테스트AI 스타일의 멀티 에이전트 프레임워크 와 같은 더 많은 의견을 가진 플랫폼이 그림에 적합하며 펜리전트 이 빠르게 진화하는 생태계 안에 자리 잡을 것입니다. 그 과정에서 이러한 도구를 다음과 같은 친숙한 표준에 다시 연결할 것입니다. OWASP, MITRE ATT&CK및 NIST SP 800-115를 사용하여 순수한 과대 광고가 아닌 명확한 멘탈 모델을 가지고 평가할 수 있습니다.(OWASP)
수동 모의 침투 테스트에서 AI 기반 모의 침투 테스트까지
수년 동안 침투 테스트는 몇 주에 걸친 범위 지정 전화, 테스트 실행, 수동 메모 작성, 받은 편지함에 도착했을 때는 이미 오래된 최종 PDF 보고서 등 사람이 많이 투입되는 워크플로로 정의되어 왔습니다. NIST SP 800-115는 여전히 펜테스팅을 도구가 주도하기보다는 주로 사람의 전문 지식에 의존하는 구조화된 특정 시점 평가로 정의하고 있습니다(NIST 컴퓨터 보안 리소스 센터)
이와 동시에, 애플리케이션 보안 모범 사례에 구현된 OWASP 웹 보안 테스트 가이드(WSTG) 및 OWASP 상위 10위-를 통해 조직은 반복 가능한 테스트 방법론과 일반적인 웹 및 API 취약성 클래스에 초점을 맞추게 되었습니다.OWASP) 기존의 스캐너와 DAST 도구는 기본적인 문제를 찾는 데는 빠르지만 애플리케이션이 다단계 워크플로, 내장된 비즈니스 규칙 또는 사소한 인증 흐름을 사용하는 경우에는 한계가 있습니다.
최근의 발전 대규모 언어 모델(LLM) 그리고 AI 에이전트 의 등장으로 대화가 달라졌습니다. 최신 'AI 모의 침투 테스트 도구'는 프로토콜 기록을 분석하고 복잡한 상태 머신을 추론하며 전체 사용자 여정에서 공격 가설을 생성할 수 있으며, 이는 인간이 따라잡을 수 없는 속도입니다. 벤더와 독립 전문가들의 블로그에서는 다음과 같은 에이전트 AI 펜테스팅 플랫폼에 대해 설명합니다. 애플리케이션 상태를 모델링하고, 여러 스캐너를 조율하며, 새로운 코드가 출시될 때마다 지속적으로 재테스트합니다..(합기도)
그 결과 새로운 카테고리가 탄생했습니다: AI 기반 펜테스팅-LLM과 에이전트가 단순히 챗봇처럼 위에 뿌려지는 것이 아니라 테스트 워크플로우의 핵심에 내장되어 있는 곳입니다.
"AI 기반 펜테스트"의 실제 의미는 무엇인가요?
"AI 기반 펜테스트"는 마케팅의 유행어가 되었기 때문에 정확하게 이해하는 것이 도움이 됩니다. 실제로 대부분의 진지한 AI 펜테스트 설정은 세 가지 특징을 공유합니다:
도구 상자를 통한 에이전트 오케스트레이션 하나의 모놀리식 스캐너 대신 Nmap, OWASP ZAP, Nuclei 또는 사용자 정의 스크립트와 같은 도구를 호출한 다음 결합된 결과에 대해 추론하는 오케스트레이터를 사용할 수 있습니다. 다음과 같은 오픈 소스 'AI 에이전트 펜테스팅' 프로젝트를 사용할 수 있습니다. CAI, Nebula및 PentestGPT 모두 다음과 같은 패턴을 따릅니다. 어느 명령을 실행하고 어떻게 를 사용하여 결과를 해석합니다.SPARK42 | 공격형 보안 블로그)
공격자 TTP에 대한 지식 많은 프레임워크가 다음과 명시적으로 일치합니다. MITRE ATT&CK를 통해 발견된 행동과 취약점을 알려진 전술과 기법에 매핑합니다. 예를 들어, PENTEST-AI 연구 프레임워크는 스캔, 익스플로잇 검증 및 보고를 자동화하는 동시에 테스터가 중요한 결정을 내릴 수 있도록 MITRE ATT&CK와 연계된 여러 LLM 기반 에이전트를 사용합니다(ResearchGate)
휴먼 인 더 루프 설계 마케팅에도 불구하고 가장 신뢰할 수 있는 구현은 인간을 가깝게 유지합니다. Spark42가 오픈 소스 AI 에이전트 프로젝트를 검토한 결과, 현재 가장 좋은 결과는 다음과 같은 것에서 나온다고 결론지었습니다. 휴먼 인더 루프 에이전트반복적인 작업은 AI가 처리하고, 고위험 작업을 승인하고 영향을 해석하는 것은 인간 테스터가 하는 방식입니다.(SPARK42 | 공격형 보안 블로그)
제품이나 프로젝트가 AI 기반 펜테스트 도구라고 주장할 때 유용한 경험 법칙은 물어보는 것입니다:
"이 모델은 실제로 어디에 사용되나요? 업무를 조율하고, 해석하고, 우선순위를 정하는 데 사용되나요, 아니면 멋진 보고서 텍스트를 작성하는 데만 사용되나요?"
인포섹에서 일하기
AI 펜테스트 도구의 주요 유형: 펜테스트 툴, 펜테스트AI, 펜테스트GPT
현재 AI 펜테스팅 도구의 환경은 매우 다른 것(연구용 프로토타입, GitHub 프로젝트, 상용 SaaS 플랫폼)에 동일한 이름이 사용되기 때문에 혼란스러울 수 있습니다. 현재 공개된 소스를 기준으로 대략 세 가지 버킷으로 분류할 수 있습니다.EC-위원회)
1. 펜테스트GPT 스타일의 AI 부조종사
다음과 같은 도구 PentestGPT 는 GPT-4/GPT-4급 LLM을 기반으로 구축된 연구용 프로토타입으로 시작되었습니다. 이들은 다음과 같이 작동합니다. 침투 테스터를 위한 AI 부조종사:
자연어로 대상과 상황을 설명합니다.
에이전트가 정찰 명령을 제안하고, 도구 출력을 구문 분석하며, 다음 단계를 추천합니다.
익스플로잇 시도의 초안을 작성하거나 결과를 보고서로 요약하는 데 도움이 될 수 있습니다.
GitHub 프로젝트 GreyDGL의 PentestGPT 와 함께 제공되는 기사에서 GPT 기반 모의 침투 테스트 도구 대화형 모드로 실행되어 정찰, 익스플로잇 및 익스플로잇 후 작업을 테스터에게 안내합니다.(GitHub)
그러나 이후 커뮤니티 분석 결과 몇 가지 주의 사항이 지적되었습니다:
주로 API를 통해 강력한 호스팅 모델에 액세스하는 데 크게 의존합니다.
다음과 같이 보는 것이 가장 좋습니다. 프로토타입 및 학습 도구플러그 앤 플레이 엔터프라이즈 플랫폼이 아닙니다.SPARK42 | 공격형 보안 블로그)
즉, 펜테스트GPT 스타일의 코파일럿은 다음과 같은 경우에 매우 유용합니다:
사고 과정을 단계별로 설명하여 주니어 테스터의 역량을 강화하세요.
로그 구문 분석, 페이로드 조정, 보고서 초안 작성과 같은 지루한 작업을 자동화합니다.
실험실에서 공격 가설을 빠르게 탐색하고 CTF와 유사한 시나리오를 만들어 보세요.
2. 펜테스트AI 스타일 멀티 에이전트 프레임워크
PentestAI 레이블 아래에는 다음 두 가지가 있습니다. 오픈소스 프로젝트 그리고 학술 프레임워크 보다 야심찬 자동화된 워크플로우를 탐색하고 있습니다:
다음과 같은 GitHub 프로젝트 자동 펜테스트-GPT-AI/펜테스트AI(Armur) 초점 LLM 기반 펜테스팅 스캐너와 통합하고, 사용자 지정 익스플로잇을 생성하며, 상세 보고서를 생성하는 도구입니다.GitHub)
그리고 PENTEST-AI 프레임워크는 스캐닝, 익스플로잇 검증 및 보고를 위한 전문 에이전트와 함께 침투 테스트 자동화를 위한 LLM 기반 멀티 에이전트 아키텍처를 정의하며, 모두 MITRE ATT&CK 전술에 매핑됩니다.(ResearchGate)
최근 오픈소스 AI 에이전트 펜테스팅 프로젝트에 대한 설문조사에서 한 가지 패턴을 발견했습니다:
NB/CAI/네뷸라오늘날 현실적으로 도입할 수 있는 보다 성숙한 프레임워크로, 자체 호스팅 LLM을 지원하는 경우가 많습니다.
이를 보다 구체적으로 설명하기 위해 단순화하여 설명합니다, 방어적 AI 지원 워크플로에서 볼 수 있는 패턴입니다. 목표는 어떤 것을 악용하는 것이 아니라 다음과 같은 것입니다. 네트워크 검사 결과 요약 를 자산에 대한 위험 지향적 관점으로 전환할 수 있습니다:
하위 프로세스 가져오기
def run_nmap_and_summarize(target: str, llm_client) -> str:
"""
소유한 자산에 대해 기본 Nmap 서비스 스캔을 실행합니다,
그런 다음 LLM에 보안 보고서를 위해 결과를 요약하도록 요청합니다.
"""
# 1) 정찰: 기술 데이터 수집(테스트 권한이 있는 시스템에 대해서만)
result = subprocess.run(
["nmap", "-sV", "-oX", "-", target],
capture_output=True,
text=True,
check=True,
)
nmap_xml = 결과.stdout
# 2) 해석: LLM에 높은 수준의 요약을 요청합니다.
prompt = f"""
여러분은 전문 보고서를 작성하는 모의 침투 테스터입니다.
다음은 공인 보안 평가에 대한 Nmap XML 출력입니다.
요약하세요:
- 노출된 서비스 및 버전
- 명백한 잘못된 구성(예: 레거시 프로토콜)
- 제안된 후속 테스트(익스플로잇 코드 없음)
Nmap XML:
{nmap_xml}
"""
summary = llm_client.generate(prompt) LLM 호출을 위한 # 의사 코드
반환 요약
이 패턴은도구는 스캐닝을, AI는 해석을 담당합니다.-는 많은 AI 침투 테스트 도구의 핵심이며 NIST SP 800-115 및 OWASP WSTG와 같은 기존 지침과 완벽하게 호환됩니다.(NIST 컴퓨터 보안 리소스 센터) 또한 범위를 선택하고, AI의 결론을 검증하고, 어떤 조치가 적절하고 합법적인지 결정하는 등 사람이 직접 감독하는 것이 여전히 필수적인 부분도 보여줍니다.
AI 펜테스트 도구가 워크플로에 적합한 위치
이 모든 것을 머릿속에 배치하려면 풍경을 스펙트럼으로 보는 것이 도움이 됩니다:
접근 방식
자동화 수준
강점
제한 사항
최상의 대상
수동 펜 테스트(클래식)
낮음
심층적인 전문성, 크리에이티브 체인, 미묘한 컨텍스트
느리고, 비싸고, 연속적이지 않음
고위험 시스템, 규정 준수 스냅샷
레거시 스캐너/기본 "펜테스트 도구"
Medium
알려진 이슈에 대한 신속한 대응, 간편한 예약
논리 결함, 다단계 흐름 및 컨텍스트에 약함
폭넓게 우선하는 위생
펜테스트GPT 스타일의 AI 부조종사
중간-높음(작업당)
정찰/보고 속도를 높여 교육 및 아이디어 창출에 유용합니다.
전체 파이프라인이 아닌 강력한 모델에 의존하는 프로토타입과 같은 UX
개별 테스터, 실험실, 교육
펜테스트AI 스타일의 멀티 에이전트 프레임워크
높음(오케스트레이션된 워크플로우의 경우)
유연하고, MITRE에 부합하며, 방법론의 많은 부분을 자동화할 수 있습니다.
상당한 설정, 종종 연구 수준, 강력한 거버넌스 필요
자체 플랫폼을 구축하는 고급 팀
완전한 AI 기반 펜테스트 플랫폼
높음(선택한 에셋 및 워크플로우의 경우)
엔드투엔드 자동화, 기본 제공 보고 및 대시보드
의견 수렴 모델; 통합 및 신뢰는 공급업체별로 평가해야 합니다.
반복 가능한 AI 펜테스트를 원하는 조직
이 표는 의도적으로 높은 수준으로 작성되었지만 최근 자동화된 펜테스팅 도구 및 AI 에이전트 프레임워크에 대한 리뷰에서 강조한 것과 동일한 장단점을 반영하고 있습니다: 하나의 도구가 모든 것을 대체할 수는 없습니다.오히려 AI는 워크플로우에서 가장 자동화할 수 있는 부분을 확장하고 가속화합니다.탈출 기술)
펜리전트가 AI 기반 펜테스트 생태계에 적응하는 방법
이 스펙트럼 내에서, 펜리전트 는 "완전한 AI 기반 펜테스트 플랫폼"에 속합니다. 독립형 AI 에이전트나 단일 스캐너를 제공하는 대신 엔드투엔드 오케스트레이션에 중점을 둡니다. AI 기반 펜테스팅 파이프라인:
자산 온보딩부터 정찰까지: 도메인, IP 또는 애플리케이션을 추가합니다. 시스템은 표준 도구와 사용자 지정 로직을 혼합하여 자산 검색 및 초기 매핑을 조정합니다.
에이전트 테스트 계획 및 실행: AI 에이전트는 공격 그래프를 계획하고, 실행할 도구를 선택하고, 로그인 워크플로, 속도 제한 또는 컨테이너화된 환경과 같은 실제 장애물을 만나면 전략을 조정합니다.(penligent.ai)
증거 우선 위험 목록: 펜리젠트는 가능한 한 CVE ID를 나열하는 대신 증거 터미널 출력, HTTP 추적, 스크린샷을 특정 MITRE ATT&CK 전술 또는 OWASP 범주에 매핑하는 것을 강조합니다.
규정 준수 지원 보고: ISO 27001, PCI DSS 또는 내부 통제 프레임워크에 부합하는 보고서 생성을 자동화하여 테스터가 반복적인 문서화 작업을 하지 않아도 됩니다.penligent.ai)
펜테스트GPT와 펜테스트AI가 더 가까운 경우 건축을 좋아하는 사람들을 위한 툴킷펜리젠트는 제품화된 구현 이러한 아이디어 중 하나는 시니어 레드팀뿐만 아니라 보안에 관심이 많은 엔지니어와 자체 플랫폼을 직접 제작할 여력이 없는 소규모 팀도 액세스할 수 있는 UI로 포장된 에이전트 엔진입니다.
펜리전트의 철학과 아키텍처에 대해 더 자세히 알고 싶은 독자를 위해 광범위한 펜리전트 블로그와 문서에서 에이전트 설계, 통합 패턴 및 위험 우선 보고에 대한 자세한 내용을 확인할 수 있습니다.
AI 기반 펜테스팅이 빛을 발하는 경우와 그렇지 않은 경우
AI 펜테스팅에 대한 관심이 뜨겁지만, 최근 보안 벤더와 독립 분석가들의 기사에서는 모두 같은 점을 강조합니다: AI는 대체물이 아닌 증폭기입니다..(합기도)
AI 기반 펜테스팅은 특히 다음과 같은 경우에 유용합니다:
필요 사항 지속적인 커버리지 변화하는 공격 표면(API, 마이크로서비스, SaaS 통합)에 대한 보안을 강화합니다.
현재 직면하고 있는 상황은 다음과 같습니다. 반복적이고 패턴이 많은 작업 (로그 구문 분석, 대량 정찰, 기준 회귀 테스트).
다음을 원합니다. 광범위한 엔지니어링 대상의 기술 향상-예를 들어 개발자가 전체 레드팀을 참여시키기 전에 안전한 범위의 테스트를 실행하고 AI가 생성한 내러티브를 읽어볼 수 있도록 하는 것입니다.
언제 약해집니다:
참여에는 다음이 필요합니다. 심층적인 물리적, 사회적 또는 내부자 위협 모델링 도구가 볼 수 있는 것 이상의 것을 제공합니다.
기존 산업 시스템, 독점 프로토콜 등 환경이 매우 독특하기 때문에 기존 도구와 교육 데이터는 일반화할 수 없습니다.
거버넌스, 감사 가능성 또는 모델 리스크 관리 요구 사항으로 인해 광범위한 내부 검증 없이는 '블랙박스' 자동화를 정당화하기 어렵습니다.
2025년 대부분의 조직에서 현실적으로 고려할 수 있는 전략은 다음과 같습니다:
인간 전문가에게 맡기세요. AI 기반 펜테스트 도구가 폭 넓고, 빠르고, 반복적인 배관은 처리하고, 깊이와 뉘앙스, 영향력이 큰 의사 결정은 수동 테스트를 사용하도록 하세요.
AI 기반 펜테스트 도구 도입을 위한 실용적인 로드맵
스택에 펜테스트GPT 스타일의 코파일럿, 펜테스트AI 스타일의 프레임워크 또는 펜리전트 같은 플랫폼을 도입하려는 경우, 실용적인 로드맵은 다음과 같을 수 있습니다:
기존 표준에 앵커 이미 알고 있는 것부터 시작하세요: 방법론에 대한 OWASP WSTG, 위험 언어에 대한 OWASP Top 10, TTP 매핑에 대한 MITRE ATT&CK, 테스트 계획 및 문서화에 대한 NIST SP 800-115를 참조하세요. 평가하는 모든 AI 도구를 이러한 프레임워크에 맞춰 조정하세요.(OWASP)
저위험 환경의 AI 부조종사부터 시작하기 실험실, 내부 깃발 뺏기 연습 또는 비프로덕션 환경에 PentestGPT와 유사한 어시스턴트를 도입하세요. 이를 사용하여 학습을 가속화하고, 플레이북 초안을 작성하고, AI가 중요한 인프라에 영향을 미치기 전에 어떻게 작동할지 스트레스 테스트를 할 수 있습니다.(GitHub)
멀티 에이전트 및 플랫폼 접근 방식으로 실험하기 엄격한 범위 지정, 로깅 및 검토를 통해 오픈 소스 프로젝트(CAI, Nebula, PentestAI, Auto-Pentest-GPT-AI) 및 상용 플랫폼을 평가하세요. 원시 기능 목록이 아닌 CI/CD, 티켓팅 및 위험 관리 프로세스에 어떻게 통합되는지에 집중하세요.(SPARK42 | 공격형 보안 블로그)
휴먼 인 더 루프 제어 제도화 AI 에이전트가 자율적으로 수행할 수 있는 작업(예: 수동 정찰, 위험도가 낮은 스캔)과 승인이 필요한 작업(예: 민감한 시스템에 대한 침입 테스트)에 대한 명확한 규칙을 정의하세요. 결정을 기록하고, 증거를 보존하고, AI가 생성한 결과를 정기적으로 검토하여 오류와 사각지대가 없는지 확인하세요.
중요한 측면에서 영향력 측정 단순히 "발견된 취약점 수"만 추적하지 마세요. 대신 자산 인벤토리 전반의 탐지 시간, 수정 시간, 적용 범위, AI가 생성한 보고서가 비보안 이해관계자가 문제를 이해하고 해결하는 데 얼마나 도움이 되는지 측정하세요.
마무리 생각
"AI 기반 펜테스트 혁명"은 이미 진행 중이지만, 이는 단일 제품이나 프로젝트가 아닙니다. 이는 오랜 보안 표준(OWASP, MITRE, NIST), 펜테스트AI와 같은 최신 에이전트 프레임워크, 펜테스트GPT와 같은 실용적인 코파일럿, 실제 제약 조건에서 실제 팀에서 이러한 기능을 사용할 수 있도록 하는 펜리전트 같은 플랫폼이 융합된 결과물입니다.
방법론에 집착하고, 증거를 요구하며, 인간 중심 거버넌스를 고집하는 엔지니어의 사고방식으로 이 분야에 접근한다면 AI 펜테스트 도구는 보안 프로그램에서 가장 효과적인 힘의 배율 중 하나가 될 수 있습니다. 하지만 마술처럼 취급하면 실망하게 될 것입니다.
이를 현명하게 사용하고 표준에 근거하여 인간 테스터가 진정한 인간의 판단이 필요한 공격 보안 부분에 집중할 수 있도록 하세요.
