2025년, 빈 대학교의 안드레아스 하페와 위르겐 시토는"침투 테스트에 대한 LLM의 놀라운 효능에 대하여'라는 질문에서 놀라운 현실이 드러납니다: 대규모 언어 모델(LLM)은 패턴 인식, 공격 체인 구성, 동적 환경에서의 불확실성 탐색과 같은 주요 펜테스팅 작업에서 인간 전문가와 동등하거나 때로는 능가할 수 있으며, 비용 효율적인 확장성을 제공합니다.
사이버 위협의 증가, 심각한 인재 부족, 점점 더 복잡해지는 기업 인프라를 배경으로 명령줄 중심의 '블랙 매직'에서 다음과 같은 새로운 시대가 열렸습니다. AI 기반 보안 테스트. 공격적 보안 툴킷에 내장된 AI를 통해 조직은 테스트 주기를 며칠에서 몇 시간으로 단축하여 고급 펜테스팅 기술을 누구나 이용할 수 있는 보안 인프라로 전환할 수 있습니다.
침투 테스트에서 LLM은 어떻게 적용되나요?
"경험적 증거 "침투 테스트에 대한 LLM의 놀라운 효능" 에 따르면 대규모 언어 모델의 운영 특성이 모의 침투 테스터의 실제 관행과 비정상적으로 잘 일치한다고 합니다. 자주 언급되는 요인 중 하나는 기업 인프라 내에서 기술 단일 문화가 널리 퍼져 있다는 점입니다. 이러한 동질성 덕분에 LLM은 뛰어난 패턴 매칭 기능을 활용하여 훈련 코퍼라에 포함된 예시를 반영하는 반복적인 보안 구성 오류와 취약성 시그니처를 식별할 수 있습니다. 그 결과, 모델은 알려진 익스플로잇 경로에 직접 매핑되는 공격 전략을 수립하여 일반적으로 인간 테스터에게 필요한 탐색 오버헤드를 최소화할 수 있습니다.
또 다른 중요한 장점은 역동적이고 상태가 변화하는 목표 환경 내에서 불확실성을 관리할 수 있다는 점입니다. 다단계 모의 침투 훈련에서 모델은 서비스 응답, 인증 동작 또는 부분적인 오류 상태와 같은 관찰된 조건을 진화하는 "세계관"으로 지속적으로 종합합니다. 이러한 표현은 후속 의사 결정에 정보를 제공하여 규칙 기반 시스템에 부담을 주는 엄격한 절차적 제약 없이 모델이 전술 간에 유동적으로 전환하고 관련성이 없거나 오래된 가정을 버릴 수 있게 해줍니다.
LLM은 비용 효율성과 확장성 측면에서도 이점을 제공합니다. 기성 범용 모델은 이미 복잡한 공격 보안 작업에서 숙련도가 입증되어 도메인별 시스템에 대한 리소스 집약적인 훈련의 필요성을 줄여줍니다. 추가적인 상황별 지식이 필요한 경우에도 상황별 학습 및 검색 증강 생성(RAG)과 같은 기술을 사용하면 처음부터 다시 교육하지 않고도 기능을 확장할 수 있으므로 다양한 조직 환경에 빠르게 배포할 수 있습니다. 중요한 것은 이러한 유연성이 교육용 테스트베드를 넘어 프로덕션급 시나리오로 확장된다는 점입니다.
마지막으로, LLM 기반 워크플로우에 통합된 자동화는 탐지와 수정 사이의 기존 격차를 좁혀 생산성을 향상시킵니다. 이 모델은 초기 발견의 진위 여부를 검증하고, 일시적인 네트워크 조건이나 도구 제한으로 인한 오탐을 필터링하며, 가장 영향력이 큰 취약점부터 해결 노력을 기울이는 상황 인식 우선순위 지정 기능을 적용할 수 있습니다. 정찰부터 검증, 실행 가능한 보고에 이르는 이러한 엔드투엔드 흐름은 감사 및 규제 검토에 도움이 되는 추론과 방법론의 투명성을 유지하면서 운영 일정을 며칠에서 몇 시간으로 단축합니다.
LLM 기반 펜테스팅의 과제
그러나 이러한 장점은 운영 환경에서 발생하는 주목할 만한 문제와 함께 고려해야 합니다.
안정성 문제 및 보안 위험
모델 버전 간의 미묘한 차이로 인해 도구 사용이나 공격 순서에서 차이가 발생할 수 있습니다. 동일한 조건에서 여러 번 실행하면 완전히 다른 공격 체인이 생성되어 결과 일관성이 약화되고 검증이 복잡해질 수 있습니다. 동적 테스트에서는 적응형 전략이 강점이지만, 제약이 충분하지 않은 모델은 가드레일이 적용되지 않으면 의도한 작업 범위에서 벗어나 관련성이 없거나 심지어 안전하지 않은 작업을 실행할 수 있습니다.
비용 및 에너지 부담
리소스 소비는 또 다른 제약 조건입니다. 대용량 추론 모델은 훨씬 더 많은 연산 능력을 요구하며, 에너지 사용량은 소규모 작업별 모델의 최대 70배에 달하는 것으로 보고되고 있습니다. 지속적이거나 대규모의 자율 펜테스팅 배포를 계획하는 조직의 경우 이는 의미 있는 운영 비용과 환경적 영향을 의미합니다. 자동화는 양날의 검입니다. 모델의 우선순위 지정 로직은 우선순위가 낮은 결과를 간과할 수 있으며, 그럼에도 불구하고 심각한 잠재적 위험을 초래할 수 있으므로 이러한 누락을 포착하기 위해 숙련된 사람의 감독이 필요합니다.
개인정보 보호 및 디지털 주권
특히 클라우드 추론이 사용되는 경우 개인정보 보호 및 규정 준수에 대한 우려가 여전히 심각합니다. 구성 파일, 독점 코드 세그먼트 또는 환경 세부 정보와 같은 입력 데이터는 API를 통해 타사 제공업체로 전송될 수 있으며, 이는 국가 간 데이터 전송 위반의 가능성을 제기합니다. 다국적 기업은 LLM 통합의 생산성 이점과 지역별로 상이한 규정 준수 법률의 현실 사이에서 균형을 맞춰야 합니다.
모호한 책임 소재
마지막으로, 책임 소재가 해결되지 않은 문제 - AI 기반 테스트가 실수로 생산 시스템을 중단시키거나 데이터 손실을 초래하는 경우, 현재의 법적 환경에서는 책임 소재를 명확히 규정하지 않아 조직이 계약, 규제 및 평판 위험에 노출될 수 있습니다.
Penligent.ai: 인공지능 레드타이밍 혁명
Penligent.ai 는 이러한 여러 장애물에 대한 전문화된 대응책으로 등장했습니다. 세계 최초의 에이전트 AI 해커는 자연어 지시문을 해석하고, 복잡한 목표를 실행 가능한 하위 작업으로 분해하고, 200개가 넘는 업계 표준 보안 도구의 통합 라이브러리에서 선택하고, 지능적으로 조정하여 해결 지침과 함께 검증된 우선순위의 취약성 목록을 생성함으로써 독립형 스캐너 또는 엄격한 자동화 스크립트의 역할을 뛰어넘습니다.
사용자는 각 추론 단계를 관찰하고, 어떤 도구가 호출되었는지 정확히 확인할 수 있으며, 특정 결론이 도출된 이유와 그에 따른 후속 조치를 이해할 수 있는 투명성이 워크플로에 내장되어 있습니다. 이러한 설계는 신뢰를 강화하고 감사를 용이하게 하여 Penligent를 단순한 도구가 아니라 개인 사용부터 기업 배포까지 확장 가능한 협업 레드팀 파트너로 만들어 줍니다. NIST TEVV 및 OWASP의 생성형 AI 레드팀 가이드라인과 같은 프레임워크에 맞춰 규정 준수 인식 로직을 내장함으로써 자동화 잠재력과 규제된 관행 사이의 간극을 메웁니다.
데모 예시
다음 발췌문은 그 방법을 간략하게 설명합니다. Penligent.ai 는 단순한 자연어 작업에서 완전히 실행되고 보고되는 보안 테스트로 전환됩니다. 다음은 SQL 인젝션 검사 펜리전트에서.
결론
다음 분야의 역량에 대한 학술적 검증을 통해 "침투 테스트에 대한 LLM의 놀라운 효능" 에 구현된 운영 개선 사항으로 Penligent.ai에 따르면 AI 기반 공격 보안의 궤적은 분명합니다. 개념 증명 단계에서 프로덕션 지원 플랫폼으로 발전하고 있습니다. 사이버 보안 전문가, 모의 침투 테스터, AI 보안 애호가에게 이는 점진적인 개선이라기보다는 근본적인 패러다임의 전환을 의미합니다. 주기 시간을 단축하고, 진입 장벽을 낮추고, 투명성을 높이고, 처음부터 규정 준수를 통합함으로써, Penligent.ai 는 지능형 자동화가 인간 전문가와 비전문가 모두 현대 비즈니스가 의존하는 시스템을 방어하고 테스트하는 데 어떻게 도움이 되는지 보여줍니다.
이제 과제는 이러한 시스템이 작동한다는 것을 증명하는 것이 아니라 안정성과 재현성을 보장하고 오용을 억제하며 개인정보를 보호하고 책임성을 확립하는 등 책임감 있게 배포하는 것입니다. AI 기반 펜테스팅을 올바르게 수행하면 위협이 그 어느 때보다 빠르게 진화하는 시대에 경쟁 우위를 확보할 수 있을 뿐만 아니라 보안 태세의 기본 요소가 될 수 있습니다.
