펜테스트AI와 AI 자동 모의 침투 테스트의 다음 단계 - Penligent.ai

지금 펜테스트AI가 중요한 이유

AI 기반 공격 보안은 개념 증명 데모에서 기업 보안 프로그램으로 옮겨가고 있습니다. 이제 플랫폼은 스스로를 'AI 자동화된 침투 테스트', '자율 레드팀' 또는 '지속적인 보안 검증'이라고 설명하며 보안 연구원뿐만 아니라 CISO와 이사회로부터도 평가를 받고 있습니다.

펜테라는 자사의 플랫폼을 내부, 외부, 클라우드 환경 전반에서 공격자의 기술을 지속적으로 실행한 다음 해결 우선순위를 정하고 경영진을 위해 비즈니스 위험을 정량화하는 자동화된 보안 검증으로 포지셔닝합니다. RidgeBot은 숙련된 윤리적 공격자처럼 행동하여 기업 네트워크를 스캔하고, 자산과 잘못된 구성을 발견하고, 제어된 익스플로잇을 시도하고, 증거를 생성하는 AI 기반 자율 침투 테스트 로봇으로 마케팅하고 있으며, 모든 실행을 전담하는 선임 레드팀 없이도 이 모든 작업을 수행할 수 있습니다.

이와 동시에 보안 엔지니어는 익스플로잇 경로를 추론하고, 페이로드를 생성하고, 권한 상승 로직을 지원하고, 실행 요약 초안을 작성하는 데 "pentestGPT"라고도 하는 경량 어시스턴트를 사용하고 있습니다. 그러나 이러한 어시스턴트는 여전히 표적을 선택하고, 툴링을 실행하고, 범위 경계를 유지하고, 실제 영향을 평가하기 위해 사람이 직접 수행해야 합니다.

펜리전트.ai는 1) 자연어 목표를 이해하고, 2) 이미 실행 중인 도구 전반에서 전체 공격 워크플로우를 조율하며, 3) 공식 표준에 매핑된 규정 준수 등급의 감사 준비 리포팅을 생성할 수 있는 펜테스트AI 레이어가 필요한 팀을 위해 설계되었습니다.

다시 말해, Penligent.ai는 "AI가 탑재된 스캐너"가 아니며 "스크립트를 대신 작성해주는 LLM"도 아닙니다. 펜리전트는 사용자가 일반 영어로 브리핑하고, 수십 개 또는 수백 개의 기존 보안 도구를 조정하며, 엔지니어링, 법률 및 경영진에게 전달할 수 있는 증거에 기반한 스토리를 제공하는 에이전트형 공격자입니다.

변화: 연례 펜테스트에서 지속적인 AI 공세로의 전환

기존의 모의 침투 테스트는 일회성입니다. 공격의 범위를 정하고, 결과를 기다렸다가 감사 전에 문제를 해결하기 위해 급하게 움직입니다. 이러한 리듬은 공격 표면이 상당히 정적이라고 가정합니다. 그렇지 않습니다.

이 모델을 깨뜨린 것은 두 가지입니다:

• 경계가 한 분기에 바뀌는 것보다 일주일에 바뀌는 것이 더 많습니다.
  클라우드 서비스는 가동과 중단을 반복합니다. 컨테이너는 노출되었다가 잊혀집니다. 써드파티 API가 조용히 권한을 확장합니다. 테스트 인스턴스가 공용 공간으로 유출됩니다. 도난당한 자격 증명이 유포됩니다. 펜테라는 "지속적인 보안 검증"은 이제 선택이 아닌 필수이며, 내부, 외부, 클라우드 자산 전반에 걸쳐 최신 TTP로 업데이트된 실시간 공격 경로 매핑이 필요하다고 강조합니다.
• 공격 실행 자체가 자동화되고 있습니다.
  기업 환경에 배포하고, 자산을 열거하고, 안전하게 익스플로잇을 시도하고, 영향을 확인하고, 보고서를 생성할 수 있는 자율적인 윤리적 공격자로서의 RidgeBot의 가치는 몇 주가 걸리던 수동 공격 작업을 몇 시간으로 압축할 수 있습니다.

이것이 바로 'pentestAI'가 이제 구매 카테고리가 된 이유입니다. CISO는 "지난 분기에 테스트했나요?"라고 묻는 것이 아닙니다. "지금 우리를 테스트하고 있는 것은 무엇인가요?"라고 묻습니다. "오늘 실제로 어디가 침해될 수 있는가?", "이사회에 이를 비즈니스 측면에서 보여줄 수 있는가?"라고 묻습니다.

"반면, 'pentestGPT'는 인간 펜테스터가 더 빨리 생각하고, 더 빨리 쓰고, 더 잘 소통할 수 있도록 도와주는 LLM이지만, 실제로 킬 체인을 자체적으로 엔드 투 엔드로 실행하지는 않습니다.

Penligent.ai는 보안 엔지니어가 매번 사용자 지정 스크립트를 작성하거나 30개의 도구를 수동으로 조합할 필요 없이 내부 레드팀 리더처럼 작동하는 지속적인 AI 자동 모의 침투 테스트라는 새로운 기대치를 기반으로 만들어졌습니다.

pentestAI 대 pentestGPT 대 레거시 자동화

펜테스트GPT 스타일 어시스턴트

• 강점:
  • 익스플로잇 체인을 통해 추론할 수 있도록 도와주세요.
  • SQLi, IDOR, SSRF, RCE 등에 대한 페이로드를 제안합니다.
  • 권한 승격 또는 측면 이동 단계를 안내합니다.
  • 수정 지침 초안 및 경영진 요약.
• 제한 사항:
  • 자율적으로 실행되지 않습니다.
  • 사용자를 대신하여 스캐너, 퍼저, 자격 증명 스터핑 프레임워크 또는 클라우드의 잘못된 구성 감사자를 조정하지 않습니다.
  • 범위 가드레일을 시행하거나 허용 가능한 증거를 자동으로 수집하지 않습니다.
    사실상 펜테스트GPT는 그 자체로 레드팀이 아니라 '인간 레드팀원을 위한 AI 부조종사'입니다.

클래식 스캐너/DAST/SAST 스택

• 강점: 광범위한 범위와 속도. 웹 앱을 스파이더링하고, API를 퍼즈하고, 일반적인 클래스의 잘못된 구성 또는 주입 지점에 플래그를 지정할 수 있습니다.
• 제한 사항: 높은 노이즈, 약한 연쇄 로직, 제한된 익스플로잇 후 추론. 대부분의 스캐너는 "공격자가 이 노출된 엔드포인트에서 민감한 데이터로 실제로 피벗하는 방법은 다음과 같습니다."와 같은 신뢰할 수 있는 내러티브를 제공하지 않습니다. 또한 발견한 결과를 PCI DSS, ISO 27001 또는 NIST 요구 사항에 명확하게 매핑하지도 않습니다.

최신 펜테스트AI 플랫폼

펜테라는 이를 자동화된 보안 검증이라고 합니다. 내부, 외부, 클라우드 자산에서 공격자를 에뮬레이션하고, 실제 공격 경로를 파악하고, 비즈니스 영향을 정량화하고, 수정 우선순위를 지정합니다.
RidgeBot은 IP 범위, 도메인, IoT 노드, 자격 증명, 권한 상승 기회를 열거한 다음 제어된 익스플로잇을 시도하고 거의 실시간으로 증거를 전송할 수 있는 자율적인 AI 공격자로 자리매김하고 있으며, 이 모든 것을 키보드에 붙어 있는 인간 레드팀 전문가 없이도 수행할 수 있습니다.

펜리전트닷에이아이도 같은 수준의 운영을 목표로 하지만, 그 초점은 다릅니다:

• 일반 영어로 원하는 것을 말하면 됩니다.
• 기존 보안 도구 체인(200개 이상의 도구, 스캐너, 정찰 유틸리티, 익스플로잇 프레임워크, 클라우드 상태 분석기 등)을 연합하고 조율합니다.
• 제어된 킬 체인을 실행합니다.
• 컴플라이언스 등급 보고서로 증거를 취합합니다.

이러한 오케스트레이션 계층은 매우 중요합니다. 대부분의 기업에는 이미 스캐너, CSPM 도구, API 퍼저, 코드 분석기, 비밀 탐지기, 트래픽 레코더, 익스플로잇 개념 증명 프레임워크가 있습니다. 차단은 "보안 도구가 있느냐?"가 아닙니다. "매번 직접 코드를 작성하지 않고도 조직화된 공격자처럼 행동하게 만들 수 있는가?"가 차단 요소입니다. Penligent.ai는 이 문제를 해결하도록 설계되었습니다.

단순화된 상호작용 모델은 다음과 같습니다:

# 자연어 → 펜테스트AI 오케스트레이션
사용자: "스테이징 API 클러스터를 테스트합니다. 관리자 표면을 열거합니다,
       허용되는 경우 세션 고정 또는 약한 토큰 재사용을 시도합니다,
       그리고 스크린샷과 함께 PCI DSS / ISO 27001 매핑 결과를 생성합니다."

에이전트:
  1. 하위 도메인, 서비스, 노출된 패널을 발견하기 위해 정찰 및 OSINT 도구를 호출합니다.
  2. 허용된 엔드포인트에 대해 인증 테스트 유틸리티와 리플레이 툴을 실행합니다.
  3. 증거(HTTP 추적, 스크린샷, 리플레이 로그)를 캡처합니다.
  4. 여러 툴의 결과물을 하나의 공격 내러티브로 표준화합니다.
  5. 검증된 각 이슈를 PCI DSS, ISO 27001, NIST 제어 언어에 매핑합니다.
  6. 경영진 요약과 엔지니어링 수정 목록을 생성합니다.

이는 "도구 확산"에서 "오케스트레이션된 킬 체인"으로의 근본적인 도약입니다.

기능 매트릭스: 펜테라 대 릿지봇 대 펜테스트GPT 대 펜리젠트.ai

이 매트릭스에서 펜리전트닷에이아이가 다른 점은 "우리가 당신보다 더 많은 CVE를 찾아낸다"는 것이 아닙니다. 차별화 요소는 "사용자가 원하는 것을 영어로 말하고, 조직화된 공격자처럼 자체 툴체인을 구동하며, 엔지니어링 리더십, 규정 준수 팀 및 경영진이 모두 사용할 수 있는 결과를 산출하는 것"입니다.

이는 세 가지 구매 트리거를 동시에 충족합니다:

• 보안은 취약점 ID뿐만 아니라 검증된 익스플로잇 체인을 원합니다.
• 엔지니어링 팀은 구체적이고 재현 가능한 증거와 수정 목록을 원합니다.
• 경영진과 감사가 원하는 것 어떤 통제가 실패했나요? 어떤 표준이 관련되어 있는가? 보고할 수 있는 방식으로 노출되었는가?

Penligent.ai: 세 가지 핵심 차별화 요소

CLI 마찰 대신 자연어 제어

대부분의 펜테스팅 자동화는 여전히 Nmap, Burp 확장, 사용자 지정 인증 우회 스크립트, 리플레이 툴링, 클라우드 오설정 스캐너를 수작업으로 조합할 수 있는 작업자를 필요로 합니다. Penligent.ai는 이러한 장벽을 제거할 수 있는 위치에 있습니다. 사용자는 원하는 것을 설명합니다("스테이징에서 노출된 관리자 포털 열거, 허용되는 경우 토큰 재생 시도, PCI DSS 영향 생성"). 시스템은 의도를 해석하고, 세션 로직을 관리하고, 속도 제한 및 로그인 흐름을 처리하고, 공격 흐름을 실행합니다.

이는 장벽을 낮추기 때문에 중요합니다. 모든 팀에 5가지 툴 체인에 능통한 선임 공격 엔지니어가 있어야 하는 것은 아닙니다. 모델은 이렇습니다: "일반 언어로 요청하고, 공격자 수준의 작업을 수행한다"는 모델입니다.

200개 이상의 보안 도구를 하나의 킬 체인으로 오케스트레이션

대부분의 기업은 이미 스캐너, 퍼저, 자격 증명 감사기, 비밀 찾기, CSPM, 컨테이너 스캐너, CI/CD 노출 분석기, WAF 우회 테스터, 리플레이 도구, 권한 에스컬레이션 키트, OSINT 수집기 등을 보유하고 있습니다. 진짜 비용은 접착제입니다. 이 모든 것을 "노출된 디버그 엔드포인트에서 S3 자격 증명, 프로덕션 데이터베이스 액세스로 이어진 방법"으로 연결할 수 있는 사람은 누구일까요?

200개 이상의 보안 도구를 조정하고 그 결과를 200개의 단절된 스캔 결과가 아닌 하나의 익스플로잇 내러티브로 제공하는 대규모 오케스트레이션이 Penligent.ai의 관점입니다. "여기 38개의 중간 심각도 API 문제가 있습니다."라는 메시지가 아닌, "여기 38개의 중간 심각도 API 문제가 있습니다."라는 메시지가 표시됩니다:

• 진입 지점
• 인증 남용 또는 신뢰 훼손 방법
• 측면 단계
• 결과 액세스
• 공격자가 프로덕션에서 체인으로 묶은 경우 폭발 반경

리더십의 입장에서는 "몸값을 이렇게 지불해야 한다"는 뜻으로 읽힙니다.
엔지니어링의 경우 "이것이 바로 우리가 소유하게 된 정확한 요청/응답 쌍입니다."와 같은 의미입니다.

규정 준수 등급 보고 및 공격 체인 시각화

펜테라는 경영진과 이사회를 위해 공격 경로 매핑, 치료 우선순위, 비즈니스 언어로 된 위험 요약을 강조합니다. RidgeBot은 "단순한 취약점이 아니라 실제 발판"인 치료 속도를 높이기 위해 증거에 기반한 익스플로잇 가능성을 강조합니다.

Penligent.ai는 이 마지막 단계를 공식 규정 준수 언어로 구현합니다. 출력은 다음과 같이 구조화됩니다:

• 실패한 제어(ISO 27001 제어 제품군, PCI DSS 요구 사항, NIST 기능).
• 장애를 증명하는 정확한 기술 체인.
• 폭발 반경입니다.
• 권장 수정 경로 및 담당 팀

이를 통해 보안, 규정 준수, 엔지니어링이 모두 동일한 아티팩트에서 작업할 수 있습니다. "우리가 발견했습니다"에서 "우리가 책임집니다"로, "우리가 해결했음을 증명할 수 있습니다"로 바로 이동할 수 있습니다.

실제 사용 장소 - 일반적인 시나리오

• 외부 웹 및 API 표면
  에이전트에게 노출된 관리자 패널을 발견하고, 취약한 세션 처리 또는 토큰 재생(허용된 범위 내)을 테스트하고, 결제 또는 민감한 데이터에 영향을 미치는 모든 발견 사항에 대해 감사 준비 증거와 PCI DSS/NIST 매핑을 생성하도록 요청하세요.
• 클라우드 및 컨테이너 공격 표면
  임시 서비스, 범위가 잘못 지정된 IAM 역할, 고아가 된 CI/CD 런처, 노출된 스테이징 클러스터를 대상으로 펜테스트AI를 지정하세요. 바로 여기에 '섀도 인프라'가 존재합니다. 공격자들은 이제 하나의 모놀리식 경계가 아닌 잘못된 설정, 유출된 인증정보, 인증정보 재사용을 통해 공격하기 때문에 펜테라는 내부, 경계, 클라우드 표면에서 지속적인 유효성 검사를 필수로 명시적으로 마케팅하고 있습니다.
• 내부 대시보드 및 권한 있는 백엔드
  최악의 침해 사고는 대부분 "내부에서만 일어나는 일이고 외부에서는 아무도 볼 수 없을 것"이라는 생각에서 시작됩니다. 하지만 실제로는 자격 증명이 유출되거나 스테이징 하위 도메인이 공개되는 순간 이러한 가정은 무너집니다. 에이전트 워크플로는 구체적인 증거를 통해 이러한 가정이 틀렸다는 것을 증명할 수 있습니다.
• AI 어시스턴트 / LLM / 에이전트 표면
  조직에서 내부 부조종사, 자율 지원 봇, 데이터 권한을 가진 내부 도우미를 배포함에 따라 공격자들은 즉각적인 주입, '보이지 않는 명령' 페이로드, AI 에이전트를 속여 기밀을 유출하거나 작업을 실행하도록 하는 실험을 하고 있습니다. 펜테라는 실시간으로 진화하는 공격자의 행동을 반영하기 위해 인텐트 중심의 자연어 스타일 검증을 공개적으로 논의했습니다.
  Penligent.ai는 바로 이 계층을 타깃으로 합니다: "AI 어시스턴트를 권한이 있는 고부가가치 마이크로서비스처럼 취급하세요. 이를 강제할 수 있을까요? 그 강제를 측면 이동으로 연결할 수 있을까요?"라는 질문을 던집니다. 그 결과 보안 및 규정 준수 팀이 실제로 업스트림에 제공할 수 있는 보고서가 생성됩니다.

배포 및 워크플로

Penligent.ai는 이미 가지고 있는 것을 대체하는 것이 아니라 그 위에 올려놓기 위한 것입니다. 워크플로는 다음과 같습니다:

1. 테스트를 일반 영어로 설명합니다:
   "노출된 관리자 패널을 위해 staging-api.internal.example를 스캔합니다.
    허용되는 경우 세션 고정/토큰 재생을 시도합니다.
    스크린샷과 요청/응답 쌍을 캡처합니다.
    그런 다음 ISO 27001 / PCI DSS / NIST 결과를 생성합니다."

2. 에이전트가 오케스트레이션합니다:
   - 정찰 및 OSINT 툴링(하위 도메인 열거형, 서비스 핑거프린팅)
   - 인증/세션 테스트 유틸리티
   - 정책 범위 내 익스플로잇 시도 툴링
   - 측면 이동 시뮬레이터(범위 내에 있는 경우)
   - 증거 캡처 및 정규화

3. 플랫폼 조립
   - 공격 연쇄 다이어그램(진입 지점 → 측면 단계 → 영향)
   - 기술적 증거 패키지(HTTP 추적, PoC, 스크린샷)
   - 규정 준수 매핑: 위반된 요구 사항, 중요한 이유
   - 책임 팀에 맞춰 우선순위가 지정된 수정 목록

결과는 "여기 스캐너 출력물로 가득 찬 폴더가 있습니다."가 아닙니다. 결과는 스토리입니다:

• 공격자가 침입하는 방법은 다음과 같습니다.
• 그들이 얻을 수 있는 것은 다음과 같습니다.
• 위반되는 제어는 다음과 같습니다.
• 이 문제를 해결해야 하는 사람은 다음과 같습니다.
• 감사팀과 경영진에게 이 문제가 해결되었음을 증명하는 방법은 다음과 같습니다.

모든 엔지니어가 전문 레드팀원이 될 필요 없이 자연어 인텐트 입력, 조율된 다중 도구 공격 조치, 컴플라이언스 매핑 증거 출력, 이것이 바로 펜리전트AI가 정의하는 펜테스트AI의 진정한 약속입니다.