최근 몇 달 동안 보안 연구자들은 점점 더 정교해지는 머신 기반 테스트에 놀라움을 금치 못했습니다. 전체 CVE 참조, 익스플로잇 경로, 개념 증명 스크립트 등 갑자기 나타난 것처럼 보이는 긴 취약성 목록이 인간 레드팀과는 비교할 수 없는 속도로 생성되었다는 보고서가 유포되고 있습니다. 과거에는 전문가들로 구성된 팀이 몇 주 동안 작업해야 했던 것이 이제는 몇 시간 만에 생성되고 있습니다. 이러한 인시던트가 완전히 자율적이든 부분적으로 안내를 받든 상관없으며, 메시지는 분명합니다. 새로운 시대가 도래했습니다. AI 펜테스트 도구 가 그 중심에 있습니다.
수십 년 동안 모의 침투 테스트는 희소성으로 정의되었습니다. 숙련된 테스터는 소수였고, 도구는 흩어져 있었으며, 프로세스는 일시적이었습니다. 일반적인 평가는 계약 범위 설정으로 시작하여 정찰과 스캔을 거쳐 수작업과 보고서 작성으로 이어지는 긴 주기로 진행되었습니다. 결과가 나왔을 때는 이미 시스템이 변경된 경우가 많았습니다. 공격 속도와 방어 속도 사이의 이러한 불일치로 인해 조직은 위험에 노출되었습니다. 오늘날 자율 펜테스팅의 부상으로 이러한 격차가 줄어들고 우리가 이제 막 이해하기 시작한 방식으로 힘의 균형이 바뀔 것으로 예상됩니다.
기존 모델이 실패하는 이유
기존의 모의 침투 테스트는 반응적이고 빈번하지 않으며 느리다는 구조적인 문제에 직면해 있습니다. 반면 최신 소프트웨어는 지속적으로 움직입니다. 새로운 코드가 매일 제공되고, API가 매주 출시되며, 클라우드 환경이 동적으로 변화합니다. 분기별 또는 연간 테스트는 더 이상 이를 따라잡을 수 없습니다. 그 결과 보안에 많은 투자를 하는 조직에서도 취약점이 보이지 않는 상태로 수개월 동안 지속되는 경우가 많습니다.
문제는 케이던스뿐만이 아닙니다. 레거시 툴링은 테스터에게 노이즈를 넘치게 합니다. 한 번의 스캔으로 수천 개의 원시 결과가 생성될 수 있으며, 이 중 대부분은 오탐입니다. 더 깊은 결함을 조사하는 데 사용할 수 있는 시간을 고된 분류 작업에 투입해야 합니다. 더 심각한 문제는 이러한 워크플로가 사일로(여기에는 스캐너, 저기에는 익스플로잇 프레임워크, 그 사이에는 즉석에서 만든 스크립트)로 존재하는 경우가 많다는 점입니다. 완전한 커버리지를 달성하는 환경은 거의 없으며, 최신 보안이 요구하는 규칙적으로 테스트를 반복할 수 있는 환경도 거의 없습니다.
자율 펜테스팅의 모습
차세대 AI 펜테스트 도구 는 이 간극을 좁히려는 시도입니다. 이 솔루션은 오래된 스캐너를 단순히 포장하는 것이 아닙니다. 오케스트레이션, 검증, 추론을 결합하여 인간 전문가의 워크플로와 유사하지만 기계의 규모와 속도를 갖춘 응집력 있는 시스템으로 만듭니다.
이러한 도구는 "이 웹 애플리케이션에 SQL 인젝션이 있는지 확인"과 같은 명령이 구조화된 하위 작업으로 파싱되는 의도에서 시작됩니다. 정찰, 스캔, 익스플로잇, 유효성 검사가 자동으로 연결됩니다. 취약점이 의심되면 도구는 추가 프로브를 실행하여 익스플로잇이 가능한지 확인하여 결과가 나타나기 전에 잘못된 경보를 걸러냅니다. 모든 단계가 기록되어 발견된 내용뿐만 아니라 그 이유를 설명하는 감사 가능한 추적이 생성됩니다.
연구 프로토타입은 이미 어떤 것이 가능한지 보여줍니다. 다음과 같은 프레임워크 xOffense 그리고 RapidPen 는 여러 에이전트가 복잡한 공격 흐름을 조정하여 통제된 환경에서 인간 테스터에 필적하는 성공률을 달성하는 방법을 보여줍니다. TermiBench와 같은 벤치마크는 세션 상태, WAF, 예측 불가능한 방어가 있는 복잡한 실제 환경 등 이러한 시스템이 여전히 실패하는 부분을 드러냅니다. 하지만 진전은 부인할 수 없습니다. 한때 공상 과학 소설처럼 보였던 것이 이제는 실제 현실에 직면한 공학적 문제처럼 느껴집니다.
수비수에게 유리한 상황으로 전환
회의론자들은 자율적인 펜테스팅이 공격자에게만 유리하다고 주장합니다. 그러나 방어자는 자체 시스템에 대한 액세스, 로그에 대한 가시성, 안전하고 지속적으로 테스트를 실행할 수 있는 권한 등 구조적인 이점을 가지고 있습니다. 공격 공격을 자동화할 수 있는 동일한 기술을 책임감 있게 배포하면 방어 체계를 강화하는 데 사용할 수 있습니다.
조직에서 펜테스팅은 더 이상 드문 일이 아닙니다. 올바른 도구 체인을 사용하면 단위 테스트나 CI/CD 점검처럼 필수적인 백그라운드 프로세스가 될 수 있습니다. 몇 달이 아니라 몇 시간 내에 취약점을 발견하고 수정할 수 있습니다. 추론, 검증, 투명성이 결합된 이러한 도구는 단순한 스캐너가 아니라 보안팀의 신뢰할 수 있는 조타수가 됩니다.
여기에서 펜리전트 가 들어옵니다. 학술용 프로토타입과 달리 Penligent는 생산 준비가 완료된 상태로 제작되었습니다. AI 펜테스트 도구. 200개 이상의 업계 표준 모듈을 통합하고, 각 발견 사항에 대해 자동 검증을 실행하며, 감사자와 엔지니어가 검토할 수 있는 의사 결정 로그를 보존합니다. DevSecOps 파이프라인에서 규정 준수 보고에 이르기까지 최신 워크플로에 적합하도록 설계되어 지속적인 펜테스팅이 단순한 비전이 아니라 일상적인 현실이 될 수 있도록 지원합니다. 다음에서 실제로 작동하는 모습을 확인할 수도 있습니다. 제품 데모를 통해 모든 단계에서 사람의 개입 없이 얼마나 빠르게 대상을 테스트, 검증 및 보고할 수 있는지 보여줍니다.
우리가 인정해야 할 한계
물론 완벽한 도구는 없습니다. AI 펜테스트 도구 실제적인 한계에 직면합니다. 심층적인 도메인 지식이 필요한 논리 결함을 놓칠 수 있습니다. 취약점이 비정상적인 워크플로 뒤에 숨어 있는 경우 오탐을 생성할 수 있습니다. 대규모로 실행하는 데 비용이 많이 들고, 반복적인 프로브와 검증으로 컴퓨팅 리소스를 소모할 수 있습니다. 또한 권한 검사, 스로틀링, 킬 스위치와 같은 엄격한 보호 장치가 없으면 자동화된 공격 엔진으로 악용될 위험이 있습니다.
이러한 현실은 인간의 감독이 여전히 필수적이라는 것을 의미합니다. 자동화된 거래가 재무 분석가를 없앤 것이 아니듯, 자율 펜테스팅이 레드팀을 없앨 수는 없습니다. 다만, 노이즈를 선별하는 데 소요되는 시간을 줄이고 결과를 해석하고 위협을 모델링하고 방어를 설계하는 데 더 많은 시간을 할애하는 등 역할이 변화할 뿐입니다.
다음 단계
그 궤적은 분명합니다. 자율 시스템은 더욱 강력해질 것입니다. 멀티 에이전트 오케스트레이션을 통해 복잡한 공격 경로를 안정적으로 실행할 수 있게 될 것입니다. 이에 대응하는 방어형 AI가 등장하여 시스템이 기계의 속도로 서로를 탐색하고 대응하는 고양이와 쥐의 게임을 만들 것입니다. 규제 프레임워크는 허용 가능한 사용의 경계를 정의하기 시작하여 모든 자동화된 테스트에 대해 감사 로그와 출처 증명을 요구할 것입니다. 시간이 지남에 따라 침투 테스트는 일회성 감사에서 지속적인 임베디드 관행으로 전환될 것입니다.
이러한 도구를 도입하려는 조직은 속도, 적용 범위, 명확성을 통해 얻을 수 있는 이점이 있습니다. 공격자에게는 공격의 기준을 높이는 것입니다. 그리고 방어자에게는 최신 소프트웨어의 속도를 따라잡을 수 있는 절호의 기회를 제공합니다.
자율 해킹의 부상은 이론적인 문제가 아닙니다. 현재 일어나고 있으며 앞으로 몇 년 안에 보안 관행을 재편할 것입니다. AI 펜테스트 도구 는 인간 테스터를 대체하지는 못하지만, 테스터의 업무 방식과 집중하는 대상, 조직이 스스로 테스트할 수 있는 빈도를 변화시킬 것입니다.
펜리젠트는 자동화와 검증 및 책임을 결합한 유용하고 투명하며 지속적으로 실행되는 시스템이라는 비전을 실현하기 위한 첫 번째 진지한 단계 중 하나입니다. 펜테스팅이 어디로 가고 있는지 확인하기 위해 미래를 기다릴 필요가 없습니다. 지금 바로 확인할 수 있습니다.여기.
