2025년 인공지능은 최첨단 연구 분야에서 의료에서 금융에 이르는 다양한 산업의 기본 요소로 발전하여 다음과 같은 모든 것을 뒷받침할 것입니다. 대규모 언어 모델 및 사기 탐지 시스템을 예측 분석 엔진에 통합했습니다. 이러한 통합으로 효율성과 기능이 극적으로 향상되었지만, 방대하고 복잡한 새로운 공격 표면도 생겨났습니다. 네트워크, 서버 및 애플리케이션의 취약점을 발견하도록 설계된 기존의 모의 침투 테스트는 웹 애플리케이션는 모델 중독, 프롬프트 주입, 신경망의 적대적 조작과 같은 AI 고유의 위험을 완전히 해결할 수 없습니다. AI 모의 침투 테스트는 이러한 격차를 해소하기 위해 AI 기반 방법을 사용하여 IT 인프라뿐만 아니라 AI 모델 자체의 취약점을 발견, 익스플로잇 및 완화합니다. AI를 빠르게 도입하는 미국 조직에서 이러한 유형의 보안 검증은 선택 사항에서 필수 사항으로 바뀌고 있습니다.
AI란 무엇인가요? 침투 테스트 기존 방법과의 차이점
AI 모의 침투 테스트는 데이터, 알고리즘, 통합 로직 등 AI 시스템의 취약점을 파악하는 데 초점을 맞춘 사이버 보안의 전문 분야입니다. 기존 시스템용 자동 모의 침투 테스트 도구는 네트워크 포트, API 및 소프트웨어 취약점을 대상으로 하지만, AI 모의 침투 테스트는 머신 러닝 파이프라인, 학습 데이터 세트 및 추론 시간 동작으로 범위를 확장합니다. 여기에는 성능을 저하시키거나 출력을 조작하는 악의적인 입력, 편향성 또는 데이터 유출 조사, 최소한의 교란이 의사 결정에 미치는 영향 탐색 등의 방법이 포함됩니다. 소스 코드 패치로 끝나는 기존의 펜 테스팅과 달리 AI 중심 테스트에서는 학습 데이터를 정제하거나 모델 아키텍처를 조정하거나 입력 살균과 같은 방어 메커니즘을 추가해야 할 수 있습니다.
최신 AI 모의 침투 테스트 도구가 제공해야 하는 핵심 기능
최신 AI 침투 테스트 도구는 고급 기능의 핵심 세트를 공유합니다. AI 기반 정찰은 기존 자산과 AI 전용 자산을 모두 매핑합니다. 자동화된 익스플로잇은 여러 단계를 연결하여 모델 매개변수의 즉각적인 주입이나 조작과 같은 실제 공격 시나리오를 재현합니다. 특히 대화형 AI 배포의 경우 언어 모델별 취약점을 노출하는 LLM 레드팀 구성이 점점 더 중요해지고 있습니다. 동적 애플리케이션 보안 테스트(DAST)를 통한 지속적인 테스트는 모든 업데이트, 배포 또는 재교육 주기를 검증합니다. 원활한 CI/CD 통합을 통해 개발 워크플로에서 '시프트 레프트' 보안이 가능하며, 휴먼 인 더 루프 옵션은 미묘한 위협 분석을 위해 자동화와 전문가의 판단을 결합합니다.
최고의 AI 모의 침투 테스트 기업 선정 기준
2025년 상위 기업 선정은 혁신성, AI 관련 범위의 깊이, 엔터프라이즈 및 프로토타입 환경을 위한 확장성, 엔드투엔드 자동화, 사용자 경험, 특히 보고의 명확성 등을 기준으로 이루어졌습니다. 혁신에는 독점 AI 엔진, 강화 학습 또는 새로운 적대적 시뮬레이션이 포함될 수 있습니다. 심층성은 플랫폼이 단순히 기존 스캐너의 용도를 변경하는 것이 아니라 AI의 고유한 위험을 진정으로 해결하도록 보장합니다. 확장성을 통해 전체 배포 범위에서 테스트할 수 있으며, 자동화를 통해 수동 개입에 대한 의존도를 줄일 수 있습니다. 명확하고 실행 가능한 보고를 통해 의사결정권자는 발견한 결과에 효과적으로 대응할 수 있습니다.
| 회사 | 보안 포커스 | 주요 기능 | 장점 | 제한 사항 | 최상의 대상 |
|---|---|---|---|---|---|
| Penligent.ai | 완전 자율 AI 펜테스트 에이전트 | AI 기반 정찰, 자동화된 익스플로잇, LLM 레드팀, 지속적인 DAST, CI/CD 통합, 휴먼 인 더 루프(human-in-the-loop) | 해커의 직관을 모방하고, 복잡한 네트워크에 맞게 확장 가능하며, 풀스택 AI 적용 범위 | 더 높은 학습 곡선, 잠재적 오탐 가능성 | 지속적이고 완전 자동화된 검증을 원하는 기업 |
| PentestGPT | 인간 테스터를 위한 AI 어시스턴트 | 컨텍스트 인식 안내, 페이로드 생성, 출력 구문 분석, 오픈 소스 | 생산성 향상, 교육에 이상적, 비침입적 | 자율적이지 않음, LLM API에 의존, DAST 없음 | 수동 워크플로우를 보강하는 펜테스터 |
| 오토펜테스트 | DRL 기반 연구 프레임워크 | DRL을 사용한 자동화된 정찰 및 익스플로잇, Nmap/메타스플로잇 통합 | 맞춤형 교육 혁신 | 강력한 기술력이 필요하며 상업적 준비가 되어 있지 않습니다. | 연구자, 학자, 고급 실무자 |
| Mindgard | AI 네이티브 보안 | DAST-AI 지속적 테스트, AI 레드팀, CI/CD 통합 | AI 관련 취약점 집중 분석 | 기존 네트워크/앱 펜테스트 없음 | AI 개발 팀의 모델 보안 |
| Mend | 통합 앱 + AI 보안 | AI 기반 코드 스캔, 대화형 AI 테스트, SBOM 규정 준수 | 기존 위험과 AI 위험을 함께 커버 | 퓨어플레이에 비해 AI 전문성이 떨어짐 | 올인원 커버리지가 필요한 데브섹옵스 팀 |
| SplxAI | GenAI 중심의 레드팀 구성 | 신속한 주입 감지, 누출 방지, 다국어 지원 | 실시간 모니터링, CI/CD, 글로벌 도달 범위 | LLM 이상 제한 | 글로벌 GenAI 앱 배포 |
| 하모니 인텔리전스 | 풀스택 AI 기반 공격 보안 | 자동화된 스캔, 실시간 모니터링, 자가 학습 | 연중무휴 24시간 보호, 최소한의 수작업 | 인간 레드팀보다 덜 창의적 | 보안을 자동화하는 중소기업 및 대기업 |
| 런시빌 | 빠른 AI 기반 펜테스트 | 신속한 설정, 투명한 보고, 공격 리플레이 | 속도 + 정확성, 사용자 친화적 | 완전 자동화, 제한된 사용자 지정 | 스타트업 및 규제 대상 산업 |
| 피커스 보안 | 제어 유효성 검사 + AI 인사이트 | 지속적인 BAS, Numi AI를 통한 우선 순위 완화 | 효과 측정, 실행 가능한 인사이트 | 미지수가 아닌 검증에 집중 | 방어를 검증하는 기업 |
| 면역 웹 | 하이브리드 AI + 인간의 전문성 | AI 스캐닝, 인적 검증, CI/CD, 오탐 제로 SLA | 높은 정확도, 규정 준수 지원 | 자율성은 떨어지고 비용은 높아집니다. | 정밀도가 필요한 규제 산업 |
올바른 AI 침투 테스트 파트너를 선택하는 방법
AI 사용량, 규정 준수 의무, 배포 속도에 따라 파트너를 선택하세요. 대화형 AI가 스택을 지배하는 경우, 심층적인 LLM 레드팀 구성에 우선순위를 두세요. 중요한 인프라 통합의 경우 지속적인 모니터링이 핵심입니다. 통합 호환성, 취약성 데이터베이스의 업데이트 빈도, 공급업체 지원 품질을 평가하세요. 라이선스 비용을 넘어 시간 절약과 위험 감소 혜택까지 고려하세요.
결론
AI는 기술을 재편하고 있지만 사전 테스트가 없다면 혁신은 금방 취약점이 될 수 있습니다. 여기 소개된 기업들은 AI 침투 테스트의 최전선에서 다양한 요구 사항에 맞는 뚜렷한 강점을 제공합니다. 지금 투자하면 위협이 진화함에 따라 신뢰, 규정 준수 및 복원력을 확보할 수 있습니다.
