LLM·생성형 AI 환경을 위한 자동 침투 테스트(Auto PenTest)와 거버넌스

AI 기반 자동 침투 테스트란 무엇인가

• 취약점 스캐너(VA)가 “취약점 후보를 찾아 목록화”하는 데 중심이 있다면,
• 침투 테스트(PT)는 “그 취약점이 실제로 악용 가능한지(Exploitability) + 악용 시 어디까지 확장되는지(공격 경로/권한상승/내부확장) + 실제 영향(데이터 접근/업무 영향)”을 검증합니다.
• AI 자동 펜테스트는 이 PT 흐름을 에이전트(목표 기반 계획/실행) + 도구 오케스트레이션(스캔/검증/증거 수집) + 지식(룰/그래프/히스토리)로 엮어 사람 개입을 크게 줄이고 반복 실행 가능한 “지속 검증(continuous validation)” 형태로 확장합니다.

왜 ‘스캐너 이상’인가?

• 스캐너는 흔히 “발견(Discovery)” 단계에 강하고,
• 자동 펜테스트는 “검증(Validation)” 단계까지 가서 거짓양성(FP) 감소, 우선순위 재정렬(‘진짜로 뚫리는 것부터’), 그리고 경로 기반 리스크(attack path) 시각화로 이어집니다.

대표 아키텍처: “에이전트 루프 + 도구 오케스트레이션 + 지식/정책”

가장 이해가 쉬운 3층 구조로 보면 정리됩니다.

에이전트(의사결정) 레이어

• 목표(예: “외부 노출 자산에서 중요정보 접근 가능성 검증”)를 받으면
• “정찰 → 스캔 → 분석 → 다음 단계 계획 → 실행 → 증거/지식 업데이트”를 반복합니다.
• RidgeBot도 “목표 기반으로 자율 테스트를 수행하는 AI 에이전트”라는 포지셔닝을 명확히 합니다.

실행(도구) 레이어: 기존 보안 도구를 ‘조합’하는 능력

• nmap, 웹 크롤링/스캐너, 설정 점검, 약점 검증 도구 등(조직 정책에 맞춰 허용 범위 내)을
• “상태/전이 모델(state machine)”로 묶어 자동화합니다.

300x250

아래는 공격 방법이 아니라 ‘자동 보안 검증 파이프라인’ 구조 예시입니다. (안전한 형태로 의도만 표현)

workflow:
  scope:
    targets: ["10.10.0.0/24", "app.example.com"]
    allowed_hours: "Sat-Sun 01:00-06:00"
    stop_conditions:
      - "service_instability_detected"
      - "unexpected_asset_detected"
  stages:
    - name: discovery
      actions: ["asset_inventory", "port_scan", "web_crawl"]
      outputs: ["asset_list", "open_ports", "url_map"]
    - name: analysis
      actions: ["vuln_candidate_scoring", "exploitability_estimation"]
      outputs: ["priority_queue"]
    - name: validation
      actions: ["safe_proof_collection", "authz_check", "evidence_capture"]
      outputs: ["validated_findings"]
    - name: report
      actions: ["risk_rating", "remediation_guidance", "framework_mapping"]
      outputs: ["report_pdf", "tickets", "dashboard_metrics"]

포인트: “validation” 단계에서 서비스 안정성/권한/승인(authz) 체크 + 안전한 증거 수집(safe proof)가 핵심입니다.

지식/거버넌스 레이어: 프레임워크 매핑/정책 연계

• “이 취약점/리스크가 우리 거버넌스(예: LLM Top10, NIST AI RMF)에 어디에 해당하는지”를 자동으로 태깅하면
  • 보안팀 운영(조치 우선순위) + 감사/컴플라이언스(근거) + 제품팀 개선(요구사항 반영)이 한 번에 정렬됩니다.
• IBM Guardium AI Security는 결과를 OWASP LLM Top 10 / NIST AI RMF 등에 매핑하는 점을 명시합니다.
• OWASP는 LLM Top 10 프로젝트와 2025 PDF를 공개 운영 중입니다.
• NIST는 AI RMF 1.0과 관련 리소스를 공식 제공하고 있습니다.

“자동 펜테스트 vs BAS/CART/CTEM” 구분하기

용어가 섞여 혼란스러워지기 쉬워서, 무엇을 ‘검증’하느냐로 정리하면 깔끔합니다.

• 자동 펜테스트(오펜시브 검증): “자산이 실제로 뚫리는가 / 어디까지 확장되는가”
  • RidgeBot류가 강조하는 방향(자율 테스트/우선순위/공격 에뮬레이션).
• BAS(통제 검증): “우리 보안 통제(EDR/WAF/메일/IPS)가 TTP를 얼마나 탐지·차단하는가”
• CART(지속 레드팀 자동화): “캠페인 단위로 계속 공격 시나리오를 돌리며 노출을 찾는 운영 모델”
• CTEM(지속 노출 관리): “발견→우선순위→검증→조치→재검증”을 상시 운영 체계로 굳히는 개념
  • RidgeBot 데이터시트에서도 CTEM/continuous validation 맥락을 강하게 가져갑니다.

결론: “자산 취약점이 뚫리는지”가 목표면 자동 펜테스트 쪽,
“방어 제품이 막는지”가 목표면 BAS 쪽이 더 맞습니다.
현실에서는 둘을 함께 굴려 CTEM 루프를 완성하는 경우가 많습니다.

상용/실전 솔루션 예시를 “역할”로 해석하기

RidgeBot (Ridge Security)

포지션: “AI 에이전트 기반의 지속 보안 검증(자동 펜테스트/공격 에뮬레이션)”

• 공격 표면 발견, exploitability 기반 우선순위, 자동 펜테스트, 공격자 에뮬레이션을 강조합니다.

IBM Guardium AI Security

포지션: “생성형 AI/LLM 사용사례에 특화된 보안 검증 + 거버넌스 매핑”

• 자동 펜테스트 수행 및 결과를 OWASP LLM Top 10 / NIST AI RMF 같은 프레임워크로 매핑한다고 명시합니다.

한계와 “사람 개입”이 꼭 필요한 지점

자동화가 강해도 아래 영역은 ‘휴먼 인 더 루프’가 필수가 되는 경우가 많습니다.

1. 비즈니스 로직 취약점

• 결제/정산/포인트/쿠폰/권한승인(ACL) 같은 로직은 “기술 취약점 스캔”만으로는 한계가 큽니다.
• 따라서 자동 펜테스트는 “기술 레이어”를 빨리 훑고, 로직은 전문가 테스트로 보강하는 하이브리드가 현실적입니다.

2. 권한 모델/조직 특수 정책(예: 내부망 접근 규칙, 예외 승인)

• “가능하면 뚫어라”가 아니라 “승인된 범위 내에서 증거를 남겨라”가 조직 운영 관점에서는 더 중요합니다.

3. 서비스 안정성(운영환경 영향)

• 자동화 테스트는 트래픽/로그 폭증, 일부 케이스에서 장애 유발 가능성이 있어
  • 시간창, rate-limit, stop-condition, 롤백/중단 절차가 설계되어야 합니다.

실무 도입 설계(추천 로드맵): ‘작게 시작 → 증거 기반 확장’

0단계: 통제·승인 체계부터(가장 중요)

• 범위(Scope): 자산/대역/도메인/계정/테스트 기간
• 허용 행위(Allowed actions): 안전한 검증 수준(증거 수집 방식), 금지 행위
• 중단 조건(Stop conditions): CPU/에러율/응답지연 등 임계치 초과 시 자동 중단
• 알림/에스컬레이션: SOC, NOC, 서비스오너 공유 채널

1단계: 스테이징/PoC 세그먼트에서 “재현 가능한 성공” 만들기

• “자동으로 무엇을 할 수 있나”가 아니라
• “우리 조직에서 안전하게 반복 가능한 운영 루틴이 되나”를 검증합니다.

2단계: 운영환경에는 “변경 직후/정기 점검”으로 제한 적용

• 정기(예: 주말 새벽) + 이벤트 기반(대규모 배포/신규 서비스 오픈 직후) 패턴이 가장 무난합니다.

보안 관점 가이드 & 점검 포인트

아래는 “AI 자동 펜테스트 도입” 시 내부에 배포할 수 있는 체크리스트 형태입니다.

필수 정책(승인/통제)

승인 없는 테스트 금지(법/규정/내부통제)

• 대상/시간/행위/데이터 취급 범위가 문서로 승인되어야 합니다.
• (특히 크리덴셜 사용 테스트는 계정 발급/만료/감사로그까지 함께 설계)

스코프 통제

• CIDR/도메인 allowlist, 자동 발견된 “예상 밖 자산”은 즉시 중단 + 검토 후 재개

운영 영향 통제

• Rate limit / 동시성 제한 / 야간 시간창 / 장애 감지 시 자동 중단

네트워크·계정·비밀정보 관리

스트 노드(어플라이언스/VM)의 보안

• 관리 콘솔 접근: MFA/접근통제, 관리자 계정 최소화
• 패치/업데이트 정책, 백업/복구, 로그 보존

크리덴셜/토큰/키 관리

• 가능한 Vault 같은 중앙 Secrets로 관리(만료/회수 가능)
• 리포트/로그에 민감정보가 들어가지 않도록 마스킹

결과 처리(조치/티켓/재검증)

증거 중심 리포팅

• “발견”과 “검증됨(Validated)”을 구분(거짓양성 관리)
• 재현 조건(시간/대상/요청ID/로그 포인트) 포함

거버넌스 매핑

• LLM/AI 영역은 OWASP LLM Top 10, NIST AI RMF 등으로 태깅해
  • 조치 우선순위 + 감사 대응 근거를 함께 만듭니다.

AI/LLM 서비스까지 포함할 때의 확장 포인트(요즘 제일 중요한 부분)

“AI 자동 펜테스트”가 최근 각광 받는 이유는 LLM 앱이 전통 웹앱과 다른 실패 모드를 갖기 때문입니다.

• OWASP는 LLM 앱의 주요 리스크를 Top 10 형태로 정리해 지속 업데이트하고 있습니다.
• OWASP AI Testing Guide는 “보안만으로 충분하지 않고, 신뢰성(Trustworthiness)까지 포함해 시험해야 한다”는 문제의식을 강하게 제시합니다.
• NIST AI RMF는 조직이 AI 리스크를 체계적으로 관리하기 위한 프레임워크(자율/비강제)로 제공됩니다.

실무적으로는

• “프롬프트/에이전트 권한/툴 호출/데이터 커넥터/로그”를 자산으로 보고
• 테스트 결과를 LLM Top10 / AI RMF에 매핑해 운영 거버넌스 체계로 흡수시키는 게 가장 효과가 큽니다.

운영 자동화 예시: 결과를 SIEM/티켓으로 넘기는 형태

결과를 표준 포맷으로 정규화(예: JSON)

• 필드 예: asset, finding_id, severity, validated(true/false), evidence_link, framework_tags, owner_team

SOAR/티켓 연계(개념 예시)

• 새 리포트 생성 → 중요도 High 이상 → 서비스오너 티켓 생성 → 조치 기한 SLA 부여 → 재검증 태스크 자동 등록

도입 의사결정 기준

RidgeBot류(자동 펜테스트/검증형)는

• “우리 자산이 실제로 뚫리는지를 빠르고 반복적으로 확인”하고 싶을 때 강합니다.

Guardium AI Security류(AI/LLM 특화 + 매핑형)는

• “LLM/생성형AI 사용사례를 보안+거버넌스 프레임워크로 동시에 관리”하고 싶을 때 방향성이 맞습니다.

조직 운영에서는

• “(자산 검증) 자동 펜테스트 + (통제 검증) BAS”를 함께 굴려
• CTEM 루프(상시 노출 관리)를 완성하는 형태가 가장 실용적입니다.