Agentic AI: Theories .. 소개 6장
Agentic AI: Theories and Practices 소개
Agentic AI: Theories and Practices 소개
6장 목차
6 AI Agents in Offensive Security
6.1 AI Agent in Red Team Operations
6.1.1 Meta’s Generative Offensive Agent Tester (GOAT)
6.1.2 Google’s AI-Assisted Red Teaming
6.1.3 Openai’s Red Teaming Using AI Agents
6.1.4 PyRIT: Microsoft’s AI Agent Tool for Red Teaming
6.1.5 Burpference for Dreadnode
6.2 AI Agent–Driven Social Engineering
6.2.1 What Is Social Engineering?
6.2.2 Deepfake Video Calls
6.2.3 AI Agent–Powered Phishing Emails
6.2.4 Voice Cloning for Vishing
6.2.5 Implications and Countermeasures
6.3 AI Agent in Software Supply Chain Attacks
6.3.1 False Code Package Generation
6.3.2 False API Endpoint Creation
6.3.3 CI/CD Pipeline Attacks
6.3.4 Runtime Environment Attacks
6.3.5 AI-Driven Software Composition Analysis
6.3.6 Intelligent Trojan Injection
6.3.7 Defensive Countermeasures
6.4 AI Agent Used for Bug Bounty
6.4.1 AI-Assisted Vulnerability Discovery
6.4.2 Code Example
6.5 AI Agent in Vulnerability Discovery and Zero-Day Discovery
6.5.1 Google’s Big Sleep Project
6.5.2 Design “DeepFuzz” Agent
6.6 Architectural Considerations for AI-Enhanced Offensive Platforms
6.7 Summary
6.8 Questions
References
요약
6. AI Agents in Offensive Security
6.1 AI Agent in Red Team Operations
6.1.1 Meta’s Generative Offensive Agent Tester (GOAT)
Meta의 GOAT는 생성형 AI를 활용한 공격 시뮬레이션 도구로, 웹·앱 서비스의 보안 취약점을 자동 탐지합니다.
공격 벡터 생성, 페이로드 변형, 우회 전략 설계까지 자동화해 레드팀의 효율성을 극대화합니다.
특히 LLM 기반 질의응답 형식으로 공격 아이디어를 도출하고, 실제 실행 가능한 코드·스크립트를 생성합니다.
실제 환경을 모사해 제로데이 시나리오를 빠르게 테스트할 수 있습니다.
Meta 내부에서뿐 아니라 업계 전반의 모범사례로 평가됩니다.
6.1.2 Google’s AI-Assisted Red Teaming
Google은 AI 보조 레드팀 기법을 통해 대규모 시스템 테스트 효율을 높입니다.
AI 에이전트는 자동 취약점 스캐닝과 익스플로잇 시뮬레이션을 수행하며, 각 공격 단계별 최적 경로를 제안합니다.
또한 AI는 과거 공격 데이터와 최신 위협 인텔리전스를 결합해 새로운 공격 패턴을 생성합니다.
이 방식은 보안팀이 고위험 취약점에 집중할 수 있도록 리소스를 재배치하게 해줍니다.
내부·외부 침투 테스트 모두에 적용됩니다.
6.1.3 OpenAI’s Red Teaming Using AI Agents
OpenAI는 자사 LLM의 안전성을 검증하기 위해 AI 에이전트 기반 레드팀을 운영합니다.
에이전트는 악성 프롬프트, 데이터 주입, 편향 유도 등 다양한 공격을 시뮬레이션합니다.
자동화된 프롬프트 생성·변형 기능을 통해 방어 모델의 취약성을 지속적으로 탐색합니다.
이 접근은 LLM 보안·윤리 개선에 직접 반영됩니다.
결과는 정책·모델 업데이트에 활용됩니다.
6.1.4 PyRIT: Microsoft’s AI Agent Tool for Red Teaming
PyRIT은 Microsoft가 개발한 레드팀용 AI 에이전트 도구로, 테스트 시나리오 자동 생성·실행을 지원합니다.
코드 취약점 분석, API 오용 탐지, 데이터 유출 경로 식별에 강점이 있습니다.
다중 에이전트 구조를 통해 병렬 공격 시뮬레이션이 가능하며, 결과를 자동 보고서로 생성합니다.
CI/CD 파이프라인에 통합해 지속적 보안 검증이 가능합니다.
보안팀의 반복 업무를 줄여 전략적 분석에 집중하게 합니다.
6.1.5 Burpference for Dreadnode
Burp Suite를 기반으로 한 Burpference는 Dreadnode 공격 시뮬레이션을 자동화합니다.
AI 에이전트는 웹 애플리케이션 보안 테스트를 가속화하고, 공격 패턴을 실시간 수정합니다.
특히 XSS, SQLi, CSRF 등 OWASP Top 10 취약점 탐지에 최적화되어 있습니다.
자동화된 시나리오 실행으로 테스트 범위와 정확도가 높아집니다.
사용자 정의 모듈로 확장이 가능합니다.
6.2 AI Agent–Driven Social Engineering
6.2.1 What Is Social Engineering?
사회공학은 인간 심리를 악용해 비인가 접근이나 정보를 획득하는 기법입니다.
전통적으로 이메일 피싱, 사기 전화, 현장 침투 등이 포함됩니다.
AI 에이전트는 이를 자동화하고, 개인화된 공격 메시지를 생성할 수 있습니다.
데이터 분석·OSINT를 활용해 목표 맞춤형 시나리오를 제작합니다.
이로 인해 공격의 성공률과 규모가 크게 증가할 수 있습니다.
6.2.2 Deepfake Video Calls
AI 에이전트가 생성형 영상 모델을 활용해 실시간 딥페이크 영상 통화를 수행합니다.
공격자는 피해자의 신뢰를 얻어 민감 정보를 유도할 수 있습니다.
실시간 음성·표정 합성 기술로 진위 판별이 어려워집니다.
기업 임원 사칭, 금융 사기 등 고위험 범죄에 악용됩니다.
방어를 위해 영상 인증·다단계 검증 절차가 필요합니다.
6.2.3 AI Agent–Powered Phishing Emails
AI는 표적형 피싱 이메일을 자동 생성·배포할 수 있습니다.
자연어 처리 능력으로 문맥·어투를 맞춰 탐지를 피합니다.
수신자의 과거 행동 데이터를 분석해 클릭 가능성을 높입니다.
대량 발송과 맞춤형 콘텐츠 결합으로 위협이 증대됩니다.
AI 기반 필터링·행동 분석 방어가 필수입니다.
6.2.4 Voice Cloning for Vishing
음성 합성 AI를 이용해 특정 인물의 음성을 정밀 복제합니다.
피해자는 목소리만 듣고도 해당 인물을 신뢰할 수 있습니다.
금융 인증, 기밀 정보 전달 등에서 피해가 발생합니다.
이 기술은 다국어·억양 모사도 가능해 위험성을 높입니다.
보안 코드·이중 인증 사용이 필수적입니다.
6.2.5 Implications and Countermeasures
AI 기반 사회공학은 공격 범위와 정밀도가 비약적으로 확대됩니다.
기업·개인 모두 다단계 인증과 보안 교육 강화가 필요합니다.
딥페이크 탐지·음성 분석·이상 행위 감지가 방어 수단이 됩니다.
법·규제 차원에서 생성형 콘텐츠 남용 방지 정책이 요구됩니다.
심리·행동 기반 방어가 기술적 방어와 병행되어야 합니다.
6.3 AI Agent in Software Supply Chain Attacks
6.3.1 False Code Package Generation
AI 에이전트는 정상처럼 보이는 악성 코드 패키지를 생성할 수 있습니다.
공급망에 침투하면 사용자·개발자의 환경을 위협합니다.
자동화된 버전 업데이트·의존성 삽입으로 피해를 확산시킵니다.
검증 절차 강화와 패키지 서명 확인이 방어책입니다.
오픈소스 생태계에서 특히 주의가 필요합니다.
6.3.2 False API Endpoint Creation
가짜 API 엔드포인트를 생성해 민감 데이터 유출이나 서비스 방해를 유도합니다.
공급망 내 API 문서·테스트 환경을 악용할 수 있습니다.
피해자는 정상 API와 구분하기 어렵습니다.
API 게이트웨이와 인증 정책 강화가 필요합니다.
실시간 API 모니터링이 방어 핵심입니다.
6.3.3 CI/CD Pipeline Attacks
AI는 CI/CD 파이프라인 내 자동화 스크립트·설정 파일을 변조할 수 있습니다.
빌드·배포 과정에 악성 코드를 삽입해 확산시킵니다.
속도와 자동화 특성이 공격 확산을 빠르게 만듭니다.
파이프라인 접근 제어·서명 검증이 필수입니다.
보안 테스트 자동화로 예방 가능성을 높입니다.
6.3.4 Runtime Environment Attacks
실행 환경(서버·컨테이너·VM)에 침투해 악성 행위를 수행합니다.
AI는 환경 설정·취약점 분석을 자동화합니다.
컨테이너 이미지·환경 변수 조작이 주요 벡터입니다.
실시간 모니터링과 무결성 검증이 방어책입니다.
보안 업데이트 자동화가 필요합니다.
6.3.5 AI-Driven Software Composition Analysis
AI는 코드베이스의 구성 요소를 분석해 취약점을 찾아냅니다.
오픈소스 의존성·라이선스 위반·보안 결함을 자동 식별합니다.
공격자는 이를 활용해 타깃화된 공격을 설계할 수 있습니다.
SCA 도구는 방어·공격 양쪽에서 모두 사용 가능합니다.
정기적 분석·패치가 필수입니다.
6.3.6 Intelligent Trojan Injection
AI는 특정 코드 영역에 은닉된 트로이목마를 정밀 삽입합니다.
탐지를 피하기 위해 코드 난독화·조건부 실행을 활용합니다.
공격 목표에 따라 다양한 동작을 수행하도록 설계됩니다.
정적·동적 분석 결합이 탐지에 효과적입니다.
코드 리뷰·무결성 검증이 필요합니다.
6.3.7 Defensive Countermeasures
코드 서명·검증, 패키지 무결성 체크, 빌드 환경 보안 강화가 필수입니다.
다단계 인증과 최소 권한 원칙 적용이 중요합니다.
SCA, DAST, SAST 도구의 통합 활용이 권장됩니다.
서드파티·오픈소스 구성 요소 검증 절차를 표준화해야 합니다.
교육·정책·기술이 결합된 방어 전략이 필요합니다.
6.4 AI Agent Used for Bug Bounty
6.4.1 AI-Assisted Vulnerability Discovery
AI는 소스 코드·바이너리 분석을 자동화해 취약점을 빠르게 탐색합니다.
패턴 인식과 데이터 학습으로 미지의 취약점까지 발견 가능.
이 과정은 보안 연구자의 속도와 범위를 확장합니다.
자동 보고서 생성으로 대응 속도를 높입니다.
버그 바운티 참가자들의 효율을 극대화합니다.
6.4.2 Code Example
구체적 코드 예시는 AI가 취약점 탐지를 자동화하는 방법을 보여줍니다.
예: 버퍼 오버플로, SQL 인젝션 패턴을 탐지하는 스크립트.
LLM은 코드 의미를 이해해 위험성을 분류합니다.
자동 수정 제안까지 제공 가능.
개발·보안 통합 워크플로에 유용합니다.
6.5 AI Agent in Vulnerability Discovery and Zero-Day Discovery
6.5.1 Google’s Big Sleep Project
Google의 Big Sleep은 AI를 이용한 제로데이 취약점 발굴 프로젝트입니다.
대규모 코드 분석과 퍼징(Fuzzing)을 결합해 탐색 범위를 확장합니다.
ML 모델이 취약 코드 패턴을 학습하여 효율을 높입니다.
발견된 제로데이는 보안팀에 즉시 보고됩니다.
이 접근은 클라우드·오픈소스 보안에 효과적입니다.
6.5.2 Design “DeepFuzz” Agent
DeepFuzz 에이전트는 지능형 퍼징 기법으로 취약점을 탐색합니다.
입력 변형·경로 탐색·결과 분석을 반복하며 테스트 커버리지를 높입니다.
강화학습을 통해 효율적인 입력 패턴을 학습합니다.
실제 공격 시뮬레이션을 통해 위험도를 평가합니다.
자동화된 취약점 관리에 적합합니다.
6.6 Architectural Considerations for AI-Enhanced Offensive Platforms
공격적 보안 플랫폼 설계 시 확장성, 모듈성, 은닉성, 자동화 수준이 핵심입니다.
다중 에이전트 구조로 병렬 공격·분석을 지원해야 합니다.
데이터 수집·분석·행동 모듈을 독립 설계해 유지보수를 용이하게 합니다.
보안 리스크를 최소화하는 통제·모니터링 장치가 필요합니다.
시뮬레이션 환경과 실제 환경을 안전하게 분리해야 합니다.
6.7 Summary
6장은 AI 에이전트가 레드팀, 사회공학, 공급망 공격, 취약점 발굴 등 공격적 보안 영역에서 어떻게 활용되는지를 상세히 다룹니다.
다양한 기업·오픈소스 사례를 통해 실제 적용 방식을 보여주며, 방어 측면 고려사항도 제시합니다.
공격 자동화는 효율성을 높이지만, 남용 가능성이 크므로 법·윤리·안전 장치가 필요하다는 점을 강조합니다.
AI 기반 공격·방어 간 기술 경쟁이 향후 보안 환경을 재편할 것으로 전망됩니다.
