AutoPentest: AI 기반 자동 침투 테스트의 혁신

Julius Henke가 개발한 AutoPentest는 LLM을 활용한 자동화된 침투 테스트 시스템으로, 기존 방식보다 효율적이고 경제적인 취약점 관리를 가능하게 합니다. 실험 결과, AutoPentest는 ChatGPT 대비 우수한 성능과 비용 효율성을 보였으며, 향후 발전 가능성이 매우 높은 시스템으로 평가됩니다.

최근 침투 테스트 분야에서 주목받는 연구는 바로 대규모 언어 모델(LLM) 의 활용입니다. 비용 절감과 효율 향상을 통해 더욱 빈번한 테스트를 가능하게 해줄 것이라는 기대감 때문입니다. Julius Henke가 이끄는 연구팀은 이러한 기대에 부응하여 AutoPentest라는 획기적인 시스템을 개발했습니다.

AutoPentest는 OpenAI의 GPT-4o와 LLM 에이전트 프레임워크인 LangChain을 기반으로 합니다. 단순한 작업을 넘어, 외부 도구와 지식 베이스를 활용하여 복잡한 다단계 작업까지 수행할 수 있는 높은 자율성을 자랑합니다. 이는 마치 인공지능이 스스로 해커처럼 행동하며 시스템의 취약점을 찾아내는 것과 같습니다.

연구팀은 Hack The Box(HTB) 머신을 활용한 실험을 통해 AutoPentest의 성능을 검증했습니다. ChatGPT-4o를 직접 사용하는 방식과 비교한 결과, 두 방법 모두 HTB 머신의 하위 작업 15-25%를 완료했지만, AutoPentest가 약간 더 나은 성능을 보였습니다. 비용 측면에서도 AutoPentest는 모든 실험에서 총 96.20달러의 비용이 소요된 반면, ChatGPT Plus의 한 달 구독 비용은 20달러입니다. 이는 AutoPentest가 장기적으로 경제적인 이점을 제공함을 시사합니다.

하지만, 연구팀은 아직 완벽한 자동화에 도달하지 못했다는 점을 인지하고 있습니다. 향후 더욱 강력한 LLM의 등장과 AutoPentest의 지속적인 개발을 통해 보다 높은 수준의 자동화와 정확성을 기대할 수 있을 것입니다. 이 연구는 단순한 기술적 발전을 넘어, 사이버 보안 분야에 AI를 적용하는 새로운 가능성을 제시하고 있습니다. AutoPentest는 단순한 도구가 아닌, 취약점 관리의 미래를 향한 한 걸음입니다.