AI 보안은 더 이상 “발견”에서 끝나지 않습니다.
이제는 “검증”과 “방어”로 나아가야 합니다.
얼마전, Snyk은 AI Security Fabric의 첫 번째 운영 레이어인 Evo AI-SPM의 정식 출시를 발표했습니다.
AI-SPM은 보안팀에게 이전에는 없던 것을 제공합니다.
바로 코드에 직접 포함된 모델, 프레임워크, 데이터셋, 에이전트 인프라를 발견할 수 있는
AI 리스크의 시스템 오브 레코드(System of Record) 입니다.
많은 조직에게 이 “발견(Discovery)” 단계는 큰 전환점입니다.
리포지토리와 개발 환경 곳곳에 숨어 있던 AI 구성 요소를 드러내고,
그동안 통제할 수 없었던 “Shadow AI”를 관리 가능한 영역으로 끌어오기 때문입니다.
하지만 팀들이 “우리가 어떤 AI를 쓰고 있는지”를 알게 되는 순간,
곧바로 다음 질문이 이어집니다:
“이 시스템이 실제로 안전하게 동작한다는 걸 어떻게 확인할 수 있을까?”
이 질문에 답하려면,
AI 시스템을 공격자의 시선에서 테스트해야 합니다.
Evo Agent Red Teaming은 어떻게 동작하는가
Evo Agent Red Teaming은 AI 애플리케이션을 대상으로
적대적(Adversarial) 테스트를 자동화합니다.
이 시스템은 AI 엔드포인트를 대상으로 다양한 공격 시나리오를 실행하고,
그에 대한 시스템의 반응을 평가합니다.
테스트는 다음과 같은 현실적인 공격에 초점을 맞춥니다:
각 스캔 결과는 구조화된 형태로 제공되며, 다음 정보를 포함합니다:
사용된 공격 페이로드
시스템의 응답
주요 AI 보안 프레임워크 기준에 따른 분류
이 결과는 다음과 같은 산업 표준과 직접 매핑됩니다:
이를 통해 팀은 컴플라이언스 상태를 입증할 수 있을 뿐만 아니라,
각 취약점의 기술적 근본 원인까지 이해할 수 있습니다.
또한 LLM의 출력은 비결정적(non-deterministic)이기 때문에
동일한 공격을 여러 번 실행하고 결과를 집계하여
신뢰할 수 있는 결과를 도출합니다.
최종적으로는 재현 가능한 공격 증거까지 제공되어
보안팀이 문제를 검증하고 실제 악용 가능성에 따라 우선순위를 정할 수 있습니다.
Evo 보안 라이프사이클에서 레드팀의 역할
Evo 플랫폼은 코드부터 런타임까지
AI 시스템 전체 생명주기를 보호하도록 설계되었습니다.
각 기능은 이전 단계 위에 구축됩니다:
AI-SPM → 코드에서 AI 자산을 발견하고 리스크 맥락을 제공
Red Teaming → 공격 상황에서 시스템이 어떻게 동작하는지 검증
AI-SPM이 “무엇이 존재하는지”를 알려준다면,
레드팀은 “그것이 공격에 어떻게 반응하는지”를 검증합니다.
특히 레드팀은 다음과 같은
정적 분석으로는 발견할 수 없는 취약점을 찾아냅니다:
이 두 기능이 결합되면 다음과 같은 보안 루프가 완성됩니다:
AI 구성 요소 발견
리스크 맥락 이해
공격 시 동작 검증
결과를 정책 및 대응에 반영
즉, 단일 도구가 아니라
지속적으로 검증되는 AI 보안 체계가 만들어집니다.
왜 AI 시스템은 기존 보안 테스트로는 부족한가
기존 보안 도구는
입력, 실행 경로, 출력이 예측 가능한
결정적(Deterministic) 소프트웨어를 기준으로 만들어졌습니다.
하지만 AI 애플리케이션은 다릅니다.
다음과 같은 특징을 가집니다:
코드가 아닌 프롬프트 기반 동작
대화 맥락과 데이터에 따라 변화
동일 입력에도 다른 결과를 내는 비결정성
이로 인해 완전히 새로운 공격 표면이 생깁니다.
공격자는 더 이상 코드 자체를 공격하지 않고,
AI의 의사결정 로직을 조작합니다.
단 하나의 악성 프롬프트로도 다음이 가능해집니다:
기존 스캐너는 코드와 API만 검사할 뿐,
프롬프트, 추론 과정, 도구 상호작용은 보지 못합니다.
그 결과, 가장 위험한 취약점은
이미 운영 환경에 배포된 이후에야 드러나는 경우가 많습니다.
끊임없이 변화하는 AI를 위한 지속적 테스트
AI 보안의 가장 큰 도전 중 하나는
시스템이 계속 변한다는 점입니다.
모델은 업데이트되고
프롬프트는 바뀌며
RAG 데이터는 증가하고
에이전트는 새로운 도구를 얻습니다
이 모든 변화는 새로운 취약점을 만들 수 있습니다.
Evo Agent Red Teaming은
이 문제를 해결하기 위해 테스트를 개발 워크플로에 통합합니다.
레드팀 시뮬레이션은 다음과 같이 실행할 수 있습니다:
Snyk CLI를 통한 로컬 실행
CI/CD 파이프라인 내 자동 실행
이로써 레드팀은 일회성 작업이 아니라
지속적인 보안 활동이 됩니다.
Red Teaming CLI로 시작하기
AI 보안 테스트는 복잡하거나 오래 걸릴 필요가 없습니다.
Evo Agent Red Teaming을 사용하면
짧은 시간 안에 테스트를 시작할 수 있으며:
AI 엔드포인트를 빠르게 점검하고
잠재적인 취약점을 이해하며
배포 전에 수정 사항을 검증할 수 있습니다
Evo Agent Red Teaming 디자인 파트너 참여
현재 Evo Agent Red Teaming은 실험적 프리뷰 단계이며,
초기 사용자들과 함께 AI 보안 테스트의 미래를 만들어가고 있습니다.
디자인 파트너는 다음 기회를 얻게 됩니다:
고급 공격 시뮬레이션 테스트
새로운 공격 시나리오 정의 참여
AI 보안 로드맵에 영향력 행사
AI 네이티브 애플리케이션을 만들고 있거나
자율 에이전트를 운영 중이라면,
지금이 바로 AI 보안을 정의할 기회입니다.
스닉(Snyk)에 대한 상세 정보와 소개자료 요청은 아래 홈페이지를 통해 접수 요청드립니다.
https://www.softwidesec.com/Snyk
▶ 스닉(Snyk)
AI 보안은 더 이상 “발견”에서 끝나지 않습니다.
이제는 “검증”과 “방어”로 나아가야 합니다.
얼마전, Snyk은 AI Security Fabric의 첫 번째 운영 레이어인 Evo AI-SPM의 정식 출시를 발표했습니다.
AI-SPM은 보안팀에게 이전에는 없던 것을 제공합니다.
바로 코드에 직접 포함된 모델, 프레임워크, 데이터셋, 에이전트 인프라를 발견할 수 있는
AI 리스크의 시스템 오브 레코드(System of Record) 입니다.
많은 조직에게 이 “발견(Discovery)” 단계는 큰 전환점입니다.
리포지토리와 개발 환경 곳곳에 숨어 있던 AI 구성 요소를 드러내고,
그동안 통제할 수 없었던 “Shadow AI”를 관리 가능한 영역으로 끌어오기 때문입니다.
하지만 팀들이 “우리가 어떤 AI를 쓰고 있는지”를 알게 되는 순간,
곧바로 다음 질문이 이어집니다:
“이 시스템이 실제로 안전하게 동작한다는 걸 어떻게 확인할 수 있을까?”
이 질문에 답하려면,
AI 시스템을 공격자의 시선에서 테스트해야 합니다.
Evo Agent Red Teaming은 어떻게 동작하는가
Evo Agent Red Teaming은 AI 애플리케이션을 대상으로
적대적(Adversarial) 테스트를 자동화합니다.
이 시스템은 AI 엔드포인트를 대상으로 다양한 공격 시나리오를 실행하고,
그에 대한 시스템의 반응을 평가합니다.
테스트는 다음과 같은 현실적인 공격에 초점을 맞춥니다:
프롬프트 조작 (Prompt Injection)
유해하거나 위험한 출력
민감 정보 노출
각 스캔 결과는 구조화된 형태로 제공되며, 다음 정보를 포함합니다:
사용된 공격 페이로드
시스템의 응답
주요 AI 보안 프레임워크 기준에 따른 분류
이 결과는 다음과 같은 산업 표준과 직접 매핑됩니다:
OWASP LLM Top 10
MITRE ATLAS
NIST AI Risk Management Framework
이를 통해 팀은 컴플라이언스 상태를 입증할 수 있을 뿐만 아니라,
각 취약점의 기술적 근본 원인까지 이해할 수 있습니다.
또한 LLM의 출력은 비결정적(non-deterministic)이기 때문에
동일한 공격을 여러 번 실행하고 결과를 집계하여
신뢰할 수 있는 결과를 도출합니다.
최종적으로는 재현 가능한 공격 증거까지 제공되어
보안팀이 문제를 검증하고 실제 악용 가능성에 따라 우선순위를 정할 수 있습니다.
Evo 보안 라이프사이클에서 레드팀의 역할
Evo 플랫폼은 코드부터 런타임까지
AI 시스템 전체 생명주기를 보호하도록 설계되었습니다.
각 기능은 이전 단계 위에 구축됩니다:
AI-SPM → 코드에서 AI 자산을 발견하고 리스크 맥락을 제공
Red Teaming → 공격 상황에서 시스템이 어떻게 동작하는지 검증
AI-SPM이 “무엇이 존재하는지”를 알려준다면,
레드팀은 “그것이 공격에 어떻게 반응하는지”를 검증합니다.
특히 레드팀은 다음과 같은
정적 분석으로는 발견할 수 없는 취약점을 찾아냅니다:
프롬프트 인젝션
위험한 에이전트 행동
이 두 기능이 결합되면 다음과 같은 보안 루프가 완성됩니다:
AI 구성 요소 발견
리스크 맥락 이해
공격 시 동작 검증
결과를 정책 및 대응에 반영
즉, 단일 도구가 아니라
지속적으로 검증되는 AI 보안 체계가 만들어집니다.
왜 AI 시스템은 기존 보안 테스트로는 부족한가
기존 보안 도구는
입력, 실행 경로, 출력이 예측 가능한
결정적(Deterministic) 소프트웨어를 기준으로 만들어졌습니다.
하지만 AI 애플리케이션은 다릅니다.
다음과 같은 특징을 가집니다:
코드가 아닌 프롬프트 기반 동작
대화 맥락과 데이터에 따라 변화
동일 입력에도 다른 결과를 내는 비결정성
이로 인해 완전히 새로운 공격 표면이 생깁니다.
공격자는 더 이상 코드 자체를 공격하지 않고,
AI의 의사결정 로직을 조작합니다.
단 하나의 악성 프롬프트로도 다음이 가능해집니다:
모델 응답을 통한 데이터 유출
에이전트를 통한 위험한 도구 실행
연결된 시스템 간 권한 상승
다단계 워크플로를 통한 의도치 않은 행동 유발
기존 스캐너는 코드와 API만 검사할 뿐,
프롬프트, 추론 과정, 도구 상호작용은 보지 못합니다.
그 결과, 가장 위험한 취약점은
이미 운영 환경에 배포된 이후에야 드러나는 경우가 많습니다.
끊임없이 변화하는 AI를 위한 지속적 테스트
AI 보안의 가장 큰 도전 중 하나는
시스템이 계속 변한다는 점입니다.
모델은 업데이트되고
프롬프트는 바뀌며
RAG 데이터는 증가하고
에이전트는 새로운 도구를 얻습니다
이 모든 변화는 새로운 취약점을 만들 수 있습니다.
Evo Agent Red Teaming은
이 문제를 해결하기 위해 테스트를 개발 워크플로에 통합합니다.
레드팀 시뮬레이션은 다음과 같이 실행할 수 있습니다:
Snyk CLI를 통한 로컬 실행
CI/CD 파이프라인 내 자동 실행
이로써 레드팀은 일회성 작업이 아니라
지속적인 보안 활동이 됩니다.
Red Teaming CLI로 시작하기
AI 보안 테스트는 복잡하거나 오래 걸릴 필요가 없습니다.
Evo Agent Red Teaming을 사용하면
짧은 시간 안에 테스트를 시작할 수 있으며:
AI 엔드포인트를 빠르게 점검하고
잠재적인 취약점을 이해하며
배포 전에 수정 사항을 검증할 수 있습니다
Evo Agent Red Teaming 디자인 파트너 참여
현재 Evo Agent Red Teaming은 실험적 프리뷰 단계이며,
초기 사용자들과 함께 AI 보안 테스트의 미래를 만들어가고 있습니다.
디자인 파트너는 다음 기회를 얻게 됩니다:
고급 공격 시뮬레이션 테스트
새로운 공격 시나리오 정의 참여
AI 보안 로드맵에 영향력 행사
AI 네이티브 애플리케이션을 만들고 있거나
자율 에이전트를 운영 중이라면,
지금이 바로 AI 보안을 정의할 기회입니다.
스닉(Snyk)에 대한 상세 정보와 소개자료 요청은 아래 홈페이지를 통해 접수 요청드립니다.
https://www.softwidesec.com/Snyk
▶ 스닉(Snyk)