AI 기반 자동화 침투 테스트의 게임 체인저, 'RidgeBot' 상세 분석
디지털 전환이 가속화되면서 기업의 보안 자산은 기하급수적으로 늘어났습니다. 이제는 단순한 취약점 스캔을 넘어, "실제로 우리 회사가 해킹당할 수 있는가?"에 대한 실질적인 답이 필요한 때입니다. 오늘은 AI 기반 의사결정 엔진을 통해 실제 해커처럼 공격하고 증거를 제시하는 RidgeBot의 상세 기능을 파헤쳐 보겠습니다.
1. 노출 관리(Exposure Management)의 새로운 패러다임
RidgeBot은 단순한 취약점 관리를 넘어, 악용될 수 있는 모든 설정 오류, 계정 보안 문제, 자산 가시성 격차를 다루는 '노출 관리' 영역을 지향합니다.
자산 프로파일링: 네트워크 내의 호스트, 서비스, 애플리케이션 및 도메인을 자동으로 식별합니다.
리스크 마이닝: 발견된 자산에서 공격 가능한 취약점을 발굴합니다.
자동 익스플로잇: AI가 실제 공격을 수행하여 해당 취약점이 진짜 위협인지 검증합니다.
2. RidgeBot의 핵심 기술: RidgeBrain & RidgeGen
RidgeBrain (Execution Engine): AI 기반 의사결정 엔진으로, 자율적인 공격 경로를 선택하고 다중 벡터 반복 공격을 실행합니다.
RidgeGen (Intelligence Engine): 전문가 모델을 기반으로 취약점을 발굴하고 스마트한 공격 액션을 설계합니다.
3. 주요 테스트 시나리오 및 리스크 카테고리
RidgeBot은 기업의 다양한 인프라 환경에 맞춘 최적화된 시나리오를 제공합니다.
전문적인 침투 테스트 (Pen Testing)
웹 및 호스트: 정적/동적 웹사이트, API Security Testing, 인트라넷 침투 테스트 등을 지원합니다.
특화 공격: 최근 가장 큰 위협인 랜섬웨어(Ransomware) 침투 시나리오와 취약한 패스워드(Weak Credentials)를 이용한 공격을 시뮬레이션합니다.
주요 탐지 리스크: 원격 명령 실행(RCE), 권한 상승(EoP), 계정 탈취(Account Takeover), 민감 정보 노출 등을 식별합니다.
클라우드 보안 감사 (Cloud Security Audit)
AWS 특화: AWS 계정 수준에서 보안 감사를 수행하며, 설정 오류와 권한 오남용을 탐지합니다.
가시성 확보: IAM 사용자, 역할, S3 버킷 등 다양한 클라우드 엔티티를 스캔하여 리스크를 카테고리화합니다.
4. 실제 해커와 동일한 '킬 체인(Kill-Chain)' 시뮬레이션
RidgeBot은 공격 성공 시 단순 결과만 보여주는 것이 아니라, 공격의 전 과정을 시각화하여 제공합니다.
공격 토폴로지: 탐지된 모든 자산과 공격 표면을 맵 형태로 표시하며, 공격 성공 경로를 실시간으로 보여줍니다.
익스플로잇 증적: 성공한 공격에 대해 Reverse-shell 세션 결과, 탈취된 DB 테이블 스키마, 실제 사용자 패스워드 등 오탐이 없는 확실한 증거를 제시합니다.
측면 이동(Lateral Movement): 한 지점의 침투 성공 후, 내부 네트워크 내 다른 자산으로 어떻게 확산될 수 있는지 시뮬레이션합니다.
5. 스마트한 리포팅 및 연동 체계
테스트 결과는 보안 담당자가 즉시 조치에 활용할 수 있도록 정교하게 정리됩니다.
맞춤형 리포트: Executive Summary, 취약점 상세 정보, 조치 계획(Remediation Plan)을 포함하며 PDF, HTML, CSV 등 다양한 포맷을 지원합니다.
VM 제품 연동: Rapid7, Tenable, Qualys와 같은 취약점 스캐너와 API로 연동하여, 스캐너가 찾은 취약점의 실제 공격 가능 여부를 검증합니다.
협업 도구 통합: Jira, GitLab, ServiceNow 등 DevSecOps 플랫폼과 연동하여 보안 이슈를 티켓화하고 관리할 수 있습니다.
6. 하드웨어 권장 사양
RidgeBot은 가상 머신(VM), 베어메탈 서버, 클라우드 등 다양한 환경에 구축 가능합니다.
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| 32GB Memory, 8 vCPU, 100GB Storage | |
| 32GB~64GB Memory, 1TB SSD | |
| 32GB Memory, 8 vCPU, 100GB Storage | |
마지막
2026년의 보안은 '얼마나 많은 취약점을 아느냐'가 아니라 '어떤 취약점이 실제 비즈니스를 무너뜨릴 수 있느냐'를 파악하는 것이 핵심입니다. RidgeBot은 AI의 힘을 빌려 가장 빠르고 정확하게 기업의 보안 유효성을 검증해 드립니다.
https://www.softwidesec.com/RidgeBot
Ridgebot에 대한 소개자료 및 데모요청은 소프트와이드시큐리티로 문의바랍니다.
AI 기반 자동화 침투 테스트의 게임 체인저, 'RidgeBot' 상세 분석
디지털 전환이 가속화되면서 기업의 보안 자산은 기하급수적으로 늘어났습니다. 이제는 단순한 취약점 스캔을 넘어, "실제로 우리 회사가 해킹당할 수 있는가?"에 대한 실질적인 답이 필요한 때입니다. 오늘은 AI 기반 의사결정 엔진을 통해 실제 해커처럼 공격하고 증거를 제시하는 RidgeBot의 상세 기능을 파헤쳐 보겠습니다.
1. 노출 관리(Exposure Management)의 새로운 패러다임
RidgeBot은 단순한 취약점 관리를 넘어, 악용될 수 있는 모든 설정 오류, 계정 보안 문제, 자산 가시성 격차를 다루는 '노출 관리' 영역을 지향합니다.
자산 프로파일링: 네트워크 내의 호스트, 서비스, 애플리케이션 및 도메인을 자동으로 식별합니다.
리스크 마이닝: 발견된 자산에서 공격 가능한 취약점을 발굴합니다.
자동 익스플로잇: AI가 실제 공격을 수행하여 해당 취약점이 진짜 위협인지 검증합니다.
2. RidgeBot의 핵심 기술: RidgeBrain & RidgeGen
RidgeBrain (Execution Engine): AI 기반 의사결정 엔진으로, 자율적인 공격 경로를 선택하고 다중 벡터 반복 공격을 실행합니다.
RidgeGen (Intelligence Engine): 전문가 모델을 기반으로 취약점을 발굴하고 스마트한 공격 액션을 설계합니다.
3. 주요 테스트 시나리오 및 리스크 카테고리
RidgeBot은 기업의 다양한 인프라 환경에 맞춘 최적화된 시나리오를 제공합니다.
전문적인 침투 테스트 (Pen Testing)
웹 및 호스트: 정적/동적 웹사이트, API Security Testing, 인트라넷 침투 테스트 등을 지원합니다.
특화 공격: 최근 가장 큰 위협인 랜섬웨어(Ransomware) 침투 시나리오와 취약한 패스워드(Weak Credentials)를 이용한 공격을 시뮬레이션합니다.
주요 탐지 리스크: 원격 명령 실행(RCE), 권한 상승(EoP), 계정 탈취(Account Takeover), 민감 정보 노출 등을 식별합니다.
클라우드 보안 감사 (Cloud Security Audit)
AWS 특화: AWS 계정 수준에서 보안 감사를 수행하며, 설정 오류와 권한 오남용을 탐지합니다.
가시성 확보: IAM 사용자, 역할, S3 버킷 등 다양한 클라우드 엔티티를 스캔하여 리스크를 카테고리화합니다.
4. 실제 해커와 동일한 '킬 체인(Kill-Chain)' 시뮬레이션
RidgeBot은 공격 성공 시 단순 결과만 보여주는 것이 아니라, 공격의 전 과정을 시각화하여 제공합니다.
공격 토폴로지: 탐지된 모든 자산과 공격 표면을 맵 형태로 표시하며, 공격 성공 경로를 실시간으로 보여줍니다.
익스플로잇 증적: 성공한 공격에 대해 Reverse-shell 세션 결과, 탈취된 DB 테이블 스키마, 실제 사용자 패스워드 등 오탐이 없는 확실한 증거를 제시합니다.
측면 이동(Lateral Movement): 한 지점의 침투 성공 후, 내부 네트워크 내 다른 자산으로 어떻게 확산될 수 있는지 시뮬레이션합니다.
5. 스마트한 리포팅 및 연동 체계
테스트 결과는 보안 담당자가 즉시 조치에 활용할 수 있도록 정교하게 정리됩니다.
맞춤형 리포트: Executive Summary, 취약점 상세 정보, 조치 계획(Remediation Plan)을 포함하며 PDF, HTML, CSV 등 다양한 포맷을 지원합니다.
VM 제품 연동: Rapid7, Tenable, Qualys와 같은 취약점 스캐너와 API로 연동하여, 스캐너가 찾은 취약점의 실제 공격 가능 여부를 검증합니다.
협업 도구 통합: Jira, GitLab, ServiceNow 등 DevSecOps 플랫폼과 연동하여 보안 이슈를 티켓화하고 관리할 수 있습니다.
6. 하드웨어 권장 사양
RidgeBot은 가상 머신(VM), 베어메탈 서버, 클라우드 등 다양한 환경에 구축 가능합니다.
플랫폼
최소 권장 사양
비고
Virtual Machine
32GB Memory, 8 vCPU, 100GB Storage
VMware, Hyper-V 지원
Bare Metal
32GB~64GB Memory, 1TB SSD
Dell PowerEdge 등 레퍼런스
Cloud
32GB Memory, 8 vCPU, 100GB Storage
AWS, Azure, GCP 지원
마지막
2026년의 보안은 '얼마나 많은 취약점을 아느냐'가 아니라 '어떤 취약점이 실제 비즈니스를 무너뜨릴 수 있느냐'를 파악하는 것이 핵심입니다. RidgeBot은 AI의 힘을 빌려 가장 빠르고 정확하게 기업의 보안 유효성을 검증해 드립니다.
https://www.softwidesec.com/RidgeBot
Ridgebot에 대한 소개자료 및 데모요청은 소프트와이드시큐리티로 문의바랍니다.