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핵심 요약
Claude Code와 같은 강력한 코딩 에이전트를 활용하면 복잡한 보안 테스트 과정을 자동화할 수 있다. 에이전트가 스스로 학습하고 전략을 수정하는 루프를 통해 인간이 놓치기 쉬운 취약점을 체계적으로 찾아낼 수 있음을 보여준다.
배경
안드레아 카파시의 Autoresearch 프로젝트 개념을 보안 영역에 적용하여, AI 에이전트가 스스로 공격 시나리오를 생성하고 검증하는 시스템을 실험한다.
대상 독자
AI 에이전트 활용에 관심 있는 개발자, 보안 전문가, LLM 실무자
의미 / 영향
AI 에이전트를 통한 자동화된 보안 점검이 보편화되면서 개발 단계에서 실시간 취약점 탐지가 가능해질 것이다. 이는 보안 전문가의 업무 효율을 극대화하는 동시에, 방어 체계 구축 시 AI의 공격 시나리오를 반드시 고려해야 함을 시사한다.
챕터별 상세
00:00
Autoresearch Hacker 컨셉 소개
안드레아 카파시의 자동 연구 개념을 해킹에 접목한 프로젝트를 소개한다. AI 에이전트가 자동으로 웹사이트의 유료 콘텐츠인 .md 파일을 탈취하려 시도하며, 고정된 점수 함수를 통해 각 시도의 성공 여부를 0점에서 100점 사이로 평가한다. 더 나은 공격 방식은 유지하고 실패한 방식은 버리면서 에이전트가 시간이 지남에 따라 더 똑똑해지는 구조이다.
- •AI 에이전트가 자율적으로 공격 시나리오를 생성하고 실행하는 루프 구축
- •0-100점 사이의 점수 함수를 통해 공격 전략의 유효성을 객관적으로 평가
- •성공적인 공격 패턴을 학습하여 다음 시도에 반영하는 최적화 프로세스 적용
01:22
Claude Code 및 환경 설정
Claude Code를 화이트햇 보안 연구원인 'Neo7z7'로 설정하여 레드팀 운영을 지시한다. 웹 애플리케이션 정찰, 요청 분석, 공격 표면 매핑 등의 기술을 정의한 .md 파일들을 에이전트에게 제공한다. 브라우저 자동화 도구를 결합하여 에이전트가 실제 웹 환경에서 네트워크 요청을 가로채고 분석할 수 있는 환경을 구축했다.
- •Claude Code에 화이트햇 해커 페르소나와 구체적인 보안 기술 지침 부여
- •브라우저 자동화 도구를 활용한 동적 웹 애플리케이션 분석 환경 구성
- •공격 표면 식별 및 정찰을 위한 전용 스킬 세트 정의
02:30
자동화 루프 설계 및 실행
공격 루프는 에이전트가 이전 결과를 읽고 새로운 공격 아이디어를 선택한 뒤 attack.sh 파일을 재작성하는 방식으로 작동한다. 작성된 스크립트를 실행하여 2분에서 5분 동안 공격을 시도하고, evaluate.sh를 통해 결과를 점수화한다. 점수가 개선되면 해당 변경사항을 Git에 커밋하고, 그렇지 않으면 리셋하여 최적의 공격 경로를 찾아간다.
- •이전 시도의 로그와 발견 사항을 기반으로 공격 전략을 동적으로 수정
- •Git 커밋 시스템을 활용하여 성능이 개선된 공격 코드만 보존
- •제한된 시간 내에 반복적인 실험을 수행하여 공격 효율성 극대화
bash
File Role
program.md Instructions - tells the AI what to do
prepare.sh One-time setup - checks everything works
attack.sh The attack script - this is what gets changed each round
evaluate.sh Scores the attack 0-100 - did we get the .md files?
results.tsv Log of every attempt
findings.md What we've learned so far자동화된 해킹 루프를 구성하는 주요 파일 구조와 각 파일의 역할 정의
04:09
1차 테스트 결과 분석
11번의 실행 결과, 헤더와 경로 조작 등에서 일부 점수를 획득했으나 결정적인 콘텐츠 탈취에는 실패했다. Stripe 결제 세션 확인, 캐시 정적 페이지 분석 등을 시도했으나 사이트의 방어 체계가 견고함을 확인했다. 에이전트는 테스트되지 않은 IDOR이나 체크아웃 취약점을 다음 단계로 제안했다.
- •헤더 조작 및 API 경로 탐색을 통해 사이트의 반응을 다각도로 테스트
- •결제 세션 및 캐시 메커니즘의 취약점을 파고드는 시나리오 실행
- •현재까지의 공격 결과를 바탕으로 미탐색 영역에 대한 후속 계획 수립
05:18
Codex를 활용한 공격 고도화
더 정교한 공격을 위해 Codex(GPT-5.4 모델 설정)를 활용하여 기존 발견 사항을 검토하고 새로운 실험 아이디어를 도출한다. Codex는 실제 구매한 토큰을 활용한 리플레이 공격, 세션 스토리지 및 쿠키 분석 등 우선순위가 높은 실험들을 제안했다. 이 제안을 다시 Claude Code에 입력하여 공격 스크립트를 업데이트하고 테스트를 재개했다.
- •상위 모델인 Codex를 전략가로 활용하여 공격 시나리오의 품질 향상
- •실제 구매 프로세스를 포함한 엔드투엔드 취약점 테스트 설계
- •토큰 유효성 및 재사용 가능성을 확인하기 위한 정밀한 실험 추가
08:00
최종 보안 리포트 및 결론
총 16번의 실험 끝에 토큰 없이 .md 파일에 접근하는 것은 불가능하다는 최종 결론에 도달했다. 구매 후 발급되는 토큰이 특정 IP에 바인딩되지 않아 공유 가능성이 있다는 중간 위험도를 발견했으나, 10분 내 3회 다운로드 제한이 정상 작동함을 확인했다. 에이전트는 사이트가 잘 방어되고 있음을 입증하며 실험을 마무리했다.
- •16가지 공격 벡터에 대한 전수 조사를 통해 사이트의 보안 안정성 검증
- •토큰 공유 가능성 등 실질적인 보안 개선 사항 식별 및 리포트 생성
- •AI 에이전트를 활용한 자동화된 레드팀 테스트의 실효성 확인
실무 Takeaway
- 에이전트에게 명확한 점수 함수를 제공하여 공격 성공 여부를 객관적으로 평가하게 해야 한다.
- 실패한 시도에서도 학습 데이터를 축적하여 다음 라운드의 공격 품질을 높이는 루프 구조가 핵심이다.
- LLM 에이전트는 단순한 코드 작성을 넘어 브라우저 자동화 도구와 결합하여 실제 웹 환경의 취약점을 동적으로 탐색할 수 있다.
- 전략 수립 모델(Codex)과 실행 모델(Claude Code)을 분리하여 협업시키면 더 정교한 보안 테스트가 가능하다.
언급된 리소스
Demoskillsmd.store
API DocsClaude Code
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 03. 24.수집 2026. 03. 24.출처 타입 YOUTUBE
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