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Snyk Blog조회 3회

Snyk, AI 보안을 위한 Evo Agent Red Teaming 및 AI-SPM 정식 출시

Snyk이 AI 자산 식별부터 자동화된 공격 시뮬레이션을 통한 취약점 검증까지 지원하는 Evo AI-SPM과 레드팀 도구를 출시했다.

섹션별 상세

기업 내 숨겨진 AI 자산을 식별하기 위해 Evo AI-SPM이 도입됐다. 코드 리포지토리와 개발 환경을 스캔하여 모델, 데이터셋, 에이전트 인프라를 자동으로 찾아내고 중앙 관리 시스템에 등록한다. 이를 통해 'Shadow AI' 문제를 해결하고 조직 차원의 AI 거버넌스를 수립할 수 있는 기반을 마련했다.
취약점 수와 최근 스캔 요약을 보여주는 AI 레드팀 통합 대시보드이다.
Screenshot여러 AI 에이전트에 대한 스캔 현황과 발견된 취약점의 심각도 분포를 한눈에 파악할 수 있게 한다. 조직 내 전체 AI 자산의 보안 상태를 통합 관리하는 AI-SPM의 기능을 시각적으로 뒷받침한다.
비결정적인 LLM의 보안 취약점을 검증하기 위해 자동화된 레드팀 테스트를 수행한다. Evo Agent Red Teaming은 프롬프트 조작 및 안전하지 않은 출력 생성 등 실제 공격 수법을 모방한 시뮬레이션을 AI 엔드포인트에 실행한다. 동일한 공격 페이로드를 반복 실행하고 결과를 집계함으로써 LLM 특유의 불확실성을 극복하고 신뢰할 수 있는 보안 데이터를 생성한다.
bash
# If you don't have snyk cli yet, install snyk.
npm install snyk -g

# Authenticate with Snyk
snyk auth

# Start your first red teaming configuration
snyk redteam --experimental setup

Snyk CLI를 설치하고 AI 레드팀 설정을 시작하는 명령어 예시

Snyk 레드팀 터미널 출력 화면으로, AI 채팅 API에서 발견된 10개의 고위험 취약점을 보여준다.
Screenshot시스템 프롬프트 유출, PII 노출, 임의 코드 실행 등 구체적인 취약점 유형과 발견된 개수를 터미널 인터페이스로 명확히 제시한다. 이는 도구가 실제 환경에서 어떻게 작동하고 결과를 요약하는지 보여주는 핵심 증거이다.
공격자 프롬프트에 대해 모델이 내부 도구 함수 이름을 노출하는 취약점 사례 상세 화면이다.
Screenshot공격자가 사용 가능한 도구 목록을 요청했을 때 모델이 구체적인 함수명들을 답변하는 실제 사례를 보여준다. 이는 '기능 추출(Capability Extraction)' 취약점이 어떻게 발생하는지 구체적인 입출력 예시로 설명한다.
발견된 보안 이슈를 업계 표준 프레임워크와 연계하여 관리한다. 스캔 결과는 OWASP LLM Top 10, MITRE ATLAS, NIST AI RMF와 직접 매핑되어 보안 팀이 규정 준수 상태를 즉각 파악하도록 돕는다. 재현 가능한 공격 증거를 함께 제공하여 개발팀이 취약점의 근본 원인을 이해하고 우선순위에 따라 수정할 수 있게 한다.
7개의 보안 이슈가 포함된 레드팀 제품 리포트 대시보드 화면이다.
Screenshot발견된 이슈들을 OWASP, MITRE ATLAS 등 주요 보안 프레임워크 카테고리별로 분류하여 보여준다. 프롬프트 주입 및 출력 핸들링 미흡 등 구체적인 취약점 항목과 심각도를 시각화하여 관리 편의성을 입증한다.
보안 테스트를 개발 워크플로에 직접 통합하여 지속적인 검증 체계를 구축한다. Snyk CLI를 통해 로컬 환경이나 CI/CD 파이프라인에서 레드팀 시뮬레이션을 실행할 수 있다. 모델 업데이트나 프롬프트 변경 시 발생할 수 있는 새로운 취약점을 실시간으로 감지하여 AI 시스템의 생애주기 전반에 걸친 보안을 보장한다.
Snyk CLI를 통해 AI API의 보안 취약점을 스캔하는 터미널 인터페이스이다.
Screenshot데이터 유출, 프롬프트 추출 등 구체적인 테스트 목표(Goals)를 설정하고 스캔을 진행하는 과정을 보여준다. 개발자가 터미널 환경에서 손쉽게 보안 테스트를 수행할 수 있음을 증명한다.

용어 해설

AI 보안 태세 관리(AI-SPM)
— 조직 내에서 사용되는 AI 모델, 데이터셋, 프레임워크 등 모든 AI 자산을 식별하고 보안 리스크를 지속적으로 모니터링 및 관리하는 보안 카테고리이다. 관리되지 않는 'Shadow AI'를 찾아내고 거버넌스를 수립하는 데 필수적이다.
레드팀 테스트(Red Teaming)
— 공격자의 관점에서 시스템의 취약점을 찾아내기 위해 시뮬레이션 공격을 수행하는 보안 검증 방식이다. AI 맥락에서는 프롬프트 주입이나 유해한 출력 유도 등을 통해 모델의 안전성을 평가한다.
프롬프트 주입(Prompt Injection)
— 악의적인 명령어를 프롬프트에 포함시켜 LLM이 원래 의도와 다른 동작을 수행하거나 민감한 정보를 노출하도록 유도하는 공격 기법이다. AI 에이전트의 권한 남용이나 데이터 유출의 주요 원인이 된다.
비결정론적 특성(Non-deterministic)
— 동일한 입력값에 대해 항상 같은 결과가 보장되지 않는 성질을 의미한다. LLM은 확률 기반으로 답변을 생성하므로 보안 테스트 시 동일 페이로드를 여러 번 실행하여 신뢰성을 확보해야 한다.
섀도우 AI(Shadow AI)
— 보안 팀의 공식적인 승인이나 관리 없이 개발자나 직원이 임의로 도입하여 사용하는 AI 도구 및 모델을 의미한다. 데이터 유출 및 규정 위반의 사각지대를 형성한다.

기술

  • Snyk CLI
  • Evo AI-SPM
  • Evo Agent Red Teaming
  • npm

활용 사례

  • AI 에이전트 취약점 스캔
  • Shadow AI 자산 탐지
  • CI/CD 보안 자동화
  • 보안 규정 준수 리포팅

언급된 리소스

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출처 · 인용 안내

원문 발행 2026. 03. 25.수집 2026. 03. 26.출처 타입 RSS

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