주말 CTF에서 LLM 제공업체 벤치마킹에 100달러를 지출한 후기

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개발자는 소스 코드 리뷰를 가속화하기 위해 LLM 에이전트를 Docker 컨테이너 내부에 배치하고 소스 코드를 마운트하여 실제 환경에서 코드를 실행하고 테스트할 수 있는 아키텍처를 설계했다.

에이전트는 웹 챌린지에서 제공되는 Dockerfile이나 docker-compose 설정을 활용해 로컬에서 인스턴스를 실행하고 `curl` 명령어를 통해 실시간으로 취약점을 검증했다.

실험 결과 총 19개의 문제를 해결했으며, 카테고리별로는 크립토(Crypto) 분야에서 7문제 중 4문제를 해결하여 가장 높은 성공률을 보였고 포닝(Pwn) 분야는 5문제 중 2문제 해결에 그쳤다.

비용 효율성을 고려해 xAI 모델을 가장 먼저 투입하여 8문제를 자율적으로 해결했으며, 이후 Gemini 모델이 xAI의 분석 내용을 바탕으로 5문제를 추가로 해결했다.

Anthropic Opus 모델은 추가적인 문제 해결에 실패했으며, 특히 429 Rate Limit 오류가 빈번하게 발생하여 자동화된 에이전트 워크플로를 유지하는 데 어려움이 있었다.

총 비용은 xAI 33.06달러, Google 35.61달러, Anthropic 24.04달러로 총 92.71달러가 소요되었으며, 모델 간의 비용 대비 성능 차이를 실질적인 수치로 확인했다.

MCP(Model Context Protocol) 도구를 통해 에이전트에게 소스 코드 검색 및 로컬 인스턴스 접근 권한을 부여했을 때 단순한 프롬프트 입력보다 훨씬 정교한 문제 해결이 가능했다.

캡처 더 플래그(CTF): — 정보 보안 능력을 겨루는 해킹 방어 대회로, 참가자들이 시스템의 취약점을 찾아내어 숨겨진 '플래그(Flag)' 문자열을 획득하는 방식으로 진행된다. LLM의 코드 분석 및 취약점 탐지 능력을 테스트하기 위한 벤치마크 환경으로 자주 활용된다.
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP): — Anthropic에서 제안한 개방형 표준으로, LLM 에이전트가 로컬 데이터 소스나 도구에 안전하고 표준화된 방식으로 접근할 수 있게 한다. 이 아티클에서는 에이전트가 소스 코드를 검색하고 로컬 인스턴스를 테스트하는 도구로 활용되었다.
속도 제한(Rate Limiting): — API 서버가 특정 시간 동안 수신할 수 있는 요청의 횟수를 제한하는 메커니즘이다. 대규모 작업을 수행하는 자율 에이전트 환경에서 429 오류(Too Many Requests)를 유발하여 작업의 연속성을 저해하는 주요 기술적 장벽이 된다.
포닝(Pwn): — 시스템의 취약점을 공격하여 관리자 권한을 획득하는 해킹 분야이다. 메모리 오염이나 바이너리 분석 등 고도의 기술적 이해가 필요하여 LLM 에이전트가 해결하기 가장 어려운 카테고리 중 하나로 꼽힌다.