아마존의 취약점 탐지를 위한 에이전트형 AI 활용 사례: RuleForge 시스템

섹션별 상세

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급증하는 보안 취약점에 대응하기 위해 수동적인 규칙 생성 워크플로우를 에이전트 기반 파이프라인으로 재설계했습니다. 기존에는 분석가가 직접 PoC 코드를 분석하고 쿼리를 작성하여 반복 수정하는 과정을 거쳤으나, RuleForge는 이를 단계별 AI 에이전트 협업으로 대체했습니다.

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RuleForge는 취약점 데이터를 자동으로 수집하고 위협 인텔리전스를 기반으로 우선순위를 점수화합니다. Amazon Bedrock에서 실행되는 생성 에이전트는 우선순위가 높은 CVE에 대해 여러 후보 탐지 규칙을 병렬로 생성하여 탐색 범위를 넓힙니다.

데이터 소스부터 배포까지 이어지는 RuleForge의 전체 아키텍처 다이어그램 — DiagramCVE 저장소에서 데이터를 가져와 지능형 점수화를 거친 후, 규칙 생성 엔진과 5단계 검증 파이프라인을 통과하는 흐름을 보여줍니다. 검증 실패 시 피드백이 생성 엔진으로 돌아가는 리파인먼트 루프(Refinement loop)가 핵심 구조임을 시각화합니다.

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생성 모델이 자신의 결과물을 스스로 평가할 때 발생하는 과잉 확신 문제를 해결하기 위해 독립적인 판단(Judge) 모델을 도입했습니다. 이 모델은 민감도와 특이도라는 두 가지 차원에서 규칙을 평가하며, 부정적 질문 방식(Negative Phrasing)을 통해 평가의 객관성을 확보했습니다.

5x5 생성 전략을 통한 규칙 후보군 정제 및 점수화 과정 — Diagram5개의 규칙 후보가 병렬로 생성되고 각각 반복적인 수정을 거쳐 최종 신뢰도 점수를 받는 과정을 보여줍니다. 4번 후보가 0.95점으로 가장 높은 점수를 받아 선택되는 과정을 통해 시스템의 선택 메커니즘을 설명합니다.

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판단 모델을 통과한 규칙은 가상 테스트 케이스와 실제 트래픽 로그(MadPot 등)를 통한 5단계 검증 파이프라인을 거칩니다. 검증 실패 시 구체적인 피드백과 함께 생성 단계로 되돌아가는 폐쇄 루프(Closed Loop) 구조를 통해 규칙의 품질을 지속적으로 개선합니다.

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최종 배포 전에는 반드시 보안 엔지니어의 코드 리뷰를 거치는 Human-in-the-loop 설계를 유지합니다. AI는 생성과 1차 검증을 담당하고 인간은 최종 승인을 담당함으로써 대규모 시스템에서도 안전하고 신뢰할 수 있는 보안 운영이 가능해졌습니다.

용어 해설

취약점 및 노출(CVE): — Common Vulnerabilities and Exposures의 약자로, 공개적으로 알려진 컴퓨터 보안 결함의 목록입니다. 각 CVE는 고유 번호를 할당받아 보안 전문가들이 동일한 취약점을 명확히 식별하고 대응할 수 있게 합니다.
허니팟(Honeypot): — 해커를 유인하기 위해 의도적으로 취약하게 만든 가짜 시스템입니다. 공격자의 행동 패턴과 공격 기법을 수집하여 실제 시스템의 방어 전략을 수립하는 데 활용됩니다.
에이전트형 AI(Agentic AI): — 단순한 응답을 넘어 특정 목표를 달성하기 위해 스스로 계획을 세우고 도구를 사용하며 다른 에이전트와 협업하는 AI 시스템입니다. 복잡한 워크플로우를 자율적으로 수행할 수 있는 것이 특징입니다.
개념 증명 코드(Proof of Concept (PoC)): — 특정 보안 취약점이 실제로 악용될 수 있음을 증명하기 위해 작성된 예제 코드입니다. 보안 분석가는 이를 통해 취약점의 작동 원리를 파악하고 방어 규칙을 설계합니다.

기술

Amazon Nova
Amazon Bedrock
AWS Fargate
MadPot
Sonaris

활용 사례

자동화된 보안 취약점 탐지 규칙 생성
실시간 위협 인텔리전스 분석 및 우선순위 지정
AI 생성 코드의 다단계 자동 검증 파이프라인

언급된 리소스

논문RuleForge 기술 논문 (arXiv)