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GPT-5.3-Codex는 테스트에서 가장 우수한 성적을 거두었으며 속도가 빠르고 비용도 저렴했다. 다만 웹 사이트 로그인 폼 발견 시 XSS, SQL 인젝션 등을 위해 3-4개의 서브에이전트를 동시에 생성하는 경향이 있어 상호 간섭이나 속도 제한(Rate Limiting) 문제가 발생할 가능성이 있다. 이를 해결하기 위해 --instruction-file 파라미터를 통해 서브에이전트 생성 개수를 제한하는 방식이 권장된다.
Gemini 3.1 Pro Preview는 GPT-5.3-Codex보다 비용이 2배 높고 실행 시간도 길지만 사고 과정(Thinking Process)을 명확하게 보여주어 사용자에게 높은 신뢰감을 준다. 서브에이전트를 생성하지 않고 단일 흐름으로 작업을 수행하며, 복잡한 논리적 판단이 필요한 상황에서 강점을 보였다. 반복적인 자기 수정 과정이 특징적이며 작업의 흐름을 추적하기 용이하다.
중국계 모델인 GLM-5와 Kimi-K2.5는 예상외로 우수한 성능을 보여주었으며 특히 Kimi-K2.5는 저렴한 비용으로 로컬 호스팅이 가능한 오픈소스 대안으로서의 가치를 입증했다. 반면 DeepSeek-V3.2는 가장 높은 평균 비용과 가장 긴 실행 시간을 기록했음에도 불구하고 결과가 좋지 않아 테스트 대상 중 가장 낮은 평가를 받았다.
GPT-5-Mini와 Nano 모델은 비용은 매우 저렴하지만 보안 취약점 발견 성공률이 거의 0에 가까워 실전 보안 테스팅에는 부적합한 것으로 나타났다. 초기 환경 설정 및 작동 여부 확인을 위해서는 OpenRouter에서 무료로 제공되는 Step-3.5-Flash 모델을 활용하는 것이 경제적이다. 이는 유료 모델로 전환하기 전 테스트 환경의 무결성을 검증하는 용도로 적합하다.
용어 해설
- 서브에이전트(Subagent)
- — 메인 AI 에이전트로부터 특정 하위 작업을 위임받아 독립적으로 실행되는 자율 단위다. 보안 테스팅에서 XSS나 SQL 인젝션 등 특정 취약점 점검을 병렬로 수행할 때 활용되지만, 과도한 생성 시 상호 간섭이나 시스템 부하를 초래할 수 있다.
- 속도 제한(Rate Limiting)
- — 서버가 특정 시간 동안 수신할 수 있는 요청의 수를 제한하여 시스템 과부하 및 서비스 거부 공격을 방지하는 메커니즘이다. AI 에이전트가 너무 많은 요청을 단시간에 보낼 경우 타겟 웹사이트에 의해 차단될 수 있는 주요 원인이 된다.
- 교차 사이트 스크립팅(XSS)
- — 웹 애플리케이션에서 발생하는 보안 취약점으로, 악성 스크립트를 삽입하여 사용자의 브라우저에서 실행되게 하는 공격 방식이다. LLM 기반 보안 도구는 이러한 취약점을 자동으로 탐지하기 위해 다양한 페이로드를 테스트한다.
- SQL 인젝션(SQLi)
- — 데이터베이스 쿼리문에 악의적인 SQL 코드를 삽입하여 데이터베이스를 조작하거나 정보를 탈취하는 공격 기법이다. 보안 테스팅 에이전트가 로그인 폼 등을 분석할 때 가장 먼저 확인하는 핵심 취약점 중 하나다.
기술
- Strix
- GPT-5.3-Codex
- Gemini 3.1 Pro
- Kimi-K2.5
- DeepSeek-V3.2
- OpenRouter
- Step-3.5-Flash
활용 사례
- 자동화된 웹 보안 취약점 스캔
- LLM 기반 침투 테스트 에이전트
- 보안 도구용 LLM 모델 벤치마킹
언급된 리소스
API DocsOpenRouter.ai
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 03. 05.수집 2026. 03. 05.출처 타입 RSS
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