1. 문제 정의

랜섬웨어 관련한 기사가 많았음.

최근 광고나 부적절한 팝업을 통해 해킹 관련 점검 프로그램이 뜨는데 막상 그 프로그램이 해킹 관련 프로그램인 피싱

API 위협 관련 내용도 많고 AI 관련해서 좀 많음.

근데 이거 못하겠음.

정적/동적 코드 분석 도구 (SAST/DAST) 도구

설정 진단 (CSPM/OS 진단): 리눅스의 /etc/passed 권한 , SSH 설정, docker 컨테이너의 보안 설정(Capabilities)을 파싱하고 CIS Benchmarks(보안 표준)에 맞는지 검사하는 자동화 스크립트
YARA 및 정규 표현식 엔진, 소스코드나 로그 파일 내에서 하드코딩된 API 키, 취약한 함수 사용을 찾아내는 정규식 및 YARA 파이썬 래퍼 스크립트.

글로벌 핵심 트랜드: AI의 무기화와 공급망 위협 가속화

AI로 찍어내는 해킹 도구(무기화 속도 최고치): AI가 해킹에 쓰이는 빈도 및 악용 건수가 급증했으며, 이 증가분의 상당수가 생성형 AI를 통해 자동으로 작성된 취약점 증명(PoC) 및 익스플로잇 코드임.

솔루션

공격 속도의 비대칭성 해결 : AI를 활용한 상시 검증 체계가 필요
- 방어 역시 일회성 검사가 아닌, AI가 주도하는 자동화된 상시 모의 해킹 형태로 진화 시켜, 새로운 취약점 뉴스가 뜰 때마다 AI가 이를 스스로 학습하고 우리 서버에 해당 취약점이 있는지 실시간으로 찔러보고 (Fuzzing) 진단하는 시스템을 구축해야 비대칭성을 극복 가능
내부자 위협 및 측면 이동 방어: 제로 트러스트 기반의 마이크로 권한 진단이 필수적
- 경계망(방화벽)은 언젠가 뚫린다는 전제하에, 내부 통신도 절대 신뢰하지 않는 제로 트러스트 진단 모듈. API 토큰 탈취 등의 Broken Access Control을 내부자의 관점에서 집중적으로 검사하는 비즈니스 로직 진단 기능을 포함.
보안 리소스 부족 해결: 스캐닝을 넘어선 조치 자동화로 방어의 허들 자체를 낮춤
- 취약점을 발견하는 것에서 끝나지 않고 AI가 오탐지(False Positive)를 스스로 걸러내고, 취약점의 근본 원인을 파악하여개발자가 즉시 복사-붙여넣기 할 수 잇는 안전한 파이썬/자바 패치 코드 까지 리포트로 제공.

Phase 1. 위협 인텔리전스 수집 및 DB 적 (Threat Intel Fetching)
- 파이썬 스크립트(requests, BeautifulSoup)가 매일 NVD(국가 취약점 데이터베이스)나 Exploit-DB, 혹은 보안 뉴스 RSS를 크롤링하여 새로 뜬 웹 취약점(CVE) 정보를 긁어옵니다.