전통적인 취약점 스캐너는 현대 애플리케이션 공격 표면의 40~60%를 놓칩니다. AI 기반 스캐닝이 어떻게 비즈니스 로직 결함을 찾아내고, 오탐을 줄이며, 애플리케이션 보안을 혁신하는지 알아보세요.
전통적인 취약점 스캐너는 한계에 부딪히고 있습니다. 이들은 시그니처 데이터베이스,, 사전 정의된 규칙, 그리고 패턴 매칭에 의존합니다 — 이는 2005년에는 혁신적이었지만 오늘날의 복잡하고 동적인 웹 애플리케이션에는 근본적으로 부적합한 접근 방식입니다.
AI 기반 취약점 스캐닝은 패러다임의 전환을 의미합니다. 머신러닝과 대규모 언어 모델을 보안 테스트에 적용함으로써, 새로운 세대의 도구는 애플리케이션 맥락을 이해하고, 새로운 취약점 유형을 발견하며, 오탐을 극적으로 줄일 수 있습니다.
AI가 애플리케이션 보안을 어떻게 변화시키고 있는지, 그리고 전통적인 스캐너가 왜 이를 따라잡지 못하는지 살펴보겠습니다.
AI가 무엇을 가져다주는지 이해하기에 앞서, 전통적인 동적 애플리케이션 보안 테스트(DAST) 도구가 왜 부족한지부터 살펴볼 필요가 있습니다.
전통적인 스캐너는 알려진 공격 페이로드를 전송하고 응답을 예상 패턴과 대조하는 방식으로 작동합니다. 이 접근 방식에는 근본적인 결함이 있습니다: 이미 알고 있는 취약점만 찾을 수 있다는 것입니다.
새로운 취약점 유형이 등장하거나, 개발자가 고유한 결함을 가진 커스텀 인증 흐름을 만들 때, 전통적인 스캐너는 눈뜬장님이 됩니다. 애플리케이션의 동작을 추론할 수 없고, 오직 패턴만 매칭할 수 있을 뿐입니다.
대부분의 DAST 도구는 링크를 따라가고 HTML 폼을 파싱하는 방식으로 애플리케이션을 크롤링합니다. 이 방식은 다음과 같은 경우 무너집니다:
연구에 따르면 전통적인 크롤러는 공격 표면의 40~60%를 최신 JavaScript 중심 애플리케이션에서 놓치는 것으로 나타났습니다(PortSwigger Research, 2024).
바로 오탐 문제가 업계의 부끄러운 비밀입니다. 전통적인 스캐너는 방대한 양의 발견 사항을 생성하지만, 그중 상당 부분이 오탐입니다. 보안 팀은 실제 취약점을 수정하기보다 허위 경보를 분류하는 데 더 많은 시간을 씁니다.
SANS Institute의 2024년 설문조사에 따르면 보안 전문가의 52%가 DAST 도구에 대한 가장 큰 불만으로 오탐을 꼽았습니다. 팀이 스캐너를 신뢰하지 않게 되면, 발견 사항에 대해 조치를 취하지 않게 됩니다 — 실제 취약점이라 해도 말입니다.
전통적인 스캐너는 모든 매개변수를 동일하게 취급합니다. 프로필 엔드포인트의 user_id 매개변수가 안전하지 않은 직접 객체 참조(IDOR)에 취약할 수 있다는 사실이나, 다단계 폼의 겉보기에 무해한 필드가 비즈니스 로직 조작을 가능하게 할 수 있다는 사실을 이해하지 못합니다.
애플리케이션이 무엇을 하는지 이해하지 못한 채, 스캐너는 그것이 어떻게 실패하는지만 미리 정해진 방식으로 테스트할 수 있을 뿐입니다.
AI 기반 취약점 스캐너는 이전까지 기계적인 과정에 불과했던 것에 지능을 도입함으로써 이러한 한계를 해결합니다.
대규모 언어 모델은 HTTP 요청, 응답, 애플리케이션 동작을 분석해 맥락을 이해할 수 있습니다:
이러한 맥락적 이해를 통해 스캐너는 표적화된 지능형 테스트 케이스를 생성할 수 있으며 일반적인 페이로드를 무작정 살포하는 대신 이를 수행합니다.
AI 기반 크롤러는 숙련된 인간 테스터와 같은 방식으로 애플리케이션과 상호작용합니다:
KENSAI의 스캐닝 엔진인 Strix는 AI를 사용해 거의 완전한 애플리케이션 커버리지를 달성합니다, 전통적인 크롤러를 무력화하는 복잡한 단일 페이지 애플리케이션에서도 마찬가지입니다.
AI 기반 스캐닝의 가장 중요한 이점은 아마도 어떤 시그니처 데이터베이스에도 존재하지 않는 취약점 유형을 찾아내는 능력일 것입니다:
AI 모델은 스캐너의 발견 사항을 맥락 속에서 분석해 다음을 판단할 수 있습니다:
AI 기반 스캐닝을 사용하는 조직은 업계 벤치마크에 따르면 전통적인 DAST 도구보다 오탐률이 60~80% 낮다고 보고합니다.
전통적인 스캐너는 정적인 테스트 방법론을 따릅니다. AI 기반 스캐너는 자신의 접근 방식을 적응시킵니다 — 발견한 내용을 기반으로:
| 항목 | 전통적 DAST | AI 기반 스캐닝 |
|---|---|---|
| 탐지 방식 | 시그니처 + 패턴 매칭 | 맥락적 추론 + 패턴 매칭 |
| 크롤링 | 링크 추적, 기본 폼 제출 | 지능형 탐색, JS 렌더링, API 발견 |
| 신규 취약점 탐지 | 없음 — 알려진 패턴만 | 가능 — 비즈니스 로직, 연쇄 공격, 커스텀 결함 |
| 오탐률 | 높음(30~60%) | 낮음(5~15%) |
| 인증 처리 | 기본 폼 로그인 | 복잡한 흐름, MFA, OAuth, SSO |
| SPA 지원 | 취약 | 네이티브 지원 |
| API 테스트 | 수동 설정 필요 | 자동 발견 및 테스트 |
| 적응 | 정적 방법론 | 동적, 맥락 인식 |
| 설정 복잡도 | 보통 — 설정 필요 | 최소 — 지정 후 바로 스캔 |
현대의 AI 기반 취약점 스캐닝은 독립적으로 존재하지 않습니다. 이는 진화하는 AI 보안 테스트 스택의 일부입니다 — 여기에는 다음이 포함됩니다:
전통적인 DAST의 진화형으로, AI를 이용해 지능형 크롤링, 맥락적 취약점 탐지, 자동화된 악용 검증을 수행합니다. KENSAI가 바로 이 영역에서 지속적이고 AI 기반의 동적 테스트를 웹 애플리케이션과 API에 제공합니다.
소스 코드 분석에 적용된 AI로, 단순한 패턴 매칭이 아니라 코드의 의미를 이해할 수 있습니다. AI-SAST 도구는 전통적인 정적 분석기가 놓치는 커스텀 코드의 취약점을 식별할 수 있습니다.
머신러닝을 이용해 조직의 외부 공격 표면을 지속적으로 발견하고 모니터링하며, 새로운 자산, 노출된 서비스, 잠재적 진입점을 식별합니다.
정교한 공격자를 시뮬레이션하는 자율 AI 에이전트로, 여러 기법을 연쇄적으로 결합해 조직의 방어 체계를 관통하는 복잡한 공격 경로를 찾아냅니다.
KENSAI는 레거시 스캐너에 AI를 덧붙인 것이 아니라, 처음부터 AI를 핵심으로 설계되었습니다.
KENSAI의 독자적인 스캐닝 엔진인 Strix는 여러 AI 기술을 결합합니다:
인증 순서, 세션 처리 규칙, 제외 패턴, 크롤링 전략을 일일이 정의해야 하는 전통적인 스캐너와 달리, KENSAI는 이를 자동으로 파악합니다:
KENSAI의 AI 기반 스캐닝은 다음 요구사항을 직접적으로 충족합니다:
AI 기반 보안 도구에 대한 정당한 우려 중 하나는 정확성입니다. AI가 실제 취약점을 찾아내고 있는 것인지, 아니면 환각을 일으키고 있는 것인지 우리는 어떻게 알 수 있을까요?
책임감 있는 AI 보안 도구는 AI가 생각하는 바를 그대로 보고하지 않습니다 — 이를 검증합니다. KENSAI의 접근 방식:
이 검증 단계는 매우 중요합니다. 이는 KENSAI의 발견 사항이 증거와 함께 제공된다는 것을 의미하며, 단순한 예측이 아니라는 뜻입니다.
모든 KENSAI 발견 사항에는 다음이 포함됩니다: - 취약점을 유발한 정확한 요청(request) - 악용 가능성을 확인하는 응답(response) - 비즈니스 맥락을 포함한 명확한 리스크 평가 - 기술 스택에 특화된 복구 가이드 - 재현 단계 — 개발자가 그대로 따라할 수 있습니다.
AI 기반 취약점 스캐닝은 이제 시작에 불과합니다. 그 방향성은 분명합니다:
지금 AI 기반 보안 테스트를 도입하는 조직은 기다리는 조직에 비해 보안 태세와 운영 효율성 양쪽에서 상당한 우위를 갖게 될 것입니다.
전통적인 스캐닝에서 AI 기반 테스트로의 전환에 전면 교체 방식이 필요한 것은 아닙니다:
KENSAI — 설정도, 에이전트도, 복잡함도 없이 모든 조직에 AI 기반 취약점 스캐닝을 제공합니다.
👉 kensai.app/free-scan에서 무료 AI 보안 스캔을 실행해보세요 — 전통적인 스캐너가 놓치는 것을 확인해보세요.
작성: KENSAI Security Research — AI 기반 사이버보안 플랫폼