승인된 대상에서 침투 테스트를 스스로 수행하는 AI 팀을 내 서버에 세우는 방법
목표 시스템과 목표를 평범한 문장으로 설명하면, 전문 AI 에이전트들이 계획을 세우고 도구를 실행하며 보고서를 작성하는 장면을 지켜볼 수 있습니다. PentAGI는 이러한 자율적 보안 테스트를 내 인프라에서 안전하게 수행하게 해주는 오픈소스 시스템입니다. 보안 엔지니어와 레드 팀이 승인된 테스트에서 반복적인 작업을 줄이고 복잡한 공격 시나리오를 다루는 데 쓰입니다.
자율 에이전트 팀의 작동 방식
PentAGI는 여러 전문 에이전트가 협력하는 구조로 움직입니다. 오케스트레이터가 전체 흐름을 관리하고, 리서처가 정보를 수집하며, 개발자가 공격 계획을 세우고, 실행자가 실제 명령을 수행합니다. 각 에이전트는 PostgreSQL과 pgvector를 사용해 과거의 성공 사례와 학습 내용을 기억하며, 이를 바탕으로 다음 단계를 결정합니다. 선택적으로 Neo4j 기반 지식 그래프를 연결하면 호스트, 서비스, 취약점 간의 관계를 더 깊이 추적할 수 있습니다. 모든 작업은 격리된 Docker 샌드박스 안에서 이루어져 시스템 안전을 유지합니다.
내장된 보안 도구와 외부 정보 수집
시스템에는 nmap, Metasploit, sqlmap 등 20개 이상의 전문 침투 테스트 도구가 포함되어 있습니다. 에이전트는 작업 성격에 따라 필요한 도구를 자동으로 선택하고 실행합니다. 웹 스크레이퍼를 통해 최신 정보를 수집하고, Tavily, Firecrawl, Perplexity 등 다양한 검색 API와 연동해 광범위한 정보를 모읍니다. 이러한 정보 수집 능력은 에이전트가 최신 취약점과 공격 벡터를 파악하는 데 도움을 줍니다. 수집된 데이터는 모두 기록되어 추후 분석과 보고서 작성에 활용됩니다.
작은 모델도 안정적으로 돌리는 감독 메커니즘
PentAGI는 실행 모니터링과 지능형 태스크 플래닝이라는 두 가지 감독 기능을 제공합니다. 실행 모니터링은 에이전트가 같은 도구를 반복 호출하거나 무한 루프에 빠지는 것을 감지하고, 멘토 에이전트가 개입해 대안을 제시합니다. 태스크 플래닝은 작업 시작 전 3~7개의 구체적인 단계를 계획하여 범위를 벗어나는 작업을 방지합니다. 이 기능들은 특히 32B 파라미터 미만의 작은 오픈소스 모델을 사용할 때 필수적입니다. 테스트 결과에 따르면 이 기능들을 활성화하면 실행 시간과 토큰 사용량은 2~3배 증가하지만, 결과물의 품질은 2배 향상된다고 합니다.
설치와 모델 선택의 유연성
Linux, macOS, Windows에서 동작하는 인터랙티브 설치 프로그램으로 Docker Compose를 통해 쉽게 배포할 수 있습니다. 클라우드 LLM 제공자 10여 곳(OpenAI, Anthropic, Google AI, AWS Bedrock 등)을 지원하며, Ollama나 vLLM을 통해 로컬 모델도 사용할 수 있습니다. Azure OpenAI를 포함한 OpenAI 호환 엔드포인트도 커스텀 설정으로 연결 가능합니다. REST와 GraphQL API를 제공하여 자동화 및 외부 시스템 연동이 가능하며, Bearer 토큰 인증으로 보안성을 확보합니다. Grafana와 Prometheus 연동을 통해 시스템 상태를 실시간으로 모니터링할 수도 있습니다.
사용 전 반드시 확인해야 할 경계선
PentAGI는 자율적 침투 테스트 플랫폼이지, 사전 정의된 캠페인을 실행하는 BAS(Breach and Attack Simulation) 제품은 아닙니다. 에이전트가 작성하는 공격 스크립트는 개념적 수준이며, 현재 구현된 기능으로 보지 않아야 합니다. 보고서 출력 형식은 웹 뷰, 클립보드 복사, Markdown, PDF 다운로드만 지원하며, JSON 형식의 플로우 리포트 내보내기는 현재 문서화되지 않았습니다. 이 도구는 승인된 테스트 대상에서만 사용해야 하며, 무단 접근 시 법적 문제가 발생할 수 있습니다. 작은 모델을 사용할 경우 실행 모니터링과 태스크 플래닝을 반드시 활성화해야 안정적인 결과를 얻을 수 있습니다.
