CodeWall, 자율 공격 에이전트로 기업 보안 강화 위해 프리시드 투자 400만 달러 유치

보안팀이 취약점을 패치해도 공격자가 같은 데이터에 접근할 다른 경로가 남을 수 있다. 더 어려운 질문은 애플리케이션, 신원 및 인프라 전반의 취약점을 결합해 실제 침입에 성공할 수 있느냐는 것이다.

CodeWall은 이 질문에 지속적으로 답하는 것을 사업의 핵심으로 삼고 있다. 런던에 본사를 둔 이 스타트업은 10월 14일 발표에 따르면 Osney Capital이 주도하고 InReach Ventures, Antler와 엔젤 투자자들이 참여한 400만 달러 규모의 프리시드 투자를 유치하며 스텔스 모드에서 벗어났다.

이 회사는 자격 증명, 소스 코드 또는 내부 접근 권한 없이 기업 외부에서 접근하는 자율 공격 에이전트를 개발한다. 악의적인 공격자가 취약점을 이용하기 전에 방어 담당자가 악용 가능한 경로를 지속적으로 찾아 검증할 수 있도록 하는 것이 회사의 목표다.

취약점 목록에서 공격 경로의 증거까지

CodeWall의 기술 비전은 새로운 증거가 나타날 때마다 조사 방식을 조정하는 데 중점을 둔다. 회사는 공격 보안 전문 인력이 부족하고 평가가 간헐적으로 이뤄지는 탓에, 평가 사이에도 계속 바뀌는 환경을 시험하는 데 조직들이 어려움을 겪는다고 설명한다.

회사의 발표에 따르면 전문 에이전트들이 병렬로 조사하고, 지속적으로 유지되는 조사 그래프를 통해 발견한 내용을 공유한다. 한 애플리케이션에서 발견한 내용은 다음 에이전트가 연결된 서비스, 신원 또는 데이터 저장소를 조사하는 데 참고가 될 수 있다. 최종적으로는 무엇이 침해될 수 있는지, 그 경로가 어떻게 작동하는지, 그리고 그 결론을 뒷받침하는 증거가 무엇인지 보여주는 보고서를 제공하는 것이 목표다.

쉽게 말해 그래프는 각 경고를 서로 무관한 항목으로 취급하는 대신 발견 사항 간의 관계를 나타낸다. 개별 취약점보다 연결 관계가 더 중요할 수 있다. 한 경계에서의 노출로 두 번째 통제 지점에 접근할 수 있게 될 수도 있기 때문이다. 이 설명은 아키텍처의 기본 개념을 다룬 것이다. CodeWall은 발표에서 그래프가 상충하는 발견 사항을 어떻게 조정하거나 각 연결 단계를 검증하는지 평가할 수 있을 만큼 구체적인 구현 정보를 공개하지 않았다.

회사 웹사이트에 따르면 이 플랫폼은 서비스, API 및 인프라 전반의 신뢰 관계를 매핑하고, 조사 과정에서 전략을 조정하며, 재현 가능한 개념 증명 자료를 생성한다. 이는 제품에 관한 주장이다. 기업에서 이러한 기능이 얼마나 유용한지는 발견 사항을 해당 기업의 환경에서 재현할 수 있고 의미 있게 활용할 수 있는지에 달려 있다.

맥킨지 관련 연구가 보여주는 것

CodeWall은 주요 컨설팅 회사들이 운영하는 플랫폼의 취약점을 설명하는 연구를 이미 발표했다. 특히 3월 9일에 공개한 McKinsey의 Lilli AI 플랫폼 테스트 기록은 AI 애플리케이션을 내부 지식에 연결하는 기업에 중요한 시사점을 준다.

CodeWall에 따르면 자사 에이전트는 2시간이 채 되기 전에 운영 데이터베이스에 대한 읽기 및 쓰기 권한을 확보했다. 회사는 인증이 필요 없는 인터페이스와 요청 필드 이름의 처리 방식에 관련된 SQL 인젝션 문제를 침입 경로로 지목했다. 이 사례의 핵심은 언어 모델 자체의 결함이 아니라 애플리케이션의 기반 데이터와 설정에 접근할 수 있었다는 점이다.

연구진은 저장된 시스템 프롬프트에 대한 쓰기 권한이 초래할 수 있는 문제도 논의했다. 애플리케이션 인프라를 침해하면 신뢰할 수 있는 AI 응답을 좌우하는 지침을 변경하는 경로가 생길 수 있다는 것이다. 이는 보고서에서 제시한 잠재적 결과이지, 컨설턴트들이 조작된 조언을 받았다는 증거는 아니다.

CodeWall은 맥킨지에 발견 사항을 공개하고 검증에 필요한 범위로 접근을 제한했으며, 공개 전에 문제 해결을 확인했다고 밝혔다. 이 내용은 공급업체의 연구 기록에 근거한 것이다. 이를 현재도 취약점이 존재한다는 증거나 에이전트가 인간 테스터보다 뛰어나다는 점을 입증하는 일반적인 성능 평가로 해석해서는 안 된다.

지속적인 테스트로 달라지는 운영 과제

CodeWall은 애플리케이션이 바뀌거나 새 자산이 추가되거나 수정 사항이 적용될 때 승인된 범위 안에서 플랫폼이 시스템을 다시 점검한다고 설명한다. 이를 통해 잠재적으로 유용한 피드백 순환이 만들어진다. 경로를 찾아내고, 원인이 된 취약점을 해결한 다음, 해당 경로가 여전히 작동하는지 테스트하는 방식이다.

개별 티켓을 종결했다고 해서 원래의 비즈니스 위험이 사라졌다고 단정할 수는 없으므로 재테스트가 중요하다. 수정으로 한 경로를 차단해도 다른 경로는 열려 있을 수 있으며, 이후 배포로 앞서 적용한 수정 사항이 되돌려질 수도 있다.

Unite.AI는 앞서 자율 침투 테스트와 취약점 해결에 관한 보도에서 반복적인 검증으로 나아가는 같은 흐름을 살펴봤다. CodeWall은 외부에서 조사를 시작하고 연결된 시스템을 통합적으로 조사한다는 점을 강조한다. 상업적 목표가 비슷하다고 해서 에이전트 아키텍처나 실행 통제 방식까지 같다는 뜻은 아니다.

테스트 빈도가 높아질수록 운영상 경계의 중요성도 커진다. 이런 플랫폼을 평가하는 기업은 허용되는 대상과 작업, 증거 처리 규칙, 상향 보고 절차, 조사 중단 기능을 마련해야 한다. 이는 평가 기준이지, CodeWall의 투자 유치 발표를 통해 확인된 기능은 아니다.

투자금으로 개발할 내용

창업자 겸 CEO인 폴 프라이스는 공격 테스트를 상시적인 방어 역량으로 만들기 위한 방안으로 CodeWall을 소개한다. CodeWall은 은행과 금융 기관이 악용 가능한 공격 경로를 식별하고 검증하도록 이미 지원하고 있다고 밝혔다. 다만 이번 발표에는 금융 부문 고객의 실명이나 독립적인 성능 측정 결과가 제시되지 않았다.

이번 투자금은 에이전트가 조사할 수 있는 환경의 범위를 넓히고, 지속적인 테스트와 검증, 문제 해결 워크플로를 구축하는 데 쓰일 예정이다. CodeWall은 런던에서 공격 보안, 엔지니어링, 고객 성공, 시장 진출 팀도 확대할 계획이다.

도입을 검토하는 기업이 주목해야 할 중요한 차이는 문제 해결 워크플로가 어디까지 이어지는가이다. 증거를 제시하고 수정 방안을 권고하는 것과 운영 환경에 자동으로 변경 사항을 적용하는 것은 다르다. 이번 발표만으로는 CodeWall이 독립적으로 수정 사항을 배포하는지 확인할 수 없으므로, 기업은 승인과 실행이 각각 어느 단계에서 이뤄지는지 명확히 해야 한다.

가장 중요한 진척도는 그 결과로 내려지는 보안 판단의 품질이다. 여기에는 재현 가능한 공격 경로, 명확한 비즈니스 영향, 민감한 증거의 적절한 처리, 문제 해결을 통해 노출 위험이 해소됐다는 확인이 포함된다. CodeWall은 프리시드 투자 유치로 이러한 운영 모델을 추진할 자원을 확보했다. 이제 지속적인 적대적 테스트를 기업의 일상 업무로 정착시킬 만큼 신뢰할 수 있게 만드는 것이 과제다.