XBOW, 12억 달러의 시리즈 C 투자 유치로 기업 보안에 자율적인 해킹 기술 도입

サイバーセキュリティ 스타트업 XBOW는 12억 달러의 시리즈 C 투자를 유치하여, 새로운 카테고리인 “자율적인 오펜시브 보안”을 推進시키고 있습니다. 이번 투자는 DFJ Growth와 Northzone이 주도했으며, Sofina, Alkeon Capital, Altimeter, NFDG Ventures, 및 Sequoia Capital이 참여했습니다.

이번 투자는 사이버 보안 분야에서 더广い 트렌드를 반영합니다. 공격자가 AI를 사용하여 공격을 확대하는 동안, 방어자는 지속적으로 작동하는 AI 기반 시스템을 사용하여 공격을 대응하고 있습니다.

수동 펜테스팅에서 자율적인 보안으로

전통적인 펜테스팅은 인간 전문가가 시스템의 취약점을 찾는 것으로, 기업 보안의 핵심이었습니다. 그러나 이러한 모델은 현대의 개발 사이클과 AI 기반의 위협에 대응하기 위해 어려움을 겪고 있습니다.

XBOW의 접근 방식은 일회性的 테스팅을 지속적인 자동화된 오펜시브 보안으로 대체합니다. XBOW의 플랫폼은 자율적인 “해커”로 작동하여 지속적으로 애플리케이션을 분석하고 취약점을 식별하며, 이러한 취약점이 실제로 공격될 수 있는지 확인합니다.

이러한 전환은 중요합니다. 정적 평가를 몇 번 수행하는 대신, 조직은 실제 공격자와 같은 방식으로 지속적인 테스팅을 수행할 수 있습니다.

XBOW의 자율적인 해커는 어떻게 작동합니까?

XBOW의 플랫폼의 핵심은 실제 공격자와 같은 방식으로 작동하는 조정된 AI 에이전트 시스템입니다.

이 시스템은 다음의 주요 구성 요소를 결합합니다:

• 애플리케이션을 독립적으로 탐색하고 공격을 시도하는 자율적인 에이전트
• 공격 표면을 매핑하고 전략을 수립하는 중앙 조정자
• 브라우저와 악용 프레임워크를 포함한 실제 공격 환경
• 취약점이 실제로 공격될 수 있는지 확인하기 위한 검증 계층

이 아키텍처는 XBOW가 동시에 수천 개의 공격 경로를 실행할 수 있도록 하며, 애플리케이션의 반응에 따라 실시간으로 적응합니다.

중요한 것은, 플랫폼이 발견과 검증을 분리합니다. AI는 잠재적인 공격 경로를 탐색하는 창의적인 작업을 처리하며, 결정론적 논리는 실제로 공격될 수 있는 취약점만을 표면화합니다. 이는 전통적인 보안 도구에서 자주 발생하는 거짓 양성 결과를 줄입니다.

결과적으로, 이 시스템은 단순히 이론적인 위험을 표시하는 것이 아니라 실제 취약점에 대한 구체적인 증거를 제공합니다.

자동화뿐만 아니라 AI 추론을 기반으로 구축

XBOW의 기술은 오펜시브 보안 워크플로에 AI 추론을 통합함으로써 일반적인 스캔 도구를 넘어섭니다.

정의된 체크리스트를 따르는 대신, 시스템은 동적으로 공격을 계획하고 실행하며, 새로운 정보를 발견함에 따라 전략을 조정합니다. 이는 정적 도구에서 종종 누락되는 복잡한 다단계 취약점을 식별할 수 있습니다.

이 플랫폼은 이미 실제 환경에서 검증되었습니다. 여기에는 생산 시스템과 경쟁적인 보안 테스팅 환경이 포함되며, 여기서 실제로 공격될 수 있는 취약점을 대규모로 발견하는 능력을展示했습니다.

이러한 추론, 자동화, 및 검증의 조합은 XBOW를 공격자가 생각하고 작동하는 방식과 유사하게 작동하는 시스템으로 위치시킵니다. 이는 단순히 알려진 문제를 스캔하는 것보다 더 나은 것입니다.

자율적인 오펜시브 보안이 미래에 의미하는 바

자율적인 오펜시브 보안의 등장은 소프트웨어가 구축되고 방어되는 방식에서 더 깊은 구조적인 변화를 시사합니다.

시스템이 계속해서 성숙한다면, 보안 테스팅은 소프트웨어 개발 라이프사이클에 직접적으로 통합될 수 있습니다. 예약된 감사 대신, 애플리케이션은 코드 변경과 동시에 지속적으로 스트레스 테스트될 수 있으며, 이는 취약점이 거의 즉시 식별되고 해결되는 피드백 루프를 생성합니다.

또한, 기업 환경 내에서 “항상 작동하는 적”이 가능해집니다. 이러한 시스템은 공격자와 같은 방식으로 작동하지만 정의된 경계 내에서 안전하게 작동합니다. 시간이 지남에 따라, 이는 외부 펜테스팅 사이클과 주기적인 평가를 중심으로 구축된 컴플라이언스 프레임워크에 대한 의존도를 줄일 수 있습니다.

同時に, 자율적인 오펜시브 도구의 광범위한 채택은 새로운 도전을 제기할 수 있습니다. 조직은 이러한 시스템이 안전하게 배포되고, 생산 환경에서 의도하지 않은 중단을 피하며, 자율적인 에이전트가 작동하는 방식에 대한 명확한 거버넌스를 설정해야 합니다. 또한, 방어적 및 오펜시브 AI 시스템이 자동화됨에 따라 어떻게 상호 작용할지에 대한 더广い 질문도 있습니다.

보다广い 의미에서, 이 카테고리의 부상은 인간의 개입이 줄어들고 시스템 주도적인 보안의 군비 경쟁을 반영합니다. 공격자가 AI를 사용하여 능력을 확대함에 따라, 방어자는 이러한 규모에 대응하기 위해 설계된 시스템으로 반응하고 있습니다. 장기적인 결과는 보안 분석가의 수에 의해 정의되지 않을 수 있습니다. 오히려 가장 효과적인 자율적인 시스템을 구축하는 쪽에 의해 정의될 수 있습니다.