What is Agentic Security?

대형 언어 모델(LLM)을 사용하여 개발 중인가요? 대형 언어 모델은 엄청나게 강력하지만 동시에 잠재적인 취약점도 가지고 있다는 걸 알고 계시죠. Agentic Security는 이 복잡한 상황을 탐색하는 데 도움이 되는 오픈 소스 파트너입니다. 이는 LLM 전용으로 설계된 취약성 스캐너로, 문제가 발생하기 전에 잠재적인 보안 약점을 사전에 식별하고 해결하는 데 도움이 됩니다. 마치 보안 전문가가 LLM 통합을 지속적으로 검토해주는 것과 같아서 안심할 수 있습니다.

주요 기능:

🧪 모든 LLM에 대한 포괄적인 퍼징:LLM 시스템을 엄격한 테스트에 적용하여 실제 공격 시나리오를 시뮬레이션합니다. 이로 인해 얻을 수 있는 이점: 기존 보안 도구로는 찾을 수 없는 숨겨진 취약점을 발견할 수 있습니다.
🛠️ 사용자 정의 규칙 세트 또는 에이전트 기반 공격 생성:스캔 프로세스를 특정 요구 사항 및 위협 모델에 맞게 조정합니다. 이로 인해 얻을 수 있는 이점: 애플리케이션에서 가장 중요한 영역에 테스트 노력을 집중할 수 있습니다.
🛠️ LLM API와 통합 및 스트레스 테스트 수행:Agentic Security를 기존 워크플로에 원활하게 통합합니다. 스트레스 테스트를 수행하고 LLM 모델을 한계까지 가져가서 파괴점을 찾습니다. 이로 인해 얻을 수 있는 이점: 지속적인 모니터링을 보장하고 성능 향상을 가능하게 합니다.
🌀 다양한 퍼징 및 공격 기술: 다양한 퍼징 및 공격 방법을 사용합니다. 이로 인해 얻을 수 있는 이점: 다양한 위협에 대한 광범위한 보호를 제공합니다.

사용 사례:

배포 전 테스트:LLM을 기반으로 한 새로운 챗봇을 출시하려 한다고 가정해 보세요. 서비스를 시작하기 전에 Agentic Security를 사용하여 다양한 입력, 특히 의도적으로 악성인 프롬프트와 극단적인 경우의 입력을 챗봇에 전송합니다. 그러면 특정 유형의 질문이 예기치 않고 잠재적으로 유해한 응답을 유발한다는 것을 발견할 수 있습니다. 실제 사용자가 문제를 만나기 전에 이 문제를 해결할 수 있습니다.
지속적인 모니터링:이미 LLM 기반 애플리케이션을 배포했습니다. Agentic Security는 백그라운드에서 실행되며, 새로운 테스트 케이스와 변형을 사용하여 시스템을 정기적으로 탐색합니다. 최근 모델 업데이트로 인해 발생한 잠재적인 취약점을 발견하면 즉시 경고를 보내주므로 사전에 문제를 해결할 수 있습니다.
데이터 변환 실험:새로운 모델을 학습시키고 있습니다. Agentic Security의 probe_data 모듈을 사용하면 stenography_fn.py 파일의 rot13, base64_encode 및 mirror_words와 같은 함수를 사용할 수 있습니다. 이러한 변환을 프롬프트에 적용하여 모델이 기본 텍스트 변환에 취약하다는 것을 발견할 수 있습니다.

결론:

Agentic Security는 그저 또 다른 보안 도구가 아닙니다. LLM 시대의 독특한 문제에 대응하도록 특별히 제작된 솔루션입니다. 이 도구는 사전 보안의 힘을 당신의 손에 전달하며, LLM 기반 애플리케이션을 보호하는 유연하고 사용자 정의 가능한 오픈 소스 접근 방식을 제공합니다. 개발 생명 주기에서 조기에 그리고 자주 이를 통합하는 것은 현명한 선택입니다.

More information on Agentic Security

Launched

Pricing Model

Free

Starting Price

Global Rank

Month Visit

<5k

Tech used

Agentic Security was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-02-10.