김태수 MS 부사장 “MDASH로 3개월 만에 113억원 규모 취약점 탐지” 작성일 07-24 36 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">지난해 연간 탐지량의 66%…내부 버그바운티 기준 770만달러 <br>100여 개 AI 에이전트가 취약점 탐지·검증·재현</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="KaGcQYyOdQ"> <p contents-hash="4f00c7c75cb6b3140f35fb74921c626560030f24e0981f05295628e01ca9b12d" dmcf-pid="9T9GDKB3nP" dmcf-ptype="general">마이크로소프트(MS)의 다중 인공지능(AI) 모델 기반 에이전틱 보안 시스템 'MDASH'가 내부 취약점 탐색에 투입된 지 3개월 만에 지난해 MS의 연간 탐지량 중 66%에 해당하는 취약점을 찾아냈다. MS 내부 버그바운티 기준으로 환산하면 770만달러(약 113억원) 규모다.</p> <div contents-hash="ab99b6ba6cb8b2705a446e00f28815844cc1faab3b915373f21875a87c689ece" dmcf-pid="2y2Hw9b0d6" dmcf-ptype="general"> 김태수 MS 보안 연구 부사장은 24일 서울 코엑스에서 열린 제18회 국제 해킹방어대회 및 글로벌 콘퍼런스 '코드게이트 2026' 기조강연에서 MDASH(Multi-model Agentic Scanning Harness)의 운영 성과와 기술 구조를 소개하며 이 같은 내용을 공개했다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="f343af9ac4d10e98f163b77a4e41b7099f890fe22b1e91cdf82d9545b4d10b19" data-idxno="448408" data-type="photo" dmcf-pid="VWVXr2Kpe8" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="김태수 마이크로소프트 보안 연구 부사장 / 정종길 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/24/552810-SDi8XcZ/20260724165659803jici.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="bT9GDKB3dx" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/24/552810-SDi8XcZ/20260724165659803jici.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 김태수 마이크로소프트 보안 연구 부사장 / 정종길 기자 </figcaption> </figure> <p contents-hash="97eeac8250b812d2d3784770807bfe425e2a235d24181a049453052ec5beb048" dmcf-pid="fYfZmV9UM4" dmcf-ptype="general"><strong>100개 넘는 에이전트가 취약점 탐지·검증</strong></p> <p contents-hash="3198044fbc4763e5f2a039186d45a4e1add7909529b3d6eb7d8cefc11b008944" dmcf-pid="4G45sf2udf" dmcf-ptype="general">MDASH는 최근 화제가 된 사이버 보안 특화 AI 모델 미토스(Mythos)와 같은 단일 거대언어모델(LLM)에 취약점 탐지를 맡기지 않는다. 여러 AI 모델과 100개 이상의 전문 에이전트가 소스코드를 분석하고 취약점 후보가 실제 공격 가능한지 검증한다.</p> <p contents-hash="ec2090ecab121ae05e859d08f24d28ea98aa53fdd2b1744439843a3397f4eaee" dmcf-pid="8H81O4V7iV" dmcf-ptype="general">MS 측 설명에 따르면 MDASH는 먼저 소스코드와 과거 변경 이력을 분석해 공격 표면과 위협 모델을 만든다. 취약점 유형별 전문 에이전트가 위험한 코드 경로를 찾으면 다른 에이전트들이 실제 공격 가능한 결함인지 교차 검증한다. 중복 결과를 제거한 뒤 취약점을 재현할 입력값이나 개념증명(PoC)도 생성한다.</p> <p contents-hash="ff474a37a94079785170a180239135cc2380b8e60cfd28d220e664e754603434" dmcf-pid="6X6tI8fzn2" dmcf-ptype="general">AI가 취약점으로 의심되는 코드를 대량으로 제시하면 개발자의 검토 부담만 커질 수 있다. MDASH는 여러 모델이 탐지 결과가 실제 실행가능한지와 공격 가능성을 교차 검증해 오탐을 줄인다. 김 부사장은 "실제 윈도(Windows) 네트워킹 스택을 점검한 결과 AI가 찾아낸 버그의 90% 이상이 실제 취약점으로 확인됐다"고 말했다.</p> <p contents-hash="119f50439c4fdd4dba7b37feb14dcd2a0c7a002dddd8b29e1d5b22ce276f1913" dmcf-pid="PZPFC64qL9" dmcf-ptype="general">MS는 외부에 공개되지 않은 샘플 드라이버에 의도적으로 심은 취약점 21개를 MDASH가 모두 찾아냈으며, 해당 실험에서는 오탐은 발생하지 않았다고 밝혔다. 지난 5월에는 MDASH가 윈도 네트워크·인증 영역에서 발견한 취약점에 대한 패치를 보안 업데이트에 반영했다. 윈도 커널 TCP/IP 스택과 인터넷키교환 버전2(IKEv2) 서비스 등에서 발견한 치명적인 원격코드실행(RCE) 취약점도 포함됐다.</p> <p contents-hash="45207c0ccc55ce397289ae243e3635dc4dd977d9b263f2fc9de46f7fd9d497f0" dmcf-pid="Q5Q3hP8BnK" dmcf-ptype="general"><strong>AIxCC 우승 기술, MS 내부 보안에 적용</strong></p> <p contents-hash="abde9c88bbf4d3ddc8012d55d1a42558341f22313b94d0ddf8c05828105f0169" dmcf-pid="x1x0lQ6beb" dmcf-ptype="general">MDASH에는 김 부사장이 이끈 '팀 애틀랜타(Team Atlanta)'의 미국 국방고등연구계획국(DARPA) 'AI 사이버 챌린지(AIxCC)' 경험이 반영됐다. AIxCC는 AI가 오픈소스 소프트웨어의 취약점을 찾고 공격 가능성을 입증해 패치까지 만드는 사이버 추론 시스템을 겨룬 대회다. 팀 애틀랜타는 지난해 결선에서 우승했다.</p> <p contents-hash="0e6418a7e9905de447348d685d2d452529d1023d9de0a95316bbe25acb78d366" dmcf-pid="yLyN8TSreB" dmcf-ptype="general">팀 애틀랜타는 LLM만 사용하지 않고 정적 분석과 퍼징 등 기존 보안 기술을 결합했다. 여러 에이전트가 각자 취약점을 분석하고 결과를 토론하도록 만들어 정탐률을 높였다. MS는 이 방식을 자사 코드에 적용할 수 있는 MDASH로 발전시켰다.</p> <p contents-hash="a91ea289540091826a30c63cc9c8828897880e4c14c6b90cef0d151883855509" dmcf-pid="Wc5weZHldq" dmcf-ptype="general">김 부사장은 LLM을 3D 애니메이션 '인크레더블 2'에 등장하는 아기 슈퍼히어로 캐릭터 '잭잭'에 비유했다. 그는 "잭잭은 여러 초능력을 지녔지만 아직 이를 통제하지 못하는 아기다"라며 "보안 분야에서 AI를 제대로 활용하려면 어떻게 '관리(베이비시팅)'할지가 중요하다"고 말했다.</p> <p contents-hash="fd6a387ebe71492a21b20eedf41ec448b290a155077f96e2300bc68086aafa59" dmcf-pid="Yk1rd5XSnz" dmcf-ptype="general">MDASH는 윈도와 하이퍼-V, 애저(Azure) 가상화 인프라, 액티브 디렉터리 도메인 서비스(AD DS) 등 MS가 개발한 복잡한 코드의 취약점을 찾는 데 활용된다. 현재 일부 고객을 대상으로 비공개 테스트도 진행 중이다. 보안 담당자는 디펜더(Defender) 명령줄 인터페이스(CLI)나 깃허브 연결 기능으로 코드를 점검한 뒤 결과를 디펜더 포털에서 확인할 수 있다. 다만 MDASH가 취약점을 직접 수정하지는 않는다. 수정안을 제시할 수 있지만 실제 반영 전에는 개발자가 코드를 검토하고 승인해야 한다.</p> <p contents-hash="e186d2aff95a3fb9ef2081aa7e63b639fe025d48c40c71206ae7e4fc93fca671" dmcf-pid="GEtmJ1ZvR7" dmcf-ptype="general">김태수 부사장은 "AI를 활용해 버그를 찾고 있지 않다면 지금 바로 시작해야 한다"며 "AI는 사람이 놓친 취약점을 빠르게 찾아 보안 전문가의 역량을 확장해 준다"고 말했다.</p> <p contents-hash="76acc4b7b4d7d54c830ec65cd27dd65065e50653a12f682ddd9666c266247bb4" dmcf-pid="HDFsit5Tiu" dmcf-ptype="general">한편 '코드게이트 2026' 해킹방어대회에는 88개국 3333명이 온라인 예선에 참가했다. 일반부에서는 일본 '분쿄웨스턴스(BunkyoWesterns)'가 우승해 과학기술정보통신부 장관상과 상금 5000만원을 받았다. 한국 '따따'와 '디 어메이징 디지털 오렌지(The Amazing Digital Orange!)'는 각각 2위와 3위를 차지했다. 주니어부에서는 김준원군이 우승해 장관상과 상금 300만원을 받았다. 원예준씨와 김필립씨는 각각 2위와 3위에 올랐다.</p> <p contents-hash="670e06d3f36d7483ca30b72914314d2083a4e0cadc7783c9ae5edbecbb2aa3d6" dmcf-pid="Xw3OnF1yJU" dmcf-ptype="general">정종길 기자<br>jk2@chosunbiz.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © IT조선. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 "전원 버튼 눌렀는데 웬 빅스비·시리?" 스마트폰 전원 끄기 이모저모 07-24 다음 청소년 16명, 루마니아·키르기스스탄 오지로 떠난다 07-24 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
