ARTEX 한국어판

LLM 멀티 에이전트가 자율적으로 침투 테스트를 수행하는 시스템 (Go 백엔드 + Next.js 프런트엔드)

한국어 · 中文 · English

🚨 보안·오남용 경고 — 반드시 먼저 읽어 주세요

이 저장소는 권한을 받은 환경에서, 방어와 탐지 역량을 기르기 위한 목적으로만 쓰도록 공개합니다.

ARTEX 는 사람이 거의 개입하지 않아도 정찰부터 침투, 자료 반출까지 공격 과정을 스스로 수행할 만큼 강력한 자율 공격 도구입니다. 그만큼 오남용이 일으키는 피해도 큽니다. 2026년 10월 국내 여러 언론은 원본 ARTEX 가 국내 금융기관을 상대로 한 개인정보 유출 공격에 사용된 정황이 조사 당국에 포착됐다고 보도했으며, 관련 수사가 진행 중입니다. 이 한국어판을 공개하는 목적은 공격을 돕는 데 있지 않습니다. 방어하는 쪽이 이런 자율 AI 공격의 작동 원리를 이해하고, 탐지하고 차단하는 역량을 갖추도록 돕는 데 목적이 있습니다.

• 허가 없는 사용은 그 자체로 범죄가 됩니다. 자신이 소유하거나 서면으로 명시적 허가를 받은 대상이 아니라면, 어떤 시스템에도 스캐닝·탐지·익스플로잇을 실행하지 마십시오. 대한민국에서 권한 없이 정보통신망에 침입하는 행위는 정보통신망법 위반이고, 개인정보가 결부되면 개인정보보호법도 함께 적용됩니다.
• 실제 서비스나 타인의 자산을 대상으로 삼지 마십시오. 학습과 연구, 그리고 본인이 소유한 로컬 격리 환경(OWASP Juice Shop·DVWA 처럼 의도적으로 취약하게 만든 환경)에서만 검증하십시오.
• 방어하는 관점으로 읽으십시오. 이 저장소는 자율 AI 공격의 탐지 시그니처와 하드닝 체크리스트 같은 방어·탐지 자료를 함께 정리해 나갑니다. → 자율 AI 공격 방어·탐지 가이드

이 경고와 아래 사용 제한·면책에 동의하지 않는다면, 이 저장소를 내려받거나 사용하지 마십시오.

이 저장소는 중국산 오픈소스 프로젝트 Autumn-27/ARTEX(AGPL-3.0)를 한국 사용자와 팀이 그대로 쓸 수 있도록 현지화한 판본입니다. 에이전트의 판단 성능을 보존하기 위해 내부 추론 프롬프트는 원문을 유지하고, 사용자에게 보이는 산출물(탐지 결과·요약·리포트·대화 응답)만 한국어로 강제합니다. 아래 "왜 한국어판인가"에서 방침을 설명합니다.

ARTEX 는 LLM 이 조종하는 여러 에이전트가 스스로 목표를 쪼개고, 실제 도구를 실행하고, 발견한 자산과 취약점을 그래프에 쌓아 가며 침투 테스트 과정을 자율적으로 끌고 가는 시스템입니다. Go 단일 바이너리 하나에 Next.js 프런트엔드가 내장되어 있고, 데이터는 PostgreSQL 에 저장됩니다.

⚠️ 먼저 읽어 주세요 — 사용 범위와 국내법 고지

ARTEX 는 자신이 소유하거나 서면으로 명시적 허가를 받은 대상에 대해서만 사용할 수 있습니다. 허가 범위를 벗어난 스캐닝·탐지·익스플로잇은 그 자체로 불법이 될 수 있습니다.

• 대한민국에서 권한 없이 타인의 정보통신망에 침입하거나 장애를 일으키는 행위는 「정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률」 위반입니다.
• 침투 테스트 과정에서 수집·노출되는 개인정보는 「개인정보 보호법」 의 적용을 받습니다. 권한이 있더라도 개인정보 열람·보관·파기를 신중히 다뤄야 합니다.
• 학습·연구·로컬 격리 환경 검증 목적으로 쓰십시오. 운영 중인 외부 시스템을 대상으로 삼기 전에는 반드시 서면 허가와 범위·시간창 합의를 확보해야 합니다.

자세한 라이선스·사용 제한·면책은 아래 라이선스와 면책 절에 있습니다. 이 도구를 사용하는 것만으로 사용자는 그 조건에 동의한 것으로 봅니다.

왜 한국어판인가

원본 ARTEX 는 프롬프트·UI·문서가 모두 중국어로 되어 있어, 국내 사용자가 결과를 읽고 팀과 공유하기가 번거로웠습니다. 이 한국어판은 다음을 목표로 합니다.

• 산출물의 한국어화 — 에이전트가 사람에게 내보내는 탐지 결과·사실 요약·최종 리포트·대화 응답을 한국어로 출력하도록 강제합니다. 명령·페이로드·코드·URL·로그 원문은 분석에 필요하므로 원본 그대로 둡니다.
• 성능 보존 — 에이전트의 판단을 좌우하는 내부 추론 프롬프트(행동 지침 본문)는 번역하지 않습니다. 원문으로 벤치마크된 동작을 유지하고, 출력 언어만 바꿔 번역에서 오는 품질 저하를 피합니다.
• 국내법 고지 — 정보통신망법·개인정보보호법 고지와 "권한 범위 안에서만 사용" 경고를 한국어로 분명히 제공합니다.
• 국내 스택 대응 — LLM 공급자를 프런티어 모델뿐 아니라 OpenAI 호환 엔드포인트(국산·오픈 모델)로 교체할 수 있습니다. 아래 설정을 참고하십시오.

현지화의 경계와 설계 방침은 저장소의 작업 문서에 더 자세히 적혀 있습니다. 상류(upstream) 저장소의 변경을 대조하기 쉽도록 원본 중국어 문서는 README.zh.md 로 보존합니다.

화면 미리 보기

아래 세 화면은 한국어화를 마친 실제 UI 입니다. 로컬 격리 샌드박스에서 뽑은 데모 데이터이고, 대상은 전부 가상의 acme.com 과 사설 대역입니다.

원본(중국어 UI) 전체 화면은 README.zh.md 에서 볼 수 있습니다.

빠른 시작 (Docker Compose)

사전 요구: Docker 와 Docker Compose. 데이터베이스는 PostgreSQL 이며 compose 가 함께 띄웁니다. 탐색에는 LLM 이 필요합니다(ANTHROPIC_API_KEY 또는 OPENAI_API_KEY, UI 에서도 설정 가능).

⚠️ 지금 이 compose 가 내려받는 이미지는 상류(원본) 중국어 빌드입니다. docker-compose.yml 의 artex 서비스는 원작자가 Docker Hub 에 올린 autumn27/artex 이미지를 받습니다. 이 이미지는 중국어 UI 와 중국어 출력이라서, 이 저장소가 더한 한국어화(한국어 UI·한국어 리포트·langDirective)는 아직 담겨 있지 않습니다. 한국어판 화면과 출력을 확인하려면 지금은 아래 "그 밖의 설치 방법"에 있는 소스에서 단일 바이너리 컴파일 경로로 직접 빌드하십시오. 한국어판 Docker 이미지의 배포는 준비 중입니다.

git clone https://github.com/jiwoochris/artex-ko.git
cd artex-ko
cp .env.example .env          # POSTGRES_PASSWORD 설정, ANTHROPIC_API_KEY 는 선택
docker compose up -d          # artex 이미지 + postgres 를 함께 기동
# → http://localhost:8787 접속 (처음 들어가면 /setup 에서 관리자 비밀번호 설정)

위 상류 이미지에는 자주 쓰는 도구(ripgrep·curl·vim·npm·nmap 등)가 들어 있습니다. ./skills 와 ./data 는 바인드 마운트로 호스트에 남아 컨테이너를 다시 만들어도 보존됩니다.

그 밖의 설치 방법

원본 저장소는 설치 스크립트(./install.sh), 사전 컴파일 바이너리(Releases), 소스 단일 바이너리 컴파일 등 여러 방법을 제공합니다. 명령과 절차는 README.zh.md의 "安装"(설치) 절에 정리되어 있으며, 아래 핵심만 옮깁니다.

• 설치 스크립트: ./install.sh 를 실행하면 Docker 감지·설치 후 "① 전부 Docker" 또는 "② 로컬 컴파일 실행"을 고르게 합니다.

• 소스에서 단일 바이너리 컴파일:

  cd web && npm ci && npm run build:static && cd ..   # 1) 프런트엔드 정적 빌드
  mkdir -p server/webui && cp -r web/out server/webui/dist   # 2) 내장 디렉터리로 복사
  CGO_ENABLED=0 go build -tags embedui -o artex ./cmd/artex   # 3) 프런트 내장 컴파일
  ./start.sh                                          # → http://localhost:8787
  

실행은 ./artex 를 직접 돌리지 말고 start.sh(Windows 는 start.bat)로 하십시오. 이 스크립트는 종료 코드에 따라 프로그램을 다시 띄우는 감시자이고, UI 의 "원클릭 업데이트"도 이 스크립트가 처리합니다.

설정

데이터베이스(config.json, 또는 환경 변수 ARTEX_PG_DSN 로 덮어쓰기):

{
  "database": {
    "host": "127.0.0.1", "port": 5432,
    "user": "artex", "password": "yourpass",
    "dbname": "artex", "sslmode": "disable"
  }
}

LLM: export ANTHROPIC_API_KEY=sk-...(또는 OPENAI_API_KEY), 혹은 UI 의 "LLM 설정" 페이지에서 입력합니다. 선택 환경 변수로 ARTEX_LLM_PROVIDER / ARTEX_LLM_MODEL / ARTEX_LLM_BASE_URL / ARTEX_LLM_PROXY 를 둘 수 있습니다. 국산·오픈 모델을 쓰려면 OpenAI 호환 ARTEX_LLM_BASE_URL 을 지정하십시오.

동시성: 작업마다 돌리는 worker 에이전트 수는 "시스템 설정"에서 조정합니다(기본값 3).

자주 쓰는 인자: ./start.sh -addr :8787 -proxy :8788 — -addr 는 프런트엔드와 API, -proxy 는 트래픽 기록 프록시 포트입니다.

모델 선택과 출력 언어

산출물의 한국어화는 하드 코딩된 상한이 아니라 프롬프트 지시(agent/prompt.go 의 langDirective())로 유도합니다. 그래서 출력이 한국어로 유지되는 정도는 모델의 역량과 역할, 맥락에 따라 달라집니다.

• 역량 있는 프런티어 모델을 권장합니다. 로컬 격리 샌드박스에서 프로덕션 지시문만 적용한 짧은 검증 실행 결과, 기본 모델 claude-opus-4-8 은 planner·worker·reporter 산출물과 권한 보유 샌드박스 계획 요청까지 네 역할 모두에서 사용자 노출 출력을 한국어로 유지했고 거부가 없었습니다. gpt-4o 도 같은 시나리오에서 한국어를 유지했습니다. 반면 저가·소형 모델(예: gpt-4o-mini)은 리포트가 원문(중국어)으로 되돌아갔습니다. 출력 언어 품질이 모델 역량에 직접 좌우되므로, 사람이 리포트를 읽는 환경이라면 역량 있는 모델을 쓰십시오.
• 역할·맥락에 따른 드리프트가 남을 수 있습니다. 언어 자체보다 역할·출력 형식에서 어긋남이 더 자주 나타납니다. 특히 worker 의 최종 한 문장 요약처럼 짧은 산출물에서는 모델이 영어 사고 과정을 그대로 노출하거나, report_finding 의 구조화 필드가 대상 앱·기술 용어를 따라 영어로 기울 수 있습니다. 과거 실행에서는 gpt-4o 의 planner 상황 요약이 일부 턴에서 중국어로 돌아간 적도 있습니다. 작업 지시에 "한국어로 작성하라"를 명시하면 충실도가 올라갑니다.
• 추론형(reasoning) 모델에는 max_tokens 를 넉넉히 주십시오. 사고 채널을 따로 쓰는 추론형 모델은 응답 토큰 상한이 작으면 그 예산을 내부 추론에 소진하고 사용자에게 보이는 최종 답변을 비워 둘 수 있습니다. 이때는 언어가 아니라 답변 자체가 사라지므로, 해당 LLM 프로파일의 max_tokens 를 충분히 크게 잡으십시오.

OpenAI 호환 경로의 토큰 상한 함정. gpt-4o 처럼 OpenAI 계열 모델은 응답 토큰 상한이 16,384 입니다. 그런데 OpenAI 호환 요청에는 기본적으로 더 큰 출력 상한(32,768)이 실려, 그대로 두면 모든 호출이 400 (max_tokens is too large) 으로 실패합니다. 이때는 LLM 설정에서 해당 프로파일의 max_tokens 를 16,384 이하로 지정하십시오. Anthropic 계열(기본 모델 claude-opus-4-8 등)은 32,768 을 허용하므로 이 함정에 걸리지 않습니다.

리버스 프록시 배포 (HTTPS / 443 만 개방)

프런트엔드와 API/SSE 모두 같은 백엔드 포트(기본 :8787)가 제공하고, 실시간 활동 스트림은 기본적으로 동일 출처(same-origin) 로 연결합니다. 따라서 NEXT_PUBLIC_SSE_BASE 를 따로 설정할 필요 없이, 공개망에는 443 만 열고 8787 은 내부망에 두면 됩니다.

SSE 는 장시간 연결로 이벤트를 계속 밀어 주므로, 리버스 프록시에서 버퍼링을 반드시 꺼야 합니다. 끄지 않으면 브라우저가 연결은 되지만 이벤트를 못 받습니다(활동 스트림이 계속 로딩 상태로 보임). Nginx 설정 예시는 README.zh.md에 있습니다.

시스템 아키텍처

ARTEX 는 LLM 멀티 에이전트가 구동하는 자율 침투 시스템입니다. Go 단일 백엔드(Next.js 프런트엔드 내장)에 PostgreSQL 을 쓰고, 에이전트 기능은 norma SDK 가 제공합니다. 핵심은 이중 그래프 구조와, 그것을 둘러싼 두 가지 자율성 장치(worker 사이의 과정 단위 정보 교환, planner 의 다중 라운드 공유 todolist)입니다.

전체 계층

flowchart TB
  subgraph FE["프런트엔드 Next.js (go:embed 단일 바이너리 내장)"]
    UI["대시보드 · 작업 · 자산 · 커버리지 그래프 · 트래픽 · 워크스페이스 · 시스템 설정"]
  end
  subgraph SRV["server (Go net/http)"]
    API["REST /api/*　JWT 인증　SSE"]
    ENG["engine 스케줄링 루프"]
    MGR["Manager　작업/엔진/store 생명주기"]
  end
  subgraph AG["agent (norma SDK)"]
    GO["goals　목표 분해 + 범위 추출"]
    PL["planner　계획자 (유일한 의도 생성자)"]
    WK["worker　실행자 ×N"]
    MA["mainagent　사람 개입"]
  end
  subgraph DB["PostgreSQL"]
    AGRAPH["자산 그래프　assets / companies / task_scope"]
    EGRAPH["탐색 그래프　exploration_nodes / anchors / activity"]
  end
  subgraph SUB["지원 서브시스템"]
    PROXY["트래픽 기록 프록시　MITM + CA 기록"]
    GUARD["guard / intercept　도구 승인 게이트"]
    ENR["enrich　DNS / HTTP 비동기 보강"]
    EXT["MCP · skills · memory · report"]
  end

  UI -->|HTTP| API
  API --> MGR --> ENG
  ENG --> PL
  ENG --> WK
  API --> MA
  API --> GO
  PL --> DB
  WK --> DB
  MA --> DB
  GO --> DB
  WK -->|"Bash / HTTP 전 과정 기록"| PROXY
  WK --> GUARD
  WK --> ENR
  PL -.-> EXT
  WK -.-> EXT
  MA -.-> EXT

• 프런트엔드 — Next.js 정적 빌드를 go:embed 로 단일 바이너리에 내장합니다. 작업·자산·탐색 체인·커버리지 그래프를 시각화하고, 사람이 개입하는 대화를 제공합니다.
• server — net/http 라우팅과 JWT 인증, SSE 를 담당하고, Manager 가 작업·엔진·DB store 의 생명주기를 관리합니다.
• engine — 작업마다 plannerLoop 하나와 worker goroutine N 개를 돌리며, 의도 배정과 타임아웃·일시정지·드레인을 처리합니다.
• agent — goals / planner / worker / mainagent 로 나뉘고, ToolSet 이 이중 그래프를 L