AegisLoop: ARTEX 기반 공격·방어 검증
취약점 진단·독립 사건 조사·탐지 규칙 개선 평가를 연결하는 프로젝트
ARTEX의 한국어판 artex-ko를 기반으로 확장했습니다. 기존 취약점 점검 기능과 Go·Next.js·PostgreSQL 구조를 유지하면서, 점검 이후의 탐지·차단 확인, 취약점 없이 시작하는 사건 조사와 탐지 규칙 개선 평가를 하나의 웹앱으로 연결합니다. 원본과 한국어판의 저작권 표시 및 AGPL-3.0 라이선스를 유지합니다. 기반 프로젝트의 중국어 문서와 영문 문서는 참고용으로 보존하며, 이 확장의 실행 방법은 아래 안내를 따릅니다.
- 사용 가이드: 진단·방어 검증·침해 조사의 핵심 사용 순서.
실제 웹 화면
2026-10-11 현재 실행 중인 AegisLoop에서 직접 캡처한 화면입니다. 하나의 웹앱에서 통합 현황, Offensive, Defensive, Closed-loop로 이동합니다. 화면의 저장된 실습 기록은 새 설치에 포함되지 않습니다.
통합 현황
공격 진단·독립 사건 조사·탐지 개선의 진입점과 저장된 기록을 한 화면에서 확인합니다. 카드의 숫자는 작업·사건·평가 기록 수이며 탐지 성능 지표가 아닙니다.
Offensive · 취약점 진단
기존 ARTEX의 작업·자산·취약점·트래픽과 모델 사용 현황을 유지했습니다. 아래는 별도 로컬 실습에서 저장한 진단 이력입니다.
Defensive · 로그에서 시작하는 조사
취약점이 없어도 파일 또는 Splunk 로그에서 사건을 시작합니다. 로그 근거 준비 → 사건 저장 → AI 조사 시작 → 근거·실행 기록 확인 순서이며, 아래는 로그를 준비하는 입력 화면입니다.
Closed-loop · 실제 탐지 개선과 변형 재검증
별도 AWS Windows·Splunk 실습에서 PowerShell → 예약 작업 → 지연 실행을 검증했습니다. 공통 공격은 개선 전후 모두 탐지됐고 정상 업무 오탐은 1건 → 0건, 개선 후 별도 변형 공격도 탐지됐습니다. 아래 수치는 제한된 실습 표본의 판정 건수이며 운영 환경 전체의 정확도·오탐률을 의미하지 않습니다.
실행·다중 로그·규칙 적용 상세 증적 · 전체 화면과 증적의 범위
이 프로젝트에서 할 수 있는 일
| 단계 | 동작 | 결과 |
|---|---|---|
| 취약점 점검 | 기존 ARTEX 에이전트가 허가된 대상을 점검 | 취약점과 재현 근거 |
| 방어 검증 | 취약점을 재검증하고 해당 실행의 감사·경보 파일 또는 Splunk 결과를 대조 | 탐지·차단 상태, 근거 부족과 확인할 원인, 개선 전후 비교 |
| 침해 조사 | 파일 또는 Splunk로 과거 로그 근거를 준비한 뒤 AI 조사를 명시적으로 시작 | 가설·로그 조회·원문 확인·후속 계획, 관측/추정/자료 부족, 조사 이력과 원문 내보내기 |
| 독립 Defensive 사건 | 취약점 없이 대상·기간을 지정하고 파일/Splunk 로그에서 사건 생성 | 불변 로그 근거와 타임라인, 같은 읽기 전용 Planner/Worker 조사 |
| 실제 실행 루프 | 기존 취약점의 실제 ARTEX 재검증 → 파일/Splunk 근거 수집 → 후보 규칙 저장 → 새 검증 ID로 실제 재실행 | 실행별 기존 경보 판정, 같은 재실행 로그에서 기준·후보 규칙 비교, 규칙 revision·원본 해시·이력 |
| 선택형 AWS Windows 루프 | PowerShell·예약 작업 체인과 정상 업무 실행 → 다중 로그·실제 경보 분석 → 규칙 개선 → 변형 재실행. 기존 Atomic 탐색도 지원 | 공통 표본의 탐지·오탐 전후 비교, 별도 변형 결과, 단계별 근거와 원본 내보내기 |
| 로그 규칙 평가 | 개선용·평가용 라벨 로그를 분리하고 기준·후보 규칙을 오프라인 비교 | TP/FP/TN/FN·precision·recall·오탐률, 누락 필드와 평가 이력 |
웹앱 하나에서 통합 개요 → Offensive / Defensive / Closed-loop로 업무를 나눕니다. Closed-loop의 기본 실제 실행 루프 탭에서 사용자가 기준 공격과 새 재실행을 시작하고 근거를 수집합니다. 기존 로그 규칙 평가 탭도 유지합니다. 사용 순서·API·현재 한계와 소스 분석에서 연결 구조를 확인할 수 있습니다.
실제 경보와 후보 규칙의 그림자 일치는 별도 결과입니다. 그림자 평가는 실제 감사 로그에서 조건을 계산하며, SIEM 경보 발화나 정책 배포를 의미하지 않습니다. 실제 루프는 두 공격만으로 정확도·오탐률·MTTD·MTTR을 만들지 않습니다. 운영 SIEM 규칙·차단 정책의 자동 적용은 제공하지 않습니다. 선택형 AWS Windows 연결은 고정 실습 Splunk의 전용 규칙 실제 적용 경로를 별도로 제공하며, 일반 검색 연결의 권한은 유지합니다.
Splunk 없이 파일 업로드로 시작할 수 있습니다. 방어 검증은 재검증 UUID와 실행 시간에 연결된 로그를 사용합니다. 침해 조사는 UUID가 없는 과거 로그도 다루며, 사용자가 지정한 자산·기간·경로 안에서 읽기 전용으로 조사합니다.
로그 근거 준비와 기초 분석에는 LLM이 필요하지 않습니다. 취약점 점검·재검증과 AI 조사에는 사용자가 설정한 LLM 연결이 필요하며, AI 조사 시작 시 선택된 취약점 근거와 로그 발췌가 그 공급자에 전송됩니다. 에이전트가 조사 범위를 넓히거나 운영 탐지 규칙·차단 정책을 자동 배포하지는 않습니다.
처음 실행하기
Docker Desktop 또는 Docker Engine과 Compose v2가 필요합니다. 현재 소스를 컨테이너 안에서 빌드하므로 호스트에 Go·Node.js를 따로 설치할 필요가 없습니다. 최초 빌드에는 이미지·의존성 다운로드를 위한 인터넷 연결이 필요합니다.
아래 URL을 이 저장소의 GitHub URL로 바꿉니다.
git clone https://github.com/YOUR_ACCOUNT/YOUR_REPOSITORY.git artex-defense
cd artex-defense
./scripts/local-start.sh
- 로컬 초기 설정에서 본인의 관리자 비밀번호를 만듭니다. 공유 로그인이나 기본 비밀번호는 제공하지 않습니다.
- 취약점 점검이나 AI 조사를 사용할 때 시스템 → LLM 설정에 본인의 연결을 설정합니다. 저장소에는 공급자 API 키가 포함되지 않습니다.
- 본인이 소유하거나 점검 허가를 받은 대상을 등록합니다. 기본 배포는 ARTEX와 PostgreSQL만 시작하며, 실습 대상 앱이나 Splunk를 설치하지 않습니다.
스크립트가 DB 비밀번호와 로그인 서명 키를 로컬에서 생성합니다. 앱은 http://localhost:8787에 열리며, 앱·기록 프록시 포트는 기본적으로 127.0.0.1에만 공개됩니다. 이미 사용 중인 포트 변경과 운영 명령은 로컬 실행 안내에 있습니다.
이 확장의 기본 진입점은 ./scripts/local-start.sh입니다. 루트의 기존 docker-compose.yml이나 install.sh는 상류 설치 경로를 보존한 파일이며, 현재 확장을 실행하는 기본 명령으로 사용하지 않습니다.
실행과 테스트
# 현재 소스 빌드 및 실행
./scripts/local-start.sh
# 별도 임시 PostgreSQL과 모의 모델·Splunk로 확장 통합 테스트
./scripts/local-test.sh
# 실제 앱만 중지: 로컬 데이터는 보존
docker compose --env-file .env.local -f docker-compose.local.yml stop
통합 테스트는 artex-purple-test 프로젝트의 임시 DB를 사용하며 종료 후 테스트 컨테이너를 정리합니다. 실제 LLM 키나 운영 Splunk 계정 없이 실행할 수 있습니다. local-start.sh는 UI 정적 빌드와 Go 빌드를 수행합니다. 배포·새 체크아웃 검증 절차에는 비밀·운영 데이터 제외 기준과 재현 명령을 정리했습니다.
사용 안내와 실제 실습 증적
- 2026-10-11 배포 버전과 현재 범위: 포함 기능, 실제 검증 결과, 새 설치와 GitHub 업로드 안내.
- AegisLoop 사용 안내: 실제 공격·로그 수집·후보 개선·새 재실행, API와 기존 오프라인 평가.
- AegisLoop 화면 검증: 독립 사건 저장, 합성 규칙 평가와 구현 한계.
- 실제 소스 분석과 개발 범위: 호출 관계, 재사용·확장 지점과 후속 요구사항.
- 방어 검증: 재검증, 파일/Splunk 근거, 판정 의미와 한계.
- 에이전트 침해 조사: 1. 로그 근거 준비 → 2. AI 조사, 후속 조회·예산·인용·중지·이력.
- 로컬 실행과 실습: 초기 설정, 로그 수집과 내보내기, 테스트.
- WAF·Splunk 선택형 실습 환경: 별도 Juice Shop 대상의 탐지·차단·미탐 비교.
- Attack Range 선택형 설치: 공식 관리 API·웹 UI를 로컬 Docker로 설치하고, Windows/Linux 클라우드 실습 서버 구축과 구분합니다.
- AWS Windows 루프 연결: 기존 실습 환경을 우리 웹에 연결하는 선택형 브리지, 예약 작업 체인·정상 대조·변형 재검증 및 기존 세 Atomic 시나리오. 공식 4321 관리 화면과 별도입니다.
- 실제 로컬 화면 증적: 취약점·방어 검증·조사 준비·조사 진행 화면과 확인한 범위.
최신 통합 UI와 AWS 전후 비교는 위 실제 웹 화면에서 볼 수 있습니다. 아래는 기능 확장 과정에서 남긴 이전 방어 검증·침해 조사 화면입니다. 전체 캡처와 판정 한계는 증적 안내에 정리했습니다.
파일로 방어 검증: 감사 2건·경보 2건에서 탐지 기록을 확인했지만, 차단 여부는 근거 부족으로 판단 불가입니다.
로그 근거부터 준비: 파일 또는 Splunk로 대상·기간·경로를 지정하고 저장한 뒤 AI 조사를 시작합니다.
실제 AI 실행 이력: 모델 호출 2회 뒤 사용자 중지한 실행입니다. 로그 조회는 0회이며, 아래 가설은 분석 완료 결과가 아닙니다.
공개 증적의 Juice Shop은 기능을 확인하기 위해 별도로 띄운 실습 대상이며 제품의 설치 구성에 포함되지 않습니다. AWS 역시 임시 시연·증적을 위한 별도 환경이며 장기 서비스 인프라 구축이 프로젝트의 목표는 아닙니다. 운영 DB, 원본 로그, LLM 키, JWT 키는 배포하지 않습니다. 모의 Splunk 테스트는 연결·범위 제한·증거 보존을 검증합니다. 실제 기업 Splunk 연결이나 탐지 정확도를 입증한 것은 아닙니다. 공개한 실제 AI 조사 이력은 사용자 중지 또는 실행 한도 도달 상태이므로 완주·침해 확정 성공 사례로 제시하지 않습니다.
기반 프로젝트 문서
아래는 기존 ARTEX 한국어판의 설명과 참조 문서입니다. 링크와 주요 절 제목을 보존했습니다. 현지화 이전의 데모 화면, 모델별 평가, 상류 설치 방식은 이 확장의 검증 결과나 권장 실행 경로와 구분해서 읽어 주세요.
🚨 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.
기반 한국어판은 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