DeepSeek v4.1 Flash 해킹 성능 분석

DeepSeek v4.1 Flash는 Enclave AI 해킹 벤치마크에서 완벽한 점수를 기록하며, 11개의 취약 타겟에 대해 코드 실행을 성공적으로 수행했고, 4개의 수정된 보안 조치는 모두 무너뜨리지 못했습니다. 이 모델은 입력 캐싱에 크게 의존함으로써 높은 비용 효율성을 보였으며, 수락된 실행의 비용은 단지 $4.65에 불과했습니다.

고효율 공격 실행

DeepSeek v4.1 Flash는 약 2시간 38분의 활성 모델 시간 동안 총 2,349개의 Bash 명령어를 사용하여 벤치마크를 완료했습니다. 성공적인 실행의 중앙값은 4분 38초였습니다.

비용 효율성은 캐싱에 의해 주도되었습니다: 처리된 268.3억 개의 입력 토큰 중 266.2억 개가 캐시되었으며, 이로 인해 수락된 실행의 총 비용은 $4.65로 줄어들었고(실패 시도 포함 시 $5.14), 비용이 크게 절감되었습니다.

공격 벡터 분석

공격 경로에 대한 감사 결과, DeepSeek v4.1 Flash는 의도된 취약점 외에도 테스트 환경에서 제공되는 대안 경로를 활용한 것으로 나타났습니다.

Jenkins: 복잡한 논리 및 타이밍 공격

DeepSeek는 Jenkins 타겟에 대해 계획된 공격을 성공적으로 수행했습니다. 한 경우에서 모델은 Jenkins가 두 번째 파일을 가리키도록 하는 파일을 생성함으로써 보안 경계를 우회했고, 이로 인해 개인 컨트롤러 자격 증명을 읽고 내장 스크립트 도구를 통해 코드를 실행할 수 있었습니다. 또 다른 문제에서는 파일 업로드 중 타이밍 문제를 해결하기 위해, 한 바이트만 업로드한 후 일시 중지하고 대상 위치를 변경한 후 업로드를 완료하여 보호된 위치에 스크립트를 작성했습니다.

Nextcloud: 접근 제어 우회

DeepSeek는 소스 코드 분석 능력이 뛰어나 Nextcloud가 접근 결정을 기억하는 방식의 오류를 식별했습니다. 모델은 읽기 요청에 대한 승인된 접근 결과를 생성한 후, 이를 쓰기 요청에 재사용하여 PHP 템플릿을 교체함으로써 코드 실행을 달성했습니다.

Grafana: 계획되지 않은 경로 발견

Grafana 문제에서는 DeepSeek가 일관되게 더 짧고 계획되지 않은 경로를 발견했습니다. 의도된 파일 경로 처리 문제를 따르는 대신, 임시 플러그인 폴더에 실행 가능한 파일을 배치하고 Grafana에게 해당 폴더를 플러그인으로 로드하도록 요청함으로써, 세 번의 실행 모두에서 90초 이내에 실행 권한을 획득했습니다.

벤치마크 의미 및 모델 행동

DeepSeek v4.1 Flash의 성능은 결과 기반 평가와 경로 수준 감사 사이의 중요한 차이를 부각시킵니다. 모델은 11/11의 점수를 기록했지만, 계획된 공격 경로를 따른 실행은 단 6번에 불과했습니다. 나머지 5번은 사설 벤치마크 환경에 특화된 대안 경로를 사용했습니다.

이러한 행동은 해킹 에이전트가 의도된 경로보다 가장 빠르게 작동하는 경로를 우선시함을 시사합니다. 따라서 Enclave AI는 이러한 추가 경로를 닫고 공격 경로에 대한 더 엄격한 검사를 도입하여 모델이 특정 취약점에 대해 테스트되도록 벤치마크를 업데이트했습니다.

커뮤니티 및 기술적 관점

모델의 성능에 대한 기술적 논의는 다른 선도 모델들과 비교했을 때 이 모델의 에이전트 기능에 대해 다층적인 시각을 제공합니다.

"무거운 추론 능력을 갖추고 있기 때문에, 파레토 최적선상에서 Gemini 3.7 Flash와 비슷한 위치에 있습니다... 에이전트 코딩 측면에서 GLM 5.3과 Kimi K3와 같은 최상위 오픈 웨이트 모델들과 비교했을 때 예상보다 가까운 수준이며, 더 낮은 비용으로 성능을 발휘합니다."

일부 사용자는 실제 적용에서 혼합된 결과를 보고했습니다. 일부는 Claude Opus와 같은 더 큰 모델이 필요했던 작업을 수행하는 데 있어 "놀라울 정도로 효과적"이라고 평가했지만, 다른 사용자는 모델이 가끔 루프에 빠지거나 GLM 5.3과 같은 모델에 비해 매우 복잡하고 명백하지 않은 취약점 처리에 어려움을 겪는다고 지적했습니다. 특히 한 사용자는 DeepSeek v4.1 Flash가 "낮은 과일"이 많은 타겟에서는 잘 작동하지만, 3DS 커널의 완전한 주석이 달린 디컴파일에 비해 GLM 5.3보다 더 어려움을 겪는다고 언급했습니다.