Cogent와 OpenAI, 기업용 사이버 방어 팩토리 구축
Cogent Security는 OpenAI 모델(GPT‑6.1 Sol, GPT‑5.6, GPT‑6 Astra)을 사용하여 취약점을 조사하고, 수정을 계획하고, 허용된 변경을 실행하고, 위험이 제거되었는지 검증하는 기업용 "사이버 방어 팩토리(Cyber Defense Factories)"를 구축했습니다. 이 발표가 중요한 이유는 AI 에이전트가 취약점 발견을 넘어 기업 환경 내에서 통제된 장기 실행 수정 작업으로 나아가고 있음을 보여주기 때문이며, Cogent는 Fortune 1000 자동차 고객의 중요 취약점 평균 수정 시간이 75% 감소했다고 보고했습니다.
핵심 문제: 취약점 발견은 병목이 아님
Cogent의 핵심 주장은 기업이 그 어느 때보다 많은 보안 위험에 직면하고 있지만, 가장 어려운 부분은 취약점을 찾는 것이 아니라 수정하는 것이라는 점입니다. 수정 작업은 복잡하며 여러 팀에 걸쳐 있습니다. 회사 환경에 대한 맥락적 이해, 즉 공격자가 취약점을 어떻게 악용할 수 있는지, 어떤 비즈니스 시스템이 위험에 처해 있는지, 어떤 변경을 안전하게 수행할 수 있는지가 필요합니다.
Cogent는 기업을 위한 사이버 방어 팩토리를 구축하여 이러한 위험을 자율적으로 찾아 제거합니다. 이 팩토리는 취약점 발견 및 악용의 가속화에 대응하여 수비수가 기계 속도로 움직일 수 있도록 설계되었습니다.
Cogent의 AI 에이전트는 GPT‑6.1 Sol 및 GPT‑5.6을 기업 컨텍스트 및 통제와 결합하여 조사부터 검증된 수정까지 처리합니다. 에이전트는 노출을 평가하고, 허용된 변경을 실행하고, 위험이 제거되었는지 확인합니다. Cogent는 또한 Cyber 및 Daybreak를 통해 내부 연구를 수행하여 공격 경로와 방어 역량을 탐색합니다.
"OpenAI 모델이 장기 실행 작업을 지속할 수 있는 능력은 기업 방어에서 새로운 수준의 자율성을 열어줍니다. AI 에이전트는 이제 조사부터 검증된 수정까지 작업을 수행할 수 있습니다."
—Geng Sng, Cogent 공동 창립자 겸 CTO
에이전트에 컨텍스트와 실행 권한 부여
Cogent의 Context Engine은 각 고객의 자산, 취약점, ID, 소유권 및 종속성에 대한 기업 지식 그래프를 유지합니다. 전문화된 백그라운드 에이전트는 보안 도구와 시스템 전반의 정보를 지속적으로 조정하여 조사 및 수정 에이전트가 환경에 대한 공유된 이해를 갖도록 합니다.
GPT‑6 Astra는 해당 작업에 대한 사전 계획과 복잡한 추론을 담당합니다. Geng Sng는 그 결과를 "기업을 위한 메모리 하네스"라고 설명합니다. 그는 "새 작업이 발생할 때마다 세상이 어떤 모습인지 다시 배울 필요가 없습니다"라고 말합니다. 컨텍스트를 재사용하면 지연 시간, 추론 비용 및 일관되지 않은 결과가 줄어듭니다.
Cogent의 Agent Policies는 각 기업의 허용된 변경 사항과 승인 요구 사항을 정의합니다. 정책 시행 엔진인 TRACE는 실행 전에 도구 호출을 해당 정책과 대조하여 확인합니다. 이러한 확인은 결정적이며 별도의 모델 추론이 필요하지 않습니다.
Agent Gateway는 권한 부여를 독립적으로 확인하며, 위험도가 높은 작업은 격리된 샌드박스에서 실행될 수 있습니다. 고객은 조사를 위임하거나, 변경에 대한 승인을 요구하거나, 제한된 자율 수정을 허용할 수 있습니다.
취약점 공개부터 검증된 수정까지
PHP2Shell로 알려진 중요 보안 결함이 웹사이트를 실행하는 데 사용되는 프로그래밍 언어인 PHP에서 공개되었을 때, 고객들은 이미 자사 환경에 배포된 Cogent의 사이버 방어 팩토리를 찾았습니다.
GPT‑6.1 Sol과 GPT‑6 Astra는 조사 및 수정 계획을 위한 심층 추론을 제공했습니다. Cogent의 컨텍스트 계층을 사용하여 에이전트는 영향을 받는 시스템을 식별하고, 노출을 평가하고, 애플리케이션 종속성과 운영 제약을 고려한 계획을 개발했습니다. 그런 다음 에이전트는 고객이 정의한 승인 및 실행 워크플로를 사용하여 수정을 조율하고 해결을 검증했습니다.
Cogent는 고객이 사이버 방어 팩토리를 사용하여 취약점을 더 빠르게 해결하고 조사 역량을 확장하고 있다고 보고합니다. Cogent에 따르면 Fortune 1000 자동차 고객은 중요 취약점의 평균 수정 시간을 75% 줄였고, Fortune 500 IT 서비스 고객은 취약점 분류 처리량을 5배 달성했습니다.
거래 플랫폼 MarketAxess는 Cogent가 어떤 노출을 먼저 수정할지 결정하는 데 도움을 준다고 말합니다.
"Cogent는 공격자가 보는 방식으로 우리 환경을 봅니다. 인터넷에서 취약한 시스템까지의 경로를 추적하고 그 과정에서 통제를 확인합니다. 우리의 수정 작업은 이제 가장 큰 위험과 공격자가 침입하는 데 사용할 수 있는 경로에 집중됩니다."
—Vijay Bala, MarketAxess 글로벌 CISO
Cogent가 OpenAI 모델 및 Codex로 구축하는 이유
Cogent는 폐쇄 소스 및 오픈 소스 대안을 지속적으로 평가합니다. 장기 실행 보안 작업에서 더 강력한 추론, 더 높은 충실도, 기술 코드베이스에서 더 적은 환각, OpenAI 모델을 사용한 더 안정적인 실행을 보고합니다. 이 모델은 수정 워크플로 전반에 걸쳐 컨텍스트를 유지하면서 도구 호출을 순차적으로 그리고 병렬로 연결할 수 있습니다.
Cogent는 복잡한 조사의 경우 추론 품질을, 더 간단한 작업의 경우 비용을 우선시합니다. 일반 실행에는 GPT‑6.1 Sol을 사용하고 고급 추론이 덜 중요한 일상적인 취약점 관리 작업에는 GPT‑5.6을 사용합니다.
"OpenAI 모델은 다른 공급업체에 비해 비용 효율성이 더 높습니다. 특히 대규모 에이전트 스웜을 실행하는 경우 우리에게 큰 장점입니다."
—Geng Sng, Cogent 공동 창립자 겸 CTO
OpenAI 모델을 사용하면 Cogent가 수정 및 패치를 위해 구축해야 하는 지원 소프트웨어도 줄어들었습니다. Geng은 "하네스 수준에서 해야 했던 많은 작업이 더 이상 필요하지 않습니다"라고 말합니다. 또한 OpenAI API가 "요청 라우팅과 에이전트 오케스트레이션을 간소화하여 내부 엔지니어링 오버헤드를 크게 줄이고 복잡한 보안 워크플로의 출시 시간을 단축했습니다"라고 공유했습니다.
Cogent 엔지니어 대부분은 개발에도 Codex를 선택합니다. Geng은 오픈 소스 코딩 환경에서 동일한 모델을 사용하는 것보다 Codex를 OpenAI 모델과 함께 사용할 때 생산성이 더 높다고 말합니다. "Codex에는 우리가 직접 구축할 필요가 없는 도구가 함께 제공됩니다"라고 말합니다.
자율 사이버 방어 확장
Cogent는 Trusted Access for Cyber 및 Daybreak를 통해 내부 레드팀 및 공격 경로 연구를 위한 기술 지원을 받습니다. Daybreak 내 액세스 계층인 Daybreak Red는 팀에 승인된 공격 및 취약점 연구를 위한 전문화된 OpenAI 모델을 제공합니다.
"좋은 방어는 좋은 공격에서 나옵니다."
—Geng Sng, Cogent 공동 창립자 겸 CTO
"Trusted Access for Cyber 및 Daybreak를 통해 취약점이 ID, 리소스 및 네트워크 통제 전반에 걸쳐 어떻게 연결될 수 있는지 탐색할 수 있습니다. 우리는 그 연구를 사용하여 에이전트가 무엇을 할 수 있는지, 다음에 어떤 방어 기능을 구축할지 이해합니다."
—Geng Sng, Cogent 공동 창립자 겸 CTO
Cogent는 기업이 자체 사이버 방어 팩토리를 구축할 수 있는 핵심 파트너로서 역량을 확장할 계획입니다. 로드맵에는 점점 더 자율적인 수정과 에이전트가 실행할 수 있는 수정의 범위 및 복잡성 확대(단순한 구성 변경부터 여러 기업 시스템에 걸친 다단계 워크플로까지)가 포함됩니다.
또한 자율적인 발견 및 검증을 개발 중입니다. 목표는 모든 취약점에서 지속적으로 학습하여 향후 조사와 수정을 개선하면서 위험을 찾아 제거하는 폐쇄 루프 시스템입니다.