BugTraceAI/BugTraceAI

BugTraceAI – AI 증강, 자체 호스팅 웹 침투 테스트 제품군

이것이 무엇인가 – 자체 하드웨어에서 자율적인 웹 및 API 보안 평가를 실행할 수 있게 해주는 4개의 상호 운용 가능한 구성 요소로 구성된 오픈 소스 컬렉션입니다. 이 제품군은 대규모 언어 모델(LLM) 추론(OpenRouter, Anthropic, Z.ai, Bedrock, Ollama와 같은 구성 가능한 공급자를 통해)과 결정론적 보안 도구를 결합합니다. AI 에이전트는 결과를 계획, 우선순위 지정 및 해석합니다. 도구는 검사를 실행하고 UI(CLI TUI 또는 웹 대시보드)가 구조화된 보고서로 표시하는 증거를 생성합니다.

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핵심 구성 요소

구성 요소	역할	일반적인 배포
BugTraceAI‑CLI	터미널 기반, 에이전트 스캐너; REST/MCP API 노출; SQLite에 스캔 메타데이터 저장.	로컬 Python 3.10+ 또는 Docker 컨테이너.
BugTraceAI‑WEB	20개 이상의 AI 기반 보안 도구, 실시간 스캔 모니터링, 채팅 및 LLM 벤치마킹을 위한 ModelLab을 갖춘 브라우저 UI.	Docker(PostgreSQL 백엔드) 또는 로컬 설치.
BugTraceAI‑API	계약 인식 API 검색 및 증거 우선 테스트를 수행하는 독립 실행형 서비스.	Docker 또는 REST/MCP를 노출하는 로컬 Python 서비스.
BugTraceAI‑Launcher	위 구성 요소의 조합을 프로비저닝하고, 포트를 설정하고, 전역 btai 명령을 생성하고, 선택적 AI 어시스턴트 마법사를 실행할 수 있는 안내 설치 프로그램.	한 줄 스크립트(`curl …
reconftw‑mcp	확장 가능한 "Model Context Protocol" 플러그인 프레임워크; Kali Linux 및 ReconFTW 에이전트와 함께 제공되며 스캐너가 호출할 수 있음.
BugStore	튜토리얼 및 샘플 보고서에 사용되는 의도적으로 취약한 데모 애플리케이션(32개의 OWASP 결함).
BugTraceAI Models	버그 바운티 및 침투 테스트 워크플로에 맞게 조정된 게시된 체크포인트 제품군(CORE‑Fast, CORE‑Pro, CORE‑Ultra, Apex); HuggingFace에서 호스팅.

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작동 방식(고수준 아키텍처)

CLI TUI  →  스캔 엔진  ←→  전문 도구 및 브라우저 검증
               │
               └─►  SQLite(메타데이터) 및 디스크 보고서
WEB UI  →  REST API(CLI에서 노출)  →  스캔 엔진
API 서비스  →  REST/MCP  →  스캔 엔진
Launcher  →  서비스, 포트 및 선택적 전역 명령 오케스트레이션

• 엔진은 6단계 파이프라인(정찰 → 발견 → 전략 → 익스플로잇 → 검증 → 보고)을 실행합니다.
• AI 에이전트는 각 단계에서 호출할 전문 도구를 결정하고 증거를 사람이 읽을 수 있는 결과로 종합합니다.
• 모든 데이터는 온프레미스에 유지됩니다. LLM 공급자 키를 제공하여 워크플로를 프라이버시 우선으로 유지합니다.

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빠른 시작(원커맨드 설치)

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/BugTraceAI/BugTraceAI-Launcher/main/install.sh | bash

• 설치 프로그램은 프로필(terminal, web, full 등)을 선택하는 TUI 메뉴를 제공합니다.
• 프로필을 선택한 후 공급자 API 키 입력, 포트 선택 및 선택적 AI 마법사 설정을 안내합니다.
• 완료되면(전역 옵션을 선택한 경우) CLI TUI를 시작하거나, WEB 대시보드를 시작하거나, API 서비스를 실행할 수 있는 btai 명령을 얻습니다.

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일반적인 사용 사례

• 버그 바운티 헌터 – 대상에 대해 자율 스캔을 실행하고, AI가 높은 가치의 결과를 우선순위 지정하고, 제출 준비가 된 보고서를 받습니다.
• DevSecOps – CI/CD 파이프라인에서 CLI REST 또는 MCP 엔드포인트를 호출하여 새로 배포된 웹 서비스를 자동으로 테스트하고, 티켓 생성을 위해 JSON 증거를 수집합니다.
• 보안 팀 – WEB 대시보드를 사용하여 장기 실행 평가를 모니터링하고, 증거를 재생하고, ModelLab에서 LLM 성능을 비교합니다.
• 교육 및 훈련 – 내장된 BugStore 취약 앱에서 연습하고 데모 보고서를 탐색하여 워크플로를 학습합니다.

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릴리스(README 기준)

구성 요소	최신 버전	주요 기능
CLI	4.0.35‑beta	TUI, 웹 스캔 API/MCP, 공급자 마법사, 전역 btai 명령
WEB	2.0.37‑beta	대시보드, 채팅, ModelLab, 실시간 스캔 보기
API	1.4.11‑beta	독립 API 대상 엔진, REST + MCP
Launcher	3.3.35	범용 설치 프로그램, 프로필 마법사, AI 어시스턴트 설정

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라이선스 및 커뮤니티

• 라이선스: Apache‑2.0(모든 핵심 저장소). 모델 체크포인트에는 각 모델 카드에 나열된 자체 HuggingFace 라이선스가 있습니다.
• 커뮤니티: Discord 서버, YouTube 데모(DEF CON 34), RootedCON 2026, HKOSCon 2026 및 DEF CON 34에서의 프레젠테이션. 이슈 트래커는 각 구성 요소 저장소에 있으며, Launcher는 신규 사용자에게 권장되는 진입점입니다.

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결론

BugTraceAI는 LLM 에이전트를 활용하여 기존 보안 도구를 오케스트레이션하는 진정한 모듈식 자체 호스팅 침투 테스트 플랫폼입니다. 터미널 우선 워크플로, 웹 UI 및 프로그래밍 가능한 API를 제공하며, 모두 Apache‑2.0 라이선스 하에 있어 데이터에 대한 완전한 제어가 필요한 연구원과 팀에게 AI 증강 보안 도구의 견고한 예입니다.

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작동 방식(고수준 아키텍처)

CLI TUI  →  스캔 엔진  ←→  전문 도구 및 브라우저 검증
               │
               └─►  SQLite(메타데이터) 및 디스크 보고서
WEB UI  →  REST API(CLI에서 노출)  →  스캔 엔진
API 서비스  →  REST/MCP  →  스캔 엔진
Launcher  →  서비스, 포트 및 선택적 전역 명령 오케스트레이션

• 엔진은 6단계 파이프라인(정찰 → 발견 → 전략 → 익스플로잇 → 검증 → 보고)을 실행합니다.
• AI 에이전트는 각 단계에서 호출할 전문 도구를 결정하고 증거를 사람이 읽을 수 있는 결과로 종합합니다.
• 모든 데이터는 온프레미스에 유지됩니다. LLM 공급자 키를 직접 제공하여 워크플로우의 프라이버시를 최우선으로 합니다.

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빠른 시작(원커맨드 설치)

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/BugTraceAI/BugTraceAI-Launcher/main/install.sh | bash

• 설치 프로그램은 프로필(terminal, web, full 등)을 선택하는 TUI 메뉴를 제공합니다.
• 프로필을 선택하면 공급자 API 키 입력, 포트 선택 및 선택적 AI 마법사 설정을 안내합니다.
• 완료되면(전역 옵션을 선택한 경우) CLI TUI를 시작하거나, WEB 대시보드를 시작하거나, API 서비스를 실행할 수 있는 btai 명령을 얻습니다.

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일반적인 사용 사례

• 버그 바운티 헌터 – 대상에 대해 자율 스캔을 실행하고, AI가 높은 가치의 결과를 우선순위 지정하고, 제출 준비가 된 보고서를 받습니다.
• DevSecOps – CI/CD 파이프라인에서 CLI REST 또는 MCP 엔드포인트를 호출하여 새로 배포된 웹 서비스를 자동으로 테스트하고, 티켓 생성을 위해 JSON 증거를 수집합니다.
• 보안 팀 – WEB 대시보드를 사용하여 장기 실행 평가를 모니터링하고, 증거를 재생하고, ModelLab에서 LLM 성능을 비교합니다.
• 교육 및 훈련 – 내장된 BugStore 취약 앱에서 연습하고 데모 보고서를 탐색하여 워크플로를 학습합니다.

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릴리스(README 기준)

구성 요소	최신 버전	주요 기능
CLI	4.0.35‑beta	TUI, 웹 스캔 API/MCP, 공급자 마법사, 전역 btai 명령
WEB	2.0.37‑beta	대시보드, 채팅, ModelLab, 실시간 스캔 보기
API	1.4.11‑beta	독립 API 대상 엔진, REST + MCP
Launcher	3.3.35	범용 설치 프로그램, 프로필 마법사, AI 어시스턴트 설정

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라이선스 및 커뮤니티

• 라이선스: Apache‑2.0(모든 핵심 저장소). 모델 체크포인트에는 각 모델 카드에 나열된 자체 HuggingFace 라이선스가 있습니다.
• 커뮤니티: Discord 서버, YouTube 데모(DEF CON 34), RootedCON 2026, HKOSCon 2026 및 DEF CON 34에서의 프레젠테이션. 이슈 트래커는 각 구성 요소 저장소에 있으며, Launcher는 신규 사용자에게 권장되는 진입점입니다.

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결론

BugTraceAI는 LLM 에이전트를 활용하여 기존 보안 도구를 오케스트레이션하는 진정한 모듈식 자체 호스팅 침투 테스트 플랫폼입니다. 터미널 우선 워크플로, 웹 UI 및 프로그래밍 가능한 API를 Apache‑2.0 라이선스 하에 제공하며, 데이터를 완전히 제어해야 하는 연구자와 팀에게 AI 증강 보안 도구의 견고한 예입니다.

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작동 방식(고수준 아키텍처)

CLI TUI  →  스캔 엔진  ←→  전문 도구 및 브라우저 검증
               │
               └─►  SQLite(메타데이터) 및 디스크 보고서
WEB UI  →  REST API(CLI에서 노출)  →  스캔 엔진
API 서비스  →  REST/MCP  →  스캔 엔진
Launcher  →  서비스, 포트 및 선택적 전역 명령 오케스트레이션

• 엔진은 6단계 파이프라인(정찰 → 발견 → 전략 → 익스플로잇 → 검증 → 보고)을 실행합니다.
• AI 에이전트는 각 단계에서 호출할 전문 도구를 결정하고 증거를 사람이 읽을 수 있는 결과로 종합합니다.
• 모든 데이터는 온프레미스에 유지됩니다. LLM 공급자 키를 직접 제공하여 워크플로우의 프라이버시를 최우선으로 유지합니다.

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빠른 시작(원커맨드 설치)

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/BugTraceAI/BugTraceAI-Launcher/main/install.sh | bash

• 설치 프로그램은 프로필(terminal, web, full 등)을 선택하는 TUI 메뉴를 제공합니다.
• 프로필을 선택한 후 공급자 API 키 입력, 포트 선택 및 선택적 AI 마법사 설정을 안내합니다.
• 완료되면(전역 옵션을 선택한 경우) CLI TUI를 시작하거나, WEB 대시보드를 시작하거나, API 서비스를 실행할 수 있는 btai 명령을 받게 됩니다.

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일반적인 사용 사례

• 버그 바운티 헌터 – 대상에 대해 자율 스캔을 실행하고, AI가 높은 가치의 결과를 우선순위 지정하고, 제출 준비가 된 보고서를 받습니다.
• DevSecOps – CI/CD 파이프라인에서 CLI REST 또는 MCP 엔드포인트를 호출하여 새로 배포된 웹 서비스를 자동으로 테스트하고, 티켓 생성을 위해 JSON 증거를 수집합니다.
• 보안 팀 – WEB 대시보드를 사용하여 장기 실행 평가를 모니터링하고, 증거를 재생하고, ModelLab에서 LLM 성능을 비교합니다.
• 교육 및 훈련 – 내장된 BugStore 취약 앱에서 연습하고 데모 보고서를 탐색하여 워크플로를 학습합니다.

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릴리스(README 기준)

구성 요소	최신 버전	주요 기능
CLI	4.0.35‑beta	TUI, 웹 스캔 API/MCP, 공급자 마법사, 전역 btai 명령
WEB	2.0.37‑beta	대시보드, 채팅, ModelLab, 실시간 스캔 보기
API	1.4.11‑beta	독립 API 대상 엔진, REST + MCP
Launcher	3.3.35	범용 설치 프로그램, 프로필 마법사, AI 어시스턴트 설정

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라이선스 및 커뮤니티

• 라이선스: Apache‑2.0(모든 핵심 저장소). 모델 체크포인트에는 각 모델 카드에 나열된 자체 HuggingFace 라이선스가 있습니다.
• 커뮤니티: Discord 서버, YouTube 데모(DEF CON 34), RootedCON 2026, HKOSCon 2026 및 DEF CON 34에서의 프레젠테이션. 이슈 트래커는 각 구성 요소 저장소에 있으며, Launcher는 신규 사용자에게 권장되는 진입점입니다.

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결론

BugTraceAI는 LLM 에이전트를 활용하여 기존 보안 도구를 오케스트레이션하는 진정한 모듈식 자체 호스팅 침투 테스트 플랫폼입니다. 터미널 우선 워크플로, 웹 UI 및 프로그래밍 가능한 API를 제공하며, 모두 Apache‑2.0 라이선스 하에 있어 데이터에 대한 완전한 제어가 필요한 연구자와 팀에게 AI 증강 보안 도구의 견고한 예입니다.

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요약

BugTraceAI는 AI 증강 웹 및 API 침투 테스트를 위한 오픈 소스, 자체 호스팅 제품군입니다. CLI(터미널 UI + REST/MCP 엔진), WEB 대시보드, API 전용 서비스, Launcher 설치 프로그램의 4가지 상호 운용 가능한 구성 요소와 HuggingFace의 모델 체크포인트 및 취약한 데모 앱(BugStore)으로 구성됩니다. AI 에이전트는 스캔을 계획하고 우선순위를 지정하며, 결정론적 보안 도구를 호출하고, 증거가 풍부한 보고서를 생성합니다. 한 줄 스크립트로 설치할 수 있으며, 여러 LLM 공급자(OpenRouter, Anthropic, Z.ai, Bedrock, Ollama)를 지원하고 Apache-2.0 라이선스입니다.