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해결하는 문제

Hound는 코드베이스 내의 보안 취약점을 찾기 위해 설계된 자율형 AI 감사 도구로, 특히 스마트 컨트랙트와 같은 중소 규모 프로젝트에 최적화되어 있습니다. 수동 보안 검토를 반복적인 에이전트 프로세스로 대체하여 서로 다른 하위 시스템 간의 추론을 통해 복잡한 구성 요소 간 버그를 찾아냅니다.

작동 원리

Hound는 "시니어/주니어" 에이전트 패턴과 적응형 지식 그래프를 결합하여 사용합니다. 먼저 시스템을 이해하기 위해 관점 지향 그래프(예: 아키텍처, 가치 흐름)를 구축합니다. 그런 다음 두 가지 감사 모드를 사용합니다. 체계적인 구성 요소 분석을 위한 "Sweep Mode"와 자금 흐름과 같이 영향력이 큰 영역을 깊이 있게 탐색하는 "Intuition Mode"입니다.

"스카우트" 모델이 탐색을 담당하고, "전략가" 모델이 계획과 심층 추론을 관리합니다. 시스템은 신념 및 가설 시스템을 유지하며, 잠재적 취약점을 신뢰 점수로 추적하고 증거 기반 조사를 통해 발전시킵니다. 마지막으로, 추론 모델이 모든 가설을 검토하여 전문적인 HTML 보고서와 PoC 프롬프트를 생성하기 전에 이를 확인하거나 거부합니다.

대상 사용자

보안 연구원, 스마트 컨트랙트 감사자, 그리고 코드를 자율적으로 스캔하여 치명적인 취약점을 찾고 증거 기반의 보안 보고서를 생성해야 하는 개발자.

주요 특징

• 그래프 기반 분석: 에이전트가 설계한 유연한 지식 그래프를 구축하여 시스템 아키텍처와 로직을 모델링합니다.
• 신념 및 가설 시스템: 관찰 결과와 가정을 신뢰 점수로 추적하여 장기적인 추론을 가능하게 합니다.
• 동적 모델 전환: 스카우트에는 경량 모델을, 전략에는 중량급 모델을 사용하여 비용과 성능을 최적화합니다.
• 직관 유도 검색: 인증 우회 및 상태 손상과 같은 고위험 영역을 우선적으로 처리합니다.
• 대화형 제어: 챗봇 원격 측정 UI가 포함되어 있어 실시간 활동을 모니터링하고 에이전트의 조사를 실시간으로 유도할 수 있습니다.