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해결하는 문제

AI 에이전트는 특정 파일 형식이나 시나리오에 대해 어떤 도구(jadx, Frida, IDA Pro 등)를 사용해야 할지 모를 때가 많아, 추측과 반복적인 실수로 인해 사이버 보안 작업에서 어려움을 겪습니다. 이 프로젝트는 역공학 및 침투 테스트를 위한 올바른 메서드와 툴체인을 안내하는 구조화된 라우팅 시스템을 제공합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 Claude Code, Cursor, Codex와 같은 AI 클라이언트를 위한 "스킬 라우터"로 작동합니다. 중앙 설정 파일(routing.json)과 라우팅 규칙을 사용해 사용자의 작업을 특정 보안 시나리오로 매핑합니다. 시나리오가 식별되면, 특정 스크립트, MCP 서버, 도구를 포함하는 반복 가능한 워크플로우로 에이전트가 라우팅됩니다. 프로세스는 엄격한 파이프라인을 따릅니다: 작업 분석 $ ightarrow$ 라우팅 $ ightarrow$ 케이스 초기화 $ ightarrow$ 시나리오별 스킬 실행 $ ightarrow$ 증거 수집 $ ightarrow$ 보고서 작성.

대상 사용자

AI 에이전트를 사용해 역공학, 악성코드 분석, 취약점 조사 등을 자동화하거나 보조하고자 하는 보안 연구자, CTF 경쟁자, 침투 테스터.

주요 특징

• 포괄적인 시나리오 커버리지: APK/iOS 분석, 바이너리 역공학, JS 암호화, 펌웨어 침투 테스트, LLM 보안 등 다양한 작업을 지원합니다.
• 클라이언트 중립적 코어: 특정 제공자에 종속되지 않도록 설계되어 다양한 AI 클라이언트에서 작동 가능합니다.
• 자동 도구 인덱싱: Windows, Ubuntu, macOS에서 사용 가능한 로컬 도구를 탐지하고 인덱싱하는 스크립트를 포함합니다.
• 엄격한 검증: 175개의 케이스를 사용한 회귀 벤치마크와 구조적 일관성을 검증하는 CI 파이프라인을 갖추고 있습니다.