에이전트형 AI 기반 자동 취약점 스캐닝 프로젝트는 대규모 언어 모델을 활용해 보안 평가를 자율적으로 계획하고 수행하며 보고합니다. 정적 분석에는 Bandit, 네트워크 열거에는 Nmap, 취약점 매칭에는 CVE 데이터베이스를 통합하여 단계별 스캐닝 워크플로우를 만듭니다. 코드 저장소의 보안 취약 패턴을 분석하고, 네트워크 포트를 탐색하며, 발견된 내용을 알려진 취약점과 연관 짓고, 위험등급과 수정 가이드를 포함한 실용적 보고서를 생성합니다. 사용자는 스캔 파이프라인을 맞춤 설정하고, 대상 범위를 정의하며, 결과를 기존 CI/CD 파이프라인에 통합할 수 있습니다. 이 LLM 기반 에이전트 프레임워크는 수작업을 줄이고 애플리케이션과 인프라 전체의 보안 위험 발견과 대응을 가속화합니다.

Ostorlab은 머신러닝과 자동 스캔 엔진을 활용하여 모바일 앱의 안전성을 종단 간으로 평가합니다. 개발자는 앱 바이너리를 업로드하거나 저장소를 연결하며, Ostorlab의 AI가 정적 코드 분석, 동적 런타임 테스트와 네트워크 트래픽 검사를 수행합니다. 플랫폼은 치명적, 고위험, 중간 위험 문제를 강조하고, 수정 가이드라인을 제공하며, 개발 워크플로에 원활하게 통합되어 지속 모니터링 및 규정 준수 관리를 지원합니다.

Klavis.ai는 로그, 지표, 트레이스, 이벤트를 하나의 AI 기반 계층으로 통합하는 엔터프라이즈 수준의 AI 가시성 에이전트입니다. Prometheus, Elastic, Grafana, AWS CloudWatch 등과 연결할 수 있습니다. 팀은 자연어로 시스템 상태를 묻고, 즉시 이상 알림을 받으며, 안내된 해결 절차를 따를 수 있습니다. AI 모델은 서비스 간 데이터를 교차 분석하여 실패 지점을 파악하고, 경보 노이즈를 줄이며, 사용자에게 영향을 주기 전에 성능 문제를 사전 감지합니다.