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.

Backmesh는 애플리케이션에서 LLM API를 안전하게 호출할 수 있도록 해주는 LLM API 게이트키퍼를 제공하는 철저히 테스트된 백엔드 서비스(BaaS)입니다. JWT 인증, 구성 가능한 속도 제한 및 API 리소스 액세스 제어를 통해 Backmesh는 권한이 있는 사용자만 액세스할 수 있도록 하여 API 남용을 방지합니다. 또한, 추가 패키지 없이 LLM 사용자 분석을 제공하여 사용 패턴 식별, 비용 절감 및 사용자 만족도 향상을 가능하게 합니다.

NoPromptInjections는 프롬프트 인젝션 공격을 탐지하고 완화하도록 설계된 고급 AI 도구입니다. 악의적인 입력을 방지함으로써 AI 시스템의 무결성과 보안을 보장합니다. 이 도구는 잠재적인 위협으로부터 AI 기반 애플리케이션을 보호하고자 하는 개발자와 조직에 필수적이며, 데이터 정확성과 시스템 신뢰성을 유지하기 위한 강력한 솔루션을 제공합니다.