버그크라우드의 RL 환경: AI가 실제 취약점을 찾아내고 고치는 훈련장

버그크라우드는 이를 해결하기 위해 실제 소스코드와 검증 가능한 취약점을 포함한 오픈소스 프로젝트 기반의 훈련 환경 수십만 개를 구축했다고 설명한다.

이 환경에서 AI 에이전트는 사람 보안 연구자가 하듯이 소프트웨어와 상호작용하면서 취약점을 탐색하고 분석할 수 있다.

반복적으로 다양한 시나리오를 경험하면서 모델은 다음과 같은 능력을 학습하게 된다.

• 실제 코드베이스에서 취약점이 나타나는 패턴 이해
• 취약점이 실제로 악용 가능한지 검증
• 문제를 수정하는 코드 패치 생성

강화학습 루프: 발견 → 악용 → 수정

이 플랫폼은 이름 그대로 강화학습(Reinforcement Learning) 구조를 기반으로 한다. 모델은 작업을 시도하고 결과에 대한 피드백을 받아 점차 더 나은 전략을 학습한다.

각 환경에서 AI 에이전트는 보안 테스트의 전체 과정을 수행할 수 있다.

• 코드에서 취약점 발견
• 버그를 실제로 트리거하거나 악용해 증명
• 취약점의 영향과 악용 가능성 평가
• 수정 코드 생성 또는 검증

플랫폼은 각 단계의 결과를 객관적인 점수로 평가해 모델이 무엇을 잘했고 무엇을 개선해야 하는지 학습하도록 돕는다.

이 방식은 게임, 로보틱스 등 다른 AI 분야에서 사용되는 강화학습 방식과 유사하게 작동한다.

2025년 인수한 Mayhem Security 기술 기반

Bugcrowd의 RL 환경은 2025년 11월 인수한 AI 보안 스타트업 Mayhem Security의 기술을 기반으로 만들어졌다.

Mayhem은 공격자의 관점에서 소프트웨어를 테스트하는 자동화된 취약점 탐지 및 악용 기술로 알려진 기업이다. 해당 기술을 통해 AI가 코드와 애플리케이션을 공격자처럼 분석하도록 설계되어 있다.

Bugcrowd는 이 기술을 다음 세 가지 요소와 결합하려 한다.

• AI 기반 자동 보안 테스트
• 전 세계 보안 연구자로 구성된 버그크라우드 커뮤니티
• 강화학습 기반 AI 훈련 환경

회사의 목표는 취약점 발견과 수정 속도를 크게 높이는 것이다.

왜 ‘현실적인 데이터’가 중요한가

버그크라우드는 RL 환경 설계에서 실제 소프트웨어 사용을 가장 중요한 차별점으로 강조한다.

합성 취약점 데이터셋은 기본적인 패턴 인식에는 도움이 되지만, 실제 애플리케이션에서 나타나는 문제는 훨씬 복잡하다. 대규모 코드베이스, 다양한 의존성, 예측하기 어려운 상호작용 등으로 인해 취약점은 매우 다양한 형태로 나타난다.

이처럼 현실적인 환경에서 학습한 AI가 실제 보안 테스트에서도 더 잘 작동할 가능성이 높다는 것이 회사의 주장이다.

데이터 사용 원칙: 고객 데이터는 사용하지 않음

보안 테스트 플랫폼에서는 데이터 보호가 중요한 이슈다.

Bugcrowd는 RL 환경이 오직 오픈소스 소프트웨어로만 구성되며 고객 코드나 보안 연구자의 데이터는 학습에 사용하지 않는다고 밝혔다.

이 구조 덕분에 AI 연구팀은 민감한 데이터 노출 위험 없이 취약점 탐지와 수정 기술을 실험할 수 있다.

AI와 인간 해커의 협력

자동화 기술이 강조되지만 Bugcrowd는 이 플랫폼을 **인간을 대체하는 기술이 아니라 ‘인간 보조형 보안(human‑augmented security)’**으로 설명한다.

AI는 수많은 공격 경로를 빠르게 탐색할 수 있지만, 복잡한 시스템 이해나 새로운 공격 전략을 고안하는 데에는 여전히 인간 보안 연구자의 창의성과 판단력이 중요하다는 입장이다.

커지는 AI 기반 사이버 보안 경쟁

사이버보안은 점점 AI 기반 경쟁 구도로 바뀌고 있다.

일부 공격자들은 이미 AI를 이용해 취약점을 찾거나 익스플로잇 코드를 생성하고 침입 과정을 자동화하고 있다. 이런 변화는 방어 측에도 같은 수준의 AI 도입을 요구하고 있다.

Bugcrowd의 RL 환경 같은 플랫폼은 AI가 실제 보안 문제를 해결하도록 훈련하는 인프라를 제공하려는 시도다. 만약 이러한 접근이 효과를 입증한다면, 미래의 보안 팀에서는 AI가 초기 취약점 탐지 작업의 상당 부분을 자동으로 수행하고 인간 전문가가 더 복잡한 문제 해결에 집중하는 구조가 될 가능성이 있다.