Bumblebee는 Perplexity가 내부 보안 대응 과정에서 사용하던 도구를 공개한 것으로, 개발자 엔드포인트에 설치된 위험한 패키지나 설정을 찾아내는 데 목적이 있다.
이 도구는 macOS와 Linux 개발자 머신에서 실행되며, 시스템에 이미 설치된 소프트웨어와 구성 요소를 인벤토리 형태로 수집한다. 예를 들어 다음과 같은 항목을 조사한다.
기존 보안 도구가 저장소나 런타임 환경을 중심으로 분석하는 경우가 많다면, Bumblebee는 실제 개발자가 사용하는 로컬 환경을 집중적으로 조사한다는 점이 특징이다. 즉 “개발자 노트북에 실제로 무엇이 설치돼 있는지”를 확인해 공급망 사고 대응 속도를 높인다.
Bumblebee의 가장 중요한 특징은 패키지 관리자나 설치 스크립트를 절대 실행하지 않는다는 것이다.
대신 다음과 같은 방식으로 동작한다.
이 설계가 중요한 이유는 공급망 공격에서 악성 코드가 설치 과정에 숨겨지는 경우가 많기 때문이다. 보안 조사 도구가 설치 스크립트를 실행하면, 조사 과정에서 오히려 악성 코드가 활성화될 위험이 있다.
Bumblebee는 이러한 위험을 피하기 위해 완전히 수동적인(passive) 검사 방식을 채택했다.
Bumblebee는 개발자 머신에서 공급망 공격에 자주 등장하는 여러 구성 요소를 수집한다.
대표적으로 다음 패키지 시스템의 메타데이터를 분석한다.
lockfile이나 설치 기록을 읽어 어떤 패키지와 버전이 존재하는지 확인한다.
VS Code 등 에디터 확장은 종종 소스 코드나 토큰에 접근할 수 있기 때문에 공격자가 노리는 표적이 된다. Bumblebee는 이러한 에디터 확장 및 매니페스트 파일을 수집해 위험한 플러그인을 식별한다.
개발자가 사용하는 브라우저 확장도 공급망 공격의 일부로 간주되는 경우가 늘고 있다. Bumblebee는 시스템에 설치된 브라우저 확장 목록을 수집해 보안 경고와 연결된 확장이 있는지 확인한다.
최근 새롭게 떠오른 공격 표면이 바로 AI 개발 도구다. Bumblebee는 Model Context Protocol(MCP) 기반 AI 에이전트 설정 파일을 분석한다.
예를 들어 다음과 같은 설정 파일을 읽을 수 있다.
mcp.json.mcp.jsonmcp_config.jsonmcp_settings.json이 설정들은 외부 서비스나 도구를 연결할 수 있기 때문에, 공격자가 침투하면 공급망 위험으로 이어질 수 있다.
Bumblebee는 보안 운영 상황에 맞게 사용할 수 있도록 세 가지 스캔 프로필을 제공한다.
일반적인 개발자 노트북 위치를 대상으로 하는 가벼운 정기 스캔이다. 조직은 MDM이나 디바이스 관리 시스템을 통해 주기적으로 실행할 수 있다.
특정 개발 디렉터리나 저장소를 대상으로 하는 스캔이다. 현재 진행 중인 프로젝트의 패키지 의존성을 점검하는 데 유용하다.
보안 사고가 발생했을 때 사용하는 확장 조사 모드다. 더 넓은 파일 시스템 영역을 검색해 가능한 모든 노출 지점을 찾는다.
Bumblebee는 exposure catalog라는 방식으로 탐지를 수행한다.
이는 다음과 같은 정보를 담은 목록이다.
스캐너가 머신에서 발견한 구성 요소를 이 카탈로그와 비교해 일치하는 항목이 있으면 경고를 생성한다.
각 탐지 결과에는 다음 정보가 포함된다.
이를 통해 보안팀은 “현재 어떤 개발자 머신이 위험에 노출돼 있는가?”라는 질문에 빠르게 답할 수 있다.
최근 몇 년 사이 소프트웨어 공급망 공격은 크게 증가했다. 보안 연구에 따르면 오픈소스 생태계에서 발견된 악성 패키지는 누적 123만 개 이상이며, 2025년에는 전년 대비 73% 증가한 탐지 사례가 보고되었다.
동시에 개발자 환경도 훨씬 복잡해졌다.
많은 조직이 이러한 개발자 로컬 환경에 대한 가시성을 충분히 확보하지 못한 상태다.
Bumblebee는 바로 이 공백을 메우기 위해 등장했다. 런타임 보안 도구나 저장소 스캐너를 대체하려는 것이 아니라, 개발자 엔드포인트 자체를 빠르게 인벤토리화하는 추가적인 보안 계층을 제공한다.
Perplexity의 Bumblebee는 공급망 보안에서 종종 간과되는 영역인 개발자 노트북 환경을 조사하기 위한 도구다.
읽기 전용 스캔 방식, 패키지·확장·AI 설정까지 포함하는 범위, 그리고 카탈로그 기반 탐지를 결합해 보안팀이 사고 대응 시 노출 여부를 빠르게 파악하도록 돕는다.
오픈소스 의존성과 AI 개발 도구가 계속 늘어나는 상황에서, 개발자 환경을 안전하게 조사할 수 있는 이런 도구는 앞으로 애플리케이션 보안 전략의 중요한 구성 요소가 될 가능성이 높다.