텐센트, AI 인프라·MCP·에이전트 통합 점검 오픈소스 레드팀 플랫폼 A.I.G 공개

텐센트 주췌 연구소(Tencent Zhuque Lab)가 AI 인프라, MCP 서버, 에이전트, 모델을 계층별로 점검하는 오픈소스 레드팀 플랫폼 **A.I.G(AI-Infra-Guard)**를 공개했다. 이 도구는 Apache-2.0 라이선스로 배포되며, 인프라는 규칙 매칭으로, 모델은 LLM 기반 공격 시험으로 탐지 방식을 구분하는 '계층-패러다임 매칭' 전략을 채택했다.

주요 점검 대상 및 방식

• AI 인프라 스캔: 실행 중인 서비스의 URL/IP/CIDR를 입력하면 HTTP 응답을 분석해 컴포넌트와 버전을 식별하고 CVE 규칙과 대조한다. vLLM, Ollama, Triton Inference Server, LangChain, Dify 등을 지원한다.
• MCP 서버/스킬 스캔: GitHub URL이나 소스 코드를 입력하면 LLM 에이전트가 코드를 읽으며 정적 및 동적 감사를 수행한다. 자격 증명 노출 등 13개 규칙과 SkillTrustBench 분류 체계를 따른다.
• 에이전트 스캔: Dify, Coze 등 운영 중인 에이전트를 대상으로 다중 턴 블랙박스 대화를 통해 취약점을 탐지하며 OWASP Top 10 for Agentic Applications에 매핑한다.
• 탈옥 평가: 모델 API에 공격 기법 변형 프롬프트를 전송하고 판정 모델로 채점한다. AdvBench, JailBench 등 17종 데이터셋을 내장했다.

벤치마크 성능 및 주의사항

SkillTrustBench 기반 평가에서 Claude Opus 4.6은 F1 점수 0.9848로 최고 성능을 기록했으며, GLM 5.1, Gemini 3.5 Flash 등이 뒤를 이었다. 다만 벤치마크 제작팀과 동일 팀의 자체 측정 결과이므로, 실제 도입 시에는 사내 샘플로 직접 비교 검증하는 것이 권장된다. 또한 스캐너 자체를 속이는 공격을 방지하기 위해 도구 응답을 데이터로 취급하도록 시스템 프롬프트가 설정되어 있다.

설치 및 보안 고려사항

Docker 20.10 이상 환경에서 실행되며, OpenAI 호환 LLM API 키가 필수다. 인증 기능이 없으므로 공개 네트워크 배포는 금지되고 로컬 바인딩(127.0.0.1) 또는 방화벽 설정이 요구된다. 작업자 컨테이너는 SYS_ADMIN 권한과 seccomp:unconfined 설정이 필요하다.