멀고도 가까운 나라 일본, AI 에이전트를 보안에 어떻게 쓰고 있나?

들어가며

최근 AI를 보안에 적용한 제품과 회사가 늘어나고 있습니다. 국내에서는 티오리의 Xint(진트)가 있습니다. 그렇다면 멀고도 가까운 나라 일본에는 어떤 것들이 있을까요?

이 글에서는 일본에서 나온 보안 AI 에이전트 두 가지를 살펴봅니다. 하나는 데이터를 외부로 보내지 않고 동작하는 Ikotas Labs의 SUGI이고, 다른 하나는 개발 중 보안 업무에 특화된 GMO Flatt Security의 Takumi byGMO입니다. 각 도구가 무엇을 하는지, 실제로 어떻게 동작하는지를 공개된 자료와 화면으로 정리했습니다.

SUGI: 데이터를 밖으로 내보내지 않는 보안 LLM

Ikotas Labs 로고. 출처: Ikotas Labs 보도자료

SUGI(스기)는 Ikotas Labs가 2026년 8월 25일 발표한 완전 로컬 LLM 제품으로, 웹 애플리케이션 취약점 진단과 포렌식을 지원합니다(Ikotas Labs 공식 발표). Ikotas Labs는 Satoki(츠지 토모키)가 대표인 도쿄의 보안 회사로, Pwn2Own Ireland 2026에서 Master of Pwn을 받은 팀이기도 합니다. 다만 그 대회에 SUGI가 쓰였는지는 공개되지 않았습니다.

SUGI 시작 화면. 출처: Ikotas Labs 공식 발표

기능

구성: 오픈 웨이트 모델을 보안 영역에 맞게 튜닝한 LLM에, 프런티어 모델용으로 개발해 온 자체 CLI형 에이전트를 실행 하네스까지 통합했습니다. CLI와 API를 모두 제공합니다.
데이터 처리: 소스코드, 로그, 중간 산출물을 외부 클라우드나 LLM 사업자에게 보내지 않으며, 에어갭 환경에서도 동작합니다. 표준 구성에서는 SUGI가 동작하는 호스트의 네트워크 접근을 차단한 채 운영할 수 있고, 필요하면 검색 엔진 접근만 허용하도록 조정할 수 있습니다.
대상과 제공 형태: 의료와 제약, 금융, 공공과 방위, 인시던트 대응처럼 데이터를 밖으로 보내기 어려운 곳을 겨냥합니다. 하드웨어를 포함해 납품하거나 고객 인프라에 구축합니다. 또 공격자 관점의 취약점 연구, 레드팀 연습, 실제 악성코드 분석처럼 표준 안전 필터가 업무를 방해하는 용도에 한해, 심사와 개별 계약을 거쳐 안전성 검사를 해제한 Uncensored 옵션을 제공할 수 있다고 밝혔습니다.
성능: 회사는 내부 평가에서 웹 취약점 진단과 포렌식 작업에서 프런티어 모델에 가까운 성능을 확인했다고 밝혔습니다. 외부 검증 결과는 공개되지 않았습니다.

동작 사례 1: CTF Pwn 문제 풀이

회사는 내부 평가의 실제 예시로, SUGI가 CTF의 Pwn(바이너리 익스플로잇) 문제를 자율적으로 풀고 flag를 얻은 화면을 공개했습니다.

SUGI가 CTF Pwn 문제를 자율적으로 풀고 flag를 얻은 화면. 출처: Ikotas Labs 공식 발표

동작 사례 2: RAM 덤프만으로 화면 복원

대표 Satoki는 2026년 9월 7일 X에 SUGI의 자율 포렌식 영상을 올렸습니다(X 게시물). SUGI는 memory.elf라는 메모리 덤프 파일 하나만 받아 ELF 구조를 분석하고, 6.2GB 전체를 스캔해 찾은 화면 후보 중 1280×800 Windows 11 데스크톱을 골라 이미지로 복원했습니다. 첫 탐색이 실패하자 원인을 찾아 고쳤고, 마지막에는 복원 이미지의 색 순서와 방향을 확인한 뒤 조사 절차를 보고서로 남겼습니다. 게시물에 따르면 이때 Google 로고를 간이 컬러 차트로 활용했고, 영상에는 빨리 감기 구간이 있습니다.

SUGI가 RAM 덤프에서 복원한 Windows 11 데스크톱 화면. 출처: Satoki X 게시물 영상

Takumi byGMO: 개발 중 보안 업무에 특화된 AI 에이전트

Takumi byGMO 로고. 출처: GMO Flatt Security 보도자료

Takumi byGMO는 GMO 인터넷 그룹의 GMO Flatt Security가 2025년 3월 출시한 보안 AI 에이전트입니다(GMO 보도자료). Slack에 추가해 동료 보안 엔지니어에게 맡기듯 보안 리뷰를 요청하면, 몇 분에서 수십 분 동안 스스로 시행착오를 거쳐 결과를 보고합니다. 기본 요금은 월 70,000엔(세금 별도)이며, 300개 이상의 조직이 도입했다고 밝힙니다(Takumi byGMO 공식 페이지).

기능

취약점 진단: 소스코드를 읽는 화이트박스 진단(SAST)과 URL을 동적으로 공격하는 블랙박스 진단(DAST)을 지원합니다. 패턴 매칭 중심의 기존 도구와 달리 애플리케이션 사양과 비즈니스 로직을 이해해 그 구현 고유의 위험을 찾는다고 설명합니다.
자동 수정과 AI 침투 테스트: 검출한 취약점의 수정 패치를 유닛 테스트, 리포트와 함께 Pull Request로 제출하고, AI 침투 테스트 기능도 제공합니다.
개발 환경 보호: 악성 패키지를 차단하는 Takumi Guard, CI/CD 동작을 가시화하는 Takumi Runner, 컨테이너 환경을 보호하는 Takumi Images도 함께 제공합니다(GMO Flatt Security 보도자료, Takumi Images 보도자료).
성능: 10일간의 실증 실험에서 0-day 취약점 10건을 발견했고, Vim 취약점을 발견해 보고했습니다.
국내 추론 옵션: 기본 서비스에서는 AI 추론 요청이 일본 국외 리전의 추론 사업자로 갑니다. 2026년 11월 2일부터는 유료 옵션으로 추론까지 일본 국내 인프라에서 끝낼 수 있으며, 이때 소스코드와 요청, 응답, 인증 정보가 국외로 나가지 않습니다(GMO Flatt Security 보도자료).

국내 추론 옵션을 쓰지 않을 때: 추론 요청이 일본 국외 리전의 추론 사업자로 갑니다. 출처: GMO Flatt Security 보도자료

국내 추론 옵션을 쓸 때: 추론까지 일본 국내 리전에서 끝납니다. 출처: GMO Flatt Security 보도자료

실제 사용 화면

스크린샷 2026-10-22 오후 8.31.42.png YouTube 채널 kurenaif가 Takumi를 직접 써 보는 협찬 영상(제목에 【PR】 표기)을 공개했습니다(YouTube). 영상 속 화면을 순서대로 엮으면 다음과 같은 흐름이 됩니다.

진단 작성 화면: 진단 대상(소스코드 또는 웹 앱 URL)과 진단 유형(전체 또는 일부만)을 고릅니다. 출처: kurenaif YouTube

진단 보고서의 지적 사항 목록 일부: 경로 순회, SQL 인젝션, 저장형 XSS 등이 심각도별로 정리돼 있습니다. 출처: kurenaif YouTube

마무리

이번 글에서는 일본의 Agent들을 알아봤습니다. 국내뿐 아니라 일본에서도 Ikotas Labs의 SUGI, GMO Flatt Security의 Takumi byGMO처럼 AI를 보안에 활용하는 연구와 제품 개발이 진행되고 있습니다.

국내뿐만 아니라 해외의 연구에도 관심을 가지고 보면 좋겠다는 생각에서 이 글을 쓰게 되었습니다. 부족한 일본어 실력이지만 열심히 조사해 정리해 봤습니다. 읽어 주셔서 감사합니다!