DAST(동적 애플리케이션 보안 테스트)란? | 실전형 AI DAST가 메우는 보안 격차

서비스가 정상적으로 돌아가고 있다고 안심하는 순간, 공격자는 다른 시각으로 허점을 찾습니다. 코드에는 문제가 없어 보여도, 운영 환경에서만 드러나는 작은 틈이 전체 보안을 흔들 수 있죠. 이 글에서는 공격자의 관점을 재현하는 DAST의 의미와 필요성을 짚고, 기존 도구들의 한계를 넘어서는 AI DAST가 어떤 변화를 만드는지 살펴봅니다.

DAST란 무엇인가요?

DAST(Dynamic Application Security Testing, 동적 애플리케이션 보안 테스트)는 애플리케이션이 실제로 실행되는 환경에서, 외부의 공격자 관점으로 시스템을 시험해 보는 블랙박스 테스팅 방식의 점검입니다.

일반적으로는 소스코드나 인프라 구성 같은 내부 정보를 직접 보지 않고 공개된 화면이나 웹사이트에 입력을 보내 반응을 관찰해 취약점을 찾는 방식이죠. 다만, 소스 코드가 있더라도 이를 실행해 외부 관점으로 테스트하는 방식도 DAST에 해당됩니다.

예를 들어 로그인 창에 비정상적인 값을 넣어보거나, 검색창에 스크립트처럼 보이는 문자열을 주입해 보고, API 호출의 파라미터를 임의로 바꿔 응답이 어떻게 달라지는지 확인하는 식입니다. 이러한 시도는 입력값이 안전하게 검사되는지, 시스템이 이상한 입력에 대해 민감한 정보를 흘리지 않는지를 확인하게 해 주며, 응답의 변화(에러 메시지나 동작 이상)를 보고 실제로 공격자가 이용할 수 있는지 재현해 봅니다.

DAST가 왜 중요한가요?

오늘날 대부분의 서비스는 웹·모바일 애플리케이션을 통해 제공됩니다. 로그인과 결제, 고객 정보 관리, 내부 업무 처리까지 모두 애플리케이션을 거치고, 이게 바로 공격자들이 가장 먼저 노리는 지점이 됩니다. 작은 허점 하나가 대규모 침해로 이어질 수도 있기 때문에 운영 환경에서 애플리케이션을 검증하는 일은 선택이 아니라 필수입니다.

DAST는 바로 그 현실 검증을 담당합니다. 코드 내부를 들여다보는 대신, 외부 공격자가 시도할 패턴을 그대로 재현해 시스템의 반응을 관찰하는 것이죠. 이 과정에서 SQL 인젝션, XSS, 인증 우회, 에러 메시지 노출 같은 운영 중에만 드러나는 서비스의 취약점을 찾을 수 있습니다.

중요한 점은 안전해 보이는 코드가 곧 안전한 서비스라는 뜻이 아니라는 것입니다. 개발 단계에서는 보통 정상 흐름(happy path)에 맞춰 기능을 설계·테스트하기 때문에 예외 조건이나 비정상적 입력이 빠지기 쉽습니다. DAST는 단순히 한 기능을 따로 검증하는 것이 아니라, 배포된 시스템 전체의 상호작용과 상태 변화를 따라가며 통합된 맥락에서 위협을 탐지합니다. 특히 정적 분석(SAST)이 코드 패턴이나 이론적 취약점에 주로 초점을 맞춘다면, DAST는 운영 환경에서 현실적으로 발생할 수 있는 위험을 드러냅니다.

규제와 감사 대응 측면에서도 DAST의 가치는 큽니다. 금융·의료·전자상거래처럼 민감 데이터를 다루는 산업에서는 정기적인 보안 점검이 사실상 필수 요구에 가깝습니다. DAST는 여러 산업 및 여러 국가의 규제 및 감사 기준에서 취약점 평가 또는 보안 테스트 방식으로 자주 언급되며, 많은 경우 감사/인증 준비 시 사용 가능한 유력한 증빙 수단이 됩니다. 실제로 글로벌 시장에서도 DAST의 수요와 활용은 꾸준히 확대되고 있으며, 최근 시장 조사 보고서에서도 이러한 추세가 뚜렷하게 나타납니다.

결국 DAST는 단순한 보안 점검 절차를 넘어, 기업 서비스가 실제 위협 앞에서 얼마나 탄탄한지를 증명하는 가장 현실적인 방법 중 하나입니다.

기존 DAST 툴의 한계점

하지만 DAST가 필수적인 흐름이 된 것과 별개로, 현재의 DAST 툴이 완벽하다고 보기는 어렵습니다. 현장에서 실제로 사용하는 보안팀과 개발팀 모두가 공통적으로 지적하는 어려움이 몇 가지 있습니다.

DAST 도구에 가장 먼저 지적되는 부분은 신뢰성, 오탐의 문제입니다. 스캐너가 쏟아내는 경고 중 상당수는 실제로 위험하지 않은 경우가 많아, 보안팀과 개발팀은 하루에도 수십 건의 오탐을 걸러내야 합니다. 이런 소음은 결국 도구에 대한 신뢰를 갉아먹고, 중요한 경고를 놓치거나 대응을 늦게 만드는 역효과로 이어집니다.

또 하나의 근본적 한계는 취약점 탐지의 깊이입니다. 설정된 룰 기반의 검검은 실제 서비스 맥락을 이해하지 못하기 때문에 인증 플로우, 권한 분리, 상태 기반 비즈니스 로직처럼 여러 단계와 조건이 얽힌 취약점은 단순한 패턴 매칭으로는 재현하기 어렵습니다. 공격자가 실제로 활용할 복잡한 시나리오를 자동으로 설계·검증하지 못하면, 중요한 결함이 여전히 수면 아래에 남게 됩니다.

안정성 이슈도 현실적인 고민거리입니다. 전체 애플리케이션을 대규모로 스캔하면 테스트 자체가 서비스에 부하를 주거나 예기치 않은 오류를 유발할 수 있습니다. 민감한 운영 환경에서는 무작정 스캔을 돌릴 수 없어 별도의 테스트 환경을 마련하지만, 그 결과가 운영 상황을 충분히 반영하지 못해 신뢰성 문제로 다시 귀결되곤 합니다.

마지막으로 설정과 튜닝의 난이도는 도입 비용을 키우는 요인입니다. 스캐너가 제대로 된 결과를 내려면 인증 방식, 세션 흐름, 특정 엔드포인트의 의미 등 애플리케이션 특성을 세밀하게 입력해야 합니다. 이 작업은 초기 도입 시뿐 아니라 코드 변경이나 배포가 있을 때마다 반복되어야 하므로 ‘설치해 두고 잊는’ 자동화에서 멀어지게 만듭니다.

AI DAST의 등장

DAST의 한계가 드러나자, 이를 보완하려는 시도로 AI 기반의 DAST가 등장했습니다. 기존 보안 툴이 미리 정의된 규칙과 시그니처에만 의존했다면, AI DAST는 실제 해커처럼 사고하고 학습합니다.

AI DAST는 애플리케이션의 패턴을 학습해 이전에 본 적 없는 새로운 취약점도 유추해낼 수 있습니다. 단순히 'OR 1=1 같은 정해진 SQL 인젝션 패턴을 시도하는 것이 아니라, 애플리케이션의 반응을 보고 창의적인 우회 기법을 스스로 만들어냅니다. 자연어 처리 기술은 에러 메시지의 미묘한 차이를 포착해 개발자도 놓치기 쉬운 정보 노출을 찾아내고, 응답 패턴의 변화를 통해 숨겨진 기능을 추론합니다.

가장 인상적인 점은 AI가 애플리케이션을 '이해'한다는 것입니다. 화면의 컨텍스트를 파악해 로그인 폼, 결제 페이지, 관리자 패널 등을 자동으로 구분하고, 각 기능에 맞는 최적화된 공격 벡터를 적용합니다. 특히 여러 API 호출이 연쇄적으로 이어지는 복잡한 비즈니스 플로우에서 진가를 발휘합니다. 기존 도구라면 "A → B → C → D" 각 단계를 개별적으로만 검사했겠지만, AI는 전체 흐름 속에서 "B를 건너뛰고 C로 직접 가면 어떻게 될까?"같은 창의적 시나리오를 스스로 설계하고 검증합니다.

결과적으로 사람이 일일이 시나리오를 짜지 않아도 더 많은 영역을 탐색할 수 있습니다.

AI는 단순히 버그 타입별로 우선순위를 매기는 수준을 넘어, 해당 취약점이 그 웹사이트에 실제로 어떤 영향을 미칠지까지 고려해 점검 결과의 우선순위를 매깁니다.

예를 들어 전통적인 툴은 XSS를 무조건 높은 등급으로 분류하는 경우가 많지만, AI는 해당 취약점의 도달 가능성, 민감 데이터 유출 가능성, 비즈니스 핵심 흐름에 미치는 영향 등을 함께 평가해 진짜 위험부터 먼저 제시합니다. 또한 유사한 탐지 결과를 묶어 중요도 높은 그룹을 먼저 보여주고, 공격를 재현하는 코드(PoC)를 자동 생성해 개발팀에 전달함으로써 불필요한 확인 작업을 줄여줍니다. 단순히 많은 경고를 뿜어내는 대신, 우선순위에 따라 검증할 지점을 추천해 주는 것이 큰 장점입니다.

속도와 운영 측면에서도 이점이 큽니다. 무작위로 모든 입력을 던지기보다 검증 우선순위와 시퀀스를 최적화해 같은 시간에 더 의미 있는 점검을 수행합니다. 또한 필요한 데이터만 선별해 사용함으로써 대상 서비스에 가해지는 부담을 줄입니다. 덕분에 CI/CD 파이프라인에서는 빠른 스모크 테스트를, 배포 전에는 심층 정밀 스캔을 자동으로 조합하는 현실적인 운영이 가능합니다.

물론 AI가 모든 것을 해결해 주진 않습니다. 하지만 AI DAST는 기존 도구들이 불편했던 지점을 실용적으로 개선해 주는 도구이며, 실제 운영에서 더 빠르고 현실적인 취약점 검출을 기대할 수 있습니다.

AI DAST 도구 추천

AI 기능을 도입하거나 AI DAST를 강조하는 대표적 솔루션들은 아래와 같습니다.

Invicti

Invicti는 오랜 DAST 엔진 경험을 바탕으로 검증 가능한 탐지와 AI 보완 기능을 병행하는 접근을 취합니다.

• 검증 가능한 스캔 엔진: 재현 가능한 증거(Proof)를 제공하는 데 강합니다.

• AI 보완: 폼 자동완성, 추가 파라미터 발견, 오탐 후처리·우선순위 추천 등에 AI/ML을 활용합니다.

• 리포트·워크플로우 강점: 개발자 친화적 리포트와 티켓 연동 등 자동화 기능이 잘 갖춰져 있습니다.

• 한계: 전통적 엔진을 중심으로 설계되어 복잡한 비즈니스 로직을 완전히 커버하는 데는 제약이 있을 수 있습니다.

Acunetix

Acunetix는 가볍고 빠른 DAST로 널리 알려져 있으며, 중소·중견 조직에서 빠르게 도입해 쓸 수 있는 실용성이 장점입니다.

• 빠른 초기 설정과 스캔 속도: 설치·구동이 비교적 간단해 작은 팀이 쓰기 편합니다.

• 자동 검증 기능: 취약점 탐지 후 재현 가능한 증거를 제공하여 오탐을 줄이는 데 도움이 됩니다.

• 가격·운영 부담이 낮음: 중소 조직의 예산과 운영 로드를 고려한 옵션이 잘 마련되어 있습니다.

• 한계: 대규모 엔터프라이즈 워크플로우(대량 자산 관리·세분화된 권한 모델 등)에는 일부 기능이 부족할 수 있습니다.

Xint

Xint는 티오리의 실전형 AI DAST로, 세계 해킹 대회 최다 우승을 기록한 화이트햇 해커들이 직접 설계한 ‘AI 해커’입니다.

• AI 기반 오탐 필터링 및 우선순위화: 머신러닝/AI가 탐지 결과를 후처리하여 오탐을 효과적으로 걸러내고, 실제 위험도와 비즈니스 임팩트를 반영한 우선순위를 제안합니다.

• 비즈니스 로직 심층 탐지: 실제 애플리케이션의 로직을 따라가 기존 DAST 툴이 놓치는 권한 상승 체인, 상태 기반 로직 우회 등 복잡한 취약점까지 탐지합니다.

• PoC 자동 생성: 탐지 결과를 단순 리포트로 끝내지 않고, 실제로 취약점을 이용한 공격을 재현 가능한 코드를 자동으로 생성해 개발·검증·패치 작업에 즉시 활용할 수 있는 증거를 제공합니다.

• 안전 스캔 모드: 프로덕션 환경에서의 부작용을 최소화하도록 설계된 다양한 안전 옵션(트래픽 제한, 영향도 기반 스캔, 비파괴적 재현 등)을 제공하여 운영 중인 서비스에서도 안심하고 검사할 수 있습니다.