dissecto, HydraVision에 에이전틱 AI 워크플로 도입으로 사이버보안 검증 가속화

 

독일 파더보른, 2026년 8월 6일 – dSPACE 그룹 계열사 dissecto는 자동화 사이버보안 테스트 플랫폼 HydraVision에 에이전틱(Agentic) AI 워크플로를 새롭게 도입했다고 발표했다. 새롭게 추가된 기능을 통해 기업은 실제 시스템 환경에서 복잡한 사이버보안 검증 시나리오를 더욱 빠르고 효율적으로 생성하고 자동화하며 실행할 수 있게 됐다.

이번 기능은 HydraVision의 검증된 테스트 자동화 프레임워크를 기반으로 개발됐으며, 엔지니어링 및 사이버보안 팀의 부담을 줄이고 테스트 범위를 확대하는 동시에 검증 소요 시간을 대폭 단축할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 HydraVision은 AI 기반 테스트 생성과 실제 시스템에서의 통제된 실행 과정을 결합함으로써 AI와 실제 보안 검증의 연계를 강화한다. 따라서, 보안 테스트를 위한 AI-물리 인터페이스인 HydraVision은 AI가 생성한 테스트를 실제 검증 과정에서 통제되고 반복 가능한 검증 테스트로 전환한다.

닐스 바이스(Nils Weiss) dissecto 시니어 매니저는 "이제 중요한 과제는 소프트웨어를 개발하는 것이 아니라 이를 얼마나 효율적으로 검증하느냐에 있다"며 "HydraVision은 보안 테스트 워크플로에 에이전틱 AI를 적용하여 급증하는 AI 생성 소프트웨어에 효과적으로 대응하는 동시에, 사이버보안 검증에 필수적인 추적성, 재현성, 품질 수준을 유지할 수 있도록 지원한다"고 말했다.

새로운 기능을 통해 사용자는 보안 회귀 테스트(Security Regression Testing), 소프트웨어 업데이트 검증, 테스트 결과 추출 등 다양한 작업을 하나의 워크플로로 실행할 수 있다. 이러한 사전 정의된 워크플로를 활용해 반복적인 업무를 줄이면서도 일관되고 재현 가능한 테스트 수행이 가능하며, 프로젝트와 개발 단계 전반에 걸쳐 보안 검증 프로세스를 보다 쉽게 표준화할 수 있다.

HydraVision의 차별화 요소 중 하나는 에이전틱 AI를 효율적으로 활용할 수 있도록 설계됐다는 점이다. AI가 테스트 케이스와 자동화 로직 생성 속도를 높이고, 생성된 테스트 자산은 이후에도 반복적으로 재사용할 수 있다. 따라서 지속적인 AI 호출이나 추가 토큰 사용 없이 동일한 테스트를 반복 수행할 수 있으며 운영 비용도 절감할 수 있다. 여기에 HydraVision의 타깃 독립형(Target-Agnostic) 아키텍처를 결합해 동일한 테스트 자산을 여러 검증 대상 시스템(System Under Test)에 적용할 수 있어 엔지니어링 효율성을 높이고 AI 기반 사이버보안 테스트의 확장성을 강화한다.

HydraVision은 사이버보안 엔지니어링과 보안 검증을 연결하는 플랫폼 역할도 수행한다. 에이전틱 AI를 활용하면 TARA 결과, SBOM, SOC 및 VSOC 분석 결과와 같은 사이버보안 산출물을 실제 검증에 활용할 수 있는 테스트로 전환할 수 있다. 이를 통해 개발, 보안, 검증 조직 간 협업을 강화하고 제품 수명주기 전반에 걸쳐 보다 효율적인 검증 체계를 구축할 수 있다. 또한 해당 기능은 기존 HydraVision 환경에 손쉽게 통합되며 테스트 자동화, 보고서 작성, 검증 결과 생성 과정을 지원한다. 동시에 현대적인 사이버보안 엔지니어링에 필수적인 감사 대응 문서화와 거버넌스 체계를 유지할 수 있도록 설계됐다.

이번 기능은 반복적인 테스트 업무를 자동화하려는 엔지니어는 물론, 검증 효율성 향상과 추적성 확보, 사이버보안 컴플라이언스 관리 강화를 추진하는 관리자를 주요 대상으로 한다. 기업은 소프트웨어 업데이트 검증, 보안 회귀 테스트, 규제 준수 증빙 자료 생성 등의 작업을 보다 빠르게 수행하면서도 보안이 중요한 시스템에 요구되는 일관되고 반복 가능한 검증 환경을 유지할 수 있다.

HydraVision 에이전틱 AI 워크플로는 오는 9월 개최되는 dissecto의 사이버보안 컨퍼런스 ScapyCon을 비롯한 주요 산업 행사에서 공개될 예정이다. 행사에서는 자동차, 임베디드, 산업용 시스템을 비롯한 다양한 사이버 물리 시스템(Cyber-physical systems, CPS) 환경을 대상으로 AI 기반 보안 테스트가 어떻게 검증 효율성을 높이고 프로세스를 가속화할 수 있는지 소개할 예정이다.