jiwoochris/artex-ko

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## 🚨 보안·오남용 경고 — 반드시 먼저 읽어 주세요

> 이 저장소는 권한을 받은 환경에서, 방어와 탐지 역량을 기르기 위한 목적으로만 쓰도록 공개합니다.

> ARTEX 는 사람이 거의 개입하지 않아도 정찰부터 침투, 자료 반출까지 공격 과정을 스스로 수행할 만큼 강력한 자율 공격 도구입니다. 그만큼 오남용이 일으키는 피해도 큽니다. 2026년 10월 국내 여러 언론은 원본 ARTEX 가 국내 금융기관을 상대로 한 개인정보 유출 공격에 사용된 정황이 조사 당국에 포착됐다고 보도했으며, 관련 수사가 진행 중입니다. 이 한국어판을 공개하는 목적은 공격을 돕는 데 있지 않습니다. 방어하는 쪽이 이런 자율 AI 공격의 작동 원리를 이해하고, 탐지하고 차단하는 역량을 갖추도록 돕는 데 목적이 있습니다.

> - 허가 없는 사용은 그 자체로 범죄가 됩니다. 자신이 소유하거나 서면으로 명시적 허가를 받은 대상이 아니라면, 어떤 시스템에도 스캐닝·탐지·익스플로잇을 실행하지 마십시오. 대한민국에서 권한 없이 정보통신망에 침입하는 행위는 정보통신망법 위반이고, 개인정보가 결부되면 개인정보보호법도 함께 적용됩니다.

- 실제 서비스나 타인의 자산을 대상으로 삼지 마십시오. 학습과 연구, 그리고 본인이 소유한 로컬 격리 환경(OWASP Juice Shop·DVWA 처럼 의도적으로 취약하게 만든 환경)에서만 검증하십시오.

- 방어하는 관점으로 읽으십시오. 이 저장소는 자율 AI 공격의 탐지 시그니처와 하드닝 체크리스트 같은 방어·탐지 자료를 함께 정리해 나갑니다. → 자율 AI 공격 방어·탐지 가이드

> 이 경고와 아래 사용 제한·면책에 동의하지 않는다면, 이 저장소를 내려받거나 사용하지 마십시오.

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이 저장소는 중국산 오픈소스 프로젝트 Autumn-27/ARTEX(AGPL-3.0)를 한국 사용자와 팀이 그대로 쓸 수 있도록 현지화한 판본입니다. 에이전트의 판단 성능을 보존하기 위해 내부 추론 프롬프트는 원문을 유지하고, 사용자에게 보이는 산출물(탐지 결과·요약·리포트·대화 응답)만 한국어로 강제합니다. 아래 "왜 한국어판인가"에서 방침을 설명합니다.

ARTEX 는 LLM 이 조종하는 여러 에이전트가 스스로 목표를 쪼개고, 실제 도구를 실행하고, 발견한 자산과 취약점을 그래프에 쌓아 가며 침투 테스트 과정을 자율적으로 끌고 가는 시스템입니다. Go 단일 바이너리 하나에 Next.js 프런트엔드가 내장되어 있고, 데이터는 PostgreSQL 에 저장됩니다.

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⚠️ 먼저 읽어 주세요 — 사용 범위와 국내법 고지

ARTEX 는 자신이 소유하거나 서면으로 명시적 허가를 받은 대상에 대해서만 사용할 수 있습니다. 허가 범위를 벗어난 스캐닝·탐지·익스플로잇은 그 자체로 불법이 될 수 있습니다.

• 대한민국에서 권한 없이 타인의 정보통신망에 침입하거나 장애를 일으키는 행위는 「정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률」 위반입니다.
• 침투 테스트 과정에서 수집·노출되는 개인정보는 「개인정보 보호법」 의 적용을 받습니다. 권한이 있더라도 개인정보 열람·보관·파기를 신중히 다뤄야 합니다.
• 학습·연구·로컬 격리 환경 검증 목적으로 쓰십시오. 운영 중인 외부 시스템을 대상으로 삼기 전에는 반드시 서면 허가와 범위·시간창 합의를 확보해야 합니다.

자세한 라이선스·사용 제한·면책은 아래 라이선스와 면책 절에 있습니다. 이 도구를 사용하는 것만으로 사용자는 그 조건에 동의한 것으로 봅니다.

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왜 한국어판인가

원본 ARTEX 는 프롬프트·UI·문서가 모두 중국어로 되어 있어, 국내 사용자가 결과를 읽고 팀과 공유하기가 번거로웠습니다. 이 한국어판은 다음을 목표로 합니다.

• 산출물의 한국어화 — 에이전트가 사람에게 내보내는 탐지 결과·사실 요약·최종 리포트·대화 응답을 한국어로 출력하도록 강제합니다. 명령·페이로드·코드·URL·로그 원문은 분석에 필요하므로 원본 그대로 둡니다.
• 성능 보존 — 에이전트의 판단을 좌우하는 내부 추론 프롬프트(행동 지침 본문)는 번역하지 않습니다. 원문으로 벤치마크된 동작을 유지하고, 출력 언어만 바꿔 번역에서 오는 품질 저하를 피합니다.
• 국내법 고지 — 정보통신망법·개인정보보호법 고지와 "권한 범위 안에서만 사용" 경고를 한국어로 분명히 제공합니다.
• 국내 스택 대응 — LLM 공급자를 프런티어 모델뿐 아니라 OpenAI 호환 엔드포인트(국산·오픈 모델)로 교체할 수 있습니다. 아래 설정을 참고하십시오.

현지화의 경계와 설계 방침은 저장소의 작업 문서에 더 자세히 적혀 있습니다. 상류(upstream) 저장소의 변경을 대조하기 쉽도록 원본 중국어 문서는 README.zh.md 로 보존합니다.

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화면 미리 보기

아래 세 화면은 한국어화를 마친 실제 UI 입니다. 로컬 격리 샌드박스에서 뽑은 데모 데이터이고, 대상은 전부 가상의 acme.com 과 사설 대역입니다.

_{대시보드 — 활성 작업·확인된 취약점·자산 노드·LLM 토큰 소비와 활동 흐름을 한 화면에서 봅니다.}

_{취약점 — 심각도·상태·자산·소속 작업으로 탐지 결과를 집계하고 CSV 로 내보냅니다.}

_{대화 — 자율 실행 중에 사람이 끼어들어 힌트를 주고, 에이전트가 공격 체인을 한국어로 요약합니다.}

원본(중국어 UI) 전체 화면은 README.zh.md 에서 볼 수 있습니다.

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빠른 시작 (Docker Compose)

사전 요구: Docker 와 Docker Compose. 데이터베이스는 PostgreSQL 이며 compose 가 함께 띄웁니다. 탐색에는 LLM 이 필요합니다(ANTHROPIC_API_KEY 또는 OPENAI_API_KEY, UI 에서도 설정 가능).

⚠️ 지금 이 compose 가 내려받는 이미지는 상류(원본) 중국어 빌드입니다. docker-compose.yml 의 artex 서비스는 원작자가 Docker Hub 에 올린 autumn27/artex 이미지를 받습니다. 이 이미지는 중국어 UI 와 중국어 출력이라서, 이 저장소가 더한 한국어화(한국어 UI·한국어 리포트·langDirective)는 아직 담겨 있지 않습니다. 한국어판 화면과 출력을 확인하려면 지금은 아래 "그 밖의 설치 방법"에 있는 소스에서 단일 바이너리 컴파일 경로로 직접 빌드하십시오. 한국어판 Docker 이미지의 배포는 준비 중입니다.

git clone https://github.com/jiwoochris/artex-ko.git
cd artex-ko
cp .env.example .env          # POSTGRES_PASSWORD 설정, ANTHROPIC_API_KEY 는 선택
docker compose up -d          # artex 이미지 + postgres 를 함께 기동
→ http://localhost:8787 접속 (처음 들어가면 /setup 에서 관리자 비밀번호 설정)

위 상류 이미지에는 자주 쓰는 도구(ripgrep·curl·vim·npm·nmap 등)가 들어 있습니다. ./skills 와 ./data 는 바인드 마운트로 호스트에 남아 컨테이너를 다시 만들어도 보존됩니다.

그 밖의 설치 방법

원본 저장소는 설치 스크립트(./install.sh), 사전 컴파일 바이너리(Releases), 소스 단일 바이너리 컴파일 등 여러 방법을 제공합니다. 명령과 절차는 README.zh.md의 "安装"(설치) 절에 정리되어 있으며, 아래 핵심만 옮깁니다.

• 설치 스크립트: ./install.sh 를 실행하면 Docker 감지·설치 후 "① 전부 Docker" 또는 "② 로컬 컴파일 실행"을 고르게 합니다.
• 소스에서 단일 바이너리 컴파일:

  cd web && npm ci && npm run build:static && cd ..   # 1) 프런트엔드 정적 빌드
  mkdir -p server/webui && cp -r web/out server/webui/dist   # 2) 내장 디렉터리로 복사
  CGO_ENABLED=0 go build -tags embedui -o artex ./cmd/artex   # 3) 프런트 내장 컴파일
  ./start.sh                                          # → http://localhost:8787
  

실행은 ./artex 를 직접 돌리지 말고 start.sh(Windows 는 start.bat)로 하십시오. 이 스크립트는 종료 코드에 따라 프로그램을 다시 띄우는 감시자이고, UI 의 "원클릭 업데이트"도 이 스크립트가 처리합니다.

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설정

데이터베이스(config.json, 또는 환경 변수 ARTEX_PG_DSN 로 덮어쓰기):

{
  "database": {
    "host": "127.0.0.1", "port": 5432,
    "user": "artex", "password": "yourpass",
    "dbname": "artex", "sslmode": "disable"
  }
}

LLM: export ANTHROPIC_API_KEY=sk-...(또는 OPENAI_API_KEY), 혹은 UI 의 "LLM 설정" 페이지에서 입력합니다. 선택 환경 변수로 ARTEX_LLM_PROVIDER / ARTEX_LLM_MODEL / ARTEX_LLM_BASE_URL / ARTEX_LLM_PROXY 를 둘 수 있습니다. 국산·오픈 모델을 쓰려면 OpenAI 호환 ARTEX_LLM_BASE_URL 을 지정하십시오.

동시성: 작업마다 돌리는 worker 에이전트 수는 "시스템 설정"에서 조정합니다(기본값 3).

자주 쓰는 인자: ./start.sh -addr :8787 -proxy :8788 — -addr 는 프런트엔드와 API, -proxy 는 트래픽 기록 프록시 포트입니다.

모델 선택과 출력 언어

산출물의 한국어화는 하드 코딩된 상한이 아니라 프롬프트 지시(agent/prompt.go 의 langDirective())로 유도합니다. 그래서 출력이 한국어로 유지되는 정도는 모델의 역량과 역할, 맥락에 따라 달라집니다.

• 역량 있는 프런티어 모델을 권장합니다. 로컬 격리 샌드박스에서 프로덕션 지시문만 적용한 짧은 검증 실행 결과, 기본 모델 claude-opus-4-8 은 planner·worker·reporter 산출물과 권한 보유 샌드박스 계획 요청까지 네 역할 모두에서 사용자 노출 출력을 한국어로 유지했고 거부가 없었습니다. gpt-4o 도 같은 시나리오에서 한국어를 유지했습니다. 반면 저가·소형 모델(예: gpt-4o-mini)은 리포트가 원문(중국어)으로 되돌아갔습니다. 출력 언어 품질이 모델 역량에 직접 좌우되므로, 사람이 리포트를 읽는 환경이라면 역량 있는 모델을 쓰십시오.
• 역할·맥락에 따른 드리프트가 남을 수 있습니다. 언어 자체보다 역할·출력 형식에서 어긋남이 더 자주 나타납니다. 특히 worker 의 최종 한 문장 요약처럼 짧은 산출물에서는 모델이 영어 사고 과정을 그대로 노출하거나, report_finding 의 구조화 필드가 대상 앱·기술 용어를 따라 영어로 기울 수 있습니다. 과거 실행에서는 gpt-4o 의 planner 상황 요약이 일부 턴에서 중국어로 돌아간 적도 있습니다. 작업 지시에 "한국어로 작성하라"를 명시하면 충실도가 올라갑니다.
• 추론형(reasoning) 모델에는 max_tokens 를 넉넉히 주십시오. 사고 채널을 따로 쓰는 추론형 모델은 응답 토큰 상한이 작으면 그 예산을 내부 추론에 소진하고 사용자에게 보이는 최종 답변을 비워 둘 수 있습니다. 이때는 언어가 아니라 답변 자체가 사라지므로, 해당 LLM 프로파일의 max_tokens 를 충분히 크게 잡으십시오.

OpenAI 호환 경로의 토큰 상한 함정. gpt-4o 처럼 OpenAI 계열 모델은 응답 토큰 상한이 16,384 입니다. 그런데 OpenAI 호환 요청에는 기본적으로 더 큰 출력 상한(32,768)이 실려, 그대로 두면 모든 호출이 400 (max_tokens is too large) 으로 실패합니다. 이때는 LLM 설정에서 해당 프로파일의 max_tokens 를 16,384 이하로 지정하십시오. Anthropic 계열(기본 모델 claude-opus-4-8 등)은 32,768 을 허용하므로 이 함정에 걸리지 않습니다.

리버스 프록시 배포 (HTTPS / 443 만 개방)

프런트엔드와 API/SSE 모두 같은 백엔드 포트(기본 :8787)가 제공하고, 실시간 활동 스트림은 기본적으로 동일 출처(same-origin) 로 연결합니다. 따라서 NEXT_PUBLIC_SSE_BASE 를 따로 설정할 필요 없이, 공개망에는 443 만 열고 8787 은 내부망에 두면 됩니다.

SSE 는 장시간 연결로 이벤트를 계속 밀어 주므로, 리버스 프록시에서 버퍼링을 반드시 꺼야 합니다. 끄지 않으면 브라우저가 연결은 되지만 이벤트를 못 받습니다(활동 스트림이 계속 로딩 상태로 보임). Nginx 설정 예시는 README.zh.md에 있습니다.

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시스템 아키텍처

ARTEX 는 LLM 멀티 에이전트가 구동하는 자율 침투 시스템입니다. Go 단일 백엔드(Next.js 프런트엔드 내장)에 PostgreSQL 을 쓰고, 에이전트 기능은 norma SDK 가 제공합니다. 핵심은 이중 그래프 구조와, 그것을 둘러싼 두 가지 자율성 장치(worker 사이의 과정 단위 정보 교환, planner 의 다중 라운드 공유 todolist)입니다.

전체 계층

flowchart TB
  subgraph FE["프런트엔드 Next.js (go:embed 단일 바이너리 내장)"]
    UI["대시보드 · 작업 · 자산 · 커버리지 그래프 · 트래픽 · 워크스페이스 · 시스템 설정"]
  end
  subgraph SRV["server (Go net/http)"]
    API["REST /api/*　JWT 인증　SSE"]
    ENG["engine 스케줄링 루프"]
    MGR["Manager　작업/엔진/store 생명주기"]
  end
  subgraph AG["agent (norma SDK)"]
    GO["goals　목표 분해 + 범위 추출"]
    PL["planner　계획자 (유일한 의도 생성자)"]
    WK["worker　실행자 ×N"]
    MA["mainagent　사람 개입"]
  end
  subgraph DB["PostgreSQL"]
    AGRAPH["자산 그래프　assets / companies / task_scope"]
    EGRAPH["탐색 그래프　exploration_nodes / anchors / activity"]
  end
  subgraph SUB["지원 서브시스템"]
    PROXY["트래픽 기록 프록시　MITM + CA 기록"]
    GUARD["guard / intercept　도구 승인 게이트"]
    ENR["enrich　DNS / HTTP 비동기 보강"]
    EXT["MCP · skills · memory · report"]
  end
UI -->|HTTP| API
  API --> MGR --> ENG
  ENG --> PL
  ENG --> WK
  API --> MA
  API --> GO
  PL --> DB
  WK --> DB
  MA --> DB
  GO --> DB
  WK -->|"Bash / HTTP 전 과정 기록"| PROXY
  WK --> GUARD
  WK --> ENR
  PL -.-> EXT
  WK -.-> EXT
  MA -.-> EXT

• 프런트엔드 — Next.js 정적 빌드를 go:embed 로 단일 바이너리에 내장합니다. 작업·자산·탐색 체인·커버리지 그래프를 시각화하고, 사람이 개입하는 대화를 제공합니다.
• server — net/http 라우팅과 JWT 인증, SSE 를 담당하고, Manager 가 작업·엔진·DB store 의 생명주기를 관리합니다.
• engine — 작업마다 plannerLoop 하나와 worker goroutine N 개를 돌리며, 의도 배정과 타임아웃·일시정지·드레인을 처리합니다.
• agent — goals / planner / worker / mainagent 로 나뉘고, ToolSet 이 이중 그래프를 LLM 도구로 노출합니다.
• db — 이중 그래프를 PostgreSQL(pgx)에 저장하고, go:embed 로 들어간 스키마가 매 기동마다 멱등하게 테이블을 만듭니다.
• 지원 — 기록형 MITM 프록시, 승인 게이트, 비동기 보강, MCP·스킬·메모리·리포트.

이중 그래프 구조: 탐색 그래프 + 자산 그래프

시스템은 "대상이 무엇인가"와 "어디까지 테스트했는가"를 서로 독립적이면서 앵커로 연결되는 두 그래프로 나눕니다.

• 자산 그래프(Asset Graph, 전역 공유) — 작업을 가로질러 공유하는 자산 진실 저장소입니다. 노드는 root_domain / subdomain / ip / service / app / endpoint 이고 회사에 귀속됩니다. 도메인→서브도메인→서비스→엔드포인트의 부모·자식 관계와 중복 제거 키는 전부 프로그램이 계산하며, 에이전트는 원본 정보만 제출합니다.
• 탐색 그래프(Exploration Graph, 작업마다 독립) — 한 작업의 "사고와 진행" 과정입니다. 노드는 goal(목표) / intent(의도) / fact(사실) / finding(취약점) / hint(힌트) 이고, spawns / derived_from / yields / proves 같은 간선으로 혈통 체인을 이룹니다.
• 두 그래프는 앵커로 연결됩니다 — exploration_anchors(node_id, asset_id) 가 의도·사실·취약점을 구체적인 자산에 고정합니다. 덕분에 탐색 방향에서 그것이 어떤 자산을 공략했는지, 반대로 어떤 자산이 이번 작업에서 어떤 의도로 테스트되고 어떤 사실을 냈는지를 양방향으로 조회할 수 있습니다.

flowchart LR
  subgraph EG["탐색 그래프 (작업마다 독립 · 진행 체인)"]
    direction TB
    G["goal 목표"]
    I1["intent 의도 A"]
    F1["fact 사실"]
    I2["intent 의도 B"]
    FD["finding 취약점"]
    G -->|spawns| I1
    I1 -->|yields| F1
    F1 -->|derived_from| I2
    I2 -->|proves| FD
  end
  subgraph AG["자산 그래프 (전역 공유 · 진실 저장소)"]
    direction TB
    RD["root_domain"]
    SD["subdomain"]
    SV["service"]
    EP["endpoint"]
    RD --> SD --> SV --> EP
  end
  I1 -. anchor .-> SD
  F1 -. anchor .-> SV
  I2 -. anchor .-> EP
  FD -. anchor .-> EP

역할 분담: planner 는 탐색 그래프의 상황을 읽고 목표를 판정하며, 아직 커버하지 못한 새 방향이 있을 때만 의도를 frontier 에 보냅니다. worker 는 의도 하나를 맡아 실제 도구로 실행하고, 새 자산·사실·취약점을 두 그래프에 써 넣은 뒤 멈춥니다. 자산 그래프는 공유 사실이고, 탐색 그래프는 작업마다의 진행 체인입니다.

엔진과 의도 생명주기 (한 번의 탐색 폐곡선)

엔진은 이벤트 구동 폐곡선입니다. 그래프가 바뀌면 planner 를 깨우고, planner 가 의도를 보내면 worker 가 그 의도를 맡아 실행한 뒤 결과를 써 넣으며, 그 쓰기가 다시 다음 라운드를 촉발합니다. 이 순환은 목표가 증명될 때(prove_goal)까지 이어집니다.

sequenceDiagram
  autonumber
  participant EV as 그래프 변경 debounce
  participant P as planner
  participant FR as frontier 의도 큐
  participant W as worker
  participant PX as 기록 프록시
  participant DB as 이중 그래프 + activity
EV-->>P: 깨우기
  P->>DB: 상황 읽기(graph_overview 선취 + coverage/scope)
  P->>FR: 의도 0..N 개 배정(asset_ids 포함)
  Note over P,FR: 대부분의 깨우기는 0 개 배정 — 새 방향이 없으면 종료
  W->>FR: claimNext 로 의도 하나 수령
  W->>DB: 의도의 asset_ids 원본 자산을 초기 정보로 가져옴
  W->>PX: 실제 도구 실행(Kali / Bash / HTTP)
  PX-->>W: 응답(전 과정 기록 + CA 검증)
  W->>DB: fact / asset / finding + 단계별 activity 기록
  DB-->>EV: 그래프 변경
  EV-->>P: 다시 깨우기(폐곡선)

worker 사이의 과정 단위 정보 교환

깊은 탐색에서는 값진 관찰(어떤 오류, 어떤 응답 조각, 숨은 파라미터)이 한 worker 의 실행 과정에서 나오지만 정식 fact 로는 기록되지 않는 경우가 많습니다. 중복 노동을 피하고 뒤따르는 worker 가 앞선 관찰 위에 설 수 있도록, worker 는 다른 work 의 과정을 검색하는 능력을 갖습니다.

• search_all_worker_traces(q) — 같은 작업의 다른 work 실행 과정을 키워드로 검색합니다(자기 의도의 단계는 자동 제외). 명중 항목에는 intent_id 가 붙습니다.
• list_worker_traces / get_worker_trace(intent_id, step_ids=[…]) — 어떤 work 들이 돌았는지 먼저 보고, 특정 work 의 몇 단계만 전체 내용으로 가져와 세부를 교환합니다.

이렇게 탐색 그래프에 아직 대응하는 fact 가 없어도 뒤따르는 worker 가 남의 과정 속 관찰을 재사용합니다. 정보는 worker 사이를 "실행 과정" 단위로 흐르되, 경계는 그대로입니다(각 worker 는 여전히 자기가 맡은 의도 하나만 수행).

flowchart LR
  WA["worker A (의도 #12)"] -->|"단계별 activity"| ACT[("탐색 그래프 · activity 과정 라이브러리")]
  WB["worker B (의도 #34)"] -->|"단계별 activity"| ACT
  WC["worker C (의도 #56)"] ==>|"① search_all_worker_traces(q)"| ACT
  ACT ==>|"② A/B 의 단계 명중 (자기 제외)"| WC
  WC ==>|"③ get_worker_trace(intent_id, step_ids)"| ACT
  ACT ==>|"④ 전체 과정 내용 반환"| WC

planner 의 다중 라운드 공유 todolist → 안정적인 공격 체인

실제 공격 체인은 앞뒤로 의존하는 여러 단계의 순서(예: 주입점 발견 → 인증 정보 획득 → 측면 이동 → 권한 상승)인 경우가 많아, 이것을 한 번에 병렬로 내려보내면 뒤엉킵니다. 그래서 planner 는 작업마다 보존되고 깨우기를 가로질러 공유되는 계획 할 일 목록(todolist) 을 가집니다.

• planner 는 이벤트 구동이라 그래프가 바뀔 때마다 깨어나지만 매 깨우기가 새 세션입니다. 공유 todolist 는 직렬 공격 체인을 한 번만 기록해 두고, 이후 여러 라운드에 걸쳐 의존 관계대로 한 단계씩 의도를 배정하게 합니다(한 라운드에 전체 체인을 앞당겨 펼치지 않음).
• 매 라운드마다 "선행 단계가 끝나고 그 단계가 의존하는 fact 가 이미 존재하는" 다음 단계에만 의도를 배정하고, 진행에 따라 목록을 갱신합니다(fact 로 충족된 단계를 완료 표시).

flowchart TB
  subgraph TODO["공유 todolist (작업마다 보존 · 깨우기를 가로질러 상주)"]
    direction LR
    T1["1 주입점 발견　[완료]"]
    T2["2 인증 정보 획득　[진행 중]"]
    T3["3 측면 이동　[선행 대기]"]
    T4["4 권한 상승　[선행 대기]"]
    T1 -. 선행 충족 .-> T2 -.-> T3 -.-> T4
  end
  R1["1 라운드 깨우기　의도① 배정"] --> T1
  R2["2 라운드 (①이 fact 산출)　의도② 배정"] --> T2
  R3["3 라운드 (②가 fact 산출)　의도③ 배정"] --> T3

이로써 공격 체인은 "이벤트 구동 + 무상태 세션" 환경에서도 안정적으로 진행되고, 중복되지 않고, 순서가 어긋나지 않습니다. 이것이 ARTEX 가 여러 단계의 공격 체인을 자율로 완주하는 핵심입니다.

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방어·탐지 자료

이 저장소는 자율 AI 공격을 방어하는 쪽이 그 작동 원리를 이해하고 탐지·차단 역량을 기르도록 돕는 것을 목표로 합니다. 위 아키텍처에서 본 ARTEX 의 동작을 방어자 관점으로 뒤집어, 무엇을 관측하고 어디를 조여야 하는지를 한국어로 정리한 가이드를 둡니다.

• 자율 AI 공격 방어·탐지 가이드 (docs/defense-ko.md)
• 자율 AI 공격이 기존 스캐너와 무엇이 다른가, 왜 탐지가 어렵고 그래도 어떻게 탐지하는가
• 방어자가 관측할 수 있는 지문(IoC·행동 시그니처) — 대상 관점과 포렌식 관점으로 구분
• 공격자가 노리는 진입점과 하드닝(보조 인증·본인확인, API 인가, 자격 증명 스터핑, 세션·비밀 관리)
• WAF·SIEM·인증 로그 탐지 규칙(의사 규칙), 하드닝 체크리스트, 사고 대응 요약
• 국내 공식 침해지표·보안 권고 채널(KISA·금융보안원·개인정보보호위원회)과 국내법상 신고 의무
• Defense & Detection Guide (영어판 · docs/defense-en.md) — 해외 팀·협업자와 공유할 수 있는 같은 내용의 영어판입니다.
• 배포용 탐지 규칙 (detections/README.ko.md) — 위 가이드의 지문 탐지를 바로 쓸 수 있는 규칙으로 제공합니다. 호스트·로그·SIEM 계층은 Sigma 규칙(원자·상관, sigma convert 로 Splunk·Elasticsearch 등으로 변환)으로, 네트워크 계층은 enrich 프로브 UA 를 겨냥한 Suricata 규칙으로 나눠 담았습니다.
• ATT&CK 커버리지 레이어 (detections/attack/README.ko.md): 위 규칙이 겨냥하는 MITRE ATT&CK 기법을 Navigator 레이어(JSON)로 정리해, 어떤 공격 행위에 어떤 규칙이 걸리는지 한눈에 보도록 했습니다. 기법은 규칙의 attack.* 태그에서만 가져왔고 추정으로 넣은 항목은 없습니다.
• 기계가 읽는 침해지표 목록 (detections/indicators/README.ko.md): ARTEX 가 실제로 내보내는 고유 지문을 CSV 한 파일(artex_indicators.csv)로 모으고, 같은 지표를 MISP 이벤트(artex_indicators.misp.json)로도 함께 제공합니다. SIEM 조회 테이블이나 위협 인텔리전스 플랫폼(MISP·C-TAS·FSI 등 MISP 형식을 받는 곳)에 바로 가져올 수 있는 침해지표(IoC)입니다. 모든 값은 저장소 소스에서 확인한 문자열이고, 각 행에 출처 파일과 탐지 규칙을 함께 적었습니다.
• 위 규칙과 레이어와 지표는 모두 저장소 테스트(detections/tests/README.ko.md)로 재실행해 검증합니다. 돌려 볼 수 없는 탐지 규칙은 주장일 뿐이라는 원칙을 따릅니다.

이 자료는 계속 보강됩니다. 보완할 탐지 규칙·하드닝 항목 제안은 이슈로 환영합니다.

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개발

로컬 개발과 테스트:

./dev.sh    # 백엔드(:8787) + 트래픽 프록시(:8788) + 프런트엔드 next dev(:5173) → http://localhost:5173

• 백엔드: go run ./cmd/artex (-tags embedui 없으면 프런트엔드를 내장하지 않음)
• 프런트엔드: cd web && npm run dev (/api 를 백엔드로 프록시, 핫 리로드)
• 테스트: go test ./...
• Mock 미리 보기(백엔드 없이): cd web && NEXT_PUBLIC_MOCK=1 npm run dev

그 밖의 개발 항목(수동 취약점 재검증 등)은 README.zh.md의 "开发"(개발) 절을 참고하십시오.

이 한국어판이 상류 ARTEX 에 더한 변경은 변경 이력(CHANGELOG.md)에 정리되어 있습니다.

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라이선스와 면책

오픈소스 라이선스

이 프로젝트는 GNU Affero General Public License v3.0(AGPL-3.0) 으로 배포됩니다. 전체 조항은 저장소 루트의 LICENSE 파일에 있습니다.

누구나 자유롭게 사용·수정·배포할 수 있지만, 파생 저작물도 똑같이 AGPL-3.0 으로 공개해야 합니다. 특히 이 프로젝트를 수정해 네트워크를 통해(예: 온라인 서비스로 배포) 사용자에게 제공한다면, 그 사용자에게 대응하는 완전한 소스 코드를 공개해야 합니다. 이 한국어판 역시 AGPL-3.0 을 그대로 유지합니다.

⚠️ 중요: 오픈소스 라이선스 자체는 소프트웨어의 사용 용도를 제한하지 않습니다. 아래 "사용 제한"과 "면책"은 원저자가 사용자에게 추가로 요구하는 약정이자 엄중한 고지이므로 반드시 지켜 주십시오.

사용 제한

• 이 도구는 소스 코드를 읽고 학습·연구하는 용도, 그리고 로컬 격리 환경에서 기술 원리를 검증하는 용도로 쓰십시오.
• 자신이 소유하거나 서면으로 명시적 허가를 받은 대상이 아니라면, 어떤 웹사이트·온라인 서비스·연결된 시스템에도 스캐닝·탐지·익스플로잇·공격을 수행하지 마십시오.
• 불법 침입, 데이터 탈취, 서비스 거부(DoS), 그 밖에 파괴적·범죄적 활동에 사용하는 것을 엄격히 금지합니다.
• 사용자가 속한 국가·지역의 네트워크 보안·데이터 보호·컴퓨터 범죄 관련 법규(대한민국의 경우 정보통신망법·개인정보보호법 등)를 모두 준수해야 합니다.

면책

이 프로젝트는 "있는 그대로(AS IS)" 제공되며 명시적·묵시적 어떤 보증도 하지 않습니다. 원저자와 기여자는 이 도구의 사용(사용 방식의 적절성과 무관하게)으로 발생한 어떤 직접·간접 손해, 데이터 손실, 시스템 손상, 법적 분쟁에도 책임지지 않습니다. 이 프로젝트를 내려받거나 설치하거나 사용하는 것은 위 모든 조건을 읽고 이해하고 동의한 것으로 봅니다.

모든 법적 책임과 결과는 사용자 본인이 부담합니다.

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원본 프로젝트

• 원본 저장소: Autumn-27/ARTEX
• 원본 README(중국어): README.zh.md
• 원본 온라인 데모(중국어 UI): https://artex-demo.vercel.app/
• 에이전트 SDK: Autumn-27/norma