RedSwarm이 다중 에이전트 시뮬레이션을 통해 실제 공격자 행위를 모델링하고 MITRE ATT&CK 매핑과 시각적 공격 그래프를 생성하는 Red Team 연습 프레임워크를 제공한다

Context

기존 보안 교육은 정적 랩 환경에서 체크리스트처럼 느껴지거나, 컨텍스트 없이 도구를 연쇄하는 단순 자동화에 머물러왔다. 단일 AI 챗봇은 실제 공격 환경의 복잡성을 담지 못한다.

Technical Solution

• FastAPI 백엔드와 Vue 3 + Vite + Tailwind 프론트엔드를 조합한 풀스택 아키텍처를 채택했다
• Anthropic Claude를 기본 LLM으로 사용하며 OpenAI도 지원한다
• SQLite에 에이전트 메모리와 시뮬레이션 히스토리를 저장한다
• Recon, Exploit, Post-exploit, Insider 네 가지 에이전트 플레버를 MITRE ATT&CK에 기반해 설계했다
• God Mode를 통해 방어措施的(방화벽 규칙, EDR, 패치 노트)을 주입하고 Swarm 반응을 관찰할 수 있다
• REST API로 시뮬레이션 시작, 상태 폴링, MITRE 매핑 보고서 조회, God Mode 인젝트가 가능하다

Impact

시뮬레이션 가능한 동시 공격 경로의 수는 제한 없음

Key Takeaway

Swarm intelligence 기반 다중 에이전트 구조는 단일 챗봇과 정적 시나리오의 한계를 넘어 실제 공격 행위자의 의사결정 과정을 재현할 수 있다