FlawDetector
V1.0V1.0 신기능 — 적대적 자동 패치 루프→

공격을 이미 버텨낸
안전한 코드를 배포하세요

FlawDetector는 취약점을 찾고, 수정 코드를 작성하고, 실제로 막히는지까지 증명하는 AI 네이티브 애플리케이션 보안 플랫폼입니다. FlawDetector-LLM V1.0 위에서 레드팀 vs 블루팀 루프가 자율적으로 돌아갑니다.

무료 스캔 시작→라이브 데모 신청

카드 등록 불필요 · 5분 설치 · 자체 시험성적서 보유

app.flawdetector.ai/acme/checkout-service/scan/1024

acme / checkout-service · main

Scan #1024 — 1,842 functions analyzed

2

Critical

5

High

11

Medium

17

Patches ready

Findings · ranked by exploitabilityExport report ↗
CriticalSQL injection via unsanitized query param Fix ready
CriticalHard-coded AWS secret in build script Fix ready
HighSSRF in webhook URL validation Fix ready
HighStored XSS in comment renderer Fix ready
MediumMD5 used for password digest Fix ready
LowStack trace leaked in 500 handler
12,400+

스캔된 리포지토리

94.7%

탐지율 (V1.0 벤치마크)

3.2%

오탐률

41초

전체 리포 스캔 중앙값

프로덕션을 운영하는 보안팀이 신뢰합니다

제품 워크스루

리포지토리 연결부터 봉인된 릴리스까지

세 단계, 하나의 파이프라인. 아래 화면은 일러스트가 아니라 실제 제품 화면입니다.

01 · 탐지

리포지토리 전체를 함수 단위로 읽습니다

리포를 연결하면 FlawDetector가 코드를 분석 단위로 청킹하고, 각 단위를 FlawDetector-LLM V1.0으로 분석해 심각도·CWE·OWASP 기준으로 분류합니다. 대부분의 코드베이스는 1분 이내에 끝납니다.

app.flawdetector.ai/acme/checkout-service/scan/1024

acme / checkout-service · main

Scan #1024 — 1,842 functions analyzed

2

Critical

5

High

11

Medium

17

Patches ready

Findings · ranked by exploitabilityExport report ↗
CriticalSQL injection via unsanitized query param Fix ready
CriticalHard-coded AWS secret in build script Fix ready
HighSSRF in webhook URL validation Fix ready
HighStored XSS in comment renderer Fix ready
MediumMD5 used for password digest Fix ready
LowStack trace leaked in 500 handler

02 · 수정

쌓아두는 티켓이 아니라, 바로 머지하는 패치

모든 탐지 결과에는 평문 설명과 머지 가능한 diff가 함께 제공됩니다. 원클릭으로 적용하거나, 리뷰어를 위한 전체 컨텍스트가 담긴 PR로 바로 열 수 있습니다.

app.flawdetector.ai/findings/FD-2481
CriticalFD-2481 · CWE-89 · OWASP A03Verified exploitable

SQL injection via unsanitized query param

username flows into a raw f-string query. Red Team confirmed extraction of the users table in round 2. The patch below parameterizes the query — verified to kill the exploit in round 3.

api/auth/login.py+2 −2
def login(request):
username = request.POST['username']
− query = f"SELECT * FROM users WHERE name = '{username}'"
− row = db.execute(query).fetchone()
+ query = "SELECT * FROM users WHERE name = %s"
+ row = db.execute(query, (username,)).fetchone()
if row is None:
raise AuthError('invalid credentials')
Apply patch Open as PR

03 · 증명

매 스캔마다 감사 수준의 리포트

모든 스캔은 저장되고 이력과 비교(diff)할 수 있으며, 감사 수준 리포트로 내보낼 수 있습니다. 자체 시험성적서 발급에 쓰는 것과 동일한 증빙 체계입니다.

app.flawdetector.ai/reports/2026-Q3-checkout

Security assessment report

acme / checkout-service — 2026 Q3

Protocol FD-TC-01 · 1,000-trial repeated benchmark · evidence pack attached

A

92/100

Findings sealed

35 / 35

Loop rounds

4

Residual risk

Low

1. Scope & methodology
2. Findings & severity distribution
3. Adversarial verification log
4. Repeated-trial performance annex
In-house test criteria · all rulesets passedExport PDF

NEWV1.0 신기능

두 개의 AI. 하나의 워룸.
방치되는 취약점 제로.

적대적 자동 패치 루프는 CI 안에서 AI 레드팀과 AI 블루팀을 맞붙입니다. 레드팀은 전문 침투 테스터처럼 공격하고, 블루팀은 패치하고 강화한 뒤 다시 맞섭니다. 루프는 익스플로잇이 더 이상 통하지 않을 때에만 멈춥니다.

adversarial-loop · acme/checkout-service
round 3/∞
AI 레드팀자율 공격
AI 블루팀자율 방어

▸standing by…

── round start · target: api/auth ──

AI 레드팀

  • 사람 침투 테스터처럼 다단계 익스플로잇 체인을 설계
  • 인젝션·인증 우회·SSRF·경로 조작을 집요하게 탐침
  • 실패한 시도의 컨텍스트를 학습해 공격을 고도화

AI 블루팀

  • 익스플로잇을 무력화하는 최소 패치를 생성
  • 설정을 강화하고 회귀 방지 가드를 추가
  • 동일한 공격을 재실행해 봉인 여부를 검증

모든 라운드는 공격 경로·패치 diff·검증 로그로 기록됩니다. 팀은 알림이 아니라 결과를 리뷰하면 됩니다.

내 리포에서 루프 보기→

코어 플랫폼

보안팀에 필요한 모든 것

적대적 루프의 토대가 되는 FlawDetector 엔진의 전체 기능입니다.

01

리포 전체 LLM 감사

지능형 청킹으로 코드베이스 전체를 순회하며, diff 조각이 아닌 컨텍스트 안에서 각 함수를 분석합니다.

02

심각도 자동 분류

Critical부터 Low까지 CWE·OWASP Top 10에 매핑하고, 중복 제거 후 악용 가능성 순으로 정렬합니다.

03

머지 가능한 수정 코드

평문 설명이 붙은 구체적인 패치 diff. 원클릭 적용 또는 PR로 바로 열 수 있습니다.

04

CI/CD & CLI

GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins에서 머지를 게이트하세요. 로컬·폐쇄망용 완전 기능 CLI 제공.

05

스캔 이력 & 드리프트

모든 결과가 저장되고 비교 가능합니다. 어떤 릴리스가 결함을 만들었는지—봉인했는지—정확히 추적합니다.

06

멀티 모델 엔진

FlawDetector-LLM V1.0을 기본으로, 언어·결함 유형별로 GPT·Gemini 폴백을 라우팅합니다.

07

감사 수준 리포트

감사인·고객 제출 형식에 맞춘 Markdown/PDF 증빙 패키지를 내보냅니다.

08

폴리글랏 커버리지

Python, JavaScript/TypeScript, Java, Go, C# 등 — 운영 중인 모든 서비스를 하나의 파이프라인으로.

실시간 모니터링

변하는 공격 표면을, 변하는 그 순간에

모든 푸시가 분석을 트리거합니다. 확정된 취약점은 즉시 대시보드로 스트리밍되고, 알림은 팀이 이미 쓰는 채널로 전달됩니다.

푸시 트리거 스캔

웹훅이 커밋마다 분석을 시작합니다. 스케줄링도, 뒤처진 결과도 없습니다.

라이브 탐지 피드

확정된 취약점이 심각도·담당자·제안 패치와 함께 실시간으로 흘러 들어옵니다.

스스로 라우팅되는 알림

Critical은 온콜을 호출하고, 나머지는 Slack·이메일 다이제스트로 정리됩니다.

app.flawdetector.ai/monitor/live
Live monitor — 14 services
99.98% watch uptime
Findings sealed / hour▲ 23% vs yesterday
14:32:07CriticalAuth bypass attempt pattern sealed in prod-apiPatched
14:31:52HighNew SSRF vector on push to payments/mainLoop round 1
14:30:11MediumWeak cipher config drift in infra repoFix ready
14:28:45LowVerbose error surface on staging gatewayTriaged
14:27:03HighDependency CVE-2026-1187 reachable pathPatched

FlawDetector-LLM V1.0

측정하고, 반복하고, 공인시험 수준으로.

V1.0 성능은 공개·비공개 취약점 코퍼스에서 1,000회 이상의 반복시험으로 측정되었으며, 병목 분석 결과는 엔진 로드맵에 직접 반영됩니다.

94.7%

탐지율

OWASP 벤치마크 스위트 기준

3.2%

오탐률

중복 제거·악용 가능성 랭킹 후

99.1%

반복시험 일관성

1,000회 이상 반복시험

2.4×

처리량 로드맵

병목 분석 기반, V1.1 목표

RULESET

자체 시험기준의 시험항목을 포함했습니다

인젝션, 인증 우회, 설정 결함, 취약한 암호화 등 여러 취약점 점검 룰셋을 한 번에 점검해보세요. 모든 항목은 자체 시험기준 문서로 관리됩니다.

요금제

무료로 시작하고, 증명되면 확장하세요.

모든 플랜에 전체 탐지 엔진과 머지 가능한 수정 코드가 포함됩니다.

Starter

$0

개인 개발자와 오픈소스를 위한 플랜.

무료로 시작
  • 리포지토리 3개
  • 주간 전체 리포 스캔
  • 심각도 분류 & 수정 제안
  • 커뮤니티 지원
가장 인기

Team

$49/월 · 시트당

매일 배포하는 프로덕트 팀을 위한 플랜.

14일 무료 체험
  • 무제한 리포지토리
  • 푸시 트리거 스캔 & 실시간 모니터링
  • 레드팀 vs 블루팀 자동 패치 루프
  • CI/CD 게이트, Slack 알림, PR 수정
  • 스캔 이력 & 드리프트 추적

Enterprise

맞춤 견적

규제 산업과 폐쇄망 환경을 위한 플랜.

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  • 온프레미스 / VPC 배포
  • SSO, SCIM & 감사 로그
  • 자체 시험성적서 & 리포트 서비스
  • 전담 보안 엔지니어

문서 & 리소스

엔지니어가 만들고, 엔지니어답게 문서화했습니다

엔터프라이즈

폼이 아니라, 보안 엔지니어와 대화하세요

스택과 컴플라이언스 목표를 알려주세요. 영업일 기준 1일 이내에 답변드리며, 보통은 공개 표면 스캔 결과를 들고 연락드립니다.

1,000+ repeated-trial verified engine
In-house test reports on request
On-prem / VPC · air-gapped deploys
팀 규모

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