클라우드플레어, 최신 AI 모델로 자사 WAF 테스트…탐지 공백 발견

클라우드플레어가 차단·통과 결과에 따라 요청을 바꾸는 AI 기반 WAF 테스터로 6개 공격 유형을 점검해 보완할 탐지 공백을 찾았다.

Tue Sep 29 2026

클라우드플레어가 최신 프런티어 AI 모델을 활용해 자사 웹 애플리케이션 방화벽(WAF)을 시험한 결과를 공식 블로그에 공개했다. 고정된 테스트 목록만으로는 놓치기 쉬운 우회 가능성을 AI로 탐색했고, 그 과정에서 보완이 필요한 탐지 공백을 확인했다고 밝혔다.

요청을 스스로 바꿔가는 테스터

클라우드플레어가 만든 적응형 WAF 테스터는 WAF가 각 요청을 차단했는지 통과시켰는지에 따라 다음 요청을 조정한다. 정해진 공격 문자열을 한 번씩 던지는 기존 방식과 달리, 결과를 바탕으로 변형을 계속 시도하는 순환 구조다. 회사는 이 방식이 고정 테스트가 놓칠 수 있는 변형을 발굴하는 데 도움이 됐다고 설명했다.

6개 공격 범주, 승인된 스테이징 환경

테스트는 6개 공격 범주를 대상으로 승인된 스테이징 환경에서 진행됐다. 그 결과 일부 요청이 WAF를 통과하는 탐지 공백이 나타났고, 클라우드플레어는 이를 개선 대상으로 삼았다. 블로그 글은 테스트 루프의 작동 방식, 통과된 사례, 이후 조치를 차례로 다룬다. 다만 제공된 본문에는 개별 공격 범주와 구체적 수치가 포함돼 있지 않다.

의미와 시사점

AI 모델이 공격자 관점에서 방어 체계를 반복 시험하는 방식은 보안 업체가 자체 방어력을 검증하는 수단으로 자리 잡을 가능성을 보여준다. 같은 접근을 공격자가 악용할 수 있다는 점에서, 방어 측도 AI 기반 검증을 병행할 필요성이 커진다. 클라우드플레어 WAF를 사용하는 국내 서비스 운영자에게도 규칙 갱신 여부를 확인할 계기가 될 수 있다.

*출처: Cloudflare Blog (2026-09-29)*

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