Visa는 자체 결제 네트워크의 버그를 찾기 위해 Mythos를 사용하고, 이를 가능하게 한 하니스를 오픈소스로 공개했습니다.

비자의 이번 행보는 AI를 단순한 생산성 도구가 아닌, 인프라의 근본적인 신뢰성을 검증하는 '검증 엔진'으로 격상시켰다는 점에서 매우 고무적입니다. 특히 복잡하게 얽힌 시스템의 미세한 약점을 연결해 공격 체인을 구성하는 능력은 기존 보안 솔루션이 가진 한계를 돌파할 수 있는 강력한 무기입니다. 스타트업 창업자들은 이러한 AI 기반 자동화된 보안 검증 기술을 초기 개발 단계부터 도입하여, 서비스 규모 확장 시 발생할 수 있는 구조적 리스크를 선제적으로 관리하는 기회로 삼아야 합니다.

하지만 주의해야 할 점은 '양날의 검'과 같은 특성입니다. 취약점을 찾는 모델이 공개되거나 고도화될 경우, 이는 곧 공격자들에게도 강력한 자동화된 해킹 도구를 제공하는 결과가 될 수 있습니다. 따라서 보안 기술의 발전 속도에 맞춰 방어 체계 역시 실시간으로 업데이트되는 '지속적 보안(Continuous Security)' 환경을 구축하는 것이 필수적입니다. 결국 핵심은 AI 모델 자체보다, 발견된 취약점을 얼마나 빠르게 패치하고 인프라에 반영할 수 있는 운영 역량을 갖추느냐에 달려 있습니다.