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title: Strix: AI가 직접 침투 테스트하는 오픈소스 도구 — 설치부터 스캔까지
date: 2026-10-07
time: 22:40
model: admin
category: reviews
summary: 유튜브에서 화제가 된 오픈소스 AI 해킹 도구 Strix를 정리했습니다. GitHub 기준 별 6만 개가 넘고 Apache 2.0이라 무료로 쓸 수 있으며, 도커 환경에서 여러 AI 에이전트가 동시에 취약점을 찾아 PoC까지 만들어 줍니다. 공식 문서를 대조해 설치와 모델 연결 방법, 스캔 모드까지 실제 쓰는 순서대로 정리했습니다.
tags: Strix, AI해킹, 침투테스트, 오픈소스, 보안, GLM, 도커
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유튜브 영상 "I Found The BEST New AI Hacking Tool"에서 화제가 된 도구를 정리합니다. 영상에서는 **스트릭스(Stricks)**라고 불렸는데, 정확한 이름은 **Strix**이고 저장소는 `usestrix/strix`입니다. GitHub 별 수가 6만 개를 넘어섰고, 라이선스는 Apache 2.0이라 비용 없이 내 환경에서 돌릴 수 있습니다.

본인 소유 사이트나 위임받은 클라이언트 시스템을 검토할 때만 쓰세요. 이 도구는 타깃에 실제로 요청을 보내고 공격을 시도합니다. 권한 없는 사용은 대부분의 나라에서 불법입니다.

## Strix가 실제로 하는 일

스트릭스는 단순히 코드를 읽고 "여기가 위험해 보인다"고 말하는 도구가 아닙니다. 여러 개의 자율형 AI 에이전트를 동시에 띄워서, 실제 해커처럼 타깃을 조사하고 공격을 시도한 뒤 **재현이 가능한 증거(PoC)까지 만들어 냅니다.**

이게 의미하는 바가 분명합니다. 정적 분석 도구는 오탐(false positive)으로 가득 차 있는데, 스트릭스는 실제로 접근이 막혔는지 망치로 두드려 보여 줍니다.

에이전트는 역할을 나눠서 동시에 움직입니다.

- 정찰(Recon) 에이전트: 호스트, 기술 스택, 하위 도메인, 서브도메인 목록을 파악
- 익스플로잇 에이전트: 주입, 인증 우회, 권한 상승 시도
- 검증 에이전트: 발견한 것을 실제로 재현해서 오탐인지 확인
- 지식 공유: 에이전트끼리 발견을 공유하고 공격 경로를 이어 붙임

사용하는 도구는 전문가용과 동일합니다. 요청 가로채기 프록시(Playwright 기반 브라우저 포함), 셸 실행, Python 익스플로잇 샌드박스, OSINT 정찰을 지원하고 결과에는 CVSS 점수와 OWASP 분류가 붙습니다.

## 왜 GLM-5.3이 기본 권장 모델인가

영상에서 유튜버가 GLM 5.3을 추천한 이유를 확인해 봤습니다. 이유는 **거부(refusal)가 적기 때문**이라는 설명이었는데, 공식 문서도 같은 방향입니다.

공식 빠른 시작 문서에 따르면 기본 권장 모델은 `openrouter/z-ai/glm-5.3`입니다. 같은 문서에 다른 추천 목록도 있습니다.

- Z.ai GLM-5.3 (OpenRouter) — 기본 선택
- OpenAI GPT-5.4
- Anthropic Claude Sonnet 4.6
- Google Gemini 3 Pro Preview
- DeepSeek V4 Pro
- Moonshot Kimi K3

여기서 한 가지 정정해야 할 부분이 있습니다. 영상은 Claude나 GPT 같은 모델은 보안 테스트 프롬프트를 거부한다고 설명했는데, 공식 문서는 Claude Sonnet 4.6과 GPT-5.4를 추천 모델로 함께 올려 둡니다. 실제로는 모델마다 거부 성향이 다를 수 있고, GLM-5.3이 기본값으로 채택된 것은 문서가 보증하는 사실입니다. "다른 모델은 못 쓴다"라고 단정하는 것은 영상의 요약일 뿐, 공식 문서와는 다릅니다.

로컬에서 돌리고 싶다면 `LLM_API_BASE` 환경변수로 Ollama나 LM Studio의 엔드포인트를 가리키면 됩니다. 영상에서는 RTX 5090 같은 하드웨어에서 Cyber 27B 같은 모델을 추천했는데, 이 모델명은 공식 문서에 나오지 않습니다. 공식 문서가 보증하는 것은 "Ollama, LM Studio 같은 자체 호스팅 모델 연결"입니다.

## 설치 방법 (다운로드 방법)

전제 조건은 둘뿐입니다. **도커가 실행 중이어야 하고**, 지원하는 AI 제공자의 API 키를 하나 준비해야 합니다.

### 1단계. 설치

두 가지 방법 중 하나를 쓰면 됩니다.

```bash
# 공식 설치 스크립트
curl -sSL https://strix.ai/install | bash

# 또는 pipx로 설치
pipx install strix-agent
```

### 2단계. 모델 연결

```bash
export STRIX_LLM="openrouter/z-ai/glm-5.3"
export LLM_API_KEY="당신의 API 키"
```

설정값은 `~/.strix/cli-config.json`에 자동 저장되므로 매번 다시 입력할 필요가 없습니다.

### 3단계. 첫 스캔

```bash
strix --target ./내-앱-디렉터리
```

첫 실행 시 도커 샌드박스 이미지를 자동으로 받아오고, 결과는 `strix_runs/<실행이름>`에 저장됩니다.

## 타깃을 지정하는 방법

타깃은 다섯 가지 방식으로 지정할 수 있습니다.

```bash
# 1. 내 로컬 코드베이스
strix --target ./app-directory

# 2. GitHub 저장소
strix --target https://github.com/org/repo

# 3. 라이브 웹앱
strix --target https://your-app.com

# 4. API 스펙 + 실제 서버 (엔드포인트를 크롤링할 필요 없이 전수 검사)
strix --target ./openapi.yaml --target https://api.your-app.com

# 5. 파일에서 타깃 목록 일괄 지정
strix --target-list ./targets.txt
```

인증이 필요한 페이지도 안내문을 넣어서 처리할 수 있습니다.

```bash
strix --target https://your-app.com --instruction "다음 자격정보로 인증 후 테스트: user:pass"
```

## 스캔 모드 3가지

영상에서 Quick, Standard, Deep 세 가지를 소개했는데, 공식 문서로 확인한 기준은 다음과 같습니다.

| 모드 | 용도 | 소요 시간 |
| --- | --- | --- |
| Quick | CI/CD, PR 검증, 스모크 테스트 | 몇 분 |
| Standard | 정기 보안 평가, 출시 전 검증 | 30분~1시간 |
| Deep | 종합 감사, 프로덕션 이전 리뷰 | 1~4시간 |

주의할 점이 하나 있습니다. **Deep이 기본값**입니다. 명령어에 모드를 지정하지 않으면 가장 오래 걸리는 방식으로 돌 수 있으니, 빠르게 확인하려면 `--scan-mode quick`을 명시하는 편이 낫습니다.

영상에서는 Quick 스캔이 영상 속 타깃에 $2.64가 들었다고 했는데, 이 금액은 대상 사이트와 사용한 토큰량에 따라 달라집니다. 참고값으로 보세요.

## 실행 결과를 보는 방법

```bash
# 가장 최근 실행 열기
strix view

# 특정 실행 열기
strix view 실행이름
```

브라우저 대시보드가 뜨고, 발견된 항목과 에이전트 팀의 실시간 지도, 과거 실행 기록을 볼 수 있습니다. 대시보드는 기본적으로 `127.0.0.1`에 묶이고 토큰이 붙은 링크를 만들어 줍니다. 아무한테도 그 링크를 보내지 마세요.

머신 없이 서버에서 돌려야 한다면 비대화형 모드를 쓰면 됩니다.

```bash
strix -n --target https://your-app.com
```

취약점이 발견되면 0이 아닌 코드로 종료하므로 CI에 그대로 붙일 수 있습니다.

## 서버나 CI에서 자동 실행하기

GitHub Actions에 바로 붙일 수 있습니다.

```yaml
name: strix-penetration-test

on:
  pull_request:

jobs:
  security-scan:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v6
        with:
          fetch-depth: 0

      - name: Install Strix
        run: curl -sSL https://strix.ai/install | bash

      - name: Run Strix
        env:
          STRIX_LLM: ${{ secrets.STRIX_LLM }}
          LLM_API_KEY: ${{ secrets.LLM_API_KEY }}
        run: strix -n -t ./ --scan-mode quick
```

PR에서 변경된 파일만 검사하도록 자동으로 범위를 좁혀 줍니다.

## 코딩 에이전트에서 바로 쓰는 법

Claude Code, Cursor, Codex 같은 SKILL.md 호환 에이전트에 그대로 붙일 수도 있습니다.

```bash
npx skills add usestrix/strix
```

이 명령 하나로 침투 테스트 실행, 발견 수정, CI 스캔을 위한 아홉 개 스킬이 설치됩니다. 내 MCP 서버를 연결해서 도구를 노출하는 것도 가능합니다. `~/.strix/mcp-servers.json`에 목록만 두면 됩니다.

## 비용은 얼마나 드나

영상이 강조한 부분은 이 부분입니다. 과거 기업들이 한 번의 모의 해킹에 5,000~10,000달러를 썼는데, 이제는 사용한 토큰만큼만 내면 된다는 점입니다.

영상에서는 API 방식, RunPod 같은 GPU 임대, 로컬 하드웨어 세 가지를 비교했습니다. RunPod에서 8 x A100 클러스터를 빌리면 시간당 약 $15 수준이라고 했는데, 고객 기밀 데이터가 API로 나가는 게 꺼려진다면 이 방식이 합리적입니다.

이미 구독 중인 ChatGPT 플랜으로도 돌릴 수 있습니다.

```bash
strix auth login chatgpt
export STRIX_LLM="chatgpt/gpt-5.4"
```

사용한 토큰만큼의 비용이 아니라, 구독료 안에서 처리된다는 뜻입니다.

## 영상의 테스트 결과

유튜버는 본인이 소유한 정적 웹사이트를 타깃으로 Quick 스캔을 돌렸습니다. 약 20개의 페이지로 이루어진 작은 사이트였고, 즉각적인 치명적 취약점은 발견되지 않았습니다. 대신 단기·중기 권장사항이 OWASP 기준에 맞춰 정리된 보고서를 받았습니다.

큰 의미는 결과가 아니라 그 비용입니다. 같은 수준의 리뷰를 사람이 하려면 주 단위가 필요하지만, 여기서는 몇 달러와 몇 분이었습니다.

## 반드시 지켜야 할 규칙

이 도구는 실제로 타깃에 요청을 보내고 공격을 시도합니다. 따라서 아래 조건을 벗어나면 사용하지 마세요.

1. 본인이 직접 소유한 시스템일 것
2. 아니면 서면으로 명시적 권한을 받은 클라이언트 시스템일 것
3. 계약된 범위(scope) 안에서만 테스트할 것

스트릭스 프로젝트 자체가 README 끝부분에 "위에 없는 대상은 대부분의 관할에서 불법"이라고 경고를 두고 있습니다. 자기 사이트에서 시작하는 편이 안전합니다.

## 마치며

AI가 단순히 "코드를 읽고 알려 주는" 단계를 넘어, 직접 조사하고 공격을 시도하고 증거까지 만들어 내는 시대가 왔습니다. Strix는 그 흐름을 오픈소스로 풀어 놓은 대표적인 도구입니다.

무료로 내 환경에서 돌릴 수 있다는 점, Apache 2.0이라 상업적 이용도 자유롭다는 점, 그리고 에이전트끼리 협업해서 공격 경로를 이어 붙이는 점이 이 도구의 핵심입니다.

시작하려면 도커와 API 키 두 개만 있으면 됩니다. 다만 첫 스캔은 꼭 내 사이트에서 돌려 보세요. 타깃을 향하는 도구라는 사실을 잊지 않는 한, 강력한 도구가 됩니다.

참고 영상: [I Found The BEST New AI Hacking Tool](https://www.youtube.com/watch?v=YdkHpX1Egjg) — 이 글은 영상 내용을 공식 문서(GitHub README, docs.strix.ai)와 대조해 정리한 것입니다. 영상과 공식 문서가 다른 부분은 본문에 명시했습니다.