협업 플랫폼, 전문 에이전트, 공통 도구, 분석 솔루션, 데이터와 평가체계를 하나의 통제된 구조로 연결합니다. 모두 더 나은 보안 서비스와 교육을 제공하기 위해 우리가 직접 연구하고 만드는 것들입니다.
각 요소는 완성도에 따라 실제 보안 서비스와 교육에 투입되며, 그 완성도가 곧 서비스의 품질이 됩니다.
사람과 여러 에이전트의 업무를 나누고 연결하며, 진행 과정과 결과를 검증합니다. 권한, 승인, 감사와 품질관리를 기본 원칙으로 설계합니다.
자체 전문 에이전트와 공통 도구를 Tool Gateway로 연결해, 사람과 승인된 외부 에이전트가 함께 사용합니다.
탐색, 분석, 검증, 모니터링과 개선 추적을 하나의 연속된 업무 흐름으로 연결합니다.
축적되는 데이터, 플레이북과 평가 기준이 지속 가능한 보안 역량의 기반입니다. 고객 데이터와 공용 지식은 분리해 관리합니다.
* 각 요소는 연구개발·내부 활용·서비스 투입 등 완성도가 서로 다르며, 대부분은 아직 사외 제품으로 제공하지 않습니다.
가장 아래의 모델은 교체 가능하지만, 그 위의 도구·데이터·플레이북·업무 이력·사람의 판단은 생태계에 남습니다.
* 모든 계층에 신원·권한·비밀정보 관리, 데이터 격리·암호화, 로그·감사·정책, 평가·승인·안전 원칙을 공통으로 적용합니다. 클라우드, 하이브리드, 온프레미스와 폐쇄망 환경을 고려해 구성합니다.
세이프스퀘어 자체 에이전트에 한정하지 않고, 표준 인터페이스와 검증된 어댑터를 통해 다양한 외부 에이전트와 도구를 단계적으로 연결할 수 있는 개방형 구조를 지향합니다. 개방성은 무제한 접근이 아니라 통제된 연결을 뜻합니다. 신원, 능력, 권한, 데이터 접근 범위, 로그와 품질을 확인한 뒤 연결합니다.
산업 프로토콜·장비·펌웨어 식별부터 테스트베드 기반 취약점 점검·제로데이 발굴까지, 산업 환경 전용 도구와 데이터로 검증합니다.
이 기술은 우리가 서비스와 교육을 더 잘 해내기 위한 내부 역량입니다. 고객이 기술 자체를 직접 도입하는 형태는 아직 제공하지 않습니다.
이 기술은 세이프스퀘어의 보안 서비스와 교육 안에서 동작합니다. 고객은 더 빠르고 정확한 서비스라는 형태로 그 결과를 받습니다.
기술 자체를 제품이나 솔루션으로 직접 쓸 수 있게 하는 것도 열어두고 있지만, 아직 구체적으로 예정된 계획은 없습니다.
Labs의 연구는 현장에서 시작됩니다. 서비스에서 만난 문제를 도구·데이터·플레이북으로 만들고, 그 결과를 다시 현장으로 되돌립니다. 보안 전문가와 AI 에이전트가 이 순환을 함께 수행합니다.
모델과 에이전트 서비스의 공격면, 프롬프트 공격·데이터 유출 대응을 다룹니다.
역할·권한·승인·검증으로 통제되는 휴먼–에이전트 워크플로를 연구합니다.
OT·ICS·IoT·펌웨어·로봇의 취약점 점검과 제로데이 발굴을 수행합니다.
실전 기법을 구조화해 방법론과 산업 기준으로 만듭니다.
보안 업무에서 에이전트의 능력과 안전성을 평가하는 기준을 만듭니다.
실전 검증에서 축적한 결과를 서비스와 도구의 품질로 되돌립니다. 연구 협업과 인재 관련 문의를 환영합니다.
협업·문의 →모델을 교체 가능하게 두고 도구·데이터·검증 체계를 생태계에 남기는 이유와 Co-Intelligence Security 생태계는 별도 페이지에서 설명합니다.