AI·에이전트 보안, 디지털·산업 시스템, 사람–AI 협업 등 주요 연구 영역을 소개합니다. 각 분야에서 어떤 문제를 다루고 어떤 도구·데이터·가이드·시스템으로 발전시키는지 보여줍니다.
각 분야는 서로 이어져 있습니다. 한 분야의 발견이 도구·데이터·플레이북이 되어 다른 분야의 연구를 앞당깁니다.
보안 모델과 에이전트 서비스의 공격 표면, 프롬프트 공격·데이터 유출·오남용 대응을 연구합니다.
웹·모바일·API·클라우드·네트워크 등 전통적인 IT 시스템의 해킹과 방어를 연구합니다. 모든 분야의 바탕이 되는 기본기입니다.
OT·ICS·IoT·펌웨어부터 로봇·스마트카·선박까지, 물리 세계와 맞닿은 시스템의 취약점과 안전 영향을 연구합니다.
제로데이 취약점 연구를 비롯해, 사이버전에 대비한 공격·방어 기법을 연구·개발합니다.
여러 사람과 여러 AI 에이전트가 한 팀으로 효과적으로 협업하는 방법을 연구하고, 역할·권한·승인·검증으로 통제되는 워크플로로 만듭니다.
연구는 책상이 아니라 현장에서 출발합니다. 네 단계를 돌며 그 결과가 다시 서비스와 교육의 품질로 쌓입니다.
서비스·검증에서 만난 실제 문제.
재현하고 일반화해 연구 주제로 정의합니다.
도구, 데이터셋, 플레이북, 평가 기준으로 만듭니다.
다시 현장에 적용해 검증하고, 다음 문제로.
그리고 다시 처음으로 — 사람과 AI 에이전트가 이 순환을 함께 돕니다.
깊게 파고드는 연구와, 그 결과를 도구·제품으로 만드는 제작. 각 조직은 작고 집중되어 있으며, 사람과 AI 에이전트가 한 팀으로 일합니다.
하나의 보안 문제를 깊게 파고들어, 도구·데이터·방법론과 새로운 발견을 만듭니다.
연구 결과를 실제로 쓰이는 도구와 제품으로 만들어, 서비스와 교육에 투입합니다.
작고 집중된 팀 · 사람과 AI가 한 팀 · 현장·서비스에 밀착 · 역량은 개인이 아닌 조직에 축적
팀마다 다루는 문제와 방식이 다릅니다. 두 개의 연구 Lab과 하나의 제작 Studio로 시작합니다.
Agent-first Security · Full Autonomy를 지향하는 연구 조직입니다. AI Security · Agent Security · LLM Security · Offensive AI, AI 기반 취약점 탐색·분석·모니터링·운영 자동화, 에이전트의 안전성·정확성·재현성·검증 가능성을 연구합니다.
“AI가 보안을 얼마나 잘하는가”를 관찰하는 데 그치지 않고, AI로 가능한 것을 실제로 만들고·실패시키고·검증하고·개선합니다.
해킹·보안·인텔리전스 자체를 연구하고 유지·고도화하는 조직입니다. 취약점 분석 방법론, Red Teaming과 공격 시나리오 설계, 공격 표면 분석·OSINT, CTI·위협 인텔리전스, 탐지·대응 회피와 방어 검증, AI 결과의 검증·보완을 연구합니다.
AI를 적극 활용하되 사람 해커와 보안 연구자의 독립적 분석 역량을 중심에 둡니다.
Co-Intelligence Security Orchestration Platform을 구성하는 제품·플랫폼·AI 에이전트·자동화 시스템·내부 운영 도구를 만드는 메이커 스튜디오입니다.
사람 메이커와 목적별 AI 에이전트가 함께 설계·개발·검증·운영을 진행합니다.
더 많은 연구·개발 조직을 준비하고 있습니다. 인재 지원과 연구·개발 협업 문의는 contact@ssq.ai로 보내주세요.
여기서 만든 기술은 세이프스퀘어의 보안 서비스와 교육 속에서 실제로 작동합니다. 수행에서 얻은 결과는 다시 기술을 다듬는 재료가 됩니다.
진단·검증·모니터링을 더 빠르고 정확하게 — 고객은 더 나은 서비스라는 형태로 그 결과를 받습니다.
실전 교육·훈련을 뒷받침하고, 더 많은 조직이 수준 높은 보안에 닿게 합니다.
이 모든 요소가 어떻게 하나의 체계로 연결되는지는 Co-Intelligence 생태계에서 소개합니다.
모델은 교체 가능하게 두고, 도구·데이터·검증 체계는 생태계에 남깁니다 — 그 이유를 소버린 보안 AI에서 설명합니다.