Continuum 플랫폼이 Anthropic의 Claude

Black Hat USA 2026에서 공개된 통합 조치로 개발자는 어떤 AI 모델을 선택하든 AWS의 보안 제어권을 동일하게 누린다. 코드 취약점 탐지 플랫폼인 Continuum(컨티뉴엄)이 AWS의 Kiro IDE(통합 개발 환경)뿐 아니라 경쟁사인 Anthropic의 Claude Code와 OpenAI의 Codex에 직접 내장되기 때문이다. Continuum은 이제 AWS 자체 도구를 넘어 타사 AI 코딩 환경의 일부로 작동한다. 개발자가 코딩 환경을 옮겨 다녀도 보안 설정이 그대로 따라오는 구조다. AI 모델의 종류가 보안의 제약 사항이 되지 않도록 설계해 개발자가 도구를 선택하는 자유도를 높였다.

공급망 보호를 위한 10번째 보안 카테고리가 Security Hub Extended(단일 청구 보안 마켓플레이스)에 추가됐다. 지난 2월 출시된 이 서비스는 이번에 Chainguard와 Socket을 파트너로 영입하며 보호 범위를 넓혔다. 소프트웨어 제작 과정에서 쓰이는 외부 라이브러리나 도구의 안전성을 검증해 공급망 오염을 막는 기능을 강화한 결과다. 여러 보안 솔루션을 사용해도 청구서는 하나로 통합되어 기업의 관리 효율을 높였다. 보안 마켓플레이스를 통해 외부 전문 보안 파트너의 솔루션을 더 빠르게 도입할 수 있게 됐다.

기술이 실제로 작동하는 방식

최신 성능의 프런티어 AI 모델들을 여러 대 투입해 코드를 스캔하고 기존의 취약점 백로그(해결해야 할 문제 목록)를 읽어들이는 것부터 시작한다. 발견된 문제는 실제 비즈니스 환경에서 얼마나 위험한지 분석해 처리 순서를 정하는 우선순위 지정 단계로 이어진다. 이후 샌드박스(외부와 격리된 가상 실행 환경)에서 공격자가 사용할 법한 공격 코드를 직접 만들어 실행하며 허점이 진짜인지 검증한다. 마지막으로 테스트를 마친 수정안을 제공하는 4단계 루프 아키텍처(에이전트들이 협력해 과업을 완수하는 구조)로 작동하며, 사람은 AI의 자율성 수준을 결정하고 최종 결과를 승인하는 제어권을 가진다.

다양한 외부 AI 모델들을 Continuum 안에 통합해 운용하는 방식을 취한다. 모델이라는 엔진 자체의 성능보다 이를 감싸고 조절하는 하네스(장치를 고정하고 제어하는 틀)를 지속 가능한 경쟁 자산으로 구축하는 전략이다. OpenAI나 Anthropic 같은 개별 모델의 우위보다, 그 모델들을 어떻게 엮어서 보안 프로세스를 돌릴 것인가에 집중한다. AWS는 이 오케스트레이션 레이어(여러 모델의 작동 순서를 조율하는 층)를 장악해 기업용 소프트웨어 개발의 기본 보안 제어 평면(전체 시스템을 관리하는 중앙 통제소)이 되고자 한다. 엔진이 바뀌더라도 이를 제어하는 틀을 소유함으로써 보안 관리의 중심축을 확보하려는 의도다.

등장으로 제로데이 취약점의 발견 및 공격 속도가 급격히

2018년 771일이나 걸렸던 취약점 발견부터 무기화된 공격까지의 시간이 2024년에는 4시간 미만으로 줄었다. 앤스로픽이 4월에 발표한 Claude Mythos Preview가 주요 운영체제와 브라우저에서 패치되지 않은 제로데이 취약점(제작자가 아직 인지하지 못한 보안 구멍) 수천 개를 찾아내며 속도를 높였다. 2026년 말에는 이 시간이 1시간 미만으로 더 짧아질 전망이다. 공격자가 빈틈을 찾는 속도가 방어자가 막는 속도를 완전히 앞질렀다.

AWS는 Continuum 서비스에 단일 가격 모델을 적용해 복잡한 비용 계산을 없앴다. 고객은 서비스 이용료만 내고, AWS가 각 단계에서 가장 성능이 좋은 GPT Cyber나 Mythos 같은 모델을 골라 쓰며 발생하는 토큰 비용(AI가 처리하는 데이터 단위당 요금)을 직접 부담한다. 사용자는 어떤 모델이 쓰이는지 신경 쓰지 않고 결과만 받으면 된다.

이제 AI 보안의 핵심은 개별 모델의 성능이 아니라, 모델을 도구와 가드레일, 워크플로우로 묶어주는 하네스(오케스트레이션 층)의 신뢰도를 확보하는 것으로 이동했다.