정형 검증 기반 · PYTHON 코드 보안

코드의 안전을 증명합니다.
스캔이 아니라, 증명입니다.

ProveLabs는 정형 검증으로 Python 코드의 취약점을 찾고, 안전한 코드는 기계검증된 수학적 증명으로 인증합니다. "안전"이라 말하면, 진짜 안전합니다.

데모 문의 → 검증 방식 보기
99.8%
정밀도

OWASP 벤치마크 1,230건 기준

5
0-day CVE 발견

글로벌 오픈소스에서 실제 발견 · 신고

ProveLabs가 0-day 취약점을 발견·신고한 글로벌 오픈소스 프로젝트

외 3개 프로젝트

※ 로고는 취약점 발견·신고 대상 프로젝트이며, 후원·제휴 관계를 의미하지 않습니다.

01 · 문제

AI가 빠르게 코드를 만들수록,
검증할 시간은 사라집니다.

40%

AI가 작성한 Python 코드의 약 40%에 보안 취약점이 존재합니다.

Pearce et al., IEEE S&P 2022
24–89%

기존 패턴매칭 도구는 취약한 코드를 "안전"으로 잘못 판정합니다.

미탐 (False Negative) · CVE 기반 222개 파일 측정
0도장

"검사 통과" 도장은 실제 안전을 보장하지 못합니다. 증거가 없기 때문입니다.

증명 없는 스캐너의 한계

02 · 검증 범위

무엇을, 어떻게 검증하나.

개발자가 코드를 올리면 "이 코드가 안전한가"에 대한 수학적 증명이 나옵니다. 함수 단위 검증은 평균 2.92초 — 코드 규모가 크면 시간은 그에 비례합니다.

VERIFICATION ENGINE

정형 검증 엔진

코드의 모든 실행 경로를 수학적으로 검증해, "안전" 판정에 재검증 가능한 증명을 붙입니다.

  1. 01 코드 분석
  2. 02 수학적 증명
  3. 03 공격 시뮬레이션
  4. 04 판정
  5. 05 리포트
MACHINE-CHECKED

기계검증 인증서

0/0

독립 검증기 · 미증명 / 가정 = 0. 판정마다 제3자가 재확인 가능한 인증서를 발급합니다.

DATA-FLOW

데이터플로우 취약점 추적

신뢰할 수 없는 입력이 위험한 실행 지점에 닿는 경로를 끝까지 추적합니다.

SQL 인젝션 커맨드 인젝션 코드 인젝션 역직렬화 SSRF XSS 경로 조작
STRUCTURAL

구조적 취약점 탐지

안전하지 않은 설정·자격증명·암호·접근제어를 코드 구조에서 식별합니다.

하드코딩 시크릿 암호 오용 접근제어 누락 인증서 검증 난수 취약 권한 관리
CVE 969건에서 도출한 98개 CWE 검증 메커니즘

03 · 차별점

패턴 매칭이 아니라, 수학적 증명.

기존 도구 Bandit · Semgrep

"패턴 매칭" 방식

  • 이미 알려진 위험 패턴만 탐지
  • AI가 만든 새로운 패턴은 놓침
  • "안전"으로 잘못 판정 — 24~89%

ProveLabs 정형 검증

"수학적 증명" 방식

  • 코드의 모든 경로를 수학적으로 검증
  • 새로운 취약점도 자동 탐지
  • "안전"이라 하면 진짜 안전 — 오탐 0건 (CVE 222개 파일)
ProveLabs
0%
기존 도구
19–32%

오탐률 (False Positive) — 낮을수록 좋음. 기존 패턴매칭 도구는 안전한 코드를 취약으로 잘못 표시합니다. CVE 기반 222개 파일 동일 조건 측정 (Bandit 25.2% · Semgrep 19.2% · CodeQL 31.6%).

모든 "안전" 판정에는 증명이 따라옵니다.

스캐너는 "통과" 도장만 찍습니다. ProveLabs는 판정마다 다시 검증할 수 있는 기계검증 인증서를 발급합니다.

0/0독립 검증기 · 미증명 / 가정
판정마다기계검증 인증서 발급 (per-verdict)
재검증제3자가 증명서를 독립 확인 가능

04 · 검증 성과

이미 실제 취약점을 발견했습니다.

창업 전 단계에서 글로벌 오픈소스의 0-day 취약점 5건을 발견·신고했습니다. 대표 사례입니다.

allenai중간

Stored XSS

CWE-79

글로벌 AI 연구소 프로젝트에서 저장형 XSS 취약점 발견. AI 플랫폼 진입 명분 확보.

OpenMMLab높음

Deserialization of Untrusted Data

CWE-502

글로벌 컴퓨터비전 프레임워크에서 신뢰불가 역직렬화 취약점 발견. 엔터프라이즈급 위협 탐지 입증.

+3

추가 0-day 취약점 발견·신고 완료

총 5건 · 신고 완료

05 · 신뢰

검증된 기술, 검증된 팀.

  • 논문
    “PROVE” — Evidence-carrying static analysis for Python, Computers & Security (Elsevier) 심사 중 (under review)
  • 진출
    정부 예비창업패키지 최종 라운드 진출
  • 기여
    글로벌 오픈소스 0-day CVE 5건 발견 · 신고 완료

06 · 팀

보안 실무 10년과 형식 검증 전문성을
동시에 가진 팀입니다.

CEO

연구개발 총괄

Research & Engineering

AI 박사 · 공기업 보안 10년+ · ICS/SCADA 보안 · WannaCry 대응 실무.

CTO

기술기획 총괄

Technology

에너지 AI 박사과정 · Locked Shields 보안 국가대표 · CC 인증 · 공기업·대기업 경력.

COO

사업기획 총괄

Operations

문화학 석사 · 국책과제 기획 10년+ · 사업화·운영 총괄.

안전은 증명되어야 합니다.

도입 · 협업 · 데모 문의를 환영합니다.

woohyunchoi@provelabs.co.kr