--- name: kesekit-fix-ko description: 보안 취약점 자동 수정 및 하드닝 스크립트를 생성합니다. CII(Unix/Windows/웹서버/DB), AI, 로봇, 우주 시스템(위성/GSaaS/지상국/공급망)의 취약점을 수정합니다. KISA/CMMC/NIS2 가이드라인에 따른 보안 설정을 적용합니다. "취약점 수정", "서버 하드닝", "우주 보안 수정", "위성 하드닝" 시 사용하세요. --- # KESE 취약점 자동 수정 취약점 분석 결과를 기반으로 적절한 수정을 생성하고 적용합니다. 사용자의 환경에 맞는 가이드라인을 자동 선택합니다. ## 가이드라인 선택 | # | 가이드라인 | 설명 | |---|----------|------| | 1 | **CII 하드닝** | 플랫폼별 하드닝 스크립트 생성 | | 2 | **AI 보안 조치** | AI 시스템 보안 강화 가이드 | | 3 | **로봇 보안 조치** | 로봇 시스템 보안 강화 (IEC 62443, CRA, RED) | | 4 | **우주 보안 조치** | 우주 시스템 하드닝 (CMMC, K-RMF, NIS2, NIST IR 8401) | | 5 | **시큐어코딩 수정** | 취약 코드 패턴 자동 수정 (JS/Python, 46 CWE) | | 6 | **제로트러스트 조치** | 제로트러스트 갭 분석 기반 조치 가이드 (8개 핵심요소, ~396항목) | 서버, 인프라, 웹 서비스, DB → **CII** / AI 모델, LLM, AI 서비스 → **AI 보안** / 로봇, ROS/ROS2, 로봇 펌웨어, 무선 제어 인터페이스 → **로봇 보안** / 위성, 지상국, GSaaS, 우주 공급망 → **우주 보안** / JavaScript, Python, 웹 앱 코드 → **시큐어코딩** Zero Trust, ZTA, ZTNA, 제로트러스트, 마이크로세그멘테이션, microsegmentation, SDP, SASE, PEP/PDP, never trust always verify → **제로트러스트** --- ## CII 분기 시 ### 실행 흐름 1. `reports/kese/`에서 이전 평가 결과 읽기 (있는 경우) 2. 이전 평가가 없으면 사용자에게 대상 플랫폼 확인 3. 해당 템플릿 파일을 `templates/cii/`에서 로드 (점검/수정 스크립트는 `scripts/cii/`에 있음) 4. 플랫폼별 하드닝 스크립트 생성 5. 스크립트를 `scripts/kese-hardening/`에 저장 ### 출력 구조 ``` scripts/kese-hardening/ ├── unix/ ← bash 스크립트 ├── windows/ ← PowerShell 스크립트 ├── web/ ← Apache/Nginx 설정 ├── database/ ← SQL 스크립트 └── README.md ``` ### 플랫폼별 reference 매핑 | 플랫폼 | reference | 스크립트 유형 | |--------|-----------|-------------| | Unix/Linux | `templates/cii/unix.md` | bash | | Windows | `templates/cii/windows.md` | PowerShell | | 웹 서비스 | `templates/cii/web-service.md` | conf 파일 | | DBMS | `templates/cii/database.md` | SQL | | 네트워크 장비 | `templates/cii/network.md` | CLI 명령어 | | 보안 장비 | `templates/cii/security-equip.md` | 설정 가이드 | | PC | `templates/cii/pc.md` | PowerShell/GPO | | 클라우드 | `templates/cii/cloud.md` | CLI 명령어 | ### 수정 적용 시 주의사항 - 수정 전 항상 설정 백업 - 비운영 환경에서 먼저 테스트 - 일부 수정은 서비스 재시작 필요 - 컴플라이언스 감사를 위해 모든 변경사항 문서화 --- ## AI 보안 분기 시 ### 실행 흐름 1. `references/ai-security/overview.md`를 읽어 AI 보안 위협 유형 파악 2. 대상에 따라 적절한 reference 로드 3. 보안 강화 가이드 및 코드 패치 생성 ### 대상별 조치 | 대상 | reference | 조치 내용 | |------|-----------|----------| | AI 개발자 | `templates/ai-security/developer.md` | 모델 보안, 데이터 보호, API 보안 코드 | | 서비스 제공자 | `references/ai-security/service-provider.md` | 서비스 보안 설정, 접근통제 | | AI 이용자 | `references/ai-security/user-guide.md` | 보안 수칙 적용 체크리스트 | ### AI 보안 주요 조치 항목 - Prompt Injection 방어 (입출력 필터링, 가드레일) - 데이터 중독(Poisoning) 방어 (이상치 탐지, 데이터 검증) - 모델 추출 방어 (쿼리 제한, 워터마킹) - API 보안 (Rate Limiting, 인증, TLS) - LLM 보안 (OWASP Top 10 for LLM 기반) --- ## 로봇 보안 분기 시 `templates/robot-security/`를 로드하여 로봇 시스템 보안 강화 가이드를 생성합니다. ### 로봇 보안 주요 조치 영역 - Secure SDLC / SSDF 적용 - 서드파티 컴포넌트 및 SBOM 기반 공급망 통제 - IEC 62443 기반 인증, 권한, 무결성, 데이터 보호 통제 - CRA/NIS2 관점의 취약점 대응 및 사이버 복원력 - Wi-Fi, Bluetooth, 5G 등 무선 인터페이스 보안 강화 --- ## 시큐어코딩 분기 시 `references/secure-coding/pseudocode.md`에서 UNSAFE→SAFE 패턴 쌍을 로드합니다. `templates/secure-coding/javascript.md` 또는 `templates/secure-coding/python.md`로 프레임워크별 수정을 적용합니다. 각 항목은 정확한 코드 변환(UNSAFE → SAFE)을 제공합니다. --- ## 제로트러스트 분기 시 `references/zero-trust/`에서 성숙도 모델과 아키텍처를, `templates/zero-trust/`에서 핵심요소별 체크리스트를 로드합니다. 현재 성숙도와 목표 성숙도 간 갭 분석을 기반으로 조치 가이드를 생성합니다. OT/ICS 환경이 감지되면 `templates/zero-trust/ot-environment.md`와 `references/zero-trust/ot-guide.md`도 로드합니다. | 주제 | reference 파일 | |------|---------------| | 개요 | `templates/zero-trust/overview.md` | | 식별자 및 디바이스 | `templates/zero-trust/identity-device.md` | | 네트워크 및 시스템 | `templates/zero-trust/network-system.md` | | 애플리케이션 및 데이터 | `templates/zero-trust/app-data.md` | | 가시성 및 자동화 | `templates/zero-trust/visibility-automation.md` | | OT/ICS 환경 | `templates/zero-trust/ot-environment.md` | | ZT 아키텍처 참조 | `references/zero-trust/overview.md` | | 성숙도 모델 상세 | `references/zero-trust/maturity-model.md` | | OT 배포 가이드 | `references/zero-trust/ot-guide.md` | 8개 핵심요소, ~396개 항목, 4단계 성숙도. 표준: KISA 제로트러스트 가이드라인 2.0, NIST SP 800-207, CISA ZT Maturity Model. --- ## 참고사항 - 발견된 각 취약점에 대해 구체적인 수정 명령어/코드를 제시하세요 - 긴급 심각도 항목을 우선적으로 수정하세요 - 수정 후 재점검을 권고하세요