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AI가 짠 코드에서 구멍을 찾는 기업…엔도어랩스 9300만달러 투자 유치

  • 신상호 기자
  • 입력 2025.04.24 09:36
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AI가 소프트웨어 코드를 대신 작성하는 시대가 본격화되면서 보안 취약점도 함께 늘고 있다. 이런 흐름 속에서 AI 생성 코드의 취약점을 자동으로 찾아내는 보안 스타트업 엔도어랩스(Endor Labs)가 9300만달러, 약 1300억원 규모의 시리즈B 투자를 유치했다.


엔도어랩스는 23일 DFJ그로스가 주도한 시리즈B 라운드를 마무리했다고 밝혔다. 이번 투자에는 세일즈포스벤처스, 라이트스피드벤처파트너스, 코튜, 델테크놀로지스캐피털, 섹션32, 씨티벤처스 등이 참여했다. 

 

회사 측은 이번 라운드에서 기업가치가 2023년 시리즈A 당시보다 여러 배 상승했다고 설명했다. 정확한 기업가치는 공개하지 않았다.


엔도어랩스는 AI가 작성한 코드에서 보안 취약점을 탐지하고 수정 방안을 제시하는 플랫폼을 운영한다. 개발자가 커서(Cursor)나 깃허브 코파일럿(GitHub Copilot) 같은 AI 코딩 도구를 활용해 코드를 작성하는 과정에서 플러그인을 통해 실시간으로 보안 위험을 점검하는 방식이다. 

 

문제가 발견되면 구체적인 수정 방법을 제안하고, 경우에 따라 자동으로 패치를 적용한다는 것이 회사 측 설명이다.


AI 코딩 도구는 개발 생산성을 크게 높였지만 사람이 일일이 검토하지 않은 코드가 대량으로 생성된다는 점에서 새로운 위험을 낳고 있다. 

 

2023년 말 개발자 보안 플랫폼 스닉(Snyk)이 진행한 설문조사에 따르면 전체 조직의 절반 이상이 AI가 생성한 코드에서 보안 문제를 간헐적으로 또는 자주 경험한 것으로 나타났다. 코드 한 줄의 작은 오류가 서비스 전체의 보안 사고로 이어질 수 있는 만큼 기업 입장에서는 새로운 관리 체계가 필요해졌다.


엔도어랩스는 원래 오픈소스 패키지 의존성을 관리하는 보안 서비스로 출발했다. 외부 라이브러리를 불러와 사용하는 과정에서 발생하는 취약점을 점검하는 도구를 제공했고 2023년 7000만달러 규모의 시리즈A 투자를 유치하며 빠르게 성장했다. 

 

그러나 공동 창업자인 바룬 바드와르 최고경영자와 디미트리 스틸리아디스는 AI가 생성한 코드 자체를 점검해야 한다는 수요가 급증하는 흐름을 포착했다. 이후 회사는 전략을 일부 전환해 AI 생성 코드 보안 영역에 집중하고 있다.


현재 엔도어랩스는 500만개 이상의 애플리케이션을 보호하고 있으며, 매주 100만건이 넘는 코드 스캔을 수행하고 있다고 밝혔다. 고객사로는 오픈AI, 루브릭, 펠로톤, 스노우플레이크, 에그나이트, 드롭박스 등이 포함돼 있다. 

 

회사는 2022년 10월 공식 출범했으며 당시 금리 인상으로 투자 환경이 급격히 악화된 시기였음에도 꾸준한 성장세를 이어왔다고 설명했다.


바드와르 최고경영자는 이번 투자 유치 배경에 대해 2023년 시리즈A 이후 연간 반복매출이 30배 성장하는 등 강한 모멘텀을 보이고 있다고 밝혔다. 연간 반복매출은 구독 기반 서비스에서 1년 동안 발생하는 매출을 연 단위로 환산한 수치다. 그는 거시 경제 환경이 과거 5~10년 전보다 어려워진 상황에서도 성과를 내고 있다는 점을 강조했다. 

 

또한 이번에 확보한 자금은 플랫폼 확장과 제품 고도화에 투입할 계획이라고 덧붙였다.


투자를 주도한 DFJ그로스의 라민 사야르 벤처파트너는 생성형 AI가 코딩 방식을 바꾸면서 개발자가 대량의 코드를 빠르게 만들어내고 있지만, 이를 통제하고 가시화하는 체계는 충분히 갖춰지지 않았다고 판단했다고 밝혔다. 엔도어랩스가 애플리케이션 보안 분야에서 새로운 기준을 세우고 있으며 확장된 플랫폼을 통해 시장을 선도할 가능성이 있다고 평가했다.


엔도어랩스는 몇 달 전 AI 모델과 외부 서비스가 기업 코드베이스와 어디에서 연결되는지를 파악하고 해당 통합 지점의 보안 취약점을 점검하는 도구도 출시했다. 

 

AI 기반 도구가 개발 환경 전반으로 확산되는 상황에서 기업이 통합 구조를 한눈에 파악하고 위험을 관리할 수 있도록 지원하겠다는 구상이다. 현재 엔도어랩스는 팔로알토와 방갈로르에 사무소를 두고 있으며 직원 수는 133명이다. 

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