데브섹옵스 자동화의 어려움

SANS 데브섹옵스(DevSecOps) 설문에 따르면, 조사에 참여한 소프트웨어 개발 관련 응답자의 32%는 시스템 변경 사항을 매일 또는 지속적으로 운영 환경에 배포하고 있으며, 61%는 일주일에 여러 차례 배포하고 있습니다.

개발 생명주기 상에서 보안이 선제적으로 보안 결합 유입을 찾아주어야 하는데(Shift-left) 낡은 도구와 절차를 버리지 못해 기존 보안 점검 체계를 넘어가지 못하고, 데브섹옵스 실현을 위한 보안 점검 자동화는 보안 담당자의 부족, 도구의 호환성 문제 등 현실적 어려움에 부딪쳐 제대로 적용되지 않고 있습니다.

소프트웨어 공급망 위협의 대응 어려움

공격자들은 운영중인 시스템을 직접 공격하기 어렵다는 것을 알기에, 오픈소스 등의 SW 공급망과 개발회사의 개발 환경 취약성을 공격하여 취약점과 악성코드를 주입하고, 기다렸다가 이를 설치한 고객사에 우회적으로 침투하기 시작했습니다.

블랙덕(Black Duck)의 2026 OSSRA 보고서에 따르면, 분석 대상 코드 베이스의 93%가 최근 2년간 개발 활동이 없는 구성 요소를 하나 이상 포함하고 있으며, 92%는 4년 이상 오래된 구성 요소를 포함하고 있습니다. 패치되지 않은 취약한 라이브러리를 사용하는 애플리케이션은 알려진 취약점(CVE)이 공격에 악용될 가능성이 존재하므로 소프트웨어 공급망 보안 위험이 증가합니다.

오픈소스 생태계에서는 공격자가 악성 패키지를 정상 패키지로 위장하여 배포하거나, 개발자가 인기 패키지의 이름을 잘못 입력하는 실수를 악용하는 타이포스쿼팅(Typosquatting) 공격이 발생하고 있습니다. 개발 회사의 취약한 개발 환경을 해킹하여 소프트웨어 저장소를 침해하고, 파일을 변조하거나 악성 파일을 올릴 수 있습니다.

GitGuardian에 따르면 2025년 공개 GitHub 커밋에서 2,865만 개의 새로운 하드 코딩 크리덴셜이 탐지되었으며, 이는 24년 대비 34% 증가한 수치입니다.

AI 코드 어시스턴스가 만들어낸 보안 취약점의 검증 미흡

한편, 생성형 AI가 개발자를 대신하여 초기 소스코드를 생성하게 되면서, AI의 환각으로 인해 코드 오류가 발생하고 심지어 보안 취약점이 생성되는 문제가 발생하고 있습니다.

AI가 요구사항을 이해하지 못하고, 실행 맥락에 대한 이해가 부족하며, 취약한 구현 패턴의 재현, 인증·인가 로직 누락, 환각 등이 발생하면서 결과적으로 취약한 코드를 생성해 버리기 때문입니다.

DryRun Security의 테스트에서는 Claude Code, OpenAI Codex, Google Gemini를 이용해 애플리케이션을 개발한 결과, 30개의 소스 수정사항 중 26개(87%)에서 하나 이상의 보안 취약점이 발견되었습니다.

어려움을 해결할 수 있는 방안은 없을까요?

AI를 활용한 정적 분석

소스코드의 보안 약점을 탐지하는 효과적인 방법은 정적 분석(Static Analysis) 도구를 사용하는 것입니다. 대부분의 회사가 정적 분석을 도입하여 사용하고 있습니다. 대표적인 도구로는 SonarQube, Find Security Bugs가 있으며 도구는 언어와 플랫폼에 따라 다양합니다.

그런데, 일부 연구 및 업계 자료에서는 정적 분석 결과에서 상당한 비율의 오탐이 발생할 수 있다고 지적하고 있습니다. 정적 분석을 통해 대량의 소스코드에서 다양한 취약점을 효과적으로 탐지할 수 있지만, 실제 실행 환경의 구성, 외부 시스템과의 관계, 인증·인가 상태, 비즈니스 로직 등 실행 맥락을 반영하는 데에는 한계가 있습니다.

이러한 한계를 개선하는 것은 도구 공급업체와 개발자(도구 사용자) 모두에게 중요합니다. 개발자는 도구에서 제공하는 룰셋(규칙)을 선별 적용하여 불필요한 알람을 줄여볼 수 있고, 프로젝트 고유의 패턴을 탐지하기 위해 추가적인 룰셋을 만들어 적용할 수 있습니다.

운영 관리 측면에서는 취약점 심각도에 따라 필수 선택 적용의 기준을 마련하고, 자동화된 스캐닝을 적용해야 합니다. 코드 수정을 가이드로 제시하는 수준을 넘어, AI가 추천해주는 수정 코드를 개발자가 리뷰하여 적용할 수 있어야 합니다. 다양한 정적 분석 도구들이 AI 코드 추천 기능을 도입하고 있습니다.

AI를 활용한 크리덴셜 스캐닝

개발자들은 제한된 프로젝트 기간에 동작하는 기능을 코드로 완성해야 합니다. 품질과 보안이 관리되지 않는다면 기능만 동작하는 코드로 만들어진 최종 제품이 검수를 통과하게 됩니다. 이 중 대표적인 보안 문제가 소스코드 내 하드 코딩된 크리덴셜(Hardcoded Credential)입니다. 보안 측면에서는 비밀번호나 암호화키와 같은 크리덴셜이 하드 코딩되는 것을 심각하게 보고 있습니다. 왜냐하면, API 키, 비밀번호, 인증 토큰과 같은 값이 외부에 노출될 경우 공격자가 이를 악용하여 시스템에 접근할 가능성이 높기 때문입니다.

따라서, 소프트웨어 배포 전에 이를 점검할 수 있는 절차와 도구가 필요합니다. 예를 들어, Gitleaks와 같은 도구를 파이프라인에 통합하면 소스 변경 내역과 소스코드에 포함된 크리덴셜을 배포하기 전에 자동으로 탐지할 수 있습니다.

^{Gitleaks 스캔 (출처: https://www.geeksforgeeks.org/linux-unix/gitleaks/)}

여기서 고려해야 할 점이 있습니다. 크리덴셜 탐지 도구들이 정규 표현식 기반 탐지나 엔트로피 분석을 사용하기 때문에, 실제 키 패턴과 유사한 문자열에 대해서는 과도한 경고를 발생시켜 개발자 피로도를 증가시킬 수 있습니다. 반대로 도구가 지원하지 않는 크리덴셜 포맷이거나 난독화된 형태로 삽입되면 탐지되지 않을 수도 있습니다. 탐지된 크리덴셜이 실제로 만료된 경우도 있으므로, 유효성을 검증해야 정확한 보안 판단이 가능합니다.

AI를 활용하면 탐지된 문자열의 주변 코드, 사용 위치, 환경변수 참조 관계, Git 이력 등을 함께 분석하여 단순 패턴 매칭보다 정교하게 위험도를 분류하는 데 활용할 수 있습니다. 다만 실제 크리덴셜의 유효성 검증이나 폐기는 별도의 통제 절차가 필요합니다.

SBOM과 소프트웨어 공급망 보안 대응

소프트웨어 공급망 보안 사고가 급증하면서, 오픈소스 및 제삼자 구성 요소의 보안 위험을 관리하기 위해 소프트웨어 구성 분석(SCA, Software Composition Analysis) 도구를 도입하는 곳이 증가하고 있습니다. 구성 분석은 애플리케이션에 포함된 오픈소스 및 제삼자 구성 요소의 직접·간접 의존성을 식별하고, 취약점 데이터베이스(공개된 CVE와 업체 독자적인 취약점 DB) 등을 연계하여 보안 위험을 분석하는 기술입니다. 구성 요소 분석 도구를 CI/CD 파이프라인과 연계하면 빌드 과정에서 SBOM(소프트웨어 구성 요소)을 생성하고, 애플리케이션이 의존하는 구성 요소의 취약성을 지속적으로 관리할 수 있습니다.

SBOM은 애플리케이션에 포함된 구성 요소를 가시화하는 데 효과적이지만, 대규모 애플리케이션에서는 수백~수천 개의 구성 요소와 의존성이 포함될 수 있습니다. 따라서 모든 항목을 사람이 직접 검토하기보다는 취약점의 심각도, 실제 사용 여부, 도달 가능성, 공격 성공 가능성, 비즈니스 중요도 등을 기반으로 위험도를 우선 순위화를 할 필요가 있습니다.

AI는 이러한 다차원 정보를 기반으로 취약점의 우선 순위화와 선별을 보조하는 영역에서 활용 가치가 있습니다. 오픈소스 취약성 관리에서 무엇보다 어려운 것은 의존 관계로 인해 취약성을 수정하기 어려운 경우가 많다는 점입니다. 예를 들어 Spring Boot의 특정 의존성에서 취약점이 발견되어 버전을 업그레이드하려 했지만, 해당 버전이 요구하는 Java 버전까지 함께 변경해야 한다면 전체 코드의 회귀테스트가 수반되어야 합니다. 이러한 일이 코드 개발 단계 말에 발생하면 프로젝트 관리자로서는 보안에서 요구하는 수정을 받아들이기 매우 어려울 것입니다.

초기 보안 점검을 수행하는 데브섹옵스 에이전트

오픈 개발자 커뮤니티에서 널리 사용되고 있는 데브섹옵스 플랫폼 동향을 살펴보겠습니다.

GitLab Duo에서는 소스 커밋에 대한 1차 코드 검토와 인라인 코멘트를 제공함으로써 코드 검토 과정의 병목을 완화할 수 있습니다.

한편, GitHub Copilot Autofix와 같은 AI 기반 기능은 보안 스캐닝에서 발견된 취약점에 대한 수정안을 제안하여 취약점 수정에 드는 시간을 단축할 수 있습니다.

또 다른 사례로 GitHub Advanced Security가 있습니다. 여기에서 제공하는 소스코드 푸시 보호(Push Protection) 기능을 활용하여 2022년 4월부터 12월까지 100개 이상의 시크릿 유형에 대해 8,000건 이상의 시크릿 유출을 사전에 차단한 것으로 보고되었습니다.

GitHub가 GitHub Advanced Security와 CodeQL을 사용하는 저장소를 대상으로 분석한 결과, Copilot Autofix를 이용한 취약점 수정 소요 시간은 수동 수정의 1.5시간에서 28분으로 감소했습니다.

고위험 취약점을 자동으로 탐지하는 멀티 에이전트

보안을 전문으로 하는 기업에서는 한발 더 나아가 보안 멀티 에이전트를 출시하여, 맥락을 이해하면서 기존에 생각할 수 없었던 속도로 신규 보안 취약점을 찾아내고 있습니다.

마이크로소프트의 MDASH는 기존 정적 분석 도구처럼 코드 패턴만 검사하는 것이 아니라 보안 전문가가 소스코드를 분석하는 과정을 AI 에이전트로 구현하여 심층적으로 취약점을 분석하게 만들었습니다. 여기에는 100개 이상의 AI 에이전트가 협업해 코드 분석부터 취약점 탐지, 검증, 익스플로잇 가능성 확인까지 자동으로 수행하여, 실제 공격자들이 침투에 사용하는 취약점들을 빠르게 발견해 냅니다.

티오리의 Xint Code는 수백만 줄의 소스 코드와 바이너리를 전수 조사해 로직 취약점을 탐지하는 차세대 AI 기반 정적 분석을 출시했습니다. 경쟁 조건을 유발해서 잔액을 복사하거나, API 호출 순서를 바꿔 취약점을 찾아내는 것은 기존의 정적 분석 도구가 하지 못했던 일입니다.

이 외에도 Claude Security, OpenAI의 Codex Security와 같은 도구가 시장에 출시되어 경쟁 중입니다.

이러한 도구들이 적절하게 소프트웨어 개발 파이프라인에 통합될 수 있다면, 소프트웨어 개발에서 보안이 한층 강화될 수 있을 것입니다.

AI 기반 데브섹옵스

현대의 소프트웨어 개발은 배포 주기가 극도로 짧아지고 있어, 기존의 보안 검증 방식으로는 속도를 맞추기 어려운 한계에 직면했습니다. 특히 오픈소스 및 공급망 취약점 증가, 크리덴셜 유출, AI 코딩 어시스턴트가 생성하는 새로운 보안 취약점 등은 데브섹옵스 환경의 새로운 위협으로 인식되고 있습니다.

이러한 상황에서 안전한 소프트웨어를 개발 및 운영하려면, 기업의 데브섹옵스 파이프라인에 단순한 취약점점검 도구 도입을 넘어 빠른 속도로 취약점을 찾아 자동 수정하는 체계가 필요합니다. 여기에 AI 보안이 필요하고 멀티 에이전트 기반의 취약점 점검 도구가 필요하게 되며, 인력은 AI가 제안한 방식이 적절한 지 최종 결정하는 역할을 담당해야 합니다.

개발과 보안 부서의 역할과 책임, 조직 문화, 기존 도구와 체계의 변화 등을 고려하지 않으면 아무리 우수한도구라 하더라도 제대로 활용하지 못하게 될 수 있으므로, AI 기반의 보안을 성공적으로 도입하기 위해서는 보안 전문가의 컨설팅이 필요합니다.

▌ 요약

왜 AI 기반 데브섹옵스가 필요한가

• SANS 조사에 따르면 응답자의 61%가 주 여러 차례 배포하지만, 보안 검증 속도는 이를 따라가지 못하고 있습니다.
• 블랙덕 2026 OSSRA 보고서에 따르면 코드베이스의 93%가 관리되지 않은 오픈소스 구성 요소를 포함해 공급망 위험이 큽니다.
• GitGuardian에 따르면 2025년 GitHub 커밋에서 하드코딩 크리덴셜 2,865만 건(전년 대비 34% 증가)이 탐지되었습니다.
• DryRun Security 테스트에서는 AI 생성 코드 수정사항 30건 중 26건(87%)에서 보안 취약점이 발견되었습니다.

4가지 AI 보안 자동화 방법

• AI 기반 정적 분석: 실행 맥락 반영이 어려운 기존 도구의 오탐 문제를, AI가 수정안까지 추천하는 방식으로 보완합니다.
• AI 기반 크리덴셜 스캐닝: 정규식·엔트로피 기반 탐지의 오탐·미탐을, AI가 코드 맥락과 Git 이력 분석으로 정교화합니다.
• SBOM 기반 공급망 보안 대응: 수백~수천 개 구성 요소 검토 부담을, AI가 심각도·도달 가능성 기반 우선순위화로 줄여줍니다.
• 데브섹옵스 멀티 에이전트: MDASH는 100개 이상 에이전트로 취약점을 자동 탐지하며, Copilot Autofix는 수정 시간을 1.5시간에서 28분으로 단축시켰습니다.

▌ FAQ

Q1. AI 코드 어시스턴트가 생성한 코드는 안전한가요?

A1. AI 코드 어시스턴트가 생성한 코드는 안전하지 않습니다. DryRun Security의 테스트에서 Claude Code, OpenAI Codex, Google Gemini로 개발한 소스 수정사항 30건 중 26건(87%)에서 하나 이상의 보안 취약점이 발견되었습니다. AI가 요구사항이나 실행 맥락을 충분히 이해하지 못하거나 취약한 구현 패턴을 재현하는 경우가 원인으로 지적됩니다.

Q2. 소프트웨어 공급망 보안 위협에는 어떤 것들이 있나요?

A2. 소프트웨어 공급망 보안 위협의 대표적인 예로는 오래되고 패치되지 않은 오픈소스 구성 요소 사용, 타이포스쿼팅을 이용한 악성 패키지 배포, 개발 저장소 침해, 하드코딩된 크리덴셜 유출 등이 있습니다. GitGuardian에 따르면 2025년 공개 GitHub 커밋에서 새로운 하드코딩 크리덴셜 2,865만 건이 탐지되었으며, 이는 2024년 대비 34% 증가한 수치입니다.

Q3. AI는 취약점 수정 시간을 얼마나 줄여주나요?

A3. GitHub의 분석에 따르면 GitHub Advanced Security와 CodeQL을 사용하는 저장소에서 Copilot Autofix를 이용한 취약점 수정 소요 시간은 수동 수정 시 평균 1.5시간에서 28분으로 단축되었습니다.

Q4. AI 기반 데브섹옵스를 성공적으로 도입하려면 무엇이 필요한가요?

A4. 도구 도입만으로는 부족하며, 개발·보안 부서 간 역할과 책임 재정립, 조직 문화 변화, 그리고 보안 전문가의 컨설팅이 함께 뒷받침되어야 합니다.

▌ 참고자료

• 블랙덕, Automate your DevSecOps to take the pressure off triage
• 블랙덕, 2026 Open Source Security and Risk Analysis Report
• 로그프레소, [위협 분석] 북한 라자루스(Lazarus) 그룹이 배포한 악성 npm 패키지 감염 사례
• GitGuardian, THE STATE OF Secrets Sprawl 2026
• Github, AI 기반 DevSecOps를 위한 엔터프라이즈 가이드
• Github, A checklist for AI-powered DevSecOps
• 티오리, Bugs discovered by Xint
• 한국MS, "AI시대, 프런티어 보안 엔지니어 필요"

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