AI는 코드를 작성하고 검토할 수 있지만 — 위험은 여전히 인간이 책임진다
앤트로픽의 클로드 코드 보안 출시로 인공지능 지원 소프트웨어 개발과 현대 사이버보안 접근 방식의 급속한 발전이 결정적인 충돌 지점에 도달했다. 이 새로운 클로드 기능은 인공지능 생성 코드의 취약점을 식별할 수 있지만, 이는 신뢰와 실패의 단일 지점을 생성하며 숙련된 인력이 여전히 해당 결과를 평가하고 적절한 해결 방안을 결정해야 한다. 컨설팅 기업 액셀리전스(Acceligence)의 저스틴 그레이스(Justin Greis) CEO는 CSO Online과의 인터뷰에서 이 접근법을 지지하며 이렇게 말했습니다. "좋은 보안 관행과 안전한 코딩의 기본을 대체하기 위해 AI든 다른 것이든 코드 스캐닝 도구에 맹목적으로 의존하는 사람들에게, 이는 개발 중인 제품이나 서비스의 가치 제안을 보호하는 핵심 전문성을 외부에 위탁하지 말라는 경고등입니다."
이러한 측면에서 본 모델은 기존 SAST 도구와 근본적으로 다르지 않습니다. 추론 방식은 더 발전했지만, 위험 감지형 사용 사례는 여전히 인간이 개입하여 발견된 문제를 해석하고 검증하며 안전하게 해결하는 과정을 필요로 합니다.
조직에 대한 위협은 AI 능력 자체가 아니라, 소프트웨어 개발 생명주기 내에서 통제되지 않은 AI 자율성과 낮은 감독 수준에 있다. AI가 코드를 생성하고 평가할 때, 강력하고 정밀한 거버넌스는 핵심 통제 수단이 된다.
"개발자"의 확장되는 정의
인공지능은 앱과 소프트웨어 개발의 진입 장벽을 낮췄습니다. 하지만 인공지능으로 빠르게 무언가를 할 수 있다고 해서, 그것이 가장 안전하거나 탄력적인 방식이라는 뜻도, 프로젝트 자체가 사용자에게 준비되었다는 뜻도 아닙니다. 바이브 코딩의 전제는 '흐름 상태'에 진입한 후 보안 같은 기업 수준의 개발 절차를 나중에 처리하는 것입니다.
오늘날의 "개발자"는 다음과 같을 수 있습니다:
- 전통적인 엔지니어가 AI를 활용해 코딩 작업을 가속화하다
- 프롬프트를 통해 기능을 프로토타이핑하는 제품 관리자
- 인공지능을 통해 스크립트를 자동화하는 데이터 분석가
- 인공지능을 활용하여 테스트 케이스를 생성하는 QA 엔지니어
조직 보안 관점에서 코드를 작성하는 주체는 실제 운영 환경에 배포된 코드의 영향력에 비해 훨씬 덜 중요합니다. 규정 준수 및 위험 관리 측면에서, 개인의 AI 활용이 적절한 기업별 보안 감독 없이 소프트웨어 개발 수명주기(SDLC)에 코드를 유입시키는 결과를 초래한다면, 이는 조직적 위험을 야기합니다. 이러한 위험은 반드시 이해하고 측정하며 완화해야 합니다.
왜 인간의 판단이 여전히 중요한가
생산 환경이나 민감한 코드베이스에 영향을 미칠 수 있는 코드를 생성할 수 있는 개인이 늘어남에 따라 조직의 위험 프로필은 확대됩니다. 거버넌스는 대규모 AI 기반 개발을 가능하게 하면서도 기업을 보호하기 위해 필요한 통제 수단이 확고히 유지되도록 진화해야 합니다.
인공지능은 상당히 신뢰할 수 있는 수준으로 코드를 생성하고 잠재적 취약점을 표시할 수 있습니다. 그러나 해당 코드가 귀사의 아키텍처, 데이터 흐름, 신원 모델, 규제 의무 또는 위험 허용 범위라는 맥락 내에서 적절한지 검증하는 것은 불가능합니다. 이는 모든 보안 프로그램의 효과성에 영향을 미치는 근본적인 정보입니다. 또한 Claude Code와 같은 도구를 SDLC에 도입하는 것은 한 가지 측면이지만, BaxBench 같은 도구는 방대한 데이터 분석을 통해 서로 다른 모델(예: Opus vs Sonnet 4.5 vs Sonnet 3)이 보안성과 정확성 측면에서 상이한 결과를 산출함을 입증합니다. 이는 기업이 작동 가능하고 안전한 코드를 추구할 때 실제 지출 비용에 엄청난 차이를 초래합니다.
안전한 소프트웨어는 단순히 스캔을 통과하는 코드가 아닙니다. 시스템 설계, 비즈니스 의도, 기업 정책과 완벽하게 조화를 이루는 우수하고 안전한 패턴을 따라야 합니다. 이를 위해서는 판단력이 필요합니다. 개발자가 코드 생성이나 검토에 AI에 지나치게 의존할 경우, 코드베이스에 대한 이해도가 저하될 위험이 실제로 존재합니다. 엔지니어가 특정 코드가 작동하거나 안전한 이유를 완전히 설명하지 못한다면, 조직은 이미 통제 계층 하나를 상실한 것입니다.
검증은 탐지와 동일하지 않다. 책임은 자동화와 동일하지 않다. AI는 보조할 수 있으나 책임을 질 수는 없다(그리고 현재까지 어떤 법률도 인간을 악성 AI 행동의 결과로부터 면책시키지 않는다).
인간 개입형 감독은 구식 개념이 아니다. AI 주도 개발 환경에서 이는 소프트웨어 개발 생명주기에 진입하는 코드가 의식적으로 검토되고 이해되며 승인되었음을 보장하는 핵심 안전장치다. 이러한 판단의 계층이 없다면 속도는 위험으로 전락한다.
안전한 인공지능 도입의 기반은 교육이어야 한다
이러한 맥락에서 보안 코딩 교육은 선택적 요소가 아닌 핵심 기업 통제 수단으로 진화합니다. "개발자"는 운영자에서 조정자로 진화하며, 교육 방향도 보안 코드 개발에서 AI가 생성한 코드의 보안성 평가로 전환될 것입니다.
AI가 생성한 코드를 검증하고 프롬프트 주입과 같은 새롭게 등장하는 AI 취약점 유형을 예측하며, AI 패턴이 아키텍처와 상호작용하는 방식을 이해하는 데 필요한 기술은 단발성 규정 준수 모듈을 통해 습득할 수 없습니다. 이러한 기술은 지속적이고 실용적이어야 하며, 기존 워크플로에 통합되고 실제 위험 결과에 대해 측정 가능해야 합니다.
AI 소프트웨어 거버넌스: 우리가 놓치고 있는 제어 계층
많은 보안 프로그램은 여전히 애플리케이션 보안을 하류 기능으로 취급합니다. AI 기반 환경에서는 이러한 모델이 위험 감소에 동일한 효과를 발휘하지 못합니다. 필요한 것은 AI 소프트웨어 거버넌스입니다: AI 기반 소프트웨어 개발 라이프사이클을 위한 진정한 기업 제어 평면입니다. 이 체계는 AI 기반 소프트웨어 개발 라이프사이클 전반에 걸쳐 적용되며, 코드 생성, 검토 및 승인에 대한 체계적인 감독을 확립합니다.
다음이 포함됩니다:
- 팀 간 AI 도구 사용 현황 파악
- SDLC 내에서 AI 생성 코드의 명확한 출처 표시
- 코드 변경 사항과 위험 신호 및 정책 요구사항 간의 상관관계
- 개발자 워크플로우 내 보안 코딩 표준의 시행
- 지속적인 역량 강화 및 측정 가능한 안전한 코딩 능력
- 코드가 프로덕션에 도달하기 전에 보안 위험의 가시적인 감소
거버넌스는 탐지와 의사결정을 연결하는 가교 역할을 하여 생산성 향상은 책임성을 희생시키지 않도록 보장한다.
인공지능은 소프트웨어 구축 방식을 계속해서 변화시킬 것이며, 이를 포기하는 것은 현실적이지도 바람직하지도 않다. 결국 생산성과 혁신 측면에서 얻는 이득이 너무나 크다. 그러나 안전하게 가치를 추출하기 위해서는 체계적인 감독과 의도적인 인간의 검증이 필요하며, 이러한 기반 시설 역시 서두르거나 무시해서는 안 된다.
최고 경영자, 회장 겸 공동 설립자
Secure Code Warrior 는 전체 소프트웨어 개발 수명 주기에서 코드를 보호하고 사이버 보안을 최우선으로 생각하는 문화를 조성할 수 있도록 도와드립니다. 앱 보안 관리자, 개발자, CISO 등 보안과 관련된 모든 사람이 안전하지 않은 코드와 관련된 위험을 줄일 수 있도록 도와드릴 수 있습니다.
데모 예약
최고 경영자, 회장 겸 공동 설립자
피터 댄히외는 보안 컨설턴트로 12년 이상 경력을 쌓았으며, 조직, 시스템 및 개인의 보안 취약점을 타겟팅하고 평가하는 방법에 대한 공격 기법을 가르치는 SANS의 수석 강사로 8년 이상 활동한 세계적으로 인정받는 보안 전문가입니다. 2016년에는 호주에서 가장 멋진 기술자 중 한 명으로 선정(비즈니스 인사이더)되었고, 올해의 사이버 보안 전문가(AISA - 호주 정보 보안 협회)로 선정되었으며, GSE, CISSP, GCIH, GCFA, GSEC, GPEN, GWAPT, GCIA 자격증을 보유하고 있습니다.
앤트로픽의 클로드 코드 보안 출시로 인공지능 지원 소프트웨어 개발과 현대 사이버보안 접근 방식의 급속한 발전이 결정적인 충돌 지점에 도달했다. 이 새로운 클로드 기능은 인공지능 생성 코드의 취약점을 식별할 수 있지만, 이는 신뢰와 실패의 단일 지점을 생성하며 숙련된 인력이 여전히 해당 결과를 평가하고 적절한 해결 방안을 결정해야 한다. 컨설팅 기업 액셀리전스(Acceligence)의 저스틴 그레이스(Justin Greis) CEO는 CSO Online과의 인터뷰에서 이 접근법을 지지하며 이렇게 말했습니다. "좋은 보안 관행과 안전한 코딩의 기본을 대체하기 위해 AI든 다른 것이든 코드 스캐닝 도구에 맹목적으로 의존하는 사람들에게, 이는 개발 중인 제품이나 서비스의 가치 제안을 보호하는 핵심 전문성을 외부에 위탁하지 말라는 경고등입니다."
이러한 측면에서 본 모델은 기존 SAST 도구와 근본적으로 다르지 않습니다. 추론 방식은 더 발전했지만, 위험 감지형 사용 사례는 여전히 인간이 개입하여 발견된 문제를 해석하고 검증하며 안전하게 해결하는 과정을 필요로 합니다.
조직에 대한 위협은 AI 능력 자체가 아니라, 소프트웨어 개발 생명주기 내에서 통제되지 않은 AI 자율성과 낮은 감독 수준에 있다. AI가 코드를 생성하고 평가할 때, 강력하고 정밀한 거버넌스는 핵심 통제 수단이 된다.
"개발자"의 확장되는 정의
인공지능은 앱과 소프트웨어 개발의 진입 장벽을 낮췄습니다. 하지만 인공지능으로 빠르게 무언가를 할 수 있다고 해서, 그것이 가장 안전하거나 탄력적인 방식이라는 뜻도, 프로젝트 자체가 사용자에게 준비되었다는 뜻도 아닙니다. 바이브 코딩의 전제는 '흐름 상태'에 진입한 후 보안 같은 기업 수준의 개발 절차를 나중에 처리하는 것입니다.
오늘날의 "개발자"는 다음과 같을 수 있습니다:
- 전통적인 엔지니어가 AI를 활용해 코딩 작업을 가속화하다
- 프롬프트를 통해 기능을 프로토타이핑하는 제품 관리자
- 인공지능을 통해 스크립트를 자동화하는 데이터 분석가
- 인공지능을 활용하여 테스트 케이스를 생성하는 QA 엔지니어
조직 보안 관점에서 코드를 작성하는 주체는 실제 운영 환경에 배포된 코드의 영향력에 비해 훨씬 덜 중요합니다. 규정 준수 및 위험 관리 측면에서, 개인의 AI 활용이 적절한 기업별 보안 감독 없이 소프트웨어 개발 수명주기(SDLC)에 코드를 유입시키는 결과를 초래한다면, 이는 조직적 위험을 야기합니다. 이러한 위험은 반드시 이해하고 측정하며 완화해야 합니다.
왜 인간의 판단이 여전히 중요한가
생산 환경이나 민감한 코드베이스에 영향을 미칠 수 있는 코드를 생성할 수 있는 개인이 늘어남에 따라 조직의 위험 프로필은 확대됩니다. 거버넌스는 대규모 AI 기반 개발을 가능하게 하면서도 기업을 보호하기 위해 필요한 통제 수단이 확고히 유지되도록 진화해야 합니다.
인공지능은 상당히 신뢰할 수 있는 수준으로 코드를 생성하고 잠재적 취약점을 표시할 수 있습니다. 그러나 해당 코드가 귀사의 아키텍처, 데이터 흐름, 신원 모델, 규제 의무 또는 위험 허용 범위라는 맥락 내에서 적절한지 검증하는 것은 불가능합니다. 이는 모든 보안 프로그램의 효과성에 영향을 미치는 근본적인 정보입니다. 또한 Claude Code와 같은 도구를 SDLC에 도입하는 것은 한 가지 측면이지만, BaxBench 같은 도구는 방대한 데이터 분석을 통해 서로 다른 모델(예: Opus vs Sonnet 4.5 vs Sonnet 3)이 보안성과 정확성 측면에서 상이한 결과를 산출함을 입증합니다. 이는 기업이 작동 가능하고 안전한 코드를 추구할 때 실제 지출 비용에 엄청난 차이를 초래합니다.
안전한 소프트웨어는 단순히 스캔을 통과하는 코드가 아닙니다. 시스템 설계, 비즈니스 의도, 기업 정책과 완벽하게 조화를 이루는 우수하고 안전한 패턴을 따라야 합니다. 이를 위해서는 판단력이 필요합니다. 개발자가 코드 생성이나 검토에 AI에 지나치게 의존할 경우, 코드베이스에 대한 이해도가 저하될 위험이 실제로 존재합니다. 엔지니어가 특정 코드가 작동하거나 안전한 이유를 완전히 설명하지 못한다면, 조직은 이미 통제 계층 하나를 상실한 것입니다.
검증은 탐지와 동일하지 않다. 책임은 자동화와 동일하지 않다. AI는 보조할 수 있으나 책임을 질 수는 없다(그리고 현재까지 어떤 법률도 인간을 악성 AI 행동의 결과로부터 면책시키지 않는다).
인간 개입형 감독은 구식 개념이 아니다. AI 주도 개발 환경에서 이는 소프트웨어 개발 생명주기에 진입하는 코드가 의식적으로 검토되고 이해되며 승인되었음을 보장하는 핵심 안전장치다. 이러한 판단의 계층이 없다면 속도는 위험으로 전락한다.
안전한 인공지능 도입의 기반은 교육이어야 한다
이러한 맥락에서 보안 코딩 교육은 선택적 요소가 아닌 핵심 기업 통제 수단으로 진화합니다. "개발자"는 운영자에서 조정자로 진화하며, 교육 방향도 보안 코드 개발에서 AI가 생성한 코드의 보안성 평가로 전환될 것입니다.
AI가 생성한 코드를 검증하고 프롬프트 주입과 같은 새롭게 등장하는 AI 취약점 유형을 예측하며, AI 패턴이 아키텍처와 상호작용하는 방식을 이해하는 데 필요한 기술은 단발성 규정 준수 모듈을 통해 습득할 수 없습니다. 이러한 기술은 지속적이고 실용적이어야 하며, 기존 워크플로에 통합되고 실제 위험 결과에 대해 측정 가능해야 합니다.
AI 소프트웨어 거버넌스: 우리가 놓치고 있는 제어 계층
많은 보안 프로그램은 여전히 애플리케이션 보안을 하류 기능으로 취급합니다. AI 기반 환경에서는 이러한 모델이 위험 감소에 동일한 효과를 발휘하지 못합니다. 필요한 것은 AI 소프트웨어 거버넌스입니다: AI 기반 소프트웨어 개발 라이프사이클을 위한 진정한 기업 제어 평면입니다. 이 체계는 AI 기반 소프트웨어 개발 라이프사이클 전반에 걸쳐 적용되며, 코드 생성, 검토 및 승인에 대한 체계적인 감독을 확립합니다.
다음이 포함됩니다:
- 팀 간 AI 도구 사용 현황 파악
- SDLC 내에서 AI 생성 코드의 명확한 출처 표시
- 코드 변경 사항과 위험 신호 및 정책 요구사항 간의 상관관계
- 개발자 워크플로우 내 보안 코딩 표준의 시행
- 지속적인 역량 강화 및 측정 가능한 안전한 코딩 능력
- 코드가 프로덕션에 도달하기 전에 보안 위험의 가시적인 감소
거버넌스는 탐지와 의사결정을 연결하는 가교 역할을 하여 생산성 향상은 책임성을 희생시키지 않도록 보장한다.
인공지능은 소프트웨어 구축 방식을 계속해서 변화시킬 것이며, 이를 포기하는 것은 현실적이지도 바람직하지도 않다. 결국 생산성과 혁신 측면에서 얻는 이득이 너무나 크다. 그러나 안전하게 가치를 추출하기 위해서는 체계적인 감독과 의도적인 인간의 검증이 필요하며, 이러한 기반 시설 역시 서두르거나 무시해서는 안 된다.
앤트로픽의 클로드 코드 보안 출시로 인공지능 지원 소프트웨어 개발과 현대 사이버보안 접근 방식의 급속한 발전이 결정적인 충돌 지점에 도달했다. 이 새로운 클로드 기능은 인공지능 생성 코드의 취약점을 식별할 수 있지만, 이는 신뢰와 실패의 단일 지점을 생성하며 숙련된 인력이 여전히 해당 결과를 평가하고 적절한 해결 방안을 결정해야 한다. 컨설팅 기업 액셀리전스(Acceligence)의 저스틴 그레이스(Justin Greis) CEO는 CSO Online과의 인터뷰에서 이 접근법을 지지하며 이렇게 말했습니다. "좋은 보안 관행과 안전한 코딩의 기본을 대체하기 위해 AI든 다른 것이든 코드 스캐닝 도구에 맹목적으로 의존하는 사람들에게, 이는 개발 중인 제품이나 서비스의 가치 제안을 보호하는 핵심 전문성을 외부에 위탁하지 말라는 경고등입니다."
이러한 측면에서 본 모델은 기존 SAST 도구와 근본적으로 다르지 않습니다. 추론 방식은 더 발전했지만, 위험 감지형 사용 사례는 여전히 인간이 개입하여 발견된 문제를 해석하고 검증하며 안전하게 해결하는 과정을 필요로 합니다.
조직에 대한 위협은 AI 능력 자체가 아니라, 소프트웨어 개발 생명주기 내에서 통제되지 않은 AI 자율성과 낮은 감독 수준에 있다. AI가 코드를 생성하고 평가할 때, 강력하고 정밀한 거버넌스는 핵심 통제 수단이 된다.
"개발자"의 확장되는 정의
인공지능은 앱과 소프트웨어 개발의 진입 장벽을 낮췄습니다. 하지만 인공지능으로 빠르게 무언가를 할 수 있다고 해서, 그것이 가장 안전하거나 탄력적인 방식이라는 뜻도, 프로젝트 자체가 사용자에게 준비되었다는 뜻도 아닙니다. 바이브 코딩의 전제는 '흐름 상태'에 진입한 후 보안 같은 기업 수준의 개발 절차를 나중에 처리하는 것입니다.
오늘날의 "개발자"는 다음과 같을 수 있습니다:
- 전통적인 엔지니어가 AI를 활용해 코딩 작업을 가속화하다
- 프롬프트를 통해 기능을 프로토타이핑하는 제품 관리자
- 인공지능을 통해 스크립트를 자동화하는 데이터 분석가
- 인공지능을 활용하여 테스트 케이스를 생성하는 QA 엔지니어
조직 보안 관점에서 코드를 작성하는 주체는 실제 운영 환경에 배포된 코드의 영향력에 비해 훨씬 덜 중요합니다. 규정 준수 및 위험 관리 측면에서, 개인의 AI 활용이 적절한 기업별 보안 감독 없이 소프트웨어 개발 수명주기(SDLC)에 코드를 유입시키는 결과를 초래한다면, 이는 조직적 위험을 야기합니다. 이러한 위험은 반드시 이해하고 측정하며 완화해야 합니다.
왜 인간의 판단이 여전히 중요한가
생산 환경이나 민감한 코드베이스에 영향을 미칠 수 있는 코드를 생성할 수 있는 개인이 늘어남에 따라 조직의 위험 프로필은 확대됩니다. 거버넌스는 대규모 AI 기반 개발을 가능하게 하면서도 기업을 보호하기 위해 필요한 통제 수단이 확고히 유지되도록 진화해야 합니다.
인공지능은 상당히 신뢰할 수 있는 수준으로 코드를 생성하고 잠재적 취약점을 표시할 수 있습니다. 그러나 해당 코드가 귀사의 아키텍처, 데이터 흐름, 신원 모델, 규제 의무 또는 위험 허용 범위라는 맥락 내에서 적절한지 검증하는 것은 불가능합니다. 이는 모든 보안 프로그램의 효과성에 영향을 미치는 근본적인 정보입니다. 또한 Claude Code와 같은 도구를 SDLC에 도입하는 것은 한 가지 측면이지만, BaxBench 같은 도구는 방대한 데이터 분석을 통해 서로 다른 모델(예: Opus vs Sonnet 4.5 vs Sonnet 3)이 보안성과 정확성 측면에서 상이한 결과를 산출함을 입증합니다. 이는 기업이 작동 가능하고 안전한 코드를 추구할 때 실제 지출 비용에 엄청난 차이를 초래합니다.
안전한 소프트웨어는 단순히 스캔을 통과하는 코드가 아닙니다. 시스템 설계, 비즈니스 의도, 기업 정책과 완벽하게 조화를 이루는 우수하고 안전한 패턴을 따라야 합니다. 이를 위해서는 판단력이 필요합니다. 개발자가 코드 생성이나 검토에 AI에 지나치게 의존할 경우, 코드베이스에 대한 이해도가 저하될 위험이 실제로 존재합니다. 엔지니어가 특정 코드가 작동하거나 안전한 이유를 완전히 설명하지 못한다면, 조직은 이미 통제 계층 하나를 상실한 것입니다.
검증은 탐지와 동일하지 않다. 책임은 자동화와 동일하지 않다. AI는 보조할 수 있으나 책임을 질 수는 없다(그리고 현재까지 어떤 법률도 인간을 악성 AI 행동의 결과로부터 면책시키지 않는다).
인간 개입형 감독은 구식 개념이 아니다. AI 주도 개발 환경에서 이는 소프트웨어 개발 생명주기에 진입하는 코드가 의식적으로 검토되고 이해되며 승인되었음을 보장하는 핵심 안전장치다. 이러한 판단의 계층이 없다면 속도는 위험으로 전락한다.
안전한 인공지능 도입의 기반은 교육이어야 한다
이러한 맥락에서 보안 코딩 교육은 선택적 요소가 아닌 핵심 기업 통제 수단으로 진화합니다. "개발자"는 운영자에서 조정자로 진화하며, 교육 방향도 보안 코드 개발에서 AI가 생성한 코드의 보안성 평가로 전환될 것입니다.
AI가 생성한 코드를 검증하고 프롬프트 주입과 같은 새롭게 등장하는 AI 취약점 유형을 예측하며, AI 패턴이 아키텍처와 상호작용하는 방식을 이해하는 데 필요한 기술은 단발성 규정 준수 모듈을 통해 습득할 수 없습니다. 이러한 기술은 지속적이고 실용적이어야 하며, 기존 워크플로에 통합되고 실제 위험 결과에 대해 측정 가능해야 합니다.
AI 소프트웨어 거버넌스: 우리가 놓치고 있는 제어 계층
많은 보안 프로그램은 여전히 애플리케이션 보안을 하류 기능으로 취급합니다. AI 기반 환경에서는 이러한 모델이 위험 감소에 동일한 효과를 발휘하지 못합니다. 필요한 것은 AI 소프트웨어 거버넌스입니다: AI 기반 소프트웨어 개발 라이프사이클을 위한 진정한 기업 제어 평면입니다. 이 체계는 AI 기반 소프트웨어 개발 라이프사이클 전반에 걸쳐 적용되며, 코드 생성, 검토 및 승인에 대한 체계적인 감독을 확립합니다.
다음이 포함됩니다:
- 팀 간 AI 도구 사용 현황 파악
- SDLC 내에서 AI 생성 코드의 명확한 출처 표시
- 코드 변경 사항과 위험 신호 및 정책 요구사항 간의 상관관계
- 개발자 워크플로우 내 보안 코딩 표준의 시행
- 지속적인 역량 강화 및 측정 가능한 안전한 코딩 능력
- 코드가 프로덕션에 도달하기 전에 보안 위험의 가시적인 감소
거버넌스는 탐지와 의사결정을 연결하는 가교 역할을 하여 생산성 향상은 책임성을 희생시키지 않도록 보장한다.
인공지능은 소프트웨어 구축 방식을 계속해서 변화시킬 것이며, 이를 포기하는 것은 현실적이지도 바람직하지도 않다. 결국 생산성과 혁신 측면에서 얻는 이득이 너무나 크다. 그러나 안전하게 가치를 추출하기 위해서는 체계적인 감독과 의도적인 인간의 검증이 필요하며, 이러한 기반 시설 역시 서두르거나 무시해서는 안 된다.
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Secure Code Warrior 는 전체 소프트웨어 개발 수명 주기에서 코드를 보호하고 사이버 보안을 최우선으로 생각하는 문화를 조성할 수 있도록 도와드립니다. 앱 보안 관리자, 개발자, CISO 등 보안과 관련된 모든 사람이 안전하지 않은 코드와 관련된 위험을 줄일 수 있도록 도와드릴 수 있습니다.
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최고 경영자, 회장 겸 공동 설립자
피터 댄히외는 보안 컨설턴트로 12년 이상 경력을 쌓았으며, 조직, 시스템 및 개인의 보안 취약점을 타겟팅하고 평가하는 방법에 대한 공격 기법을 가르치는 SANS의 수석 강사로 8년 이상 활동한 세계적으로 인정받는 보안 전문가입니다. 2016년에는 호주에서 가장 멋진 기술자 중 한 명으로 선정(비즈니스 인사이더)되었고, 올해의 사이버 보안 전문가(AISA - 호주 정보 보안 협회)로 선정되었으며, GSE, CISSP, GCIH, GCFA, GSEC, GPEN, GWAPT, GCIA 자격증을 보유하고 있습니다.
앤트로픽의 클로드 코드 보안 출시로 인공지능 지원 소프트웨어 개발과 현대 사이버보안 접근 방식의 급속한 발전이 결정적인 충돌 지점에 도달했다. 이 새로운 클로드 기능은 인공지능 생성 코드의 취약점을 식별할 수 있지만, 이는 신뢰와 실패의 단일 지점을 생성하며 숙련된 인력이 여전히 해당 결과를 평가하고 적절한 해결 방안을 결정해야 한다. 컨설팅 기업 액셀리전스(Acceligence)의 저스틴 그레이스(Justin Greis) CEO는 CSO Online과의 인터뷰에서 이 접근법을 지지하며 이렇게 말했습니다. "좋은 보안 관행과 안전한 코딩의 기본을 대체하기 위해 AI든 다른 것이든 코드 스캐닝 도구에 맹목적으로 의존하는 사람들에게, 이는 개발 중인 제품이나 서비스의 가치 제안을 보호하는 핵심 전문성을 외부에 위탁하지 말라는 경고등입니다."
이러한 측면에서 본 모델은 기존 SAST 도구와 근본적으로 다르지 않습니다. 추론 방식은 더 발전했지만, 위험 감지형 사용 사례는 여전히 인간이 개입하여 발견된 문제를 해석하고 검증하며 안전하게 해결하는 과정을 필요로 합니다.
조직에 대한 위협은 AI 능력 자체가 아니라, 소프트웨어 개발 생명주기 내에서 통제되지 않은 AI 자율성과 낮은 감독 수준에 있다. AI가 코드를 생성하고 평가할 때, 강력하고 정밀한 거버넌스는 핵심 통제 수단이 된다.
"개발자"의 확장되는 정의
인공지능은 앱과 소프트웨어 개발의 진입 장벽을 낮췄습니다. 하지만 인공지능으로 빠르게 무언가를 할 수 있다고 해서, 그것이 가장 안전하거나 탄력적인 방식이라는 뜻도, 프로젝트 자체가 사용자에게 준비되었다는 뜻도 아닙니다. 바이브 코딩의 전제는 '흐름 상태'에 진입한 후 보안 같은 기업 수준의 개발 절차를 나중에 처리하는 것입니다.
오늘날의 "개발자"는 다음과 같을 수 있습니다:
- 전통적인 엔지니어가 AI를 활용해 코딩 작업을 가속화하다
- 프롬프트를 통해 기능을 프로토타이핑하는 제품 관리자
- 인공지능을 통해 스크립트를 자동화하는 데이터 분석가
- 인공지능을 활용하여 테스트 케이스를 생성하는 QA 엔지니어
조직 보안 관점에서 코드를 작성하는 주체는 실제 운영 환경에 배포된 코드의 영향력에 비해 훨씬 덜 중요합니다. 규정 준수 및 위험 관리 측면에서, 개인의 AI 활용이 적절한 기업별 보안 감독 없이 소프트웨어 개발 수명주기(SDLC)에 코드를 유입시키는 결과를 초래한다면, 이는 조직적 위험을 야기합니다. 이러한 위험은 반드시 이해하고 측정하며 완화해야 합니다.
왜 인간의 판단이 여전히 중요한가
생산 환경이나 민감한 코드베이스에 영향을 미칠 수 있는 코드를 생성할 수 있는 개인이 늘어남에 따라 조직의 위험 프로필은 확대됩니다. 거버넌스는 대규모 AI 기반 개발을 가능하게 하면서도 기업을 보호하기 위해 필요한 통제 수단이 확고히 유지되도록 진화해야 합니다.
인공지능은 상당히 신뢰할 수 있는 수준으로 코드를 생성하고 잠재적 취약점을 표시할 수 있습니다. 그러나 해당 코드가 귀사의 아키텍처, 데이터 흐름, 신원 모델, 규제 의무 또는 위험 허용 범위라는 맥락 내에서 적절한지 검증하는 것은 불가능합니다. 이는 모든 보안 프로그램의 효과성에 영향을 미치는 근본적인 정보입니다. 또한 Claude Code와 같은 도구를 SDLC에 도입하는 것은 한 가지 측면이지만, BaxBench 같은 도구는 방대한 데이터 분석을 통해 서로 다른 모델(예: Opus vs Sonnet 4.5 vs Sonnet 3)이 보안성과 정확성 측면에서 상이한 결과를 산출함을 입증합니다. 이는 기업이 작동 가능하고 안전한 코드를 추구할 때 실제 지출 비용에 엄청난 차이를 초래합니다.
안전한 소프트웨어는 단순히 스캔을 통과하는 코드가 아닙니다. 시스템 설계, 비즈니스 의도, 기업 정책과 완벽하게 조화를 이루는 우수하고 안전한 패턴을 따라야 합니다. 이를 위해서는 판단력이 필요합니다. 개발자가 코드 생성이나 검토에 AI에 지나치게 의존할 경우, 코드베이스에 대한 이해도가 저하될 위험이 실제로 존재합니다. 엔지니어가 특정 코드가 작동하거나 안전한 이유를 완전히 설명하지 못한다면, 조직은 이미 통제 계층 하나를 상실한 것입니다.
검증은 탐지와 동일하지 않다. 책임은 자동화와 동일하지 않다. AI는 보조할 수 있으나 책임을 질 수는 없다(그리고 현재까지 어떤 법률도 인간을 악성 AI 행동의 결과로부터 면책시키지 않는다).
인간 개입형 감독은 구식 개념이 아니다. AI 주도 개발 환경에서 이는 소프트웨어 개발 생명주기에 진입하는 코드가 의식적으로 검토되고 이해되며 승인되었음을 보장하는 핵심 안전장치다. 이러한 판단의 계층이 없다면 속도는 위험으로 전락한다.
안전한 인공지능 도입의 기반은 교육이어야 한다
이러한 맥락에서 보안 코딩 교육은 선택적 요소가 아닌 핵심 기업 통제 수단으로 진화합니다. "개발자"는 운영자에서 조정자로 진화하며, 교육 방향도 보안 코드 개발에서 AI가 생성한 코드의 보안성 평가로 전환될 것입니다.
AI가 생성한 코드를 검증하고 프롬프트 주입과 같은 새롭게 등장하는 AI 취약점 유형을 예측하며, AI 패턴이 아키텍처와 상호작용하는 방식을 이해하는 데 필요한 기술은 단발성 규정 준수 모듈을 통해 습득할 수 없습니다. 이러한 기술은 지속적이고 실용적이어야 하며, 기존 워크플로에 통합되고 실제 위험 결과에 대해 측정 가능해야 합니다.
AI 소프트웨어 거버넌스: 우리가 놓치고 있는 제어 계층
많은 보안 프로그램은 여전히 애플리케이션 보안을 하류 기능으로 취급합니다. AI 기반 환경에서는 이러한 모델이 위험 감소에 동일한 효과를 발휘하지 못합니다. 필요한 것은 AI 소프트웨어 거버넌스입니다: AI 기반 소프트웨어 개발 라이프사이클을 위한 진정한 기업 제어 평면입니다. 이 체계는 AI 기반 소프트웨어 개발 라이프사이클 전반에 걸쳐 적용되며, 코드 생성, 검토 및 승인에 대한 체계적인 감독을 확립합니다.
다음이 포함됩니다:
- 팀 간 AI 도구 사용 현황 파악
- SDLC 내에서 AI 생성 코드의 명확한 출처 표시
- 코드 변경 사항과 위험 신호 및 정책 요구사항 간의 상관관계
- 개발자 워크플로우 내 보안 코딩 표준의 시행
- 지속적인 역량 강화 및 측정 가능한 안전한 코딩 능력
- 코드가 프로덕션에 도달하기 전에 보안 위험의 가시적인 감소
거버넌스는 탐지와 의사결정을 연결하는 가교 역할을 하여 생산성 향상은 책임성을 희생시키지 않도록 보장한다.
인공지능은 소프트웨어 구축 방식을 계속해서 변화시킬 것이며, 이를 포기하는 것은 현실적이지도 바람직하지도 않다. 결국 생산성과 혁신 측면에서 얻는 이득이 너무나 크다. 그러나 안전하게 가치를 추출하기 위해서는 체계적인 감독과 의도적인 인간의 검증이 필요하며, 이러한 기반 시설 역시 서두르거나 무시해서는 안 된다.
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