개발자가 AI 개발 도구를 효과적으로 활용하기 위해 보안 기술이 필요한 이유
인공지능 엔진은 새로운 모델과 버전이 나올 때마다 다양한 분야에 적용될 수 있는 더욱 강력하고 인상적인 기능을 선보이면서 모든 곳에 적용되기 시작했습니다. 인공지능의 좋은 활용 사례로 제시된 한 가지 영역은 코드 작성이며, 일부 모델은 이미 다양한 프로그래밍 언어를 사용하여 그 능력을 입증했습니다.
그러나 AI가 인간 소프트웨어 엔지니어의 일자리를 대신할 수 있다는 전제는 과장된 것입니다. 오늘날 운영되고 있는 최고의 AI 모델들은 모두 고급 프로그래밍 능력에 있어 심각한 한계를 드러냈으며, 그 중에서도 컴파일하는 코드에 오류와 취약성을 빠른 속도로 도입하는 경향이 가장 두드러집니다.
AI를 사용하면 과중한 업무에 시달리는 프로그래머의 시간을 절약할 수 있는 것은 사실이지만, 미래에는 모든 코드의 보안을 최대한 보장하는 비판적 사고와 정밀 기술을 전적으로 담당하는 유능한 인력이 인간과 AI가 함께 일하는 시대가 될 것입니다. 따라서 안전한 코드를 작성하고, 취약점을 찾아내고, 애플리케이션이 프로덕션 환경에 들어가기 훨씬 전에 최대한 보호되도록 설정하는 능력은 매우 중요합니다.
새 백서( Secure Code Warrior)에서 자세한 내용을 확인할 수 있습니다:
- LLM 코드 출력에 대한 맹목적인 신뢰의 함정.
- 보안에 능숙한 개발자가 AI 코딩 도구와 프로그래밍을 안전하게 '페어링'해야 하는 이유
- AI 지원 프로그래밍 시대에 개발 집단의 역량을 강화하기 위한 최고의 전략입니다.
- AI의 한계(그리고 이를 극복하는 방법)를 보여주는 대화형 챌린지입니다.
버튼 하나만 누르면 복잡한 코드를 작성하는 인공지능의 가능성은 흥미롭지만, 인공지능이 진정으로 안전하고 신뢰할 수 있는 코드를 작성하려면 인간 개발자의 많은 도움이 필요한 것이 현실입니다.
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
인공지능 엔진은 새로운 모델과 버전이 나올 때마다 다양한 분야에 적용될 수 있는 더욱 강력하고 인상적인 기능을 선보이면서 모든 곳에 적용되기 시작했습니다. 인공지능의 좋은 활용 사례로 제시된 한 가지 영역은 코드 작성이며, 일부 모델은 이미 다양한 프로그래밍 언어를 사용하여 그 능력을 입증했습니다.
그러나 AI가 인간 소프트웨어 엔지니어의 일자리를 대신할 수 있다는 전제는 과장된 것입니다. 오늘날 운영되고 있는 최고의 AI 모델들은 모두 고급 프로그래밍 능력에 있어 심각한 한계를 드러냈으며, 그 중에서도 컴파일하는 코드에 오류와 취약성을 빠른 속도로 도입하는 경향이 가장 두드러집니다.
AI를 사용하면 과중한 업무에 시달리는 프로그래머의 시간을 절약할 수 있는 것은 사실이지만, 미래에는 모든 코드의 보안을 최대한 보장하는 비판적 사고와 정밀 기술을 전적으로 담당하는 유능한 인력이 인간과 AI가 함께 일하는 시대가 될 것입니다. 따라서 안전한 코드를 작성하고, 취약점을 찾아내고, 애플리케이션이 프로덕션 환경에 들어가기 훨씬 전에 최대한 보호되도록 설정하는 능력은 매우 중요합니다.
새 백서( Secure Code Warrior)에서 자세한 내용을 확인할 수 있습니다:
- LLM 코드 출력에 대한 맹목적인 신뢰의 함정.
- 보안에 능숙한 개발자가 AI 코딩 도구와 프로그래밍을 안전하게 '페어링'해야 하는 이유
- AI 지원 프로그래밍 시대에 개발 집단의 역량을 강화하기 위한 최고의 전략입니다.
- AI의 한계(그리고 이를 극복하는 방법)를 보여주는 대화형 챌린지입니다.
인공지능 엔진은 새로운 모델과 버전이 나올 때마다 다양한 분야에 적용될 수 있는 더욱 강력하고 인상적인 기능을 선보이면서 모든 곳에 적용되기 시작했습니다. 인공지능의 좋은 활용 사례로 제시된 한 가지 영역은 코드 작성이며, 일부 모델은 이미 다양한 프로그래밍 언어를 사용하여 그 능력을 입증했습니다.
그러나 AI가 인간 소프트웨어 엔지니어의 일자리를 대신할 수 있다는 전제는 과장된 것입니다. 오늘날 운영되고 있는 최고의 AI 모델들은 모두 고급 프로그래밍 능력에 있어 심각한 한계를 드러냈으며, 그 중에서도 컴파일하는 코드에 오류와 취약성을 빠른 속도로 도입하는 경향이 가장 두드러집니다.
AI를 사용하면 과중한 업무에 시달리는 프로그래머의 시간을 절약할 수 있는 것은 사실이지만, 미래에는 모든 코드의 보안을 최대한 보장하는 비판적 사고와 정밀 기술을 전적으로 담당하는 유능한 인력이 인간과 AI가 함께 일하는 시대가 될 것입니다. 따라서 안전한 코드를 작성하고, 취약점을 찾아내고, 애플리케이션이 프로덕션 환경에 들어가기 훨씬 전에 최대한 보호되도록 설정하는 능력은 매우 중요합니다.
새 백서( Secure Code Warrior)에서 자세한 내용을 확인할 수 있습니다:
- LLM 코드 출력에 대한 맹목적인 신뢰의 함정.
- 보안에 능숙한 개발자가 AI 코딩 도구와 프로그래밍을 안전하게 '페어링'해야 하는 이유
- AI 지원 프로그래밍 시대에 개발 집단의 역량을 강화하기 위한 최고의 전략입니다.
- AI의 한계(그리고 이를 극복하는 방법)를 보여주는 대화형 챌린지입니다.
아래 링크를 클릭하여 이 자료의 PDF를 다운로드하세요.
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.
보고서 보기데모 예약
인공지능 엔진은 새로운 모델과 버전이 나올 때마다 다양한 분야에 적용될 수 있는 더욱 강력하고 인상적인 기능을 선보이면서 모든 곳에 적용되기 시작했습니다. 인공지능의 좋은 활용 사례로 제시된 한 가지 영역은 코드 작성이며, 일부 모델은 이미 다양한 프로그래밍 언어를 사용하여 그 능력을 입증했습니다.
그러나 AI가 인간 소프트웨어 엔지니어의 일자리를 대신할 수 있다는 전제는 과장된 것입니다. 오늘날 운영되고 있는 최고의 AI 모델들은 모두 고급 프로그래밍 능력에 있어 심각한 한계를 드러냈으며, 그 중에서도 컴파일하는 코드에 오류와 취약성을 빠른 속도로 도입하는 경향이 가장 두드러집니다.
AI를 사용하면 과중한 업무에 시달리는 프로그래머의 시간을 절약할 수 있는 것은 사실이지만, 미래에는 모든 코드의 보안을 최대한 보장하는 비판적 사고와 정밀 기술을 전적으로 담당하는 유능한 인력이 인간과 AI가 함께 일하는 시대가 될 것입니다. 따라서 안전한 코드를 작성하고, 취약점을 찾아내고, 애플리케이션이 프로덕션 환경에 들어가기 훨씬 전에 최대한 보호되도록 설정하는 능력은 매우 중요합니다.
새 백서( Secure Code Warrior)에서 자세한 내용을 확인할 수 있습니다:
- LLM 코드 출력에 대한 맹목적인 신뢰의 함정.
- 보안에 능숙한 개발자가 AI 코딩 도구와 프로그래밍을 안전하게 '페어링'해야 하는 이유
- AI 지원 프로그래밍 시대에 개발 집단의 역량을 강화하기 위한 최고의 전략입니다.
- AI의 한계(그리고 이를 극복하는 방법)를 보여주는 대화형 챌린지입니다.
시작할 수 있는 리소스
보안 기술 벤치마킹: 기업에서 보안 설계 간소화
보안 설계 이니셔티브의 성공에 대한 의미 있는 데이터를 찾는 것은 매우 어렵기로 악명이 높습니다. CISO는 직원과 회사 차원에서 보안 프로그램 활동의 투자 수익률(ROI)과 비즈니스 가치를 입증하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 특히 기업이 현재 업계 표준과 비교하여 조직이 어떻게 벤치마킹되고 있는지에 대한 인사이트를 얻는 것은 더욱 어렵습니다. 대통령의 국가 사이버 보안 전략은 이해관계자들에게 "보안과 회복탄력성을 설계에 포함"할 것을 촉구했습니다. 설계에 의한 보안 이니셔티브의 핵심은 개발자에게 안전한 코드를 보장하는 기술을 제공하는 것뿐만 아니라 규제 기관에 이러한 기술이 제대로 갖추어져 있음을 확신시키는 것입니다. 이 프레젠테이션에서는 25만 명 이상의 개발자로부터 수집한 내부 데이터 포인트, 데이터 기반 고객 인사이트, 공개 연구 등 여러 주요 소스에서 파생된 수많은 정성적 및 정량적 데이터를 공유합니다. 이러한 데이터 포인트의 집계를 활용하여 여러 업종에 걸친 보안 설계 이니셔티브의 현재 상태에 대한 비전을 전달하고자 합니다. 이 보고서는 현재 이 분야의 활용도가 낮은 이유, 성공적인 업스킬링 프로그램이 사이버 보안 위험 완화에 미칠 수 있는 중대한 영향, 코드베이스에서 취약성 범주를 제거할 수 있는 잠재력에 대해 자세히 설명합니다.
