AI와 DevSecOps를 안전하게 결합하는 4가지 전략

SBOM·시크릿·빌드·취약점 관리

Grace

Technical Writer

2025년 10월 1일 · 약 19분

오늘날 AI는 DevSecOps에서 취약점 탐지와 수정을 자동화하고, 보안 테스트를 가속화하며, 인적 오류를 줄이는 핵심 도구로 떠올랐습니다. 그러나 AI 모델의 취약점, 데이터 품질과 유출 위험, 악의적인 코드 주입 가능성 등 위험이 여전히 도사리고 있죠.

저는 지난 기술 블로그에서 AI 개발 시대에 DevSecOps의 필요성과 두 기술의 통합 가치, 최근 트렌드인 AI 에이전트 기반 취약점 관리 자동화 사례를 다뤘는데요. 이 글에서는 AI를 DevSecOps에 안전하게 통합하기 위해 지켜야 할 4가지 핵심 전략을 제시하려 합니다. AI 활용 현황 파악부터 시크릿 관리, 빌드 시스템 보안, 취약점 관리·데이터 검증까지 실무에 적용할 수 있는 모범 관행을 소개하겠습니다.

1. AI 활용 현황 파악

AI를 DevSecOps에 안착시키려면, 조직의 AI 활용 현황을 정확히 파악하는 것이 중요합니다. 조직이 현재 이용하는 AI 모델의 출처와 작동 방식, AI가 생성한 코드를 명확히 인지해야 하죠. 특히 AI 활용 현황을 유형별로 구분하면, 각 유형에 맞는 보안 정책과 관리 프로세스를 수립할 수 있는데요. 예를 들어, 외부 모델에는 데이터 유출 방지 정책을 적용하고, AI가 생성한 코드는 추가 검증 절차를 거쳐 차별화된 대응이 가능합니다.

글로벌 애플리케이션 보안 테스트 솔루션 기업 Checkmarx의 부사장인 Eran Kinsbruner는 조직의 AI 적용 범위를 파악하는 방법을 이렇게 제안합니다. 먼저 내부 노트북과 파이프라인부터 고객 대면 기능까지 조직에 AI가 내장된 모든 지점을 확인하고요. 이어서 관리 방식과 책임 소재를 명확히 판단하기 위해 AI 워크플로 소유자를 파악합니다. 코드는 레거시 코드, 새로운 독점 코드, 오픈 소스 코드, AI가 생성한 코드로 분류하는데요. 이로써 각각의 위험 수준과 필요한 보안 조치를 체계화할 수 있죠.

특히 효과적인 관리를 위해서는 자산 인벤토리도 필요한데요. 여기에는 데이터셋, 사전 훈련된 모델, 파이프라인과 AI 서비스를 노출하는 엔드포인트가 있어야 합니다. 이러한 자산의 외부 의존성을 추적하는 데 소프트웨어 자재 명세서(SBOM)가 핵심 역할을 하는데요. SBOM은 제품의 모든 소프트웨어 구성 요소(라이브러리, 의존성 등)를 기록한 문서로, AI 시스템의 소프트웨어 라이브러리를 추적할 수 있죠. SBOM은 새 취약점이 공개될 때 업데이트하거나 교체해야 할 의존성을 신속히 판단하는 데 도움이 되는데요. 이는 조직이 AI 관련 공급망 보안을 강화하는 핵심 도구로 활용할 수 있습니다.

2. 시크릿 관리 체계화

시크릿이 코드에 커밋되거나 프로덕션 환경에 도달하는 것을 미리 탐지하고 차단하는 것도 필수입니다. 오늘날 AI 시스템은 다양한 자격 증명에 의존하는데요. 모델 접근을 위한 API 키, GPU 인스턴스를 위한 클라우드 토큰, 학습 데이터셋을 위한 데이터베이스 비밀번호 등이 그 예죠. 이는 노트북이나 구성 파일에 하드코딩돼 보안 사고로 이어질 수 있습니다. 많은 보안 도구가 API 키처럼 기계가 생성한 자격 증명은 잘 탐지하는데요. 비밀번호와 같이 사람이 만든 시크릿은 비교적 탐지하지 못할 때가 있죠.

GitHub은 ‘AI 기반 DevSecOps 체크리스트’에서 시크릿 유출 위험을 방지하는 세 가지 조치를 제안합니다. 첫째, 모든 코드 커밋을 스캔해 시스템이 노출될 수 있는 토큰, 비밀번호가 코드에 포함되지 않도록 하고요. 둘째, 전체 Git 리포지터리와 이슈, 설명, 댓글 등 시크릿이 있을 수 있는 모든 영역을 스캔해 이미 존재하는 시크릿도 탐지합니다. 셋째, AI 코딩 도구의 수정 제안과 고위험 노출 지점 표시, 일부 완화 단계 자동화 기능을 활용해 유출된 시크릿에는 빠르게 대응하고요.

최근 AI 기반 보안 도구의 시크릿 탐지율이 크게 향상됐지만, 사람의 교차 확인은 여전히 필요한데요. Checkmarx의 부사장 Eran Kinsbruner는 “자동화 도구가 놓칠 수 있는 레거시, 숨겨진 자격 증명을 탐지하도록 리포지터리와 클라우드 환경에 정기 감사를 수행하라”고 권고합니다. 아울러 조직은 스프린트 회고나 릴리즈 주기 동안 시크릿의 수명주기(발급-사용-회수/폐기)를 검토해야 하고요. 최소 권한 원칙을 적용해 불필요한 무단 접근 위험을 최소화하는 조치도 필요합니다.

3. AI로 빌드 시스템 보안 강화

빌드 프로세스 전반에 AI 기반 도구로 보안 검사를 자동화하고, 정책을 강제 적용하며, 취약점 유입을 차단합니다. 안전한 빌드 프로세스는 애플리케이션의 무결성을 유지하고, 아티팩트를 취약점과 변조에서 보호하는 데 중요하죠. 빌드 시스템이 침해되면 악성 코드나 백도어가 주입되는 게이트웨이가 되고요. 사람의 실수로 중요한 테스트가 생략되면 최종 제품에 버그와 취약점이 유입될 수 있습니다. 자동화된 워크플로와 AI 기반 도구는 필수 프로세스를 강제 실행해 이러한 위험을 방지합니다.

GitHub은 소프트웨어 개발 라이프사이클에 자동화된 워크플로를 보호해 개발자가 빌드 환경에서 신뢰할 수 있는 워크플로를 사용하도록 보장할 것을 권장하는데요. 특히 소프트웨어 개발 라이프사이클 전반에 테스트를 자동화하면, 필수 테스트 누락과 오래된 프로세스 사용 가능성을 줄일 수 있죠. 이렇게 추가된 보안 계층은 모든 코드 변경이 엄격한 테스트 프로세스를 거쳐 버그와 취약점이 최종 제품에 유입되는 걸 차단할 수 있고요.

AI 페어 프로그래밍 도구를 함께 활용하면 효과는 배가됩니다. 이 도구로 맞춤형 워크플로를 생성하고, CI/CD 도구로 자동화할 수 있는데요. 워크플로 자동화는 시간이 걸려 바쁜 개발자나 DevOps 팀에서 챙기기 어려울 수 있죠. 그러나 AI 페어 프로그래밍 도구를 사용해 자동화 스크립트 작성 프로세스를 가속화할 수 있고요. AI 기반 워크플로 생성과 자동화로 개발 주기를 효율화하며, 소프트웨어 보안과 품질도 향상할 수 있죠. 빌드 시스템의 보안은 과거에는 덜 주목받았지만, 최근 공급망 공격 위험이 커지면서 DevSecOps의 핵심 영역이 됐는데요. 자동화된 워크플로와 AI 기반 도구로 이를 보호하고, 필수 보안 조치가 누락되지 않도록 체계적으로 관리하는 게 중요합니다.

4. 취약점 관리 효율화·데이터 검증

AI로 취약점을 효율적으로 관리하고, 올바른 데이터로 검증의 정확도를 높이는 노력도 필요합니다. AI로 취약점을 탐지, 수정하는 과정에서도 무엇을 우선 처리할지 적절하게 판단하기 어려울 수 있습니다. 또 취약점을 탐지하는 AI 모델의 학습 데이터에 문제가 있으면, 취약점의 심각도를 잘못 분류해 위험한 상황이 발생할 수 있고요. 따라서 취약점의 우선순위와 모델의 데이터 품질 판단 기준을 올바로 적용해 관리의 효율성과 정확성을 향상해야 합니다.

글로벌 AI 보안 기업 Mindgard는 취약점 관리의 우선순위를 다음과 같이 조언하는데요. 먼저 위협 노출에 가장 큰 영향을 미치는 항목에 초점을 두고요. 비즈니스 영향에 따라 취약점의 우선순위를 지정하면 MTTR을 단축하고, 가장 중요한 곳에 리소스를 집중할 수 있습니다. 예를 들어, 중요하지 않은 시나리오에서 사소한 정확도 드리프트가 있는 사기 탐지 모델은 공격자가 인증을 완전히 우회하도록 하는 취약점보다 덜 시급한데요. 이러한 차이를 명확히 구분하고, AI가 컨텍스트를 반영해 취약점의 우선순위를 판단하도록 설정해야 합니다.

모델의 데이터 품질을 판단할 때는 자동화된 검증을 활용하는 걸 권장합니다. 이는 데이터셋이 프로덕션에 도달하기 전에 정확하고, 일관되며, 문제가 없도록 보장하죠. 특히 자동 검증 과정에서는 완전성, 정확성, 일관성, 유효성을 기준으로 데이터 품질을 평가하도록 설정해야 합니다. 다양성과 유일성, 적시성도 AI 보안 맥락에서 중요한 평가 기준이고요. 이러한 기준에 입각한 데이터 검증 자동화는 손상된 데이터가 모델 학습과 취약점 탐지, 우선순위 판단 결과에 미칠 부작용과 거짓 긍정을 줄여 전반적인 취약점 관리의 신뢰성을 높이는 데 기여합니다.

맺음말

지금까지 AI를 DevSecOps에 안전하게 통합하기 위한 핵심 전략을 살펴봤습니다. 이 글의 요점은 다음과 같은데요.

AI 활용 현황을 체계적으로 파악해 조직의 AI 자산을 명확히 인지하고, 코드를 유형별로 분류해 각각에 맞는 보안 정책을 수립해야 합니다. SBOM을 활용한 의존성 관리는 AI 관련 공급망 보안 강화의 핵심 도구입니다.
시크릿 관리를 체계화해 API 키, 토큰, 비밀번호 등이 코드에 노출되지 않도록 모든 커밋과 리포지터리를 스캔하고, AI 도구를 활용해 신속하게 대응해야 합니다. 정기 감사와 최소 권한 원칙 적용도 필수입니다.
빌드 시스템 보안을 AI로 강화해 자동화된 워크플로와 테스트로 취약점 유입을 차단하고, AI 페어 프로그래밍 도구와 CI/CD 파이프라인을 연계해 보안 프로세스를 가속화해야 합니다.
취약점 관리의 효율성과 정확성을 개선하기 위해 비즈니스 영향에 따라 우선순위를 정하고, 자동화된 데이터 검증으로 AI 모델의 신뢰성을 높여야 합니다.