탐지
Detect
여덟 관점(보안·버그·구조·마이그레이션·API·관측성·배포·스타일)이 MR 전체를 읽습니다. 지식그래프로 변경의 맥락까지 봅니다.
↳ 시크릿과 알려진 CVE는 Tier0 게이트가 그 자리에서 막습니다.
지적하고 끝나는 리뷰가 아니라, 우리 팀의 코드 저장소와 우리 조직의 LLM 위에서 결함의 재발과 소멸까지 추적하며 통제합니다.
리뷰가 부족해서가 아닙니다. 지적 이후를 책임지는 루프가 없기 때문입니다.
리뷰 봇이 지적 14건을 남겨도 그중 무엇이 반드시 막아야 할 유형인지, 사람이 하나하나 가려낼 시간이 없습니다.
수정 커밋이 올라오고 "반영했습니다" 답글이 달리면, 재확인 없이 LGTM 승인과 함께 머지됩니다. 조치는 어디에도 증명되지 않습니다.
조치됐다는 근거를 요구받아도 리뷰 코멘트와 승인 기록만으로는 전자금융감독규정·ISMS-P 대응이 어렵습니다.
일회성 코드리뷰가 아니라, 결함의 일생을 모두 추적하는 자동형 루프입니다.
읽기와 재검토, 기록과 집계는 게이트가 하고, 사람은 결정만 합니다. 어떤 결함도 댓글로 끝나지 않습니다 — 닫히고, 승인되고, 기록에 남습니다.
탐지→결정·조치→재검토→판정 루프로, 어떤 결함도 댓글로 끝나지 않습니다. 닫히고, 승인되고, 기록에 남습니다.
LLM은 고객이 승인한 모델만(BYO-LLM). 분석 파이프라인과 LLM 호출까지 조직 인프라 안에서 실행되는 구성을 지원합니다.
GitLab·GitHub·Bitbucket의 CI 파이프라인과 브랜치 보호 규칙으로 동작합니다. GitLab은 Ultimate 없이 어느 티어에서든 씁니다.
탐지 → 결정·조치 → 재검토 → 판정. 루프는 게이트가 돌리고, 사람은 결정에만 시간을 씁니다.
여덟 관점(보안·버그·구조·마이그레이션·API·관측성·배포·스타일)이 MR 전체를 읽습니다. 지식그래프로 변경의 맥락까지 봅니다.
↳ 시크릿과 알려진 CVE는 Tier0 게이트가 그 자리에서 막습니다.
관리자는 수용할지 반려할지만 정합니다 — 근거 코드와 제안 수정이 이미 붙어 있습니다. 수용된 지적은 담당자가 수정 커밋으로 답합니다.
↳ 오탐은 그 자리에서 신고해 반려로 끝냅니다.
push마다 자동으로 다시 검토합니다. 지적이 사라지면 소멸, 남으면 잔존, 새로 생기면 신규로 판정합니다.
조건이 채워지면 게이트가 열립니다. 우회하거나 미조치로 나간 결함은 잔여 리스크 기록에 남고, 재발하면 다시 검출됩니다.
탐지, 추적, 차단, 증명 — 네 가지 축으로 리뷰를 통제로 바꿉니다.
보안·버그·구조·마이그레이션·API·관측성·배포·스타일 — 여덟 관점이 MR 전체를 읽고 근거 코드와 제안 수정을 함께 남깁니다.
push마다 자동 재검토 — 소멸·잔존·신규를 판정해 커밋이 조치를 증명하게 합니다. 판정이 쌓여 배포 가부가 됩니다.
시크릿·알려진 CVE는 머지 전 즉시 차단합니다. 장애 시에는 break-glass 절차로 승인 하에 우회하고 전 과정이 감사 로그에 남습니다.
재현율·조치율·Tier0 위반 건수를 고객 환경의 실데이터로만 셉니다. 차단·우회·사인오프 기록은 감사 때 그대로 내보냅니다.
push마다 자동 재검토 — 지적이 사라지면 소멸, 남으면 잔존, 새로 생기면 신규로 판정합니다.
댓글로 끝나던 리뷰에서, 커밋이 증명하는 게이트로.
| 리뷰의 끝 | Before댓글과 LGTM 승인으로 종료 | After게이트 판정으로 종결 — 조치를 커밋이 증명 |
|---|---|---|
| 리뷰 커버리지 | Before리뷰어 시간·역량에 따라 편차 | After8개 관점이 MR 전체를 일괄 분석 |
| 시크릿·CVE | Before릴리즈 이후 발견되는 케이스 다수 | AfterTier0 게이트가 머지 전 즉시 차단 |
| 감사 대응 | Before남는 근거는 승인 클릭 기록뿐 | After차단·우회·사인오프 증적을 그대로 내보내기 |
조직 환경에 맞춰 Faceta는 다르게 기여합니다.
전자금융감독규정·ISMS-P 대응을 염두에 둔 체계 — 차단·우회·사인오프까지 루프의 모든 기록이 감사 증적입니다.
고객이 승인한 모델을 고객 인프라(온프렘 vLLM 등)에서 실행하는 구성 — 코드가 경계를 넘지 않도록 설계했습니다.
읽기와 재검토, 기록과 집계는 게이트가 하고 사람은 결정만 합니다. 쌓이는 MR을 리뷰어 증원 없이 소화합니다.
Faceta × MantisFaceta 게이트가 남긴 조치율·재현율과 리뷰 품질을 Mantis for GitLab이 DORA 메트릭과 비용·기술부채 관점으로 자동 수치화합니다. 도입 효과를 경영진에게 직접 보여드립니다.
상담에서 시작해 보안 아키텍처 검토, PoC, 단계 적용 순으로 진행합니다.
폐쇄망과 승인 모델, 감사 요건까지 — 우리 조직에 맞는 안전한 리뷰 루프를 상담으로 확인해 보세요.