AI 코드생성기 도입 시 보안취약점 자동검출 파이프라인 설계 가이드 AI 생성 이미지: AI 코드생성기 도입시 보안취약점 자동검출 파이프라인 실무 리더 요약 정리 이 섹션은 AI 코드생성기 도입 시 보안취약점 자동검출 파이프라인 설계와 관련된 실무 의사결정 포인트를 간결하게 정리해 둔 내용입니다. 이 글에서 짚고 가는 핵심 포인트 문제 정의 — AI 코드생성기가 만드는 새로운 보안 위험들 먼저 정해야 할 것들 — 위협 모델과 규정·정책 범위 엔드투엔드 검출 파이프라인 아키텍처 제안 팀 위키나 아키텍처 리뷰 문서에 그대로 복사해 붙여 넣고, 우리 조직 상황에 맞게 약간만 손보면 실무에 큰 도움이 됩니다. 실제 엔터프라이즈 환경에서 이런 일이 자주 벌어집니다. 몇 년 전, 우리 팀은 AI 코드생성기 도입 시 보안취약점 자동검출 파이프라인을 제대로 설계하지 못해 장애와 불필요한 야근을 경험했습니다. 이 글은 같은 실수를 반복하지 않기 위해, 리더 관점에서 우선 정해야 할 구조와 운영 방식을 중심으로 정리했습니다. 이 글에서 짚고 가는 핵심 포인트 문제 정의 — AI 코드생성기가 만드는 새로운 보안 위험들 먼저 정해야 할 것들 — 위협 모델과 규정·정책 범위 엔드투엔드 검출 파이프라인 아키텍처 제안 AI 생성 코드에 특화된 검사 기법과 도구 조합 실제 엔터프라이즈 환경에서 AI 코드생성기 도입 시 보안취약점 자동검출 파이프라인을 적용할 때 반드시 확인해야 할 구조와 운영 포인트를 요약했습니다. 문제 정의 — AI 코드생성기가 만드는 새로운 보안 위험들 대형언어모델(LLM)은 환각이나 불완전한 패턴으로 인해 보안에 취약한 코드를 생성할 수 있습니다. 인증·입력 검증의 누락, 안전하지 않은 디폴트 설정, 잘못된 암호화 사용 등이 자주 관찰됩니다. 더 빠른 코드 생성은 변경 통제 없이 취약점이 유입되는 속도를 높입니다. 엔터프라이즈 사례 1. 하드코딩된 자격증명·비밀키 누출 2. 입력 검증 생략으로 인한 SQL...