GitLab MR에 LLM 정책위반 설명 자동화로 보는 현대 CI/CD·DevSecOps 운영 인사이트 배경과 문제정의 아키텍처 개요 운영·프로세스 변화 보안·비용 관점 팁 구현 예시 엔터프라이즈 팀 리더 경험담 FAQ 결론 배경과 문제정의 대규모 코드베이스와 다수의 스쿼드가 공존하는 엔터프라이즈 환경에서는 보안·컴플라이언스 정책 위반 을 탐지하는 도구(SAST, SCA, 시크릿 스캐너, 인프라 정책 스캐너 등)의 알림이 계속 늘어납니다. 문제는 GitLab Merge Request(MR) 에서 개발자가 각 위반의 맥락과 영향도를 이해하고, 실제 수정까지 이어가려면 설명·재현 절차·정책 근거 링크 가 정리되어 있어야 한다는 점입니다. 이 설명 작업은 보통 리뷰어나 보안 담당자의 수작업 에 의존하기 때문에 병목과 대기 시간이 생깁니다. 특히 신규 팀·외주 인력·온보딩 초기 인원은 정책 맥락을 파악하는 데 더 많은 시간이 필요해 리뷰 리드 타임이 길어지기 쉽습니다. LLM(대규모 언어 모델) 을 활용해 정책 위반을 자동으로 요약·설명·수정 가이드 까지 생성하게 하면, 이 병목을 크게 줄이고 CI/CD 파이프라인 전반의 리뷰 사이클을 단축할 수 있습니다. 핵심은 LLM이 직접 정책을 “판단”하는 것이 아니라, 기존 스캐너·정책 엔진의 결과를 맥락화(contextualize) 하고, 영향도와 수정안을 개발자 친화적인 언어로 재구성하는 데 집중하도록 설계하는 것입니다. 아키텍처 개요 구성요소 및 책임 분리 권장 아키텍처는 다음과 같습니다. GitLab MR 이벤트가 CI 파이프라인을 트리거하고, ...