왜 Claude만을 Code Security Review에 의존하면 성장하는 팀에 실패하는가

Source: Dev.to

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소개

풀 리퀘스트에 AI 코멘트를 처음 보게 되면 피드백 루프가 눈에 띕니다. 전체 리뷰가 몇 초 안에 나타나 인간 리뷰어가 파일을 열기도 전에 잠재적인 문제를 지적합니다. Claude와 같은 도구를 코드‑보안 리뷰에 사용하는 매력은 명확합니다: 문제를 조기에 발견하고 팀의 수작업 부담을 줄여줍니다.

하지만 실제로는 이 속도가 종종 잘못된 안도감을 만들게 됩니다. 초기에는 잘 작동하지만 팀이 커지고 시스템이 복잡해지면서 점점 무너지기 시작합니다.

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중요한 사각지대

좋은 보안 검토는 diff에 포함되지 않은 컨텍스트에 의존합니다. 그 컨텍스트는 격리된 코드 외부에 존재합니다. 본질적으로 LLM은 그 컨텍스트에 접근할 수 없습니다. LLM은 코드의 일부분만을 고립된 상태로 분석하므로, 실제로 가장 심각한 취약점이 존재하는 넓은 시야를 놓칩니다.

눈에 띄지 않는 아키텍처 및 데이터 흐름 위험

• 많은 중요한 보안 결함은 코드 자체에 있는 것이 아니라 컴포넌트 간 데이터 흐름에 있습니다.
• LLM은 시스템의 신뢰 경계를 알지 못합니다. 예를 들어, UserService가 내부 전용이라는 사실이나, 공개된 APIGateway에서 들어오는 모든 데이터는 이전 검증과 관계없이 재검증해야 한다는 점을 인식하지 못할 수 있습니다.

예시: 테넌트 간 권한 부여 결함

1. 개발자가 사용자가 admin 역할을 가지고 있는지 올바르게 확인하는 새로운 엔드포인트를 추가합니다.
2. diff만 보면 코드는 올바르게 보입니다.
3. 시니어 엔지니어는 암묵적인 시스템 규칙을 알고 있습니다: 테넌트 A의 관리자는 테넌트 B의 데이터를 절대 접근해서는 안 된다. 코드에는 테넌트 ID 검증이 없습니다.

Claude는 여러분의 멀티‑테넌시 모델이나 데이터 격리·민감도에 관한 내부 규칙을 이해하지 못하기 때문에 이를 표시하지 않습니다. 유효한 역할 검사를 보고 지나가면서 잠재적인 테넌트 간 데이터 유출을 놓칩니다.

저장소 히스토리와 위협 진화 무시

• 코드베이스는 살아있는 문서입니다. 커밋, 풀 리퀘스트, 사고 보고서의 히스토리는 중요한 보안 컨텍스트를 담고 있습니다.
• 인간 리뷰어는 특정 데이터 모델에 대한 입력 검증이 불완전했던 과거 사고를 기억하고, 유사한 변경에 대해 더욱 경계합니다. LLM은 이러한 기억을 가지고 있지 않습니다.

예시: 알려진 DoS 취약점 재도입

# 6개월 전
- 자유 텍스트 필드에 하드 사이즈 제한을 추가해 서비스 거부(DoS) 문제를 해결했습니다.

# 새로운 변경
+ 유사한 자유 텍스트 필드를 추가했지만 사이즈 검증을 누락했습니다.

코드는 구문적으로는 올바르지만 알려진 취약점 패턴을 다시 도입한 것입니다. 경험 많은 리뷰어는 즉시 이를 발견하지만, LLM은 과거 교훈에 접근할 수 없어 새로운 코드만 보고 판단합니다.

팀 고유 보안 정책 학습 불가

각 엔지니어링 팀은 자체적인 보안 관례와 정책을 개발합니다. 이는 도메인에 특화되어 있고 코드에 명시적으로 드러나지 않는 경우가 많습니다.

LLM은 이러한 규칙을 직접 위반하는 솔루션을 무심코 제안할 수 있어, 리뷰어는 코드와 AI의 제안을 모두 수정해야 하는 추가 작업에 직면합니다. LLM의 자신감 넘치고 권위적인 어조는 주니어 개발자가 그 제안을 최선의 관행이라고 착각하게 만들 위험이 있습니다.

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확장 함정: LLM 제한이 누적될 때

소규모 팀이 단일 모놀리식 애플리케이션을 다룰 때는 이러한 격차를 어느 정도 관리할 수 있습니다. 하지만 조직이 코드 리뷰를 확대하여 팀 규모가 커지고, 엔지니어 수가 늘어나며, 서비스와 마이크로서비스가 증가함에 따라, 이러한 제한은 자동화만으로는 해결할 수 없는 시스템적인 문제를 야기합니다.

인간 검증 병목

• AI가 만든 출력물을 검토하는 것이 새로운 작업이 됩니다.
• 낮은 영향도이거나 관련성이 없는 제안이 지속적으로 쏟아지면, 엔지니어들은 **경보 피로(alert fatigue)**를 겪게 되고 AI 코멘트를 린터 잡음처럼 무시하게 됩니다.

실제로 모든 AI‑생성 코멘트는 그 유효성, 영향, 맥락을 평가하는 사람이 필요합니다. 이는 리뷰 속도를 늦추고 실제 중요한 일에서 주의를 분산시킵니다. AI 잡음을 걸러내는 인지 부하는 몇 가지 명백한 문제를 잡아내는 이점을 쉽게 능가할 수 있습니다.

LLM 기반 코드 보안 리뷰에서의 아키텍처 이해 격차

• 분산 시스템에서 가장 위험한 버그는 보통 서비스 간 상호작용에 존재합니다.
• 단일 저장소의 변화를 검토하는 LLM은 하위 소비자와의 암묵적 계약이 어떻게 깨질 수 있는지에 대한 가시성이 없습니다.

예시: JSON 계약 파괴

- "userId": "12345",
- "email": "alice@example.com",
+ "userId": "12345"

email 필드를 제거하면 이를 의존하고 있던 다른 팀 서비스에서 조용히 실패가 발생할 수 있습니다—이는 LLM이 감지할 수 없는 문제입니다.

• 암호화 오류도 마찬가지입니다. LLM은 명백한 문제(예: DES 사용)를 표시할 수 있지만 블록 암호에서 초기화 벡터(IV)를 재사용하는 등 탐지하기 어려운 결함은 놓치기 쉽습니다. 이를 식별하려면 여러 요청에 걸친 애플리케이션 상태와 데이터 흐름을 이해해야 하며, 이는 단편적인 정적 분석을 훨씬 넘어서는 작업입니다.

환각(Hallucinations)

LLM은 매우 높은 확신을 가지고 잘못된 답변을 할 수 있습니다. 흔히 볼 수 있는 사례는 다음과 같습니다.

• 존재하지 않는 보안 라이브러리를 권장한다.
• 실제 CVE의 세부 정보를 잘못 해석한다.
• “수정”이라고 제시된 깨진 코드 스니펫을 제공한다.

보안 분야에서는 이것이 특히 위험합니다. 개발자가 그럴듯하지만 잘못된 설명을 받아들여 새로운 취약점을 도입할 위험이 있습니다.

Takeaways

1. AI는 저수준 구문 검사를 가속화할 수 있지만, 인간 리뷰어가 제공하는 컨텍스트, 역사적 배경 및 아키텍처 통찰을 대체할 수 없습니다.
2. AI 제안을 조언으로 받아들이고, 권위로 여기지 말 것—항상 팀 정책, 시스템 설계 및 위협 이력과 대조하여 검증하십시오.
3. 인간 리뷰어를 보강하는 도구에 투자하세요(예: 데이터 흐름 분석, 정책‑코드화, 출처 추적). LLM에만 의존하지 마십시오.
4. 명확한 가드레일을 설정하십시오:
   • 팀 보안 정책을 기계가 읽을 수 있는 형식으로 명시적으로 인코딩합니다.
   • LLM 출력물을 기존 정적 분석 및 런타임 보안 도구와 통합합니다.
   • 모델의 제안이 시간이 지나도 환상을 일으키지 않도록 피드백 루프를 제공하여 개선되게 합니다.

LLM 기반 코드 보안 리뷰의 핵심 사각지대를 인식하고 AI 속도와 인간의 깊이를 결합하는 프로세스를 설계함으로써, 팀은 자동화의 이점을 누리면서도 견고한 보안 태세를 유지할 수 있습니다.

다른 취약점을 수정하면서 새로운 취약점 도입하기

다른 취약점을 해결하려다 새로운 취약점을 만들면 잘못된 자신감을 얻게 됩니다. 이는 학습을 저해하고 원래 문제보다 더 나쁜 보안 결과를 초래할 수 있습니다.

인간 전문성이 여전히 중요한 이유

• AI 도구는 가치가 있지만, 인간 판단을 보강해야 하며 대체해서는 안 됩니다.
• 인간 리뷰어는 기계가 제공할 수 없는 필수적인 맥락을 제공합니다.

구문을 넘어: 비즈니스 로직과 의도

시니어 엔지니어는 코드 뒤에 있는 왜를 이해합니다. 그들은 제안된 변경을 비즈니스 목표와 연결하고 LLM이 절대 고려하지 않을 중요한 질문을 할 수 있습니다, 예를 들어:

“사용자가 이름이 255자를 초과하는 파일을 업로드하면 어떻게 되나요?”
“이 새로운 사용자 권한이 회사의 GDPR 준수 요구사항에 부합합니까?”

이러한 현실 세계 영향을 고려한 사고 방식이 좋은 보안 검토의 기반입니다.

멘토십과 보안 문화 구축

• 코드 리뷰는 팀 내 지식 전달의 주요 메커니즘입니다.
• 시니어 엔지니어가 보안 결함을 지적할 때, 단순히 “이것은 잘못되었습니다.” 라고만 하지 않습니다. 그들은:
  1. 위험을 설명합니다.
  2. 과거 결정이나 내부 문서를 참조합니다.
  3. 리뷰를 학습의 순간으로 활용합니다.

그 결과 전체 팀의 보안 인식이 높아지고 공동 책임 문화가 형성됩니다. 자동화된 봇 코멘트는 이러한 점을 전혀 제공하지 않으며, 단순히 또 다른 체크리스트 항목을 채우는 느낌입니다.

하이브리드 리뷰 모델

목표는 새로운 도구를 거부하는 것이 아니라, 도구를 어떻게 사용하는지에 대해 의도적으로 접근하는 것입니다. 건강한 보안 자세는 자동화를 인간 판단을 보강하는 데 사용하고, 대체하지는 않습니다.

보강, 대체 아님: LLM이 의미 있는 경우

코드 리뷰에서 LLM을 가장 효과적으로 활용하는 방법은 매우 특정한 문제 유형에 대해 첫 번째 자동 검토를 수행하는 것입니다. 예를 들어:

• 하드코딩된 비밀키와 API 키
• 알려진 취약 라이브러리 또는 함수 사용 (예: C의 strcpy, Python의 pickle)
• SQL 인젝션이나 XSS를 나타내는 일반적인 패턴

LLM의 출력은 판결이 아니라 제안으로 다루어야 합니다. 최종 권한은 여전히 인간 리뷰어에게 있습니다.

컨텍스트에 투자하기

LLM으로 일관되게 유용한 결과를 얻으려면 올바른 컨텍스트를 제공하는 데 상당한 투자가 필요합니다. 예:

• 아키텍처 다이어그램
• 데이터 흐름 정보
• 내부 팀 정책

이러한 입력은 종종 고급 프롬프트 엔지니어링 기법이 필요하고 최신 상태를 유지해야 하므로 지속적인 유지 관리 부담이 발생합니다. LLM을 CI/CD의 필수 단계로 만들기 전에, 비용과 한계를 이해하는 것이 필수적입니다.

강력한 보안 자세를 구축하여 확장하기

결국, 강력한 보안 문화는 인간의 판단에 달려 있습니다. 자동화는 단순하고 반복적이며 맥락에 구애받지 않는 작업에 잘 맞으며, 경험이 풍부한 엔지니어가 경험이 진정으로 중요한 복잡하고 의존성이 높은 위험에 집중할 수 있게 합니다.

자동화의 효율성과 시스템을 잘 아는 사람들의 판단을 균형 있게 결합하는 것이 진정으로 확장 가능한 보안 실천을 구축하는 유일한 방법입니다.