생성형 AI를 활용한 코딩이 일상화되면서 개발 생산성은 크게 향상됐지만, 동시에 애플리케이션 보안에 대한 새로운 과제가 나타나고 있습니다. 학습 데이터 특성으로 인해 취약한 코드가 생성될 수 있고, 빠르게 변화하는 최신 보안 기준을 코드 작성 시점에 즉시 반영하기도 쉽지 않습니다. AI가 생성한 코드의 안전성을 사전에 확보하기 위해서는 개발 과정 전반에 보안을 내재화하는 애플리케이션 보안 체계가 필수적입니다.
스패로우는 다년간 축적한 애플리케이션 보안 분석 경험과 다수의 진단 사업 수행 노하우를 바탕으로, 생성형 Al 활용이 일상화된 개발 환경에서도 적용 가능한 확장된 애플리케이션 보안 환경을 제공합니다. 보안 내재화와 체계적인 취약점 관리로 개발 흐름을 유지하면서 애플리케이션 보안 수준을 지속적으로 강화할 수 있습니다.
AI로 검출된 취약점을 종합 분석해 자산 중요도와 취약점 위험도를 고려한 조치 우선순위를 제시함으로써 보안 운영 전반의 효율을 높입니다. 또한, 소스코드 보안약점 분석 결과를 LLM과 연계해 탐지 근거를 구체화하고 정·오탐 판단을 뒷받침해 체계적인 취약점 관리가 가능합니다.
제품 및 서비스에 사용된 오픈소스 AI 모델을 자동 식별해 모델의 명칭과 버전을 명확히 파악할 수 있습니다. 이를 통해 오픈소스 AI 모델 사용 현황에 대한 가시성을 확보함으로써 라이선스 변경에 빠르게 대응할 수 있으며, AI 사업자 책무 가이드라인에 대응할 수 있습니다.
AI 코딩 도구가 보다 안전한 코드를 생성할 수 있도록 소스코드 및 오픈소스 분석이 가능한 MCP 서버를 연동해 보안 테스트를 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 개발 생산성을 유지하면서 프롬프트 입력 단계부터 보안을 내재화하고, AI 생성 코드의 보안 리스크를 최소화합니다.
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