AI 코딩 어시스턴트의 보안 리스크와 민감정보 유출 우려

“AI 생성 코드, 보안성 낮고 민감 정보 더 많이 노출” 깃가디언 경고

“AI 생성 코드, 보안성 낮고 민감 정보 더 많이 노출” 깃가디언 경고

 

• AI 코딩 어시스턴트의 보안 위협
  • 깃허브 코파일럿 등 생성형 AI 도구가 생산성은 높이지만 민감 정보 노출 가능성 증가
  • 깃가디언(GitGuardian) 조사에 따르면 코파일럿이 사용된 리포지토리는 일반 리포지토리보다 민감 정보 노출 비율이 40% 높음
  • 주요 유출 항목은 API 키, 비밀번호, 인증 토큰 등으로 공격자에게 쉽게 악용될 수 있음
• 보안성이 낮은 코드의 확산 배경
  • AI가 인간이 작성한 코드 기반으로 학습되며 기존 코드의 결함을 그대로 반영
  • 생성형 AI는 환각(hallucination), 질문 오해, 불완전한 입력 처리 등 고유의 결함을 가짐
  • 초기 프로토타입 개발 시 보안 우선순위가 낮아지고, 하드코딩된 자격 증명 삽입이 빈번히 발생
• 조직 내 보안 통제의 결함
  • 시크릿 매니저 미사용, 설정 파일 내 평문 저장, 바이너리 내부에 민감 정보 포함 등 보안 베스트 프랙티스 미준수
  • 공개 레포지토리 외에도 비공개 프로젝트 내 로컬 자바스크립트 또는 도커 컨테이너 환경에서 유출 다수 발견
  • 예시: OpenAI, Anthropic의 키가 포함된 코드가 오픈소스 프로젝트에 유출
• 안전한 AI 기반 개발문화 정착 필요성
  • CISO는 AI 어시스턴트 사용 정책을 수립하고, 비밀정보 보호 전략을 명확히 정의
  • 개발자 교육을 통해 민감정보 유출 유형과 방지 기법에 대한 실무 중심 보안 훈련 제공 필요
  • 자동화된 시크릿 탐지 도구, 수동 리뷰 프로세스, CI/CD 통합 스캔 강화 필요
• 대응 지연 및 보안 부채 증가 문제
  • 깃가디언 조사 결과, 유출된 민감 정보의 70%는 2년이 지나도 여전히 활성 상태
  • 보안팀의 키 회수, 재발급 작업이 복잡하고, 정적 자격 증명에 대한 의존 지속
  • 재무부 침해사례처럼 단순한 API 키 하나가 정부 시스템 침해로 이어진 사례 존재
• 보안 가이드라인 개선 방안
  • 코드 기반 키 삽입 방지, 단기 수명 토큰 사용, 최소 권한 원칙 적용이 핵심
  • 서드파티 라이브러리 검증, 자동화 스캐닝 도입, 에이전트 기반 보안 점검을 통해 지속적인 보안 강화
  • AI 생성 코드 전수 검토 및 사고 대응 프로세스를 사전에 구축해 취약점 발견 즉시 대응 가능하게 구성
• 결론
  • AI 코드 생성 도구는 생산성과 보안 간 균형이 핵심 과제
  • LLM의 코드 생성 결과를 무비판적으로 수용하면 공급망 전체에 결함이 전파
  • 보안 책임자는 교육, 정책, 기술적 보호 수단을 병행해 AI 코드 보안성을 체계적으로 강화해야 함