LLM 기반 Context 분석을 통한 False-Positive 17% 달성 및 보안 스캐닝 효율화

Context

기존 SAST 도구의 단순 패턴 매칭 방식으로 인한 40-60%의 높은 False-Positive 발생 현상 분석. 개발자의 피로도 증가와 취약점 무시 경향으로 인한 실제 보안 위협 노출 가능성 증대.

Technical Solution

• 단순 규칙 매칭에서 LLM 기반의 Code Context 및 Data Flow 추론 방식으로 아키텍처 전환
• Exploitability 분석 로직을 통한 실제 공격 가능성 판단 및 노이즈 필터링 구현
• OWASP Top 10 대응을 위한 LLM 기반 Auto-Remediation 파이프라인 구축
• Custom Ruleset 지원을 통한 도메인 특화 보안 정책의 유연한 적용 구조 설계
• IDE 통합 및 CI/CD 파이프라인 연동을 통한 Shift-Left 보안 검증 프로세스 최적화

Impact

• OX Security 도입 시 False-Positive Rate를 17%까지 낮춰 Snyk 대비 2-3배의 탐지 정확도 확보
• SQL Injection(72%) 및 XSS(65%) 등 주요 취약점에 대한 높은 Auto-fix 커버리지 달성
• Semgrep 활용 시 무제한 개발자 대상 월 $350의 비용 효율적인 스캐닝 환경 구축
• 스캔 속도를 1-3초 내외로 단축하여 개발 워크플로우의 병목 지점 제거

Key Takeaway

보안 스캐닝의 핵심은 탐지율 확대가 아닌 LLM을 활용한 정밀한 Context 분석 기반의 Noise Reduction 설계임.