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Dev.toSecurity
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Runtime LLM 배제 및 Determinism 확보를 통한 DevSecOps 신뢰성 설계
I shipped a DevSecOps tool in 2026 with zero LLM calls. On purpose. I think determinism still wins.
AI 요약
Context
최근 AI 기반 도구의 확산으로 인한 비결정적(Non-deterministic) 결과 도출과 데이터 유출 리스크 증대. 특히 PR 리뷰 및 CI Gate와 같이 결과의 일관성과 보안이 필수적인 영역에서 LLM 런타임 도입 시 발생하는 신뢰 계약 파괴 문제 분석.
Technical Solution
- Determinism 확보를 위해 LLM 런타임 호출을 완전히 배제하고 Go 기반의 정적 분석 엔진 설계
- Terraform 파일 파싱을 통한 Architecture Graph 구축 및 변경분(Delta) 계산 로직 구현
- 가중치 기반의 Risk Rule Engine을 적용하여 0~10점 사이의 일관된 리스크 스코어 산출
- Third-party API 호출을 제거하여 CI Runner 내부에서만 동작하는 Local-first 아키텍처 채택
- 결과물 검증을 위해 Expected Output과 Byte-identical 여부를 확인하는 Golden Test Suite 운용
- LLM은 런타임이 아닌 Rule 작성 및 사용자 억제 구문(Suppression block) 생성 단계에만 제한적으로 활용
실천 포인트
1. 도구의 핵심 가치가 '일관된 판정'에 있다면 Temperature 0 설정보다 Deterministic Code 작성을 우선할 것
2. 규제 산업(금융, 의료 등) 타겟 서비스라면 SaaS 의존성을 제거한 Air-gap 지원 여부를 검토할 것
3. LLM의 유연함보다 결정론적 규칙의 정확성이 중요한 영역인지 Trade-off를 분석할 것
4. 외부 API 호출 없이 동작하는 구조를 통해 Fork-PR 환경에서의 보안 취약점을 원천 차단할 것