Copilot Autofix 통한 MTTR 50% 단축 및 CodeQL 기반 취약점 분석

Context

수동 리뷰 및 제한적 범위의 도구 사용으로 인한 코드베이스 내 잠재적 취약점 누적 문제 발생. 다국어 환경 및 대규모 리포지토리 전반에 걸친 가시성 부족으로 인한 보안 리스크 증가 상황.

Technical Solution

• CodeQL 엔진 기반의 Static Analysis를 통한 최대 20개 활성 리포지토리의 자동 스캔 구조
• Severity(Critical, High, Medium, Low) 및 언어별 취약점 분류를 통한 리스크 우선순위 도출
• Secret Risk Assessment와의 통합 인터페이스 구축을 통한 Secret Leak 및 Code Vulnerability의 단일 뷰 제공
• Copilot Autofix를 활용한 AI 기반 자동 Remediation 파이프라인 연결
• GitHub Actions 인프라를 활용한 Zero-config 스캔 환경 제공으로 진입 장벽 제거

Impact

• Copilot Autofix 적용 시 Mean Time to Remediation(MTTR)을 1.29시간에서 0.66시간으로 약 2배 단축
• 2025년 기준 Copilot Autofix를 통해 총 460,258건의 Security Alert 해결
• 전체 취약점 알림의 50%를 개발 작업 영역인 Pull Request 단계에서 즉시 해결
• Secret Protection 도입으로 20억 건의 Push 스캔 및 1,900만 건의 Secret Exposure 차단

Key Takeaway

보안 분석과 수정 프로세스를 개발자의 워크플로우(Pull Request) 내로 통합하여 Remediation 속도를 극대화하는 'Shift-Left' 전략의 실현.