LLM 기반 CI/CD 파이프라인 통합으로 보안 취약점 탐지 및 장애 진단 시간 90% 단축

Context

전통적인 Linter 및 Static Analyzer의 규칙 기반 탐지 한계로 인해 문서 내 하드코딩된 API Token 등 컨텍스트 기반 보안 결함 유출 사례 발생. 숙련된 리뷰어조차 대량의 Diff 내에서 패턴 인식이 어려운 휴먼 에러 기반의 병목 지점 존재.

Technical Solution

• GitLab Webhook 및 Jenkins Pipeline을 연동하여 MR 발생 시 자동 트리거되는 AI Code Review Stage 설계
• 파일 확장자별(Python, Terraform, JS) 특화 Prompt를 적용하여 분석 정확도를 높이고 불필요한 탐지 결과 제거
• 모델의 Hallucination 및 과도한 탐지로 인한 Alert Fatigue 방지를 위해 리뷰당 최대 10개 결과 제한 및 Severity 분류 체계 강제
• LLM API 장애가 전체 배포 프로세스에 영향을 주지 않도록 Jenkins post { failure } 블록을 통한 비차단(Non-blocking) 구조 구현
• 고성능 Reasoning 모델 대신 처리량과 비용 효율성이 높은 Lightweight 모델을 채택하여 운영 비용 최적화
• Pipeline Failure 발생 시 로그 데이터를 LLM에 전달하여 원인 진단 및 해결 방안을 자연어로 제공하는 진단 자동화 로직 구축