AI Filter 기반 컨텍스트 분석으로 134개 보안 탐지 결과 전량 자동 분류

Context

전통적인 보안 스캐너가 프로젝트의 목적을 무시한 채 모든 취약점을 단순 나열하는 Noise 문제 발생. 특히 교육용 취약 클러스터와 같이 의도적인 취약점이 포함된 환경에서 과도한 알람으로 인한 분석 리소스 낭비가 심각함.

Technical Solution

• 9개 병렬 엔진(Semgrep, Trivy, Checkov 등)을 통한 다각적 취약점 탐지 파이프라인 구성
• 탐지된 Finding과 프로젝트 README 문서를 상호 참조하는 AI Filter 레이어 도입
• 'deliberately vulnerable' 및 'security training' 등의 키워드를 통한 프로젝트 도메인 컨텍스트 추출
• 추출된 컨텍스트를 기반으로 탐지 결과의 의도성 여부를 판단하는 자동 분류 로직 적용
• 단순 패턴 매칭을 넘어 문서 기반의 시맨틱 분석을 통한 False Positive 제거 구조 설계

Impact

• 총 134건(Critical 2건, High 32건 포함)의 탐지 결과 중 'Needs Attention' 항목 0건 달성
• 모든 취약점을 '의도적 설정'으로 정확히 분류하여 리뷰 리소스 100% 절감

Key Takeaway

보안 도구의 효용성은 탐지율보다 Noise 제거 능력에 있으며, 문서 기반의 컨텍스트 주입을 통해 도구의 정밀도를 획기적으로 높일 수 있는 설계 방식의 유효성 확인