2단계 하이브리드 분석을 통한 AI Agent Skill 보안 검증 프레임워크

Context

AI Agent Skill 마켓플레이스 및 외부 저장소의 코드 무분별한 도입으로 인한 보안 취약점 노출 위험 증가. 단순 소스 코드 분석만으로는 AI Agent 특유의 Semantic 의도 파악과 False Positive 제거에 한계가 있는 상황.

Technical Solution

• Regex 및 AST 기반 패턴 매칭을 통한 Static Analysis 단계에서 exec, eval 등 위험 코드와 Taint Flow 식별
• OSV.dev 취약점 데이터베이스 연동을 통한 Dependency 보안 무결성 검증 수행
• LLM Semantic Analysis를 통한 정적 분석 결과의 맥락 평가 및 False Positive 필터링 최적화
• Anti-jailbreak 보호 조치를 적용한 LLM 프롬프팅으로 악성 Skill의 분석 회피 시도 차단
• SARIF 표준 포맷 출력을 통한 GitHub Code Scanning 및 CI/CD 파이프라인과의 유기적 통합 설계
• LangGraph 기반의 워크플로우 추상화로 CLI 외 다양한 툴링에 내장 가능한 모듈형 구조 채택