앤트로픽(Anthropic)의 Mythos Preview 모델은 27년 된 OpenBSD 버그를 포함하여 수천 개의 제로데이 취약점을 발견했으며, 이는 고급 익스플로잇 체이닝 능력을 보여줍니다. 이러한 빠른 발견 속도는 방어자들이 따라가기 힘든 심각한 불균형을 보여줍니다. 악용된 취약점은 종종 공개 전에 활동을 보입니다. AI는 이 익스플로잇 기간을 더욱 단축시켜 공격자를 가속화하고, 보안팀이 분류할 수 있는 속도보다 더 빠르게 공개하여 압도합니다. 현재의 해결 노력은 불충분하며, 개발자는 릴리스 후 수정에 상당한 시간을 소비하고, 조직은 중요한 취약점에 대해 연간 백로그에 직면하고 있습니다. AI가 생성한 코드는 이 문제를 악화시켜 새로운 보안 발견의 홍수를 초래하고, 내재된 결함으로 인해 취약점을 증가시킵니다. 이에 대응하기 위해 방어자는 최첨단 AI 모델을 개발 파이프라인에 직접 통합하여 모든 병합 요청 시 보안 정책을 적용해야 합니다. 여기에는 IDE에서 간단한 문제를 조기에 포착하고, 복잡한 발견 사항의 분류를 자동화하며, 확립된 프로세스를 통해 AI가 생성한 수정 사항을 관리하는 것이 포함됩니다. 강력한 보안 파이프라인은 노출에 대한 질문에 몇 분 안에 답변할 수 있도록 보장하며, 자동화된 패치 생성 및 정책 시행을 통해 수정 캠페인을 효율적으로 실행할 수 있도록 합니다. 이러한 시스템은 정책이 어떻게 적용되고 위험이 어떻게 완화되는지 보여주는 명확한 감사 추적을 제공합니다. 고급 AI 위협이 임박함에 따라, 조직은 소프트웨어 공급망을 강화하기 위해 파이프라인 격차를 적극적으로 해결해야 합니다.