AI Security Studio는 코드가 사용자 기기를 벗어날 필요 없이 전적으로 로컬에서 실행되어 보안 분석에 대한 다른 접근 방식을 제공합니다. 이는 민감한 데이터, NDA 및 독점 코드베이스에 매우 중요합니다. 이 도구는 로컬 LLM을 활용하며 외부 API 호출을 하거나 원격 측정 데이터를 보내지 않습니다. 주요 기능 중 하나는 오프라인 보안 스캔을 녹화하고 다시 실행할 수 있는 ASS Script 엔진입니다.스캔 프로세스는 LLM을 사용하기 전에 결정론적 분석을 우선시합니다. 이는 파싱, 초기 검색을 위한 규칙 엔진, 지식 검색, 요약, 그리고 LLM 추론으로 시작하는 파이프라인을 따릅니다. LLM은 취약점을 설명하고 결과를 상관시키기 위해 원시 코드가 아닌 구조화된 요약에서 작동합니다.일반 YAML로 작성된 ASS Script를 통해 사용자는 노드 상호 작용 및 스캔 호출의 일련으로 워크플로우를 녹화할 수 있습니다. 이러한 스크립트는 읽기 쉽고 GUI 또는 명령줄에서 동일하게 다시 실행할 수 있습니다. 이 "한 번 녹화, 영원히 다시 실행" 기능은 일관된 실행을 보장합니다.데모 비디오 제작을 위해 AI Security Studio는 오프라인 내레이션 파이프라인도 사용합니다. 여기에는 markdown으로 샷 목록을 작성하고, 이를 Python 스크립트로 처리하는 과정이 포함됩니다. 이 스크립트는 음성 합성을 위해 내장된 macOS TTS를 사용하고 오디오 및 자막 생성을 위해 ffmpeg를 사용합니다.타임 큐 및 자막 생성을 포함한 전체 내레이션 생성 프로세스는 클라우드 종속성 없이 로컬에서 수행됩니다. 이는 데이터를 비공개로 유지하려는 프로젝트의 핵심 철학과 일치합니다. AI 또는 네트워크 호출에 의존하기 전에 결정론적이고 로컬 우선 단계를 우선시하는 패턴은 가치 있는 아키텍처 원칙으로 강조됩니다.