AI는 소프트웨어 개발에 혁명을 일으키고 있으며, 개발자의 81%가 이미 사용하고 있거나 사용할 계획입니다. AI가 생성한 코드에 대한 의존도가 높아짐에 따라 수동 검토가 줄어들어 잠재적으로 보안 위험이 발생할 수 있습니다. 보안 전문가들은 개발자들이 AI 도구를 안전하게 도입하여 속도와 보안의 균형을 맞추도록 안내해야 합니다.제로 트러스트 사고방식이 중요하며, AI가 생성한 코드를 철저한 검토가 필요한 주니어 개발자의 코드처럼 취급해야 합니다. AI가 생성한 코드와 그 안전성을 설명할 수 있는 개발자는 없어서는 안 될 존재가 될 것입니다. GitLab Duo Code Review와 같은 도구는 AI 지원 코드 검토에서 잠재적 문제를 식별하여 사람의 판단력을 향상시킵니다.프롬프트 엔지니어링은 매우 중요합니다. 명확하고 보안을 고려한 프롬프트는 더욱 안전한 AI 결과를 생성합니다. 입력 유효성 검사 및 속도 제한과 같은 보안 모범 사례를 프롬프트에 포함하면 코드 품질이 향상됩니다. 개발자에게 안전한 코딩 패턴을 가르치는 것만큼 안전한 프롬프트 엔지니어링을 교육하는 것이 중요합니다.AI의 확산으로 인해 개발 프로세스 전반에 걸쳐 지속적이고 자동화된 보안 검사가 필요합니다. SAST, SCA 및 Secret Detection은 취약점과 공급망 공격을 완화하는 데 필수적입니다. 정확하고 확장 가능한 검사는 거짓 긍정 (false positive)을 생성하지 않고 AI 지원 개발 속도를 유지하는 데 핵심입니다.스캔을 모든 커밋 및 브랜치의 필수적인 부분으로 만드는 것이 보안에 매우 중요합니다. GitLab은 보안을 개발자 워크플로에 직접 내장하여 기본 스캔 및 AI 기반 인사이트를 제공합니다. AI가 보안에 대한 지름길은 아니지만, 올바른 관행과 플랫폼은 빠르고 안전하며 확장 가능한 소프트웨어 개발을 촉진할 수 있습니다.