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당신의 코드는 얼마나 노출되어 있나요? 단 몇 분 만에 무료로 확인해 보세요 (새 탭에서 열림)

대부분의 코드베이스에는 아직 발견되지 않은 보안 취약점이 존재하며, 수동 검토나 제한적인 도구만으로는 이를 파악하기 어렵다. GitHub는 조직의 활성 저장소를 몇 분 안에 점검하는 무료 **Code Security Risk Assessment**를 공개했다. 이 assessment는 CodeQL로 취약점을 찾고, 위험도와 언어·저장소별 분포, Copilot Autofix 적용 가능성까지 보여줘 보안 대응 우선순위를 정하도록 돕는다. ## Code Security Risk Assessment의 기능 - GitHub의 정적 분석 엔진인 **CodeQL**을 사용해 조직에서 가장 활발한 저장소 최대 20개를 검사한다. - 별도 라이선스 구매나 설정 없이 원클릭으로 실행할 수 있다. - 다음 정보를 대시보드로 제공한다. - 전체 취약점 수와 심각도별 분류: Critical, High, Medium, Low - 프로그래밍 언어별 취약점 분포 - 발견된 보안 규칙과 해당 규칙의 영향 저장소 수 - 취약점이 가장 많은 저장소 - Copilot Autofix로 자동 수정할 수 있는 취약점 수 - GitHub Enterprise Cloud 및 GitHub Team 플랜의 조직 관리자와 보안 관리자가 사용할 수 있다. - 스캔에 사용된 GitHub Actions 실행 시간은 사용량 할당량에서 차감되지 않는다. ## 시크릿과 코드 취약점을 함께 파악 - 기존의 **Secret Risk Assessment**는 저장소에 노출된 인증 정보와 자격 증명을 파악하는 기능이다. - Code Security Risk Assessment는 소스 코드 자체의 취약점을 분석한다. - 두 assessment는 하나의 진입점과 탭 기반 화면에서 함께 실행할 수 있다. - 이를 통해 조직은 다음 두 가지 위험을 통합적으로 확인할 수 있다. - 유출된 시크릿 및 자격 증명 - 애플리케이션 코드의 보안 취약점 - GitHub는 2025년에 Secret Protection 사용 고객들이 약 20억 건의 push를 검사하고, 약 1,900만 건의 시크릿 노출을 차단했다고 설명한다. ## 취약점 발견에서 수정까지 - 취약점을 찾는 것만으로는 충분하지 않으며, 실제 수정 속도가 위험 감소에 중요하다. - GitHub Code Security와 Copilot Autofix는 개발자가 작업하는 pull request 안에서 취약점을 수정하도록 지원한다. - GitHub가 제시한 2025년 수치는 다음과 같다. - Copilot Autofix로 수정된 보안 경고: **460,258건** - pull request에서 직접 해결된 취약점 경고: **50%** - 평균 해결 시간: - Copilot Autofix 사용: **0.66시간** - 수동 수정: **1.29시간** - assessment 결과에서 Copilot Autofix를 적용할 수 있는 취약점 수를 확인하고, 결과 화면에서 GitHub Code Security를 바로 활성화할 수 있다. ## 어떤 조직에 유용한가 - 보안 스캔을 아직 도입하지 않은 조직이 현재 위험 수준을 빠르게 파악할 수 있다. - 기존 보안 도구를 사용하는 조직도 다른 관점에서 코드베이스 전체를 점검할 수 있다. - 여러 팀과 언어로 구성된 조직에서 취약점이 집중된 저장소와 기술 영역을 식별하는 데 유용하다. - 평가 결과를 바탕으로 어떤 제품이나 보안 기능을 도입할지 판단할 수 있다. - Secret Protection: 자격 증명 유출 방지 - Code Security: 코드 취약점 탐지 및 수정 우선 무료 assessment를 실행해 조직의 취약점 분포와 우선순위를 확인하는 것이 좋다. 이후 반복적인 스캔과 pull request 기반 수정 프로세스를 도입하면 일회성 점검을 지속적인 보안 관리로 발전시킬 수 있다.

깃허브, AI 기반 탐지 기능으로 애플리케이션 보안 범위 확장 (새 탭에서 열림)

GitHub는 AI 기반 보안 탐지를 도입해 CodeQL만으로는 충분히 다루기 어려운 언어와 프레임워크까지 애플리케이션 보안 범위를 확장한다. 이 기능은 풀 리퀘스트에서 취약점을 탐지하고 Copilot Autofix로 수정안까지 제안해, 코드 병합 전에 위험을 발견·해결하는 것을 목표로 한다. 공개 프리뷰는 2026년 2분기 초에 제공될 예정이다. ## CodeQL과 AI 탐지를 결합한 보안 검사 - CodeQL은 지원 언어에 대해 깊은 의미 분석을 제공하는 기존 정적 분석 엔진이다. - 현대 저장소에는 Shell/Bash 스크립트, Dockerfile, Terraform(HCL), PHP 등 다양한 생태계의 코드가 함께 포함된다. - GitHub는 CodeQL과 AI 기반 탐지를 결합한 하이브리드 모델로 이러한 영역까지 보안 검사 범위를 넓힌다. - AI 탐지는 전통적인 정적 분석으로 지원하기 어려운 코드에서 잠재적 취약점과 수정 제안을 찾아낸다. - 내부 테스트에서 30일 동안 17만 건 이상의 결과를 처리했으며, 개발자 긍정 피드백 비율은 80%를 넘었다. - 이 기능은 보안·코드 품질·코드 리뷰를 지원하는 GitHub의 에이전트형 탐지 플랫폼을 기반으로 한다. ## 풀 리퀘스트에서 취약점 조기 발견 - 풀 리퀘스트가 생성되면 GitHub Code Security가 변경 사항에 적합한 방식을 자동으로 선택해 분석한다. - 지원 언어에는 CodeQL 정적 분석을 사용한다. - 추가 생태계에는 AI 기반 보안 탐지를 적용한다. - 결과는 기존 코드 스캐닝 결과와 함께 풀 리퀘스트 안에 표시된다. - 탐지 대상에는 다음과 같은 문제가 포함된다. - 안전하지 않은 문자열 결합 방식의 SQL 쿼리나 명령어 - 취약한 암호화 알고리즘 - 민감한 리소스를 노출하는 인프라 구성 - 개발자는 별도 보안 도구로 이동하지 않고 코드 리뷰 과정에서 위험을 확인할 수 있다. ## Copilot Autofix를 통한 수정 자동화 - 취약점을 찾는 것뿐 아니라 빠르고 안전하게 수정하는 것도 보안 운영의 핵심이다. - Copilot Autofix는 탐지 결과를 바탕으로 개발자가 검토·테스트·적용할 수 있는 수정안을 제안한다. - 2025년 Autofix는 46만 건 이상의 보안 경고 해결에 사용됐다. - Autofix를 사용한 경우 평균 해결 시간은 0.66시간으로, 사용하지 않은 경우의 1.29시간보다 짧았다. - 탐지와 자동 수정 제안을 연결해 취약점 발견부터 해결까지의 시간을 줄인다. ## 병합 시점의 보안 정책 적용 - GitHub는 코드가 검토되고 승인되는 병합 지점에서 보안 결과를 통제할 수 있도록 한다. - 보안 탐지, 수정 제안, 정책 집행을 풀 리퀘스트에 통합하면 배포 이후가 아니라 병합 전에 위험을 차단할 수 있다. - 팀은 개발자가 기존 워크플로를 벗어나지 않으면서 보안 기준을 적용할 수 있다. - 장기적으로는 정적 분석의 정확성과 AI의 맥락 이해를 결합한 더 발전된 탐지 체계로 확장될 예정이다. 실무에서는 CodeQL이 지원하는 핵심 언어뿐 아니라 Shell, Docker, Terraform, PHP 등을 사용하는 저장소에도 해당 기능을 검토할 만하다. 다만 AI가 제안한 수정안은 반드시 개발자가 코드 의도와 테스트 결과를 확인한 뒤 병합하는 것이 좋다.