AI 생성 코드의 보안 취약점이 발생하는 주요 원인은 무엇인가?

AI 생성 코드에서 보안 취약점이 발생하는 주요 원인은 악의적인 공격보다는 사용자의 기술적 이해 부족, 검증 속도의 한계, 그리고 AI 모델 자체의 아키텍처 판단력 부재에서 기인합니다.

이를 '비전문가의 무지(Insecure by dumbness)'라는 개념을 중심으로 구체적인 원인을 정리해 드립니다.

1. 비전문가의 무지 (Insecure by dumbness)

보고서에 따르면 AI가 작성한 코드가 인간이 작성한 코드보다 본질적으로 더 많은 취약점을 가진 것은 아니지만, 이를 다루는 사용자의 전문성 부족이 가장 큰 위험 요소입니다.

• 기술적 이해 부족: 기술적 배경이 없는 비전문가나 시민 개발자가 AI 도구(Copilot 등)를 이용해 애플리케이션을 생성할 때, 코드가 "작동한다"는 것과 "안전하다"는 것의 차이를 구분하지 못하고 그대로 배포하는 경향이 있습니다.
• 검증되지 않은 유입: 사용자가 AI가 생성한 코드의 보안 결함을 인지하지 못한 채 운영 환경(Production)으로 빠르게 유입시키면서 리스크가 확산됩니다.

2. 검증 속도의 불균형 (Speed Mismatch)

AI의 코드 생성 속도는 획기적으로 빨라졌지만, 이를 검증하는 인간의 속도와 체계는 그에 따르지 못하고 있습니다.

• 리뷰의 한계: 인간 개발자가 수행하는 전통적인 코드 리뷰 방식으로는 AI가 쏟아내는 방대한 양의 코드를 꼼꼼하게 검증하는 것이 불가능해졌습니다.
• 병목 구간 이동: 개발의 병목이 '코드 작성'에서 '검증'으로 이동했음에도 불구하고, 대부분의 기업은 여전히 개발 속도에만 집중하고 있어 보안 검증 체계가 누락되고 있습니다.

3. '작동하는 코드'와 '좋은 코드'의 괴리

AI는 명세서에 따라 오류 없이 실행되는(Correctness) 코드를 만드는 데는 능숙하지만, 시스템 전체를 고려한 '좋은(Good)' 코드를 판단하는 능력은 부족합니다.

• 기능 중심 구현: AI는 "비밀번호를 저장해줘"라는 요청에 대해 기능적으로 작동하는 코드를 주지만, 보안성이 높은 최신 해싱 알고리즘 대신 취약한 방식을 사용할 수 있습니다.
• 보안 및 성능 무시: 데이터베이스 쿼리가 소규모에서는 작동하지만 대규모 트래픽에서는 시스템을 마비시키는 N+1 문제 등을 유발하거나, 보안상 안전하지 않은 라이브러리를 선택할 수 있습니다.

4. 아키텍처 판단력 결여 (Junior Developer Effect)

AI는 마치 **"손은 매우 빠르지만 경험과 판단력이 없는 주니어 개발자"**처럼 행동합니다.

• 문맥 부족(Tacit Knowledge): AI는 공개된 코드(형식지)는 잘 알지만, 특정 기업의 비즈니스 맥락이나 레거시 시스템의 복잡한 의존성(암묵지)은 이해하지 못합니다.
• 보안 안티 패턴(Anti-Patterns): 옥스 시큐리티(OX Security)의 분석에 따르면, AI 코드는 리팩터링을 회피하거나, 테스트 커버리지 수치만 채우기 위한 형식적인 테스트를 작성하고, 불필요한 예외 처리를 추가하는 등 10대 보안 안티 패턴을 반복적으로 보입니다. 이는 장기적으로 코드베이스를 복잡하게 만들고 보안 관리를 어렵게 합니다.

요약

결국 AI 생성 코드의 보안 취약점은 ①AI가 아키텍처와 보안 맥락을 고려하지 않고 '작동 위주'의 코드를 짜내면, ②비전문가인 사용자가 이를 검증 없이 수용하고, ③기존의 검증 체계가 이 속도를 따라잡지 못해 그대로 배포되는 구조적 문제에서 발생합니다.