에스코어 인사이트
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AI 도입 효과를 코드 생성량만으로 평가하지 않아야 합니다. AI가 만들어 내는 변경이 늘수록 검토·테스트·취약점 확인·의존성 검증 업무도 함께 증가할 수 있습니다.
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의존성 선택에는 최신 정보가 필요합니다. 모델 학습 시점의 지식만으로는 현재의 취약점, 악성 패키지, 라이선스, 호환성 상태를 충분히 반영하기 어렵습니다.
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AI 속도에 맞는 자동화된 가드레일이 필요합니다. 사람의 수동 검토를 늘리는 대신, 최신 공급망 인텔리전스와 정책을 개발 흐름에 연결해 위험한 선택을 초기에 걸러내는 방식이 중요합니다.
Sonatype 원문 번역
작성하는 데 몇 시간씩 걸리던 코드를 이제는 몇 초 만에 생성합니다. AI 에이전트는 Pull Request 초안을 작성하고, 테스트를 생성하고, 코드를 리팩터링하고, 의존성을 추천해 팀의 개발 속도를 크게 높입니다.
하지만 개발 속도가 빨라진다고 해서 자동으로 더 나은 소프트웨어가 만들어지는 것은 아닙니다.
SDLC 전반에 AI가 더 깊이 적용될수록 개발 과정에서 내려야 할 결정도 많아집니다.
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더 많은 코드와 커밋
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더 많은 Pull Request
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더 많은 의존성 추가와 업그레이드
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검증이 필요한 더 많은 AI 추천
AI 활용 규모가 커지면 오래된 컴포넌트, 안전하지 않은 버전, 불필요한 업그레이드, 관련 상황을 충분히 고려하지 않은 변경이 쌓일 수 있습니다. 그 결과 소프트웨어 공급망에 새로운 위험인 AI 노이즈가 발생할 수 있습니다.
AI가 제안하는 의존성이나 변경 사항이 모두 악성이거나 취약한 것은 아닙니다. 하지만 의심스러운 의존성이나 불필요한 변경이 생기면 누군가는 이를 검토·테스트·조사하고, 수정할지 수용할지 결정해야 합니다.
엔지니어링 리더가 주목해야 할 위험은 AI가 개발 산출물을 늘리는 동시에 병목을 코드 작성에서 AI 결과 검증 단계로 옮길 수 있다는 점입니다.
AI 노이즈는 속도 향상으로 포장된 개발 부담이다
AI 에이전트는 그럴듯한 해결책을 빠르게 제시할 수 있지만, 최신 소프트웨어 공급망 정보를 제공하는 공신력 있는 정보원은 아닙니다.
패키지 생태계는 계속 변합니다. 새 버전이 나오고, 취약점이 공개되고, 프로젝트가 사용 중단 대상으로 지정되고, 정상적인 패키지가 침해되기도 합니다. 모델이 학습될 당시에는 안전했던 버전이 오늘도 최선의 선택이라고 보장할 수 없습니다.
Sonatype의 2026 State of the Software Supply Chain 연구에서는 Maven, npm, PyPI, NuGet에 걸쳐 약 37,000건의 의존성 업그레이드 추천을 분석했습니다. 비교한 전략 중 LLM이 생성한 추천은 보안 개선 효과가 가장 작았습니다.
모델이 기존 버전보다 위험한 버전을 추천해 보안 수준을 악화시킨 사례도 345건 있었습니다. 여기에는 CVE가 더 많은 버전이나 모델의 학습 시점 이후 침해된 패키지도 포함됐습니다.
기술적으로 타당해 보이는 추천도 실제로 신뢰할 수 있는 선택인지 판단할 최신 정보를 놓칠 수 있습니다.
개별 개발자에게는 유용한 정보처럼 보여도, 조직 전체로 확대되면 노이즈가 됩니다.
'최신 버전'이 소프트웨어 공급망 전략은 아니다
소프트웨어 공급망에서 최신 버전을 선택한다고 해서 반드시 가장 안전하거나 호환성이 뛰어나거나 최선인 것은 아닙니다. AI 도구에 최신 릴리스만 선택하도록 지시하기 쉽지만, 최신 버전이라는 사실만으로 품질을 판단할 수는 없습니다.
새로운 메이저 릴리스에는 중요한 수정 사항이 포함될 수 있지만 다음과 같은 변화도 함께 생길 수 있습니다.
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기존 코드와 호환되지 않는 API 변경
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더 커진 전이 의존성 트리
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새로운 호환성 문제
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상당한 테스트 또는 리팩터링 작업
Sonatype이 856개 엔터프라이즈 애플리케이션을 분석한 연구에서는 가장 최근에 공개된 버전을 선택했을 때 보안 측면에서는 좋은 결과가 나왔지만, 애플리케이션당 예상 엔지니어링 비용이 약 30,000달러에 달했습니다.
불필요한 의존성 변경 역시 AI 노이즈의 한 형태입니다.
업그레이드 자체는 안전해도 해당 애플리케이션에는 적합하지 않을 수 있습니다. AI가 호환성, 의존성 상태, 조직 정책을 따지지 않고 최신 버전 선택에만 집중하면 작은 유지보수 작업이 마이그레이션 프로젝트로 커질 수 있습니다.
이처럼 불필요한 업그레이드가 수백 개 저장소에서 반복되면 AI 덕분에 높아진 생산성이 다시 떨어질 수 있습니다. 코드를 생성해 아낀 시간을 빌드 실패, 회귀 테스트, 업그레이드 분석, 수정 작업에 다시 써야 하기 때문입니다.
위험은 자동화된 개발 속도에 맞춰 확산된다
자동화된 개발 환경에서는 안전하지 않은 의존성 선택 하나가 문제로 인식되기도 전에 여러 팀과 저장소, 애플리케이션으로 확산될 수 있습니다. 사람 개발자는 한 번 잘못된 선택을 할 수 있지만, AI가 들어간 개발 흐름은 같은 선택을 대규모로 확산시킬 수 있습니다.
AI 노이즈가 개발자 개인의 코딩 문제를 넘어 기업 차원의 문제로 커지는 이유입니다.
AI 지원 개발로 소프트웨어 산출물이 늘어도 검토 및 보안 통제 역량이 같은 속도로 커지지는 않을 수 있습니다. 검증할 변경 사항과 조사할 보안 문제는 늘어나고, 사람이 직접 내리지 않은 의존성 관련 결정도 많아집니다.
외부 연구에서도 AI 에이전트가 취약한 의존성을 선택했을 때 수정 부담이 사람 개발자보다 커질 수 있음을 확인할 수 있습니다.
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2026년 한 연구에서는 7개 소프트웨어 생태계에서 발생한 117,062건의 의존성 변경을 분석했습니다.
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AI 에이전트는 사람 개발자보다 알려진 취약 버전을 더 자주 선택했습니다.
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AI 에이전트가 선택한 취약 의존성을 수정해야 했던 경우 36.8%가 메이저 버전 업그레이드를 필요로 했습니다. 사람이 선택한 취약 의존성에서는 이 비율이 12.9%였습니다.
문제는 단순히 AI가 실수할 수 있다는 데 있지 않습니다. 같은 실수를 대규모로 반복할 수 있다는 점이 더 중요합니다.
악성 패키지에도 같은 위험이 적용됩니다. Sonatype Research는 2025년 1월부터 7월까지 Lazarus Group과 관련된 오픈소스 악성 패키지 234개를 식별하고 차단했습니다. 많은 패키지가 정상 개발 도구를 사칭했고, 120개가 넘는 패키지가 추가 악성코드를 전달하는 드로퍼 역할을 했습니다.
AI가 악성 패키지를 직접 만들지 않아도 위험은 확대될 수 있습니다. 패키지의 출처와 동작에 대한 최신 정보 없이 악성 패키지를 추천하거나 가져오거나 설치하는 것만으로도 충분합니다.
출처와 동작을 확인하지 않고 패키지를 추천하거나 설치하면 AI 노이즈가 실제 보안 노출 위험으로 이어집니다.
다음 AI 논의의 핵심은 정밀도다
AI 지원 개발을 논할 때는 대개 도입부터 이야기합니다. 어떤 도구를 사용하고 있는지, 얼마나 많은 코드를 생성할 수 있는지, 얼마나 빨리 배포할 수 있는지를 묻습니다.
엔지니어링 리더라면 이제 다음 질문도 함께 해야 합니다.
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AI가 만든 변경 때문에 빌드가 실패하는 비율은 얼마나 되는가?
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새로운 취약점이나 불필요한 의존성을 추가하는 경우는 얼마나 되는가?
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AI가 만든 Pull Request 이후 얼마나 많은 검토와 수정 작업이 이어지는가?
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특정 의존성이나 버전이 애플리케이션에 허용된 이유를 조직이 설명할 수 있는가?
AI의 혜택을 가장 크게 누리는 조직이 반드시 코드를 가장 많이 생성하는 조직은 아닙니다. AI가 확률적으로 내놓은 결과를 검증된 엔지니어링 의사결정으로 연결하는 체계를 갖춘 조직이 더 큰 효과를 얻을 것입니다.
이제 관심의 초점을 AI 도입에서 AI 정밀도로 옮겨야 합니다.
AI를 실시간 소프트웨어 공급망 정보와 연결하라
AI 에이전트는 모델 외부의 신뢰할 수 있는 정보에 접근할 필요가 있습니다. 실시간 패키지 레지스트리, 최신 취약점·악성코드 정보, 릴리스 메타데이터, 기존 버전과 호환되지 않는 변경 사항 분석, 라이선스 정보, 조직별 정책 등이 여기에 포함됩니다.
Sonatype 연구에서는 AI의 의존성 추천을 최신 데이터로 검증했을 때 결과가 어떻게 달라지는지 확인했습니다. 의존성 추천을 실시간 저장소 정보, Sonatype의 자체 취약점·악성코드 정보, 호환성을 깨뜨리는 변경 사항의 계산 결과로 검증한 결과, 연구 대상 36,870개 컴포넌트에서 존재하지 않는 버전을 추천한 사례는 0건이었습니다.
AI 추천에 최신 데이터를 활용하는 목적은 잘못된 추천을 사후 수정하는 데만 있지 않습니다. 처음부터 더 나은 선택을 하도록 당시 필요한 정보를 제공하는 데 있습니다.
AI와 같은 속도로 작동하는 가드레일을 구축하라
최신 데이터를 활용하면 AI 추천의 품질을 높일 수 있지만, 조직에는 정책을 실제로 집행할 통제 수단도 필요합니다.
AI가 생성한 코드에도 사람이 작성한 코드와 동일한 보안, 품질, 컴플라이언스 요구사항이 적용돼야 합니다. 정책은 컴포넌트가 빌드에 들어오기 전에 평가하고, 악성으로 확인됐거나 정책을 위반하거나 지원 중단됐거나 승인되지 않았거나 라이선스 요구사항과 맞지 않는 의존성을 자동으로 차단해야 합니다.
보안·품질·컴플라이언스 통제는 개발 과정 전체에서 작동해야 합니다. Sonatype의 AI SCA와 소프트웨어 공급망 관리 기능은 오픈소스 컴포넌트, AI 라이브러리, 오픈소스 모델을 파악하고 정책을 적용하도록 지원합니다. 저장소 수준의 방어 기능은 악성 컴포넌트가 개발 환경에 유입되기 전에 이를 차단할 수 있으며, 라이프사이클 거버넌스는 이미 사용 중인 컴포넌트를 지속적으로 평가합니다.
목표는 AI가 작업할 때마다 수동 승인 단계를 추가하는 것이 아닙니다. 반복적인 결정은 자동화하고, 사람은 상황을 고려한 판단이 필요한 경우에 전문성을 발휘하도록 해야 합니다.
산출물뿐 아니라 노이즈도 측정하라
엔지니어링 조직은 이미 AI 도입률, 제안 수용률, 개발 속도를 측정하고 있습니다. 하지만 이런 지표만으로는 전체 효과를 알 수 없습니다.
리더는 AI가 만든 변경이 실제 운영에 어떤 영향을 주는지도 함께 측정해야 합니다.
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AI 지원 커밋과 관련된 빌드 실패율
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AI가 만든 Pull Request로 추가되거나 제거된 취약점 수
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의존성 증가와 전이 의존성 확장 정도
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업그레이드에 따른 수정 및 리팩터링 시간
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AI 추천 중 수용·수정·거부된 비율
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AI가 만든 변경이 정책을 위반했을 때 허용된 예외 수
위 지표로 AI가 반복 업무를 실제로 줄였는지, 아니면 단지 다른 개발 단계로 옮겼는지 확인할 수 있습니다.
팀의 코딩 속도가 30% 빨라져도 불안정한 의존성을 해결하는 데 절약한 시간을 다시 써야 한다면, 업무량이 줄어든 것이 아니라 코드 작성에서 수정 작업으로 옮겨갔을 뿐입니다.
AI는 기존 개발 체계의 특성을 증폭한다
AI는 증폭기와 같습니다. 오래된 정보와 일관되지 않은 통제를 제공하면 잘못된 판단을 더 빠르게 확산시킬 수 있습니다. 반대로 최신 정보와 집행 가능한 가드레일을 제공하면 신뢰성을 희생하지 않고도 팀이 더 빠르게 움직이도록 도울 수 있습니다.
목표는 AI의 속도를 늦추는 것이 아닙니다. AI의 판단이 최신 정보와 정책에 따라 이뤄지고, 실제 소프트웨어에 반영할 만큼 타당하도록 만드는 것입니다.
개발자와 AI 도구는 의존성을 선택할 때 컴포넌트의 존재 여부와 안전성, 적절한 버전을 미리 평가해 후속 단계의 불필요한 검토와 재작업을 줄일 수 있습니다. Sonatype Firewall은 악성 컴포넌트가 개발 과정에 유입되기 전에 이를 차단해 추가적인 보호 계층을 제공합니다.
에스코어는 Sonatype 공식 파트너로서 소프트웨어 공급망 보안 및 오픈소스 거버넌스 구축을 지원합니다.
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