DevSecOps, AI 시대의 '보안 생존 전략'으로 급부상

인공지능(AI) 시대가 본격화되면서 'DevSecOps'라는 용어가 테크 산업 전반에서 급속히 주목받고 있다. 이는 개발(Development), 운영(Operations), 보안(Security)이 통합된 개념으로, AI 기술의 확산으로 인해 코드 보안 강화의 중요성이 한층 높아진 상황과 직결된다. AI가 개발 속도와 효율을 끌어올리는 동시에, 사이버 위협의 폭도 함께 넓히고 있기 때문이다.

과거 기업들은 코드 개발, 배포, 보안을 담당하는 팀을 분리해 운영했다. 보안 점검은 대개 출시 직전 '마지막 관문'으로 간주되며, 사후 대응에 가까운 역할을 수행했다. 그러나 점차 개발과 운영팀이 통합되며 DevOps 개념이 나타났고, 이후 보안을 개발 단계부터 접목시키는 DevSecOps로 진화하게 됐다. 코드가 배포되기 전에 위험 요소를 사전에 제거하는 것이 관건이다.

특히 AI가 생성하는 코드의 특성은 새로운 도전 과제를 안긴다. 생성형 AI를 활용하면 소수의 개발자가 하루 만에 대규모 코드를 만들어낼 수 있지만, 보안 자동화는 이에 비해 뒤처져 있다. 최근 AI 코드 생성의 보안 리스크를 분석한 연구에서는 작성된 코드의 절반 가까이에 심각한 취약점이 포함돼 있다는 결과도 있었다. DevSecOps 전략이 이전보다 훨씬 더 필수적인 이유다.

여기에 오픈소스 의존도 증가도 주요 변수다. 현재 많은 소프트웨어가 외부 기여자들이 만든 오픈소스 패키지로 구성되고 있으며, 그 하위에는 수백 개의 외부 라이브러리가 연쇄적으로 종속돼 있다. 대표적인 사례가 Log4j 보안 사고다. 이처럼 오픈소스 내부의 보안 결함이 전체 시스템의 취약점이 될 수 있기 때문에, DevSecOps는 반드시 '소프트웨어 구성 분석(SCA)' 같은 자동화 도구를 통해 오픈소스 코드 전반을 점검해야 한다.

개발 사이클이 짧아진 것도 변수다. 과거 몇 주 단위로 이뤄졌던 배포가 이제는 수시간 단위로 이뤄지는 시대다. 빠른 배포가 반복되면 취약점 관리가 지연되기 쉽고, 이는 '보안 부채(Security Debt)'로 누적된다. DevSecOps는 이런 지속적 배포 환경에서 심각한 취약 요소가 확산되는 것을 막아주는 핵심 장치다.

이젠 스타트업도 예외가 아니다. 그동안 큰 기업 중심으로 적용돼 왔던 DevSecOps는 이제 스타트업에도 요구되고 있다. 특히 B2B SaaS 업체에 대한 구매기업들의 보안 기준이 높아지며, SOC2 Type 2 같은 인증 요구가 일상이 됐다. 충분한 개발 리소스가 없는 초기 기업도 DevSecOps 전략을 접목하지 않으면 시장 경쟁에서 밀릴 수밖에 없다.

AI 도구의 활용이 일상이 된 지금, 보안 역시 기존의 수동 리뷰 방식에서 벗어나 자동화된 분석 도구와 통합되고 있다. DevSecOps는 단순한 기능적 전환을 넘어, 오늘날 기업이 신뢰를 획득하고 생존하기 위한 *선결 조건*이 됐다. 코드 작성부터 배포까지 전 과정에 걸친 보안 강화 없이는 기술의 진보도 무색해질 수 있다.