앤트로픽, AI 클로드로 코드 '공격 표면' 줄여 보안 강화하는 기술 공개

요약 앤트로픽(Anthropic)이 자사의 AI 모델 클로드(Claude)를 활용해 소프트웨어의 공격 표면(Attack Surface)을 자동으로 분석하고 줄이는 연구 결과를 발표했습니다. 보안 취약점을 하나하나 찾아 수정하는 기존 방식은 숨어 있는 수많은 잔여 취약점을 해결하지 못해 확장에 한계가 있지만, AI를 통해 불필요하게 노출된 코드 접근 경로 자체를 차단하면 잠재적 취약점의 위험도를 사전에 대폭 낮출 수 있다는 설명입니다. 앤트로픽은 C, C++, Java, PHP, Python 등으로 작성된 500만 줄 이상의 25개 주요 오픈소스 프로젝트를 대상으로 실험을 진행했습니다. 클로드는 이들 프로젝트에서 1만 7,000개 이상의 설정 옵션을 분석했으며, 불필요한 기본 설정 접근, 보안 제어를 무력화하는 설정 간 충돌, 인증 전 복잡한 코드가 실행되는 조기 도달성 등 3가지 분석 기법을 적용해 총 493건의 보안 문제를 발견했습니다. 특히 인증된 사용자만을 위한 11개 프로젝트 전체에서 인증 전 불필요하게 노출된 코드 경로가 확인되는 등 실제 코드베이스의 복잡성으로 인해 방치되었던 취약 요소들을 경제적이고 효율적으로 찾아낼 수 있음을 입증했습니다.