소프트웨어 개발 속도가 빨라지고 애플리케이션 구조가 복잡해지면서 보안 취약점 관리가 기업 IT 환경의 핵심 과제로 부상하고 있다. 특히 빈번한 업데이트와 데브옵스(DevOps) 환경 확산 속에서 기존의 애플리케이션 보안 테스트 방식은 높은 오탐 비율과 과도한 보안 경고로 인해 개발 효율을 저해하는 한계를 드러내고 있다. 이로 인해 보안팀과 개발팀 간의 협업이 어려워지고, 실질적인 보안 리스크 대응이 지연되는 문제도 나타나고 있다.
이에 오픈텍스트(OpenText)는 오픈텍스트 서밋 코리아 2025(OpenText Summit Korea 2025)에서 ‘AI 기반 애플리케이션 보안(AI-Driven Application Security)’를 주제로 AI 기반 애플리케이션 보안 테스트 전략과 차세대 취약점 관리 방향을 제시했다. 발표를 맡은 오픈텍스트 코리아 최경철 이사는 AI를 활용해 오탐을 최소화하고 실제 위험에 집중할 수 있는 지능형 애플리케이션 보안 체계의 필요성을 강조했다.
최 이사는 애플리케이션 보안 테스트 영역에서 AI의 역할이 점점 중요해지고 있다고 설명했다. 기존 정적 분석(SAST) 중심의 보안 테스트는 방대한 경고를 생성하지만, 실제로는 개발자가 대응할 필요가 없는 항목이 다수를 차지해 보안 효율성을 떨어뜨린다. 최 이사는 “보안 테스트의 목적은 취약점을 많이 찾는 것이 아니라, 실제 위험을 정확히 식별하고 신속히 대응하는 데 있다. 이를 위해서는 AI 기반 분석을 통한 정밀한 취약점 판별이 필수적”이라고 말했다.
오픈텍스트는 이런 문제를 해결하기 위해 SAST, SCA, DAST를 아우르는 통합 애플리케이션 보안 테스트 포트폴리오를 제시했다. 정적 코드 분석을 통한 취약점 탐지, 오픈소스 및 서드파티 컴포넌트에 대한 보안·라이선스 분석, 실행 중인 애플리케이션에 대한 동적 테스트를 하나의 플랫폼에서 통합 운영함으로써, 애플리케이션 전 주기에 걸친 보안 가시성을 확보할 수 있도록 했다.
특히 AI 기반 분석 기능은 취약점 결과를 자동으로 분류하고 실제 위협 여부를 판단해 개발자가 우선적으로 대응해야 할 항목을 명확히 제시한다. 이를 통해 보안팀은 불필요한 오탐 검증에 소요되는 시간을 줄이고, 개발팀은 보안 요구사항을 보다 효율적으로 개발 프로세스에 반영할 수 있다. 최 이사는 “AI는 보안 테스트 결과를 단순히 나열하는 것이 아니라 의미 있는 정보로 재구성해주는 역할을 한다”라고 설명했다.
오픈텍스트의 애플리케이션 시큐리티(Application Security) 솔루션은 온프레미스와 SaaS 환경을 모두 지원해 금융·공공 등 높은 보안 수준이 요구되는 조직부터 클라우드 기반 개발 환경까지 폭넓게 적용할 수 있다. 또한 API 기반 연계를 통해 SSC(Security Software Center)에 테스트 결과를 자동으로 업로드하고, AI 파서를 활용해 결과를 자동 분류함으로써 보안 운영의 효율성을 높였다.
최 이사는 실제 고객 사례를 소개하며 AI 기반 보안 테스트가 단순한 도구 도입을 넘어 안전한 개발 문화 확산에 기여하고 있다고 강조했다. 코드 분석 결과를 기반으로 보안 코딩 가이드를 제시함으로써 개발 단계에서부터 보안 품질을 강화하고 반복적인 취약점 발생을 줄이는 선순환 구조를 구축할 수 있다는 설명이다.
최 이사는 AI 시대의 애플리케이션 보안 테스트가 ‘사후 점검’이 아닌 ‘지속적인 품질 관리’로 진화하고 있다며 “AI 기반 애플리케이션 보안은 개발 속도와 보안 수준 사이의 균형을 가능하게 한다. 오픈텍스트는 오탐 없는 취약점 관리와 지능형 분석을 통해 기업이 보다 안전하고 신뢰할 수 있는 소프트웨어를 제공할 수 있도록 지원할 것”이라고 말했다.
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