GitHub Security Lab, AI로 자동 취약점 트리아주 혁신

GitHub Security Lab, AI 기반 자동 취약점 트리아주 시스템 도입

GitHub Security Lab은 AI를 활용한 프레임워크를 개발해 보안 경고의 트리아주(triage) 과정을 자동화하고, 오탐(false positive)을 크게 줄이며 효율성을 향상시켰습니다. GitHub Security Lab Taskflow Agent를 통해 팀은 **대규모 언어 모델(LLM)**을 활용해 CodeQL이 생성한 경고를 분석함으로써, 지난 8월 이후 약 30건의 실제 취약점을 성공적으로 식별했습니다.

AI가 취약점 트리아주에 미치는 영향

기존의 취약점 트리아주 과정은 반복적이면서도 오탐이 자주 발생했습니다. 이는 인간 감사자가 쉽게 인식할 수 있는 패턴이지만, 정적 분석 도구로는 인코딩하기 어려운 경우에 해당합니다. LLM은 이러한 "모호한(fuzzy)" 패턴을 식별하는 데 탁월하며, 트리아주 워크플로우 자동화에 이상적입니다.

Taskflow Agent 프레임워크는 YAML 기반 태스크플로우를 사용해 복잡한 트리아주 프로세스를 작은 단위의 관리 가능한 작업으로 분해합니다. 각 작업은 다음을 수행하도록 설계되었습니다:

• 코드 스캐닝 결과 조회 및 분석
• 일반적인 오탐 패턴에 대한 경고 감사
• 정확한 코드 참조를 포함한 상세 버그 리포트 생성
• GitHub Issues 생성 전 검증 수행

이러한 방식으로 프로세스를 구조화함으로써 시스템은 **환각(hallucination, 잘못된 결론)**을 최소화하고 결과의 일관성을 보장합니다.

기술적 구현

태스크플로우 아키텍처

태스크플로우는 다음과 같은 단계로 나뉩니다:

1. 정보 수집 – 관련 데이터(예: 워크플로우 트리거, 권한, 샌니타이저)를 수집하고 구조화된 노트에 저장합니다.
2. 감사 단계 – LLM 기반 검사를 적용해 오탐을 필터링합니다(예: 비활성화된 워크플로우, 권한 제한).
3. 리포트 생성 – 코드 스니펫과 라인 참조를 포함한 표준화된 버그 리포트를 컴파일합니다.
4. 검증 및 이슈 생성 – GitHub Issues를 생성하기 전에 리포트가 완전한지 확인합니다.

주요 기능

• 모듈러 설계 – 작업이 독립적으로 수행되어 컨텍스트 윈도우 제한을 줄이고 디버깅 효율성을 높입니다.
• 비동기 처리 – 대규모 경고 트리아주를 위한 배치 작업을 지원합니다.
• MCP 서버 통합 – API 호출과 같은 결정론적 작업은 전통적인 프로그래밍으로 처리해 정확도를 높입니다.
• 재사용 가능한 컴포넌트 – 프롬프트와 작업은 다양한 트리아주 워크플로우에서 공유할 수 있습니다.

결과 및 영향

GitHub Security Lab은 이 태스크플로우를 활용해 다음과 같은 경고 트리아주를 수행했습니다:

• GitHub Actions (예: 신뢰할 수 없는 코드 체크아웃, 코드 인젝션)
• JavaScript/TypeScript (예: js/xss를 통한 클라이언트 측 크로스사이트 스크립팅)

이 시스템은 다음과 같은 효과를 입증했습니다:

• 오탐 감소 – 비활성화된 워크플로우, 권한 검사와 같은 일반적인 오탐 패턴을 식별합니다.
• 효율성 향상 – 트리거 이벤트, 샌니타이제이션과 같은 반복적인 검사를 자동화합니다.
• 정확도 개선 – 구조화된 프롬프트와 검증 단계를 통해 정확도를 높입니다.

보안 팀을 위한 권장 사항

1. 모듈러 AI 워크플로우 도입 – 트리아주를 개별적이고 재사용 가능한 작업으로 분해해 확장성을 높입니다.
2. LLM과 전통 도구 결합 – LLM은 패턴 인식을 위해 사용하고, 결정론적 작업은 정적 분석 도구나 API로 처리합니다.
3. 오픈소스 프레임워크 활용 – seclab-taskflow-agent 및 seclab-taskflows 저장소는 커스터마이징이 가능하도록 공개되어 있습니다.
4. AI 출력 검증 – 취약점에 대응하기 전에 LLM이 생성한 리포트를 항상 검토합니다.
5. 리소스 사용 모니터링 – 태스크플로우 실행 시 LLM 쿼터를 많이 소모할 수 있으므로 적절히 계획합니다.

향후 방향

GitHub Security Lab은 코드 감사 및 취약점 탐지 분야에서 AI 지원 트리아주를 지속적으로 개선하고 있습니다. 보안 팀은 오픈소스 프레임워크를 탐색하고 자체 워크플로우에 적용해 보시기 바랍니다.

자세한 내용은 GitHub Security Lab Taskflow Agent 저장소를 방문하세요.