AI 시대 애플리케이션 보안의 미래, 2027년은 어떻게 달라질까?
AI는 소프트웨어 개발 방식을 완전히 바꿔놓았습니다. 이제 개발자는 코드를 처음부터 작성하는 사람이 아니라, AI가 생성한 코드를 검토하고 수정하는 역할에 가까워지고 있습니다.
하지만 보안은 이러한 변화를 제대로 따라가지 못하고 있습니다.
최근 Checkmarx가 발표한 「The Future of Application Security in the Era of AI – 2027 Industry Outlook」 보고서는 이러한 현실을 매우 흥미로운 데이터와 함께 보여줍니다.
보안 도구는 많아졌는데, 왜 위험은 줄어들지 않을까?
현재 기업들은 그 어느 때보다 많은 보안 정보를 가지고 있습니다.
그런데도 실제 보안 수준은 기대만큼 향상되지 않았습니다.
그 이유는 취약점을 발견하는 것과 실제로 해결하는 것은 완전히 다른 문제이기 때문입니다.
보고서는 현재 산업이 '탐지(Detection)'는 거의 해결했지만 '조치(Remediation)'에는 여전히 실패하고 있다고 분석합니다.
AI가 만드는 코드가 절반에 가까워졌습니다
이번 조사에서 가장 인상적인 수치 중 하나는 다음과 같습니다.
즉, 이제 사람이 직접 작성한 코드가 오히려 소수가 되어가고 있습니다.
개발자의 역할도 **'작성자(Author)'에서 '검토자(Editor)'**로 빠르게 변화하고 있습니다.
하지만 기존 AppSec 모델은 사람이 직접 코드를 작성하던 시대를 기준으로 설계되어 있습니다.
AI 코드가 많을수록 취약한 코드도 증가
보고서는 AI 코드 비율과 취약 코드 배포 비율을 비교했습니다.
그 결과는 매우 명확했습니다.
AI 생성 코드 비율이 높을수록 알려진 취약점을 포함한 코드가 운영 환경에 배포될 가능성도 함께 증가했습니다.
특히 AI 코드 비중이 81~100%인 조직은 1~20% 수준의 조직보다 약 3.4배 더 많은 취약 코드를 배포하는 것으로 나타났습니다.
또한 개발자의 70%는 AI 코드 생성 도구가 오히려 새로운 취약점을 만들었다고 응답했습니다.
AI는 생산성을 높여주지만, 보안 위험도 함께 증가시키고 있다는 의미입니다.
'알면서도 배포하는' 것이 지금의 현실
더 놀라운 사실은 대부분의 조직이 위험을 알고도 배포를 진행한다는 점입니다.
조사 결과,
하기도 했습니다.
또한 95%의 CISO는 규정 준수와 관련된 보안 문제를 축소하거나 보고를 미루라는 압박을 받은 경험이 있다고 답했습니다.
예산은 증가하고 있지만, 실제로 위험을 선제적으로 줄일 수 있다고 답한 CISO는 **19%**에 불과했습니다.
같은 조직임에도 모두 다른 현실을 보고 있다
이번 보고서의 흥미로운 부분은 CISO, AppSec 관리자, 개발자의 인식 차이를 비교했다는 점입니다.
예를 들어,
지난 1년간 침해사고가 없었다고 응답한 비율
CISO : 11%
개발자 : 8%
AppSec 관리자 : 1%
Shadow AI 사용률 역시
CISO : 5%
AppSec 관리자 : 18%
로 큰 차이를 보였습니다.
즉, 같은 조직 안에서도 각 역할이 바라보는 현실이 완전히 다르다는 것입니다.
성숙도가 높다고 해서 더 안전한 것은 아니었습니다
흥미롭게도
보안 수준이 매우 성숙하다"고 평가한 조직들이 오히려
즉,
'우리는 잘하고 있다'는 자신감과 실제 보안 성과는 반드시 비례하지 않았습니다.
문제는 도구가 아니라 운영 방식
했습니다.
하지만
코드를 작성하는 순간부터 지속적으로 보안을 적용하는 조직은 18%에 불과했습니다.
대부분은 여전히 개발이 끝난 뒤 특정 시점에서만 보안을 점검하는 방식(Check Point)을 유지하고 있습니다.
결국 문제는 보안 도구가 아니라 조직의 운영 방식과 프로세스입니다.
개발자의 책임, 지원은 부족한 현실
개발자는 업무 시간의 절반 가까이를 보안 업무에 사용합니다.
하지만 여전히 취약 코드가 가장 많이 배포되는 역할이기도 합니다.
문제가 발생하면
사후 분석(Post Mortem)
성과 평가
상급자 보고
릴리스 지연
등의 책임은 개발자가 지게 됩니다.
반면
불필요한 경고
모호한 수정 가이드
너무 늦게 전달되는 피드백
과 같은 근본적인 문제는 여전히 해결되지 않고 있습니다.
앞으로 필요한 것은 '탐지'가 아니라 '행동(Action)'
이번 보고서가 전달하는 핵심 메시지는 명확합니다.
취약점을 찾는 시대는 이미 지나가고 있습니다.
이제 중요한 것은
입니다.
보고서는 이를 위해 Agentic Security(에이전트 기반 보안) 와 지속적인 보안 검증 체계가 앞으로 기업 보안의 핵심이 될 것이라고 전망합니다.
마무리
AI는 개발 생산성을 획기적으로 높이고 있습니다.
하지만 동시에 애플리케이션 보안이 감당해야 할 코드의 양과 변화 속도도 이전과 비교할 수 없을 만큼 빨라졌습니다.
이제 기업의 경쟁력은 얼마나 많은 취약점을 발견했는가가 아니라,
발견된 위험을 얼마나 빠르게 제거하고 대응할 수 있는가에 달려 있습니다.
앞으로의 AppSec은 더 많은 보안 도구를 도입하는 것이 아니라, AI의 속도에 맞춰 보안 역시 자동화하고 지속적으로 검증하는 체계를 구축하는 방향으로 진화해야 할 것입니다.
https://softwidesec.com/Checkmarx
Checkmarx에 대한 소개자료 및 데모요청은 소프트와이드시큐리티로 연락부탁드립니다.
AI 시대 애플리케이션 보안의 미래, 2027년은 어떻게 달라질까?
AI는 소프트웨어 개발 방식을 완전히 바꿔놓았습니다. 이제 개발자는 코드를 처음부터 작성하는 사람이 아니라, AI가 생성한 코드를 검토하고 수정하는 역할에 가까워지고 있습니다.
하지만 보안은 이러한 변화를 제대로 따라가지 못하고 있습니다.
최근 Checkmarx가 발표한 「The Future of Application Security in the Era of AI – 2027 Industry Outlook」 보고서는 이러한 현실을 매우 흥미로운 데이터와 함께 보여줍니다.
보안 도구는 많아졌는데, 왜 위험은 줄어들지 않을까?
현재 기업들은 그 어느 때보다 많은 보안 정보를 가지고 있습니다.
AI 기반 보안 도구가 개발 환경(IDE)에 기본적으로 탑재되고,
취약점 데이터도 풍부하며,
공격 기법 역시 잘 알려져 있습니다.
그런데도 실제 보안 수준은 기대만큼 향상되지 않았습니다.
그 이유는 취약점을 발견하는 것과 실제로 해결하는 것은 완전히 다른 문제이기 때문입니다.
보고서는 현재 산업이 '탐지(Detection)'는 거의 해결했지만 '조치(Remediation)'에는 여전히 실패하고 있다고 분석합니다.
AI가 만드는 코드가 절반에 가까워졌습니다
이번 조사에서 가장 인상적인 수치 중 하나는 다음과 같습니다.
실제 운영 코드의 49%가 AI에 의해 생성
전체 기업의 67%는 코드베이스 절반 이상이 오픈소스로 구성
즉, 이제 사람이 직접 작성한 코드가 오히려 소수가 되어가고 있습니다.
개발자의 역할도 **'작성자(Author)'에서 '검토자(Editor)'**로 빠르게 변화하고 있습니다.
하지만 기존 AppSec 모델은 사람이 직접 코드를 작성하던 시대를 기준으로 설계되어 있습니다.
AI 코드가 많을수록 취약한 코드도 증가
보고서는 AI 코드 비율과 취약 코드 배포 비율을 비교했습니다.
그 결과는 매우 명확했습니다.
AI 생성 코드 비율이 높을수록 알려진 취약점을 포함한 코드가 운영 환경에 배포될 가능성도 함께 증가했습니다.
특히 AI 코드 비중이 81~100%인 조직은 1~20% 수준의 조직보다 약 3.4배 더 많은 취약 코드를 배포하는 것으로 나타났습니다.
또한 개발자의 70%는 AI 코드 생성 도구가 오히려 새로운 취약점을 만들었다고 응답했습니다.
AI는 생산성을 높여주지만, 보안 위험도 함께 증가시키고 있다는 의미입니다.
'알면서도 배포하는' 것이 지금의 현실
더 놀라운 사실은 대부분의 조직이 위험을 알고도 배포를 진행한다는 점입니다.
조사 결과,
75%의 조직은 취약점을 인지한 상태에서 코드를 배포
30%는 "발견되지 않기를 바란다"는 수준으로 배포
하기도 했습니다.
또한 95%의 CISO는 규정 준수와 관련된 보안 문제를 축소하거나 보고를 미루라는 압박을 받은 경험이 있다고 답했습니다.
예산은 증가하고 있지만, 실제로 위험을 선제적으로 줄일 수 있다고 답한 CISO는 **19%**에 불과했습니다.
같은 조직임에도 모두 다른 현실을 보고 있다
이번 보고서의 흥미로운 부분은 CISO, AppSec 관리자, 개발자의 인식 차이를 비교했다는 점입니다.
예를 들어,
지난 1년간 침해사고가 없었다고 응답한 비율
CISO : 11%
개발자 : 8%
AppSec 관리자 : 1%
Shadow AI 사용률 역시
CISO : 5%
AppSec 관리자 : 18%
로 큰 차이를 보였습니다.
즉, 같은 조직 안에서도 각 역할이 바라보는 현실이 완전히 다르다는 것입니다.
성숙도가 높다고 해서 더 안전한 것은 아니었습니다
흥미롭게도
보안 수준이 매우 성숙하다"고 평가한 조직들이 오히려
AI 코드 비율이 가장 높고,
취약 코드 배포 비율도 높으며,
침해사고 발생률도 다른 조직과 거의 동일했습니다.
즉,
'우리는 잘하고 있다'는 자신감과 실제 보안 성과는 반드시 비례하지 않았습니다.
문제는 도구가 아니라 운영 방식
개발자의 96%는 AI 기반 보안 도구를 사용
거의 모든 개발자가 해당 도구를 효과적이라고 평가
했습니다.
하지만
코드를 작성하는 순간부터 지속적으로 보안을 적용하는 조직은 18%에 불과했습니다.
대부분은 여전히 개발이 끝난 뒤 특정 시점에서만 보안을 점검하는 방식(Check Point)을 유지하고 있습니다.
결국 문제는 보안 도구가 아니라 조직의 운영 방식과 프로세스입니다.
개발자의 책임, 지원은 부족한 현실
개발자는 업무 시간의 절반 가까이를 보안 업무에 사용합니다.
하지만 여전히 취약 코드가 가장 많이 배포되는 역할이기도 합니다.
문제가 발생하면
사후 분석(Post Mortem)
성과 평가
상급자 보고
릴리스 지연
등의 책임은 개발자가 지게 됩니다.
반면
불필요한 경고
모호한 수정 가이드
너무 늦게 전달되는 피드백
과 같은 근본적인 문제는 여전히 해결되지 않고 있습니다.
앞으로 필요한 것은 '탐지'가 아니라 '행동(Action)'
이번 보고서가 전달하는 핵심 메시지는 명확합니다.
취약점을 찾는 시대는 이미 지나가고 있습니다.
이제 중요한 것은
얼마나 빨리 수정할 수 있는지
얼마나 자동으로 대응할 수 있는지
AI가 만든 위험을 AI 수준의 속도로 처리할 수 있는지
입니다.
보고서는 이를 위해 Agentic Security(에이전트 기반 보안) 와 지속적인 보안 검증 체계가 앞으로 기업 보안의 핵심이 될 것이라고 전망합니다.
마무리
AI는 개발 생산성을 획기적으로 높이고 있습니다.
하지만 동시에 애플리케이션 보안이 감당해야 할 코드의 양과 변화 속도도 이전과 비교할 수 없을 만큼 빨라졌습니다.
이제 기업의 경쟁력은 얼마나 많은 취약점을 발견했는가가 아니라,
발견된 위험을 얼마나 빠르게 제거하고 대응할 수 있는가에 달려 있습니다.
앞으로의 AppSec은 더 많은 보안 도구를 도입하는 것이 아니라, AI의 속도에 맞춰 보안 역시 자동화하고 지속적으로 검증하는 체계를 구축하는 방향으로 진화해야 할 것입니다.
https://softwidesec.com/Checkmarx
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