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본 글은 2026년 7월 22일 기준 공개된 Secure Code Warrior의 SCW AI Trust Index 연구와 관련 보안 분석 자료를 바탕으로 작성되었습니다. DANA NOTES의 분석이 함께 포함되어 있습니다.
이 글에서 다루는 내용
생성형 AI는 이제 단순한 챗봇을 넘어 실제 소프트웨어를 개발하는 도구로 빠르게 자리 잡고 있다. 개발자는 자연어로 원하는 기능을 설명하면 AI가 코드를 작성하고, 오류를 수정하거나 기존 프로그램을 개선하는 데까지 AI를 활용하고 있다.
이러한 변화는 개발 생산성을 크게 높였지만, 동시에 새로운 질문도 던지고 있다.
“AI가 만든 코드는 과연 얼마나 안전할까?”
그동안 AI 코딩 도구를 비교할 때는 코드 생성 속도와 정확도, 지원하는 프로그래밍 언어, 복잡한 문제 해결 능력 등이 주요 평가 기준이었다. 그러나 기업이 AI가 생성한 코드를 실제 서비스에 적용하기 시작하면서 관심은 점차 생산성에서 보안성과 신뢰성으로 이동하고 있다.
최근 Secure Code Warrior가 공개한 SCW AI Trust Index 연구는 이러한 변화의 흐름을 보여주는 사례다. 이번 연구는 OpenAI, Anthropic, Google, Alibaba 등의 16개 프런티어 대규모 언어모델(LLM)이 생성한 1,760개의 완성형 코드베이스(Codebase)를 분석해 보안성을 비교했다.
연구 결과는 예상과 조금 달랐다.
AI가 생성한 코드에서는 평균 약 15개의 확인된 보안 취약점이 발견됐다. 그러나 연구진이 더 주목한 부분은 취약점의 개수 자체보다 취약점이 발생하는 원인이었다.
많은 사람은 AI 모델의 성능이 높을수록 더 안전한 코드를 생성할 것이라고 생각하기 쉽다. 하지만 이번 분석에서는 특정 AI 모델이 모든 환경에서 일관되게 우수한 결과를 보이지 않았으며, 사용한 프로그래밍 언어와 개발 프레임워크의 조합에 따라 보안 결과가 달라지는 것으로 나타났다.
이는 AI 생성 코드의 보안성을 평가할 때 모델뿐 아니라 실제 개발 환경까지 함께 살펴봐야 한다는 점을 보여준다.
SCW AI Trust Index는 무엇을 분석했나
이번 연구는 AI 모델의 성능 순위를 매기기 위한 일반적인 벤치마크와는 성격이 다르다.
Secure Code Warrior는 기업이 AI 코딩 도구를 도입할 때 가장 중요한 요소 가운데 하나가 보안 신뢰성(Security Trust)이라고 판단했고, RMIT University와 공동 개발한 평가 방법론을 기반으로 SCW AI Trust Index를 발표했다.
연구진은 여러 AI 모델에 동일하거나 유사한 개발 과제를 제시한 뒤, 생성된 애플리케이션을 하나의 코드베이스 단위로 분석했다. 단순히 함수 하나나 코드 몇 줄을 비교한 것이 아니라, 실제 서비스와 유사한 구조를 가진 프로젝트 전체를 대상으로 보안 취약점을 평가했다는 점이 특징이다.
평가 과정에서는 생성된 코드에서 발견되는 보안 취약점뿐 아니라 프로그래밍 언어와 개발 프레임워크, 코드 구조, 실제 기업 환경에서 발생할 수 있는 보안 위험까지 종합적으로 검토했다.
즉, “어떤 AI가 코드를 더 잘 작성하는가”보다 “기업이 실제 업무에서 사용할 수 있을 만큼 신뢰할 수 있는 코드를 생성하는가”를 평가하는 데 초점을 맞춘 연구라고 볼 수 있다.
평균 15개 취약점…숫자보다 중요한 것은 ‘원인’
SCW AI Trust Index는 AI가 생성한 1,760개의 코드베이스에서 평균 약 15개의 확인된 보안 취약점을 발견했다. 이 가운데 평균 4.3개는 ‘심각(Severe)’ 등급으로 분류됐으며, 전체 분석에서는 86개의 고유한 CWE(Common Weakness Enumeration) 유형이 확인됐다.
가장 많이 발견된 취약점은 CWE-532(로그 파일에 민감한 정보 기록)로, 전체 분석에서 8,543건의 실제 취약점 탐지(true positive)가 확인됐다. 이는 86개의 고유한 CWE 유형 가운데 가장 높은 수치였다.
CWE-532는 시스템 로그에 인증 정보나 개인정보, 비밀번호, 토큰과 같은 민감한 정보가 기록되는 취약점을 의미한다. 공격자가 로그 파일에 접근할 경우 해당 정보를 이용해 계정을 탈취하거나 추가 침해를 시도할 수 있기 때문에 기업 환경에서는 주의가 필요하다.
하지만 이번 연구의 핵심은 단순히 취약점 개수를 발표한 데 있지 않았다.
취약점은 특정 AI 모델에서만 집중적으로 발견되지 않았으며, 같은 AI 모델이라도 어떤 프로그래밍 언어와 개발 프레임워크를 사용했는지에 따라 결과가 달라졌다.
실제로 평가 결과에서는 GPT-5.1이 Java Enterprise API 환경에서, Claude Sonnet 4.5는 Java Spring 환경에서, Claude Opus 4.8은 Python Django 환경에서 각각 가장 높은 평가를 받았다.
이는 하나의 AI 모델이 모든 개발 환경에서 가장 우수한 결과를 보인 것이 아니라, 모델과 개발 환경의 조합에 따라 보안 결과가 달라질 수 있음을 보여주는 사례다.
이러한 결과는 AI 코딩의 품질을 평가할 때 모델 하나만 비교해서는 충분하지 않으며, 실제 개발 환경까지 함께 고려해야 한다는 점을 시사한다.
왜 언어·프레임워크 조합에 따라 결과가 달라졌을까?
비개발자에게는 다소 의아하게 느껴질 수 있다.
AI가 코드를 작성했다면 AI 모델의 성능이 가장 큰 영향을 미칠 것이라고 생각하기 쉽기 때문이다.
이를 자동차에 비유하면 이해하기 쉽다.
같은 성능의 자동차라도 잘 정비된 고속도로를 달릴 때와 울퉁불퉁한 비포장도로를 달릴 때 사고 위험은 크게 달라질 수 있다. 운전자의 실력도 중요하지만, 도로 환경과 안전장치가 전체적인 안전성에 큰 영향을 미치는 것과 비슷하다.
AI가 생성한 코드도 마찬가지다.
프로그래밍 언어와 개발 프레임워크는 데이터 처리 방식, 사용자 인증, 외부 시스템 연동, 기본 보안 기능 등을 결정한다. 일부 프레임워크는 보안 기능이 기본적으로 잘 갖춰져 있지만, 다른 환경에서는 개발자가 추가 설정을 직접 해야 하는 경우도 있다.
따라서 AI가 비슷한 수준의 코드를 생성하더라도 어떤 개발 환경에서 실행되는지에 따라 실제 보안 수준은 달라질 수 있다.
이번 연구는 AI 코딩 시장에서 앞으로 중요한 경쟁 요소가 “어떤 AI 모델을 사용하는가”뿐 아니라 “어떤 개발 환경에서 AI를 활용하는가”라는 점을 보여주는 의미 있는 사례라고 할 수 있다.
AI 코딩 경쟁, 이제는 ‘플랫폼 경쟁’으로
AI 코딩 도구가 빠르게 발전하면서 기업이 AI를 선택하는 기준도 달라지고 있다.
초기 생성형 AI 시장에서는 어느 모델이 더 빠르고 정확하게 코드를 생성하는지가 핵심 경쟁력이었다. 하지만 기업이 AI를 실제 개발 환경에 도입하기 시작하면서 단순한 코드 생성 능력만으로는 경쟁력을 설명하기 어려워지고 있다.
기업은 AI가 작성한 코드가 기존 개발 환경과 얼마나 자연스럽게 연결되는지, 내부 보안 정책을 충족하는지, 생성된 코드를 지속적으로 관리할 수 있는지까지 함께 고려한다.
즉, AI 코딩 시장은 ‘언어모델 경쟁’에서 ‘기업용 개발 플랫폼 경쟁’으로 빠르게 이동하고 있는 것이다.
기업이 구매하는 것은 AI 모델이 아니라 개발 플랫폼
기업용 소프트웨어 시장에서는 제품의 기능만큼 운영과 관리가 중요하다.
AI가 뛰어난 코드를 생성하더라도 기업 내부 개발 환경과 연동되지 않거나 보안 요구사항을 충족하지 못하면 실제 업무에 적용하기 어렵다.
반대로 코드 생성 성능이 조금 부족하더라도 기존 개발 시스템과 자연스럽게 통합되고, 보안 검증과 감사 기능을 함께 제공한다면 기업 입장에서는 더 높은 가치를 가질 수 있다.
이 때문에 앞으로 AI 코딩 플랫폼은 다음과 같은 역량을 중심으로 경쟁할 가능성이 크다.
- 기업 개발 환경과의 통합
- 생성 코드의 자동 보안 검증
- 오픈소스 및 의존성 관리
- 변경 이력과 감사(Audit) 기능
- 기업 내부 보안 정책과 규제 대응
결국 기업 고객이 도입하는 대상은 AI 모델 하나가 아니라, 이를 포함한 통합 개발 플랫폼이 될 가능성이 높다.
함께 성장할 산업은 어디일까?
AI가 개발 과정에 깊이 활용될수록 관련 산업도 함께 성장할 가능성이 있다.
대표적인 분야는 애플리케이션 보안(AppSec)이다. AI가 생성하는 코드의 양이 늘어날수록 취약점을 탐지하고 수정하는 솔루션의 중요성도 함께 커질 수 있다.
또한 개발과 보안을 통합하는 DevSecOps, 오픈소스와 외부 라이브러리를 관리하는 소프트웨어 공급망 보안, 기업의 AI 활용 기준을 수립하는 AI 거버넌스 역시 성장 가능성이 높은 분야로 꼽힌다.
이는 AI 산업의 가치가 거대 언어모델 기업에만 집중되는 것이 아니라, AI를 실제 업무에 적용하기 위한 다양한 기업용 소프트웨어 시장으로 확산될 가능성을 보여준다.
DANA NOTES 해석
이번 연구가 보여주는 가장 중요한 변화는 AI 코딩 시장의 경쟁 기준이 모델 성능만으로 결정되지 않는다는 점이다.
기업이 실제로 필요로 하는 것은 코드를 빠르게 생성하는 AI 하나가 아니라, 생성된 코드를 검증하고 기존 개발 환경에 연결하며 지속적으로 관리할 수 있는 체계다. 앞으로 AI 코딩 시장에서는 모델의 성능뿐 아니라 보안 검증, 개발도구 통합, 오픈소스 의존성 관리, 감사 기능을 함께 제공하는 플랫폼의 가치가 더욱 커질 가능성이 높다.
이는 AI 코딩 시장이 소비자용 생성형 AI 서비스보다 기업용 소프트웨어 시장에 가까워지고 있다는 의미이기도 하다. 기업의 개발 환경에 깊게 연결된 플랫폼은 교체하는 데 많은 시간과 비용이 필요하기 때문에 장기 계약과 반복 매출, 높은 고객 유지율로 이어질 수 있다.
따라서 투자자는 어떤 기업이 가장 높은 성능의 모델을 보유했는지만 볼 것이 아니라, 기업 고객을 얼마나 확보하고 있는지, 기존 개발 시스템과 얼마나 깊게 통합되는지, 보안 기능을 실제 유료 서비스로 제공할 수 있는지를 함께 살펴볼 필요가 있다.
AI 코딩 경쟁은 이제 “누가 더 뛰어난 코드를 생성하는가”를 넘어 “누가 기업이 안심하고 사용할 수 있는 개발 환경을 제공하는가”의 경쟁으로 이동하고 있다.
앞으로 주목할 점
- AI 생성 코드 보안성 평가 기준의 국제 표준화 여부
- 모델과 언어·프레임워크 조합에 따른 성능 변화
- AI 기반 자동 취약점 탐지 및 수정 기술의 발전
- 기업용 AI 개발 플랫폼 시장의 경쟁 구도
- AI 코딩 도구 제공 기업의 보안 책임 범위 확대
