탐지에 그치지 않는다——AI가 코드를 작성하는 순간 위험을 판단하고 수정합니다
AI 엔진이 비즈니스 로직, 데이터 흐름, 권한 경계를 이해하여 코드 보안을 사후 스캔에서 실시간으로——기존 SAST를 대체한다.
정적 분석의 기존 패러다임은 규칙 매칭 위에 세워졌다. AI가 코드를 10배 빠르게 생성하는 시대에 그것은 무너질 수밖에 없다
코드 보안을 재설계하는 AI 네이티브 엔진. 탐지·판단·수정을 개발자의 한 번의 턴으로 모은다.
데이터 흐름과 제어 흐름의 심층 분석으로 민감 데이터·권한 경계·인가 우회를 추적해 실제 악용 가능한 취약점을 특정.
패턴 매칭을 넘어 업무 시맨틱을 맥락으로 이해. 노이즈를 줄여 엔지니어가 알림 분류가 아닌 실제 리스크에 집중.
웹에서 IDE로 원클릭 이동. AI Agent가 수정안을 제안하고 사람이 확인, 재스캔으로 루프를 닫음——'찾았는데, 그래서?'를 해소.
AI 생성 코드의 고빈도 결함에 특화된 규칙——안전하지 않은 기본값, 검증 누락, 하드코딩된 자격 증명.
Agent 시나리오로 범위를 확장해 MCP 도구 통합과 AI Skills의 새로운 공급망·프롬프트 인젝션 리스크를 탐지.
PR/MR 단위 증분 스캔을 수 초 내 완료, 차단 없음. 설정 가능한 게이트가 고위험 머지를 차단하며 주요 품질 게이트 시스템과 호환.
데이터 흐름과 제어 흐름의 심층 분석으로 민감 데이터 흐름, 권한 경계, 인증 우회를 추적해 실제 악용 가능한 취약점을 정밀하게 특정.
신뢰할 수 없는 입력(source)에서 데이터 흐름을 따라 위험한 작업(sink)까지 추적해 전파 체인 전체를 복원.
분기 조건과 권한 경계를 반영해 도달 불가·정화된 경로를 배제.
트리거 가능한 취약점만 보고해 오탐을 크게 줄이고 고위험부터 수정.
문제를 리뷰 후로 미루지 않음: 개발자가 코드를 작성하는 같은 턴 안에서 탐지·수정·회귀 검증을 완료해 탐지–수정–재검증의 완결형 프로세스를 지속 형성.
코딩과 동시에 리스크를 식별, 파이프라인을 기다리지 않음.
바로 적용 가능한 패치를 제시, 단순 경고가 아님.
수정 후 즉시 재스캔해 새 문제가 없는지 확인.
보안 판단과 수정이 AI 코딩과 발맞춰 진행됩니다.
사람 또는 AI가 작성한 코드. 작성 시와 커밋 시 스캔이 트리거.
AI 엔진이 비즈니스 로직과 데이터 흐름을 이해해 악용 가능한 실제 리스크를 찾고 원인을 설명.
IDE 내 AI가 패치를 제안, 개발자가 확인. 수정은 백로그가 아닌 지금 반영.
재스캔으로 수정을 검증·시각화해 문제가 정말 해결됐는지 보장.
Java, Python, Go, C/C++, JavaScript 등 20개 이상의 주요 언어를 지원하며 인젝션, 권한 상승, 민감 데이터 노출 등 주요 결함 클래스를 커버합니다.
네. CleanCode는 AI 코딩 시대를 위해 설계되어, 개발자나 AI 어시스턴트가 코드를 작성하는 그 순간 실시간으로 탐지·수정하여 vibe coding이 끌어들이는 취약점을 사전에 차단합니다.
IDE 플러그인과 Jenkins, GitLab CI 등 CI/CD 통합을 제공하며 온프레미스 배포도 지원합니다 — 기존 DevSecOps 파이프라인 안에서 개발 초기 단계부터 보안을 내재화합니다.
완전 오프라인 온프레미스 배포를 지원하며 코드와 스캔 결과 모두 사내 네트워크를 벗어나지 않습니다. 금융기관·국유기업의 데이터 보안 요건을 충족합니다.
기존 도구는 업무 맥락 없이 행 단위로 규칙을 대조합니다. CleanCode의 AI 엔진은 호출 체인·데이터 흐름·권한 경계를 이해하고 보고 전에 판정하며 설명 가능한 증거 체인을 첨부해 오탐률을 15% 미만으로 유지합니다.
웹사이트의 트라이얼 폼으로 신청하세요. Sectrend 팀이 데모와 POC 환경을 마련해 귀사 코드베이스에서 재현율과 정밀도를 검증할 수 있게 합니다.
여러 연구가 AI 생성 코드의 약 40%에 악용 가능한 결함이 있다고 보고하는 한편, AI 어시스턴트를 쓰는 개발자의 자신감은 오히려 높아진다. 실증 데이터와 4가지 메커니즘, '생산 순간'으로의 탐지를 개발 초기 단계로 앞당기기를 다룬다.
코드가 AI에 의해 대량 생산되고 의존성이 Agent에 의해 자동으로 끌려오는 시대, 기존의 '스캔하고 인벤토리화' 패러다임은 무너지기 시작한다. 보안은 사후에서 생산의 순간으로 옮겨가야 한다.
공급망 포이즈닝이 npm 패키지에서 MCP 서버와 Agent Skill로 확산되고 있다. xz, Shai-Hulud, postmark-mcp 사례를 되짚으며 악성코드 탐지만으로는 부족한 이유를 설명한다.
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