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깃허브, 코딩에 이어 취약점 수정도 AI자동 지원

깃허브가 소스코드의 취약성을 자동으로 감지하고 수정 사항을 제안하는 기능을 공개했다. 최근 데브클래스 등 외신에 따르면 깃허브는 코드스캐닝 자동수정(code scanning autofix) 베타버전을 깃허브 어드밴스드 시큐리티 사용자 전체에게 제공한다고 블로그를 통해 밝혔다. 코드스캐닝 자동수정은 생성형AI서비스인 코파일럿과 코드 분석 엔진인 코드QL 기반으로 작성된 코드를 자동으로 분석해 보안취약점을 찾고 개선방안을 제시한다. 깃허브에서 공개한 내용에 따르면 자바, 파이썬, 자바스크립트, 타입스크립트 관련 코드의 90% 취약점에 대응할 수 있다. 또한 발견된 취약점의 3분의 2 이상에 대해 소량 또는 거의 편집하지 않고 해결할 수 있는 수준의 코드를 제공한다. 코드 검사는 정해진 일정이나 특정 이벤트에 따라 진행할 수 있으며, 오픈 소스 및 개인 도구 등 외부 서비스와 연계할 수 있다. 깃허브 측은 깃허브 코파일럿이 지루하고 반복적인 작업을 최소화한 것처럼 코드스캐닝 자동수정은 코드 검사 및 수정 작업에 소요되는 업무를 줄이고 기업 보호를 위한 전략수립에 집중할 수 있도록 지원할 것이라고 설명했다. 깃허브의 피에르 템펠 제품 매니저는 “우리는 이미 깃허브 어드밴스드 시큐리티에서 개발자 경험을 우선시하며 기존 보안 도구에 비해 7배 이상 빠르게 문제를 해결하도록 돕고 있다”며 “코드 스캐닝 자동수정은 개발자가 해결 작업에 소요되는 시간과 노력을 크게 줄이는 데 도움을 주는 다음 단계가 될 것”이라고 설명했다.

2024.03.25 11:01남혁우

기업 취약점 샌다…깃허브 저장소 데이터 유출 위험 4배 증가

소스코드 저장소 깃허브의 데이터 유출 문제가 어느때보다 심각한 것으로 나타났다. 14일(현지시간) 더레지스터 등 외신에 따르면 소스코드 보안전문 기업 깃가디언은 비밀 노출 현황 보고서 2024를 발표했다. 보고서에 따르면 깃허브에 저장된 비공개 소스코드 중 유출된 사례가 지난 4년간 4배 증가했다. 지난해의 경우 1천280만 건이 유출됐으며 이는 전년도에 비해 28% 증가한 수치다. 작성자 비율로는 약 1천497만 명의 고유 커밋 작성자 중 11.7%에 해당하는 174만 명의 데이터가 유출된 것으로 확인됐다. 깃가디언 측은 노출된 비공개 데이터의 상당수가 적절한 시간 내에 대처 이뤄지지 않았다고 지적했다. 유출된 데이터를 확인 후 담당자에게 이메일 알림을 보냈지만 90%이상이 최소 5일 동안 활성 상태가 유지된 것으로 나타났다. 깃가디언은 유출된 데이터에 기업 인증 정보, API 키, 암호화 키 등 중요한 자격 증명을 포함할 수 있어 해커가 시스템에 접근해 막대한 피해를 발생시킬 수 있다고 강조했다. 깃가디언 연구원은 이러한 보안 문제를 해결하기 위해 중요한 정보를 안전하게 저장하고 관리하기 위한 별도의 도구를 사용할 것을 권장하며 소스코드 내에선 관련 내용을 모두 없앨 것을 권했다. 또한, 소스코드의 로그를 항상 기록해 누가 접근했는지 실시간으로 파악할 수 있는 환경을 구축할 것을 제안했다. 이와 함께 이미 주요 정보가 유출됐을 경우 즉시 관련 내용을 폐기하고, 데이터 유출로 인해 어떤 악영향이 발생할 수 있을지 평가받아야 한다고 설명했다.

2024.03.15 10:52남혁우

ETRI, 절차 생성 AI 벤치마크 기술 첫 개발

대형언어모델(LLM)을 기반으로 만들어진 절차 성능을 자동 평가하는 기술이 세계 처음 개발했다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 사람이 말로 작업을 명령하면 스스로 작업 절차를 이해하고 계획을 수립해 수행하는 절차 생성 인공지능(AI)의 성능을 자동 평가할 수 있는 로타벤치마크(LoTa-Bench) 기술을 개발했다고 7일 밝혔다. 기존에는 절차 이해 성능 평가를 자동으로 할 수 있는 벤치마크 기술이 없어서 사람이 직접 평가함으로써 손이 많이 갈 수밖에 없었다. 구글 세이캔(SayCan)을 비롯한 기존 연구에서는 여러 사람이 직접 작업 수행 결과를 관찰하고 성공 실패 여부를 투표하는 방법을 채택했다. 이는 성능 평가에 매우 긴 시간과 노력이 들어 번거로울 뿐 아니라 평가 결과에 주관적 판단이 개입하는 문제가 있다. 반면 ETRI가 개발한 로타벤치마크 기술은 사용자의 명령에 따라 대형언어모델이 생성한 작업 절차를 실행하고, 결과가 지시한 목표와 같은지 자동으로 비교해 성공 여부를 판단한다. 평가 시간과 비용을 최소화할 수 있고, 결과가 객관적인 이유다. 연구진은 알프레드(ALFRED) 기반 벤치마크 결과, 오픈AI(OpenAI)의 GPT-3는 21.36%, GPT-4는 40.38%, 메타(Meta)의 라마2(LLaMA 2)-70B 모델은 18.27%, 모자이크엠엘(MosaicML)의 MPT-30B 모델은 18.75% 성공률을 보였다고 밝혔다. 규모가 클수록 절차 생성 능력도 우수했다. 성공률이 20%면 100개의 절차 중 20개를 성공한 셈이다. 성능 평가는 로봇과 체화 에이전트 지능의 연구개발 목적으로 개발된 미국 알렌인공지능연구소(AI2-THOR)와 미국 MIT(버츄얼홈, VirtualHome) 가상 시뮬레이션 환경에서 이뤄졌다. “전자레인지에 차갑게 식힌 사과를 넣어라.”라는 일상적인 가사 작업 지시 명령을 내리고 각 작업 절차를 포함하는 데이터셋으로 평가했다. 또한, 연구진은 새로운 절차 생성 방법을 쉽고 빠르게 검증할 수 있는 로타벤치마크 기술의 이점을 활용해 데이터를 통한 훈련으로 절차 생성 성능을 개선할 수 있는 두 가지 전략도 발견했다. 컨텍스트 내 예제 선별법(In-Context Example Selection)과 피드백 기반 재계획(Feedback and Replanning)이다. 이와함께 파인튜닝을 통한 절차 생성 성능 개선 효과도 확인했다. 소프트웨어 오픈소스로 공개 기업·학교 활용 가능 연구진은 이 기술 개발로 대형언어모델을 이용한 로봇 작업계획 기술의 성능평가 시간과 비용을 대폭 줄일 수 있을 것으로 전망했다. 연구진은 또 관련 소프트웨어를 오픈소스로 공개했다. 기업, 학교 등에서 이 기술을 자유롭게 활용할 수 있다. 최근 대형언어모델은 언어처리, 대화, 수학 문제 풀이, 논리 증명 외에 사람 명령을 이해해 하위 작업을 스스로 선택하고 순서대로 수행해 목표를 달성하는 절차 이해 영역에서도 우수한 성능을 나타내고 있다. 이에 따라 대형언어모델을 로봇 응용과 서비스 구현에 적용하려는 시도가 폭넓게 이뤄지고 있다. 연구진은 국제 인공지능 학술대회인 표현학습국제학회(ICLR)에 논문을 발표하고, 이 기술을 이용한 대형언어모델 총 33종의 절차 생성 성능 평가 결과를 깃허브를 통해 공개했다. 장민수 소셜로보틱스연구실 책임연구원은 “로타벤치마크는 절차 생성 AI 개발의 첫걸음”이라며 “향후 불확실한 상황에서 작업 실패를 예측하거나 사람에게 질문하며 도움을 받아 작업 생성 지능을 지속 개선하는 기술을 개발할 계획”이라고 말했다. 장 책임연구원은 또 “1가구 1로봇 생활 시대의 구현을 위해서는 이 기술이 반드시 필요하다”고 덧붙였다. 김재홍 소셜로보틱스연구실장은 “ETRI는 실세계에서 각종 임무 계획을 생성하고 실행할 수 있는 로봇을 실현하기 위해 파운데이션 모델을 활용한 로봇 지능 고도화 연구개발에 매진하고 있다”고 밝혔다. 이 기술은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 “사람중심 인공지능 핵심원천기술 개발 사업”의 일환으로 '스스로 불확실성을 자각하며 질문하면서 성장하는 에이전트 기술 개발' 과제를 통해 수행됐다.

2024.03.07 10:55박희범

코파일럿에 밀린 '스택오버플로', 구글 제미나이 손 잡아

코파일럿에 밀려 인기가 하락한 개발자 지식공유 사이트 '스택오버플로'가 구글 제미나이와 손잡고 반격에 나선다. 2일(현지시간) 테크크런치 등 외신에 따르면 스택오버플로우는 구글 클라우드와 생성형AI 개발을 위한 파트너십을 체결했다. 이번 파트너십을 통해 양사는 AI의 정확성과 개발자의 생산성을 높이는 것을 목표로 한다. 스택오버플로우는 저장소에 축적된 약 5천800만 개에 달하는 개발 관련 질문과 답변을 제공한다. 구글 클라우드는 제미나이에서 전용API인 오버플로API를 통해 저장된 질문과 답변을 AI에 학습시키거나 개발 중인 코드에 적용하는 등 다양하게 활용할 수 있을 전망이다. 오버플로 API는 다음 달 개최하는 구글 클라우드 넥스트 컨퍼런스에서 공개될 후 상반기에 출시될 예정이다. 개발 중 궁금하거나 막히는 내용을 질문하고 답변할 수 있는 스택오버플로우는 수 년간 가장 인기 있는 개발자 커뮤니티였다. 하지만 챗GPT 등장이후 AI로 코드를 생성하는 방식의 등장으로 코드를 직접 검색하는 일이 줄며 사이트의 인기도 하락하기 시작했다. 특히, 챗GPT의 정확성이 떨어진다는 이유로 일시적으로 관련 콘텐츠를 사이트 내에 금지하면서 하락세는 더욱 가속화됐다. 반면, 소스코드 저장소인 깃허브는 AI를 적극 받아들여 직접 AI 개발 지원 도구 코파일럿을 개발해 제공하며 폭발적인 인기를 얻었다. 현재 모회사인 마이크로소프트는 코파일럿 개발을 넘어 모든 직군으로 확장하는 추세다. 이에 스택오버플로는 생성AI를 활용한 고급검색 기능 '오버플로AI' 등을 선보이고 있지만 아직 시장의 변화는 이끌어내지 못하고 있다. 스택오버플로의 프라샨스 찬드라세카 CEO는 "환각 현상 등이 위협으로 지목되는 AI 시대에 스택오버플로는 신뢰할 수 있고 정확한 데이터의 기반이 기술 솔루션 구축 방법의 중심이 될 것"이라며 "이번 파트너십은 두 회사의 강점을 결합해 개발자의 창의성을 발휘하고 희생 없이 생산성을 높여 다양한 산업 분야에서 혁신을 가속화할 수 있을 것"이라고 강조했다.

2024.03.03 12:00남혁우

깃허브, '코파일럿 엔터프라이즈' 정식 출시

대형기업용 생성형 인공지능(AI) 기반 개발자 보조도구 요금제 '깃허브 코파일럿 엔터프라이즈'가 정식 버전으로 출시됐다. 27일(현지시간) 깃허브는 '코파일럿 엔터프라이즈'를 정식으로 출시한다고 발표했다. 깃허브 코파일럿은 개발자의 코드 작성을 돕는 AI 도구다. 대화창에서 자연어로 작성하고 싶은 소프트웨어 개념과 요구사항을 알려주면, AI가 코드를 작성한다. 그밖에 버그나 보안취약점을 찾아내고 조치 방안을 제안하며, 주석 작성이나 디버깅 등도 수행한다. 깃허브 코파일럿 엔터프라이즈는 이같은 기본 기능 외에 사용자 조직 내부의 코드베이스와 프로세스, 지식 기반 등을 따르게 제한하는 기능을 제공한다. 저장소 기반 의미검색, 지적재산권(IP) 면책 기능도 포함한다. 일반적인 코딩 질문에 대한 채팅도 지원한다. 도입을 위해 깃허브 엔터프라이즈 클라우드가 필요하다. 코파일럿 엔터프라이즈는 개발자의 코드 탐색과 이해를 간소화해 더 빠른 기능 구현, 문제해결, 코드 현대화 등을 지원한다. 초급 개발자가 더 빠르게 조직에 기여하도록 지원하고, 수석 개발자가 실제 사건을 처리하도록 지원한다. 명확한 코드 요약, 관련 제안, 코드 동작에 대한 쿼리에 빠른 답변 제공 등으로 노후된 코드베이스 현대화에 도움을 준다. 채팅을 깃허브닷컴에 직접 통합해 개발자가 코드베이스에 자연어로 질문하고 답변을 받을 수 있으며, 관련 문서나 기존 솔루션으로 개발자를 안내한다. 조직의 특정 코드베이스와 표준에 맞는 맞춤형 지원과 제안을 제공할 수 있다. 생성된 풀 요청 요약을 통해 개발자는 초안 작성 시간을 줄이고 병합에 더 많은 시간을 할애할 수 있다고 회사측은 설명했다. 풀 요청 차이점을 분석하는 기능으로 검토자는 제안된 변경 사항을 빠르게 파악하고 변경사항 이해 시간을 단축해 피드백 제공에 더 많은 시간을 할애할 수 있다. 현재 베타로 마이크로소프트 빙과 통합됐으며, 향후 모델 미세조정도 가능해진다. 빙 검색과 통합으로 코파일럿 챗에서 CSS나 자바스크립트 프레임워크 업데이트 같은 최신 소프트웨어 관련 정보를 찾을 수 있다. 깃허브는 코파일럿의 기업 생산성 영향도를 조사한 액센추어 내부 연구 결과를 제시했다. 액센추어 연구에 의하면, 깃허브 코파일럿은 액센추어 개발자의 흐름을 유지하고 중단을 최소화하도록 지원했다. 개발자의 94%가 깃허브 코파일럿을 사용해 흐름 유지와 반복작업 감소에 도움을 받았다고 답했다. 90%는 정보 검색 소요 시간을 줄였다고 했다. 또한 개발자는 깃허브 코파일럿에서 제안한 코드의 88%를 편집기에 유지했고, 약 90%의 개발자는 코파일럿 제안을 포함한 코드를 커밋했다. 90%의 개발자는 깃허브 코파일럿을 사용해 더 나은 코드를 작성했다고 보고했다. 약 95%는 개발자가 코파일럿 제안으로 배웠다고 답했다. 토마스 돔케 깃허브 최고경영자(CEO)는 "깃허브 코파일럿 초기부터 고객은 자신의 조직의 코드와 프로세스에 맞게 사용자 정의된 코파일럿을 요청해 왔다"며 "개발자는 조직의 코드베이스에 고유한 문제, 버그 또는 취약성을 정확히 찾아내고 해결할 수 없을 때 배송보다 해독하는 데 더 많은 시간을 소비한다"고 설명했다. 그는 "게다가 개발자들은 하루에 몇 시간만 코드를 작성하고 창의적이기는커녕 하루 종일 지루한 작업에 얽매이는 경우가 많다"며 "제도적 지식에 대한 접근 불가능성은 개발자가 창의성을 충분히 발휘하고 더 많은 것을 구축하는 것을 방해하는 장애물로 작용한다"고 덧붙였다. 그는 "조직의 제도적 지식을 개발자의 손끝에 제공하는 동반자인 깃허브 코파일럿 엔터프라이즈의 정식 출시를 통해 개발자 도구의 차세대 개척지를 가져왔다"며 "이제 팀 구성원은 공개 및 비공개 코드에 대해 질문하고, 새로운 코드베이스에 빠르게 적응하고, 엔지니어링 팀 전체에 걸쳐 더 큰 일관성을 구축하고, 모든 사람이 이전에 수행했던 것과 동일한 표준 및 작업에 액세스할 수 있도록 할 수 있다"고 강조했다. 테크크런치에 따르면, 깃허브 코파일럿 엔터프라이즈의 자동 완성 기능은 현재 오픈AI의 GPT-3.5 터보를 기반모델로 활용하고 있다. 대기시간 요구사항 때문에 GPT-4로 이동하지 않았지만, 코파일럿 비즈니스 이후 모델을 6회 이상 업데이트했다고 한다. 깃허브 코파일럿 엔터프라이즈는 사용자당 월 39달러에 이용할 수 있다. 깃허브 코파이럿의 요금제는 모두 동일한 기반 모델을 사용한다. 향후에도 모델 종류에 따라 요금제를 구분하지 않을 것으로 예상된다.

2024.02.28 10:52김우용

"비개발자도 파이썬 대신 자연어로 프로그램 만드세요"

오픈AI의 거대언어모델(LLM) GPT과 상호작용하며 프로그램을 개발하는 도구가 나왔다. 전문가뿐 아니라 비개발자도 복잡한 프로그래밍 언어가 아닌 자연어를 통해서 개발을 진행할 수 있다. 25일 관련업계에 따르면 최근 깃허브에 GPT와 연동된 프로그래밍 도구 'GPT스크립트'가 오픈소스로 공개됐다. GPT스크립트는 GPT-4 터보 기반으로 이뤄졌다. 지난해 4월까지 학습한 데이터셋으로 답하는 모델이다. 지난해 11월 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)가 자사 개발자 컨퍼런스에서 해당 모델을 처음 소개했다. GPT스크립트에서는 사용자가 자연어 프롬프트만으로 프로그래밍할 수 있다. 간단히 작동법만 배우면 바로 사용할 수 있다. 현재 영어만 지원하며 맥OS와 리눅스, 윈도 환경에서 작동한다. GPT스크립트가 100% 자연어로만 작동하는 건 아니다. 자연어 프롬프트 대신 별도 프로그램을 호출해 활용할 수 있다. 파이썬 같은 기존 언어나 외부 HTTP 서비스 호출과도 혼합해 사용 가능하다. 이를 통해 인공지능(AI)을 비롯한 로컬 시스템, 데이터, 외부 서비스와 상호 작용하는 스크립트를 만들어낼 수 있다. 사용 방법은 간단하다. 이용자는 GPT스크립트에서 요청사항을 자연어로 스크립트를 작성한다. GPT스크립트는 지시 사항을 처리하고 GPT 모델로 이를 전송한다. GPT 모델은 명령어에 대한 답변을 생성한다. 그 후 GPT스크립트를 통해 사용자에게 답변을 전송한다. 이때 외부 HTTP 서비스와 연동해 작동할 수 있다. 업계 관계자는 "챗GPT 출시 후 GPT를 연동한 프로그래밍 개발 도구가 나오는 추세"라며 "개발자들은 완전한 자연어 기반 프로그래밍 환경을 만드는 것을 궁극적 목표로 둔 셈"이라고 강조했다.

2024.02.25 07:30김미정

애플, AI 코드 완성도구 개발 중…MS에 도전장?

애플이 마이크로소프트(MS) 깃허브 코파일럿에 맞설 인공지능(AI) 기반 코드 완성 도구 개발을 진행하고 있다고 블룸버그통신이 15일(현지시간) 소식통을 인용해 보도했다. 보도에 따르면, 애플은 앱 개발 도구 'X코드'에 새로운 생성 AI 기능을 추가하기 위해 내부 테스트를 진행 중이며 올해 이를 개발자들에게 공개할 계획이다. 새로운 기능은 MS 깃허브 코파일럿과 유사하게 AI를 접목해 코드 블록을 예측하고 완성할 수 있으며, 이를 통해 소프트웨어 개발을 위한 프로그래밍 프로세스를 단순화시켜 개발 시간과 비용을 절약할 수 있는 것으로 알려졌다. 애플이 개발 중인 프로그래밍 도구는 MS의 깃허브 코파일럿, 아마존의 코드위스퍼러(CodeWhisperer)와 유사하게 대규모 언어 모델을 적용해 코드 문자열을 예측 및 완성하고 잠재적으로 앱 테스트를 위한 코드를 작성할 수 있다. 또, 애플은 AI 기술을 활용해 애플뮤직의 자동 재생 목록을 생성하고 스포트라이트 검색을 개선해 복잡한 질문에 답할 수 있는 AI 챗봇, 키노트의 슬라이드쇼 생성 등 생성 AI 기능 적용을 광범위하게 검토 중인 것으로 전해졌다. 이를 통해 iOS 및 맥OS 사용자는 챗GPT와 같은 자연어 방식으로 요청해 일기예보를 받거나 앱 내에서 기능을 작동할 수 있다. 최근 다른 빅테크 기업들이 AI 기술 연구나 제품 출시하는 데 두각을 나타냈던 것과 비교해 애플은 지난 몇 개월 동안 애플 실리콘 칩에서 AI 모델을 더 쉽게 훈련할 수 있는 'MLX'라는 오픈소스 머신러닝 프레임워크와 텍스트-이미지 편집 AI 모델 'MGIE', 키프레이머(KeyFRAMEr)라는 AI 애니메이터를 출시했다. 블룸버그는 “애플의 이런 움직임은 생성 AI 및 대규모 언어모델(LLM) 등을 향한 광범위한 추진의 일부”라며, “급성장하는 AI 시장의 IT 기업들을 따라잡기 위해 노력 중”이라고 평했다. 사티아 나델라 MS 최고경영자(CEO)는 작년 11월 기준으로 깃허브 코파일럿의 유료사용자가 약 100만 명에 달한다고 밝힌 바 있다. MS는 오는 5월에 열리는 빌드 2024 이벤트에서 개발자를 위한 코파일럿과 더 많은 AI 소식을 전할 예정이며, 애플은 오는 6월 열리는 WWDC 행사에서 애플의 AI 전략을 공개할 예정이다. 팀 쿡 애플 CEO는 최근 올해 더 많은 생성AI 기능이 출시될 것이라고 밝혔다. 또, 작년 말 애플 경영진은 X코드의 AI 기능을 애플 이사회에 시연했다는 보도도 나온 바 있다.

2024.02.16 09:59이정현

깃허브 노린 사이버공격 급증, 기업 피해 주의

오픈소스 공유 플랫폼 깃허브를 이용하는 데 있어 보안 위협에 주의해야 한다는 목소리가 높아지고 있다. 다양한 소스코드를 공유한다는 플랫폼 특성을 노려 악성코드를 유포하거나 플랫폼 내 이용자들이 취약점에 노출되는 사례가 급증한다는 지적이다. 최근 해커뉴스 등 외신에 따르면 사이버 보안기업 레코디드 퓨처는 사이버 위헙 분석 보고서를 발표했다. 보고서에 따르면 사이버 범죄자들은 페이로드 배포, 코드 데드 드롭 리졸버, 명령 및 제어, 데이터 유출 등 공격의 핵심 공격 경로로 깃허브를 악용하는 것으로 나타났다. 사이버범죄자들은 깃허브의 공개저장소를 통해 노출된 클라우드 정보를 통해 자격증명을 탈취하거나 악성 코드를 소스코드 배포해 이를 사용한 개발자를 통해 기업에 침투하는 것으로 확인됐다. 깃허브는 소스코드를 공유하거나 공동 프로젝트 등을 추진하기 위해 전세계 개발자들이 적극적으로 활용하는 플랫폼이다. 특히, 챗GPT 출시 후 사용자가 더욱 증가해 지난해 3월 실제 활동하는 사용자 수가 1억 명을 넘어섰다. 레코디드 퓨처는 "기업이나 조직에서 깃허브에 의존하는 경향이 커지면서 이를 노린 사이버범죄자들의 공격시도가 급증하고 있다”며 “악용가능성이 있거나 안정성이 확인되지 않은 프로젝트는 사전에 차단하고 침투에 대비한 방안을 마련해야 한다”고 강조했다.

2024.01.17 09:41남혁우

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