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실제 AI 사용 방식을 반영한 보안 코딩 학습

June 1, 2026
섀넌 홀트

실제 AI 사용 현황, 개발자 워크플로우 및 현대적인 소프트웨어 개발 관행에 맞춘 보안 코딩 학습.

AI 지원 개발은 이미 일상적인 엔지니어링 업무의 일부가 되었습니다.

개발자는 오전에 핵심 애플리케이션 로직을 직접 작성하고, 오후에는 AI를 사용하여 테스트 커버리지를 생성하며, 퇴근 전에는 AI가 지원한 풀 리퀘스트를 검토할 수 있습니다. 워크플로우는 유동적이고 도구는 빠르게 변화합니다. 사용 패턴은 매주, 때로는 팀마다 다르게 진화합니다.

과거의 보안 코딩 학습은 온보딩 과정, 연간 과제, 광범위한 역할 기반 교육 또는 주기적인 인식 캠페인과 같이 비교적 고정된 주기로 운영되었습니다. 이러한 모델은 개발 도구가 점진적으로 발전하고 학습 요구 사항이 비교적 안정적이었던 시절에는 합리적이었습니다.

AI 지원 개발은 다르게 움직입니다. 이제 보안 팀은 개발자가 현재 실제로 어떻게 작업하고 있는지에 맞춰 보안 코딩 가이드를 연결할 수 있는 보다 유연한 대응 방식이 필요합니다.

적응형 학습(Adaptive Learning)은 조직이 SDLC 전반에 걸쳐 실제 소프트웨어 개발 활동 및 소프트웨어 위험 신호에 맞춰 보안 코딩 학습을 조정할 수 있도록 설계되었습니다.

‍여기에는 AI 지원 개발 활동, 취약점 발견 사례, 그리고 소프트웨어가 실제로 구축되는 방식과 연계된 개발자 행동 변화가 포함됩니다.

이 게시물에서는 Trust Agent: AI로 구동되는 AI 신호 기반의 적응형 학습에 중점을 둡니다. AI 지원 개발 탐지 기능을 사용하여 조직이 일상적인 개발 업무에서 AI 코딩 도구를 활발히 사용하는 개발자에게 보안 코딩 가이드를 동적으로 조정하는 방법을 다룹니다.

실제 AI 사용을 반영하는 학습

보안 코딩 학습은 개발자가 실제로 일하는 방식을 반영할 때 가장 효과적입니다. 조직은 이미 역할, 프로그래밍 언어, 기술 스택 및 취약점 중점 영역별로 학습을 조정하여 엔지니어링 팀 전반에서 교육의 관련성을 높이고 있습니다.

AI 지원 개발은 여기에 추가적인 맥락을 더합니다.

오늘 AI로 생성된 Python 코드를 실험하는 엔지니어가 다음 달에는 Terraform으로 인프라 코드(IaC)를 검토하거나 AI를 사용하여 프론트엔드 테스트 워크플로우를 가속화할 수 있습니다. 어떤 개발자는 AI 코딩 어시스턴트에 크게 의존하는 반면, 어떤 개발자는 거의 사용하지 않기도 합니다.

적응형 학습은 조직이 AI 가시성을 타겟팅된 보안 코딩 가이드로 전환하도록 돕습니다. Trust Agent: AI가 AI 지원 개발 활동을 식별하면, 조직은 해당 워크플로우에 맞춰 학습을 자동으로 할당할 수 있습니다.

즉, AI 코딩 어시스턴트를 활발히 사용하는 개발자는 보안 팀이 일일이 개발자를 식별하고 학습을 반복적으로 재할당할 필요 없이, 현재 환경에서 진행 중인 작업과 연계된 맞춤형 학습을 받을 수 있습니다.

실전에서의 적응형 학습

Trust Agent: AI로 구동되는 적응형 학습은 기존 소프트웨어 개발 워크플로우에 자연스럽게 녹아들도록 설계되었습니다.

보안 팀은 안전한 AI 지원 개발 관행에 맞춘 타겟팅 학습을 생성한 다음, Trust Agent: AI 탐지 기능을 사용하여 일상적인 워크플로우에서 AI 코딩 도구를 활발히 사용하는 개발자에게 해당 학습을 동적으로 할당할 수 있습니다. 개발자가 AI 지원 개발 환경과 상호작용하기 시작하면, 해당 활동을 기반으로 관련 보안 코딩 가이드가 자동으로 할당됩니다.

So now we can detect the AI usage, we can understand where it's happening, and we can trigger that targeted training for the right developers. And that's what I'm gonna show you today, how we take that AI signal and turn it into adaptive learning. So there are a few parts of the process which I'll walk through today. The first piece is in the policy setup on TA, then we can go to the Quest side to trigger the training. For the policy, it's super simple and straightforward. So if you want to ensure that developers who use AI need a training, you can head over to this policy section within configuration. And what you wanna do is ensure that the adaptive AI learning is toggled on. Once that's set up, that's all you need to do on the Trust Agent AI side. In this demo itself, we've already gone ahead and set up the installer and all that piece over here. We have various internal external documentation on how to locally install it or use various scripts like Jamf, there'll be other documentation on that. But in this, like I say, in this demo, I'm just gonna head on with the actual policy setup and the adaptive learning creation. Okay. So now this is set up. I'm over into quests, and what I'm gonna do is create a quest to target the specific learners who have used AI. So So once you're in the quest, if you scroll down and you look at the participant section, what we have now is a new participant type, which is trust agent detection. And what this will do is automatically pull the developers who have been flagged in that TA AI report. So what we're gonna do is select this, and we can start to fill out the rest of the quest like normal. So we give it a title, a badge, we'll scroll down to the objectives. And what's really nice about this is the flexibility that the admins have to define the criteria for the training needed. For example, they can go in and they can select the specific content. So they could just go with Coding With AI. They could go with the AI agents and the protocols as well. For this demo, I'm gonna select both of these and keep them as part of the criteria. I can also then decide the schedule, so I'm gonna use fixed dates, and then I can go ahead and configure some of the quest settings as well. One important area to note is the count pass completions. This again is flexible based on customer's needs where we can define if they want learners to complete the training regardless if they've done any of the content before, or they can set a specific time period like three or six months where they have done it recently. So for this demo, I'm gonna set it to redo all content. Once that's filled out, you can then go ahead and save and publish. Now that's set up. That's gonna be available for them developers that were flagged for the Trust Agent AI, and the two steps are complete from an admin's perspective. So we've gone in and we've set up the policy and made sure that's enabled. And we've gone over to Quest and ensure we've created a Quest that's using the new participation type, the trust agent detection. So what I can do now is quickly log in as a learner just so we can see if they have received that training. So just to quickly show you what it's like from the learner perspective, here I am logged in as a learner. I was one of the learners who flagged up based on AI usage, and therefore, I have now received the quest, which you can see here on the screen. And in the normal process, I would then go through and then go through the topics within the quest. Once I have completed this, then I've completed the quest. And that concludes the demo today. So what I've gone through is really just an overview of the importance of Trust Agent AI and adaptive learning, and then gone through to the demo of the admin experience and then quickly briefly through to the learning experience as well. As always, any questions on adaptive learning, please feel free to reach out. Always happy to help. Thank you very much.


위의 가이드는 Trust Agent 탐지 구성, 적응형 퀘스트 생성, 동적 학습 할당, 참여 및 완료 추적을 포함하여 AI 신호 기반의 적응형 학습이 실제로 어떻게 작동하는지 보여줍니다.

단계별 설정 지침 및 구성 세부 정보는 Trust Agent를 활용한 적응형 학습: AI 지식 베이스 문서에서 확인하세요.

개발자의 실제 업무 방식을 반영한 보안 코딩 가이드

AI 지원 개발은 이미 일상적인 엔지니어링 워크플로우의 일부가 되었습니다. 개발자들은 하루 종일 AI가 생성한 제안, 직접 작성한 코드, 자동화된 테스트, 풀 리퀘스트 검토 사이를 빠르게 오가며 작업합니다.

이러한 워크플로우가 계속 진화함에 따라, 보안 코딩 가이드 역시 실제 소프트웨어 개발 방식과 긴밀하게 연결되어야 합니다.

Trust Agent: AI 기반의 적응형 학습은 바로 이러한 요구를 충족합니다. 실제 AI 지원 개발 활동에 맞춰 학습을 조정함으로써, 개발자에게 가장 필요하고 즉각적인 조치를 취할 수 있는 시점에 가이드를 제공합니다.

그 결과, 보안 팀의 운영 부담을 늘리지 않으면서도 AI 도구의 발전에 발맞춰 항상 유효한 보안 코딩 가이드를 유지할 수 있습니다.

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