AI 코드 감사 및 거버넌스를 위한 다중 모델 협업 시스템 구축

AI가 생성한 코드의 보안성에 대한 우려를 공유하며, 다중 모델을 활용한 자동화된 감사 체계 구축에 높은 관심을 보였다.

• LMStudio를 사용하여 로컬 모델의 설정을 튜닝하고 성능을 최적화한다.
• 코드 감사, 위협 모델링 등 구체적인 스코프를 나누어 모델별 성능을 테스트한다.

• 단일 AI 모델의 코드 생성 결과에 의존하기보다 다중 모델 협업을 통해 상호 검증하는 거버넌스 체계를 구축해야 한다.
• 코드 감사, 위협 모델링, 자동화 테스트 등 구체적인 스코프별로 모델의 성능을 테스트하여 최적의 모델 조합을 찾아야 한다.
• 감사 프로세스에 역할 분담과 교차 검증을 도입하면 코드의 보안성과 견고함을 높이고 과도한 엔지니어링을 방지할 수 있다.