AI 코드 감사 및 거버넌스를 위한 다중 모델 협업 시스템 구축

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

01찬성다수

다중 모델을 활용한 상호 검증 시스템이 단일 모델보다 코드 보안성과 품질 유지에 효과적이다.

코드 감사 프로세스는 메인 AI가 생성한 코드를 감사 팀 모델들이 브레인스토밍하는 구조이다. 모델 A가 개선안을 제시하면 모델 B가 이를 검증하고, 모델 C가 최종 판단을 내린다. 역할 교대와 특정 보안 역할(예: 코드 파괴 시도)을 추가하여 감사 정확도를 높인다.

모델별 성능 평가를 위해 코드 취약점, 품질 유지보수, 위협 모델링 등 10개 스코프와 3단계 난이도로 테스트를 수행한다. 각 모델의 강점을 파악하여 특정 감사 유형에 최적화된 조합을 구성한다.

거버넌스 최적화를 위해 LMStudio를 활용하여 최종 후보 모델들의 설정을 튜닝하고 성능을 개선한다. 프로젝트 단계가 끝날 때마다 이 감사 팀이 자동으로 코드를 검토하여 오류와 취약점을 탐지한다.

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로컬 모델 실행 및 설정 튜닝