오픈소스 모델을 활용한 고효율 AI 보안 취약점 스캐너 Probus 공개

작성자가 실제로 유명 라이브러리들의 취약점을 찾아냈다는 점에서 도구의 실효성에 대해 긍정적인 반응이 예상된다.

• 대규모 레포지토리 스캔 시 비용이 걱정된다면 Probus처럼 모델을 티어별로 나누어 사용하라.
• npm install -g probus 명령어로 즉시 자신의 프로젝트에 적용해볼 수 있다.

• 고가의 프론티어 모델 대신 계층화된 오픈소스 모델 조합을 사용하여 보안 스캔 비용을 획기적으로 절감했다.
• Qwen으로 대량 스캔을 수행하고 DeepSeek로 정밀 검증을 수행하는 9:1 토큰 배분 전략이 실무적으로 유효함을 입증했다.
• 샌드박스 환경에서 작동하는 3단계 에이전트(Analyst, Researcher, QA) 구조를 통해 분석의 신뢰성을 높였다.