late-sast: MCP와 LLM을 활용한 자율형 코드 보안 스캐너

작성자가 도구의 유용성을 강조하며 GitHub 링크를 공유했으며, 자동화된 파이프라인과 AI 기반 추론 기능에 대해 긍정적인 관심이 예상된다.

• 보안 스캔 시 발생하는 수많은 노이즈를 줄이기 위해 LLM의 추론 능력을 필터링 단계에 도입하는 것을 고려하라.
• 보안 패치 후 전체 재검사 대신 특정 취약점 지점만 다시 테스트하는 Retest 전략으로 개발 효율을 높여라.

• MCP와 Docker 샌드박스를 결합하여 수동 설정 없이도 복잡한 코드베이스의 의존성을 해결하고 보안 분석을 자동화했다.
• 단순 탐지를 넘어 실제 PoC 공격을 수행함으로써 보안 담당자가 우선순위를 두어야 할 실제 악용 가능한 취약점을 선별한다.
• VulnLLM-R-7B와 같은 특화 모델을 분석 파이프라인에 통합하여 취약점의 발생 원인에 대한 심층적인 기술적 근거를 제공한다.