Agent Studio 기획 #6
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TL;DRLLM 기반 설명력과 기존 정적 규칙을 결합한 멀티-에이전트 프레임워크로, Problem Statement기업/조직의 소프트웨어 개발 라이프사이클과 운영 전반에서 발생하는
QuestionsRQ1: LLM을 결합한 코드 리뷰 에이전트가 기존 SAST 대비 탐지·설명 품질(이해도 / 거짓양성 비율)을 개선하는가? NoveltyLLM + SAST 하이브리드로 '설명가능한 자동 패치 제안'을 실무 CI에 통합하고, Components
Data Flow
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github pr agent 를 검토해보셨나요? 비슷한게 있다고 들어서?? |
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Sonnar Qube QA부분을 리서치 고도화해보면 더 좋을 것 같다! |
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승혁 : IoT⭐️ , 농업 , 부동산 |
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보안 멀티-에이전트 시스템
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리서치 질문 (Research Questions) |
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차별화 포인트 (Novelty)
후속 연구 방향 (Future Work)
개인적으로 후속연구의 1번과 4번은 해보면 좋을 것 같슴다 |
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챌린지 및 해결방법C1: LLM Hallucination in Security Context문제점
제안 솔루션
C2: Policy Ambiguity문제점
제안 솔루션
C3: Agent Coordination Overhead문제점
제안 솔루션
C4: Real-Time Performance문제점
제안 솔루션
C5: Patch Correctness문제점
제안 솔루션
C6: Privacy & Compliance문제점
제안 솔루션
C7: Scalability & Resource Management문제점
제안 솔루션
C8: Model Drift & Continuous Learning문제점
제안 솔루션
C9: Explainability & Trust문제점
제안 솔루션
C10: Integration with Legacy Systems문제점
제안 솔루션
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SonarQube API vs 보안 멀티-에이전트 시스템 차별화 분석1. LLM 기반 설명 가능한 분석 (Explainable Analysis)SonarQube의 현재 방식멀티-에이전트의 차별화구현 예시: # SonarQube API 호출
issues = sonarqube.get_issues(project_key)
# 멀티-에이전트 확장
for issue in issues:
# LLM 기반 설명 생성
explanation = code_review_agent.explain_vulnerability(
code=issue.code_snippet,
rule=issue.rule,
context=issue.file_context
)
# 공격 시나리오 생성
attack_scenario = detection_agent.generate_exploit_scenario(
vulnerability_type=issue.type,
code_context=issue.code_snippet
)차별화 포인트:
2. 자동 패치 생성 (Auto-Remediation)SonarQube의 현재 방식멀티-에이전트의 차별화구현 예시: # SonarQube에서 SQL Injection 이슈 탐지
issue = {
'type': 'SQL_INJECTION',
'file': 'app.py',
'line': 19,
'code': 'query = f"SELECT * FROM users WHERE id = {user_id}"'
}
# 멀티-에이전트 자동 패치
patch = code_review_agent.generate_patch(
vulnerability=issue,
language='python',
framework='flask'
)
# 패치 검증
test_results = code_review_agent.validate_patch(
original_code=issue.code,
patched_code=patch.code,
test_suite=project.tests
)
if test_results.all_passed:
# 자동으로 PR 생성
github.create_pull_request(
title=f"[Security] Fix {issue.type} in {issue.file}",
body=patch.explanation,
code=patch.code
)차별화 포인트:
3. 멀티-도구 통합 (Multi-Tool Orchestration)SonarQube의 현재 방식멀티-에이전트의 차별화구현 예시: # 멀티-에이전트 오케스트레이션
class HostAgent:
def analyze_project(self, project):
# 병렬로 여러 도구 실행
results = await asyncio.gather(
self.run_sonarqube(project),
self.run_semgrep(project),
self.run_bandit(project),
self.run_trivy(project)
)
# Knowledge Agent가 결과 통합
unified_report = knowledge_agent.merge_results(
sonarqube=results[0],
semgrep=results[1],
bandit=results[2],
trivy=results[3]
)
# LLM이 우선순위 결정
prioritized = code_review_agent.prioritize_issues(
issues=unified_report.issues,
business_context=project.metadata
)
return prioritized차별화 포인트:
4. 컴플라이언스 자동화 (Compliance-as-Code)SonarQube의 현재 방식멀티-에이전트의 차별화구현 예시: # 자연어 정책 → 검증 규칙 변환
policy_document = """
ISO 27001 A.9.2.3 요구사항:
모든 사용자 계정은 90일마다 비밀번호를 변경해야 하며,
비밀번호는 최소 12자 이상, 대소문자/숫자/특수문자를 포함해야 한다.
"""
# Compliance Agent가 규칙 생성
rules = compliance_agent.extract_rules(policy_document)
# Output:
# [
# Rule(check='password_expiry', threshold='90 days'),
# Rule(check='password_complexity',
# min_length=12,
# requires=['uppercase', 'lowercase', 'digit', 'special'])
# ]
# 코드베이스 검증
violations = compliance_agent.validate_codebase(
project=current_project,
rules=rules
)차별화 포인트:
5. 런타임 보안 통합 (Runtime Security)SonarQube의 현재 방식멀티-에이전트의 차별화구현 예시: # 런타임 이상 탐지
class DetectionAgent:
def monitor_runtime(self):
# SIEM 로그 스트리밍
for log_event in siem.stream_logs():
# LLM이 이상 패턴 탐지
if self.is_anomaly(log_event):
# 사건 요약 생성
summary = self.generate_incident_summary(log_event)
# Response Agent 호출
response_plan = response_agent.create_response_plan(
incident=summary,
severity=log_event.severity
)
# 자동 대응 실행
if response_plan.auto_execute:
soar.execute_playbook(response_plan)
else:
# 보안팀에 알림
slack.send_alert(response_plan)
# 예시: SQL Injection 공격 탐지
log = {
'timestamp': '2025-01-15 14:32:01',
'source_ip': '192.168.1.100',
'query': "SELECT * FROM users WHERE id = '1' OR '1'='1'--",
'status': 'blocked'
}
incident_summary = """
[Critical] SQL Injection 공격 탐지
- 공격자 IP: 192.168.1.100
- 공격 대상: users 테이블
- 공격 패턴: OR '1'='1' (Always True 조건)
- 상태: WAF가 자동 차단
"""
response_plan = {
'actions': [
'Block IP 192.168.1.100 for 24 hours',
'Review all queries from this IP in last 7 days',
'Notify security team'
],
'auto_execute': True
}차별화 포인트:
6. 컨텍스트 인식 분석 (Context-Aware Analysis)SonarQube의 현재 방식멀티-에이전트의 차별화구현 예시: # 프로젝트 컨텍스트 학습
project_context = {
'domain': 'healthcare', # HIPAA 준수 필요
'framework': 'django',
'sensitive_data': ['patient_records', 'medical_history'],
'past_vulnerabilities': ['XSS', 'IDOR']
}
# 컨텍스트 기반 분석
class ContextAwareCodeReviewAgent:
def analyze(self, code, context):
# 의료 도메인이므로 HIPAA 관련 검사 강화
if context.domain == 'healthcare':
self.enable_hipaa_checks()
# 민감 데이터 암호화 확인
if 'patient_records' in code:
self.check_encryption(code)
# 과거 취약점 유형 집중 검사
for vuln_type in context.past_vulnerabilities:
self.deep_scan(code, vuln_type)
# 프레임워크별 최적화
if context.framework == 'django':
self.check_django_security_middleware()차별화 포인트:
7. 인터랙티브 대화형 분석 (Conversational Interface)SonarQube의 현재 방식멀티-에이전트의 차별화차별화 포인트:
📊 종합 비교표
💡 논문에서 강조할 핵심 차별화1. Novel Contribution 섹션2. Experimental Setup3. Case Study🎯 결론: 핵심 메시지SonarQube는 “무엇이 문제인지” 탐지하는 도구 이 차별화를 논문 전반에 걸쳐 일관되게 강조하면 됩니다! |
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작업은 가짜연구소 깃허브에서 |
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Security Code Datasets |
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Open sources for Code review |
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🔐 LLM & Agent 기반 코드 보안 관련 논문 리스트
🧠 Multi-Agent 기반 보안 코드 분석
🧩 LLM 활용 코드 취약점 탐지 및 평가
🧰 인프라/시스템 수준의 보안 에이전트
🔍 보안과 AI의 접점 연구
💡 활용 포인트
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당신이 만들고 싶은건 뭐든!
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