1. 앤트로픽 해커톤 — 비개발자가 시상대를 독점하다
앤트로픽이 AI 코딩 도구 ‘클로드 코드(Claude Code)’ 출시 1주년을 기념하여 미국에서 개최한 해커톤 ‘Built with Opus 4.6’의 결과가 발표됐다. 총 13,000명이 지원하고 500명이 선발됐으며, 최종 277개 팀이 앤트로픽의 최신 AI 모델인 Opus 4.6 기반으로 개발한 결과물을 제출했다.
주목할 점은 수상자 구성이다. 금상, 은상, 동상, 크리에이티브상 등 주요 부문 수상자 전원이 비개발자였다.
주요 수상작 분석
금상 — 크로스빔(Crossbeam): 변호사의 규제 자동화 도구
마이크 브라운(Mike Brown), 캘리포니아주 상해 전문 변호사가 개발했다. 캘리포니아에서 건축 허가 신청의 약 90%가 반려되는 비효율에 주목하여, 건축법 준수 여부 자동 검토 및 도면 검토를 지원하는 프로그램을 클로드 코드로 구축했다. 건설업자가 허가 신청 전에 반려 가능성을 사전 점검할 수 있어, 반복 신청에 소요되는 수천 달러의 비용을 절감한다.
은상 — 포스트비지트.ai(PostVisit.ai): 심장내과 의사의 환자 관리 도구
진료 기록 및 의무 기록을 기반으로 환자별 개인화된 건강 안내를 자동 생성하는 서비스다. 진료 후 환자에게 제공되는 후속 조치 안내를 자동화함으로써, 의사의 반복 업무를 줄이고 환자의 치료 순응도를 높이는 것이 목적이다.
동상 — 엘리사(Elisa): 아동의 블록 놀이 기반 코딩 교육 도구
아이가 물리적 블록을 조립하는 과정을 관찰하고, 이를 실제 실행 가능한 코드로 변환하는 프로그램이다. 물리적 인터페이스와 소프트웨어 코드 사이의 추상화 계층을 AI가 담당한다.
크리에이티브상 — 컨덕tr: 뮤지션의 미디 기반 코딩 인터페이스
미디(MIDI) 컨트롤러에서 생성된 신호를 코드로 변환하고, 클로드가 해당 코드를 해석하여 밴드를 지휘하는 프로그램이다. 악기 연주 행위가 프로그래밍 입력으로 기능하는 새로운 인터페이스를 제시했다.
이들 수상작의 공통점은 도메인 전문가가 자신의 업무 영역에서 발견한 문제를 AI 코딩 도구로 직접 해결했다는 점이다. 프로그래밍 진입장벽이 낮아지면서, 문제 정의 능력이 기술 구현 능력보다 중요한 차별점으로 부상하고 있음을 시사한다.
2. 바이브 코딩이란 — 개념과 현황
바이브 코딩(Vibe Coding)은 개발자가 자연어 프롬프트를 통해 AI에게 코드 생성을 지시하고, AI 에이전트가 자율적으로 작업을 계획·실행하는 프로그래밍 방식을 말한다. 전통적인 개발 워크플로우에서 개발자가 직접 코드를 작성하는 것과 달리, 바이브 코딩에서는 개발자의 역할이 수동 코딩에서 전략적 가이드로 전환된다.
현재 바이브 코딩 생태계의 주요 도구는 다음과 같다.
| 도구 | 개발사 | 주요 특징 |
|---|---|---|
| Claude Code | Anthropic | 터미널 기반 에이전틱 코딩, 코드베이스 전체 읽기·편집·실행 |
| Cursor | Anysphere | IDE 통합 AI 코딩, 코드베이스 인덱싱 |
| GitHub Copilot | Microsoft/GitHub | VS Code 통합, 코드 자동완성 |
| Windsurf | Codeium | 에이전틱 IDE, 다중 파일 편집 |
| Devin | Cognition | 완전 자율 AI 소프트웨어 엔지니어 |
Cycode의 ‘2026 State of Product Security in the AI Era’ 보고서에 따르면, 전체 조직의 92% 이상이 이미 AI 코딩 어시스턴트를 사용하거나 파일럿 중이다. 또한 2030년까지 전체 코드의 95%가 AI에 의해 생성될 것이라는 전망도 제시되고 있다.
3. AI 생성 코드의 보안 위협 — Veracode 2025 보고서 분석
바이브 코딩의 생산성 이점은 명확하다. 그러나 보안 관점에서는 심각한 문제가 드러나고 있다.
Veracode가 2025년 발표한 ‘GenAI Code Security Report’는 100개 이상의 LLM을 대상으로 80개의 코딩 태스크를 수행시킨 후 정적 분석(Static Analysis)을 실시한 결과를 담고 있다. 이 보고서의 핵심 발견사항은 다음과 같다.
3.1 전체 보안 실패율: 45%
전체 테스트 케이스의 45%에서 LLM이 OWASP Top 10에 해당하는 보안 취약점을 포함한 코드를 생성했다. LLM이 보안적으로 안전한 방법과 취약한 방법 중 선택할 수 있는 상황에서, 거의 절반의 확률로 취약한 방법을 선택한 것이다.
3.2 언어별 보안 실패율
| 프로그래밍 언어 | 보안 실패율 |
|---|---|
| Java | 72% |
| Python | 38~45% |
| C# | 38~45% |
| JavaScript | 38~45% |
Java가 가장 높은 실패율을 기록했다. Python, C#, JavaScript도 38~45% 범위로, 주요 언어 전반에서 보안 문제가 확인됐다.
3.3 취약점 유형별 실패율
| CWE ID | 취약점 유형 | 실패율 |
|---|---|---|
| CWE-117 | 로그 인젝션(Log Injection) | 88% |
| CWE-80 | 크로스사이트 스크립팅(XSS) | 86% |
특히 로그 인젝션과 XSS 방어에서 LLM의 실패율이 극단적으로 높았다. 이는 보안 방어 코드가 기능 코드보다 학습 데이터에 적게 포함되어 있기 때문으로 분석된다.
3.4 모델 크기와 보안 성능의 비상관성
Veracode CTO 옌스 베슬링(Jens Wessling)은 보고서에서 핵심적인 발견을 강조했다. “더 큰 모델이 더 작은 모델보다 유의미하게 나은 보안 성능을 보이지 않았다. 이는 LLM 스케일링 문제가 아닌 시스템적 문제임을 시사한다.”
즉, 모델 파라미터 수를 늘리는 것만으로는 AI 생성 코드의 보안 품질이 개선되지 않는다. 이는 향후 LLM이 발전하더라도 보안 문제가 자동으로 해결되지 않을 가능성을 의미한다.
4. AI 생성 코드의 주요 취약점 패턴
Cloud Security Alliance(CSA)의 분석과 Veracode 보고서를 종합하면, AI 생성 코드에서 반복적으로 발견되는 취약점 패턴은 다음과 같다.
4.1 SQL 인젝션 — 문자열 연결 패턴
LLM의 학습 데이터에 문자열 연결 방식의 SQL 쿼리가 다수 포함되어 있어, AI가 이 패턴을 높은 빈도로 재현한다.
python
# AI가 자주 생성하는 취약한 코드
sql = "SELECT * FROM users WHERE id = " + user_input
cursor.execute(sql)
# 안전한 코드 (파라미터화된 쿼리)
sql = "SELECT * FROM users WHERE id = %s"
cursor.execute(sql, (user_input,))프롬프트에서 보안 요구사항을 명시하지 않으면, LLM은 가장 짧은 경로로 기능을 구현하며, 이 과정에서 입력값 검증 및 파라미터 바인딩이 생략된다.
4.2 원격 코드 실행(RCE) — eval() 사용
사용자 입력을 처리하는 프롬프트에서, LLM이 eval() 함수를 사용하여 한 줄로 문제를 해결하려는 경향이 있다.
python
# AI가 자주 생성하는 취약한 코드
result = eval(user_expression) # 수학 표현식 계산 요청 시
# 안전한 코드
import ast
result = ast.literal_eval(user_expression)
# 또는 전용 라이브러리 사용
from sympy import sympify
result = sympify(user_expression)eval()은 임의의 Python 코드를 실행할 수 있어 원격 코드 실행(Remote Code Execution, RCE) 취약점으로 직결된다.
4.3 누락된 보안 통제 — 검증·인가·인코딩 부재
CSA는 AI 생성 코드에서 가장 위험한 패턴이 **”보이지 않는 취약점”**이라고 지적한다. 코드가 기능적으로 정상 작동하고 구문 오류도 없지만, 입력값 검증(Validation), 접근 제어(Authorization), 출력 인코딩(Output Encoding) 같은 보안 통제가 빠져 있는 경우다.
python
# AI가 생성한 API 엔드포인트 (취약)
@app.route('/api/user/<int:user_id>', methods=['GET'])
def get_user(user_id):
user = db.session.query(User).get(user_id)
return jsonify(user.to_dict())
# 보안 통제가 추가된 버전
@app.route('/api/user/<int:user_id>', methods=['GET'])
@login_required
def get_user(user_id):
# 인가 확인: 요청자가 해당 사용자 정보에 접근 권한이 있는지 검증
if current_user.id != user_id and not current_user.is_admin:
abort(403)
user = db.session.query(User).get(user_id)
if user is None:
abort(404)
# 민감 정보 필터링
return jsonify(user.to_safe_dict())AI는 프롬프트가 “사용자 정보를 조회하는 API를 만들어”라고 요청하면, 기능 구현에만 집중하고 인증·인가·에러 처리를 생략한다. 이는 OWASP Top 10 2025에서 1위를 차지한 **Broken Access Control(접근 제어 취약점)**으로 직결된다.
4.4 하드코딩된 시크릿
AI가 예시 코드를 생성할 때, API 키나 데이터베이스 자격증명을 코드 내에 직접 삽입하는 경우가 빈번하다.
python
# AI가 자주 생성하는 취약한 코드
API_KEY = "sk-1234567890abcdef"
db_connection = psycopg2.connect(
host="db.example.com",
password="admin123"
)
# 안전한 코드 (환경변수 사용)
import os
API_KEY = os.environ.get('API_KEY')
db_connection = psycopg2.connect(
host=os.environ.get('DB_HOST'),
password=os.environ.get('DB_PASSWORD')
)이 패턴은 코드가 Git 리포지토리에 커밋되면 시크릿이 버전 관리 이력에 영구적으로 남게 되어, 유출 시 대응이 극도로 어려워진다.
5. OWASP의 대응 — GenAI Security Project와 Agentic AI Top 10
OWASP는 AI 관련 보안 위협에 대응하여 여러 프로젝트를 병행 추진하고 있다.
5.1 OWASP Top 10 for LLM Applications (2025)
LLM 애플리케이션에 특화된 보안 위협 목록으로, GenAI 보안이 모델 보호나 프롬프트 분석에만 국한되지 않음을 강조한다. LLM Ops 생명주기 전반에 걸친 체계적 위협 분류와 대응 솔루션을 제시하고 있다.
5.2 OWASP Top 10 for Agentic AI Applications
2025년 12월에 발표된 에이전틱 AI 전용 보안 프레임워크다. 자율적으로 도구를 사용하고 작업을 실행하는 AI 시스템 — 바이브 코딩 도구가 정확히 이 범주에 해당한다 — 의 보안 위험을 분류한다. 100명 이상의 업계 전문가 의견을 수렴하여 작성됐다.
5.3 AI Software Bill of Materials (AI SBOM)
RSAC 2025에서 소개된 오픈소스 도구로, AI 모델과 데이터셋의 구성요소를 추적하고 관리한다. 기존 소프트웨어 공급망에서 SBOM이 담당하는 역할을 AI 자산으로 확장한 것이다.
6. 보안전문가의 바이브 코딩 실무 경험
필자는 정보보안을 본업으로 하며 ISMS-P 인증 관리, 보안 정책 수립, 취약점 진단 등을 수행하고 있다. 개발자가 아닌 보안전문가의 입장에서 클로드 코드를 활용한 앱 개발 경험을 공유한다.
6.1 실제 경험한 보안 문제
클로드 코드로 웹 앱을 개발하는 과정에서 다음과 같은 보안 문제를 직접 확인했다.
OAuth 인증 구현 시: AI가 생성한 초기 코드에서 state 파라미터 검증이 누락되어 CSRF 공격에 취약한 상태였다. redirect_uri 검증도 불충분하여 오픈 리다이렉트 취약점이 존재했다. 이를 수동으로 식별하고 수정해야 했다.
세션 관리: AI가 생성한 세션 토큰 관리 코드에서 토큰 만료 로직이 클라이언트 사이드에만 구현되어 있었다. 서버 사이드 검증 없이는 토큰 탈취 시 무제한 사용이 가능한 상태였다.
API 엔드포인트: Rate Limiting이 적용되지 않은 상태로 생성됐고, CORS 설정이 와일드카드(*)로 열려 있었다.
6.2 비개발자가 보안 코드를 생산하기 위한 조건
경험을 통해 확인한 것은, 바이브 코딩에서 보안 품질을 확보하려면 최소한 다음 세 가지가 필요하다는 점이다.
- 보안 요구사항의 명시적 프롬프팅: AI에게 “로그인 기능 만들어”가 아니라 “OWASP ASVS Level 2를 준수하는 인증 기능을 구현하되, CSRF 방어, 세션 고정 방지, 비밀번호 해싱(bcrypt, cost factor 12 이상)을 포함해”라고 지시해야 한다.
- 생성된 코드에 대한 보안 리뷰 역량: AI가 생성한 코드의 보안 취약점을 식별할 수 있는 기본 역량이 필요하다. 코드를 읽을 수는 없더라도, 어떤 보안 통제가 있어야 하는지를 판단할 수 있어야 한다.
- 자동화된 보안 검증 파이프라인: SAST(정적 분석), SCA(소프트웨어 구성 분석), 시크릿 스캔을 개발 워크플로우에 통합해야 한다. 수동 리뷰만으로는 AI가 생성하는 코드의 양을 감당할 수 없다.
7. 바이브 코딩 시대의 보안 대응 전략
7.1 조직 차원의 거버넌스
Infosecurity Magazine이 제시한 바이브 코딩 보안 거버넌스 프레임워크를 기반으로, 조직이 수립해야 할 핵심 대응 전략은 다음과 같다.
AI 생성 코드 정책 수립: AI 코딩 도구 사용 범위, 허용 모델, 프로덕션 배포 전 보안 검증 절차를 명문화한다. 특히 AI가 생성한 코드의 지적재산권 귀속과 라이선스 문제도 정책에 포함해야 한다.
보안 내재화(Security by Design): CI/CD 파이프라인에 자동 보안 검증을 내재화한다. AI 생성 코드가 커밋되는 시점에 SAST, SCA, 시크릿 스캔이 자동 실행되도록 구성한다.
모니터링 및 추적: AI가 생성한 코드 기여분을 추적하고, 취약점 발생 시 원인 분석이 가능하도록 감사 추적(Audit Trail)을 확보한다.
7.2 개인(비개발자) 차원의 보안 체크리스트
바이브 코딩으로 프로젝트를 진행하는 비개발자를 위한 최소한의 보안 체크리스트:
□ 인증/인가
□ 모든 API 엔드포인트에 인증이 적용되어 있는가?
□ 권한 검증이 서버 사이드에서 수행되는가?
□ 세션 토큰이 안전하게 생성·관리·폐기되는가?
□ 입력값 처리
□ 사용자 입력이 파라미터 바인딩으로 처리되는가?
□ 파일 업로드에 유형·크기 제한이 있는가?
□ 출력 시 적절한 인코딩이 적용되는가?
□ 시크릿 관리
□ API 키, 비밀번호가 코드에 하드코딩되어 있지 않은가?
□ 환경변수 또는 시크릿 매니저를 사용하는가?
□ .gitignore에 환경변수 파일이 포함되어 있는가?
□ 의존성 관리
□ AI가 추가한 서드파티 패키지의 안전성을 확인했는가?
□ 알려진 취약점이 있는 패키지가 포함되어 있지 않은가?
□ 패키지 버전이 고정(pinning)되어 있는가?
□ 배포 전 검증
□ SAST 도구로 정적 분석을 실행했는가?
□ HTTPS가 강제 적용되는가?
□ 에러 메시지에 내부 정보가 노출되지 않는가?7.3 AI 자체의 보안 기능 활용
앤트로픽은 최근 클로드에 ‘코드 보안 점검’ 기능을 추가했다. AI가 생성한 코드를 동일한 AI가 보안 관점에서 검토하는 구조다. 완전한 대체 수단은 아니지만, 1차 필터로서의 역할은 수행할 수 있다.
Veracode는 다음 대응을 권고한다.
- AI 기반 도구를 개발자 워크플로우에 통합하여 실시간 보안 리스크 교정
- 정적 분석으로 초기 단계에서 결함 탐지 및 자동 차단
- 에이전틱 워크플로우에 보안을 내재화하여 AI 에이전트가 시큐어 코딩 표준을 강제하도록 설정
- SCA를 통해 AI 생성 코드가 서드파티 의존성에서 취약점을 도입하지 않도록 관리
8. 결론 — 진입장벽이 아니라 책임의 소재가 바뀐다
앤트로픽 해커톤이 증명한 것은 분명하다. AI 코딩 도구가 비개발자도 기능적인 소프트웨어를 만들 수 있는 수준에 도달했다. 변호사가 규제 자동화 도구를 만들고, 의사가 환자 관리 시스템을 만드는 시대가 현실이 됐다.
그러나 해커톤이 증명하지 못한 것도 있다. 그 코드가 안전한가?
Veracode 보고서의 45% 실패율, Java의 72% 실패율, XSS 방어의 86% 실패율은 바이브 코딩이 ‘생산성 도구’인 동시에 ‘보안 위험 증폭기’가 될 수 있음을 보여준다. 그리고 이 문제는 모델 크기를 키운다고 해결되지 않는 시스템적 문제라는 점이 가장 우려되는 부분이다.
코드를 작성하는 주체가 인간에서 AI로 바뀌고 있지만, 그 코드의 보안 책임은 여전히 인간에게 있다. 바이브 코딩 시대에 보안전문가의 역할은 축소되는 것이 아니라, 오히려 확장된다. 코드를 작성할 수 있는 사람의 수는 기하급수적으로 늘어나는데, 그 코드의 안전성을 검증할 수 있는 역량을 가진 사람은 여전히 부족하기 때문이다.
바이브 코딩의 진입장벽이 낮아진 만큼, 아키텍처 설계, 보안 검증, 위협 모델링에 대한 이해가 새로운 전문성의 기준이 된다. 더존비즈온 송호철 대표의 말처럼, “소프트웨어 아키텍처 등에 대한 기본 지식과 이해도가 있어야 양질의 결과물을 확보할 수 있다.”
“무엇을 만들 것인가”는 도메인 전문가가 답하고, “이것이 안전한가”는 보안전문가가 답하는 구조. 그것이 바이브 코딩 시대의 분업이다.
참고문헌
- Veracode. (2025). “2025 GenAI Code Security Report”. 100+ LLM 대상 80개 코딩 태스크 보안 분석.
- Cloud Security Alliance (CSA). (2025). “Understanding Security Risks in AI-Generated Code”.
- OWASP. (2025). “Top 10 for LLM Applications”. GenAI Security Project.
- OWASP. (2025). “Top 10 for Agentic AI Applications”. 에이전틱 AI 보안 프레임워크.
- Cycode. (2026). “2026 State of Product Security in the AI Era”. AI 코딩 도입 현황 및 보안 사각지대 분석.
- Infosecurity Magazine. (2025). “Vibe Coding: Managing the Strategic Security Risks of AI-Accelerated Development”.
- 전자신문. (2026.02.25). “앤트로픽 AI 해커톤 ‘비개발자’ 석권…바이브 코딩 시대 열려”.
- OWASP. (2025). “Top 10:2025”. 웹 애플리케이션 보안 위험 순위.
본 분석은 2026년 2월 26일 기준 공개된 정보를 바탕으로 작성되었으며, 새로운 연구 결과나 도구 업데이트에 따라 내용이 수정될 수 있습니다.