TL; DR
대리인 SDLC 새로운 라이프사이클이 아닙니다. 모든 단계에서 인간이 중심에서 제거된 당신의 라이프사이클입니다. 에이전트는 계획을 수립하고, 변경 사항을 작성하고, 테스트를 생성하고, 차이점을 검토하고, 플래그를 지정하여 배포하고, 경고를 분류합니다. 엔지니어는 의도를 설정하고 개발을 책임집니다.cis이온. 상태는 그대로 유지됩니다. 변하는 것은 그 내부에서 누가 일을 수행하는가입니다.
당신이 소유한 모든 컨트롤러는 인간을 중심으로 설계되었습니다. 코드 검토는 제2의 인물을 가정합니다. 최소 권한 원칙은 신원을 가진 직원을 가정합니다. 출처 확인은 작성자를 가정합니다. 감사 추적은 작성자의 이름을 가정합니다. commit에이전트는 그러한 가정들을 전혀 만족시키지 못하며, 에이전트가 조건을 충족시키지 못할 때에도 아무런 큰 문제가 발생하지 않습니다. pipeline 녹색을 유지합니다.
속도가 차이를 일시적인 것이 아니라 구조적인 것으로 만든다. AI 코딩 도우미에 대한 독립적인 연구에 따르면 생성된 코드의 약 40%에 보안 취약점이 포함되어 있으며, 코드 양은 검토 용량보다 훨씬 빠르게 증가합니다. 여기에 자체 종속성을 설치하고 아무도 검토하지 않는 설정을 읽는 에이전트를 추가하면 최종적으로 보안 취약점을 걸러내는 게이트가 생깁니다. pipeline 피해 지역의 잘못된 쪽에 문이 있습니다.
능동적인 사람을 만드는 것은 무엇인가? SDLC 통제 가능한: 실제로 실행 중인 에이전트 및 MCP 서버 목록, 에이전트별 범위가 지정된 도구 표면, 코드처럼 검토되는 구성, 설치 시 시스템 검사, 배포되는 항목에 대한 서명된 출처 정보, 그리고 사고 발생 후에도 유지되는 추적 정보가 포함됩니다. Xygeni AI 보안, DevAI 빌드 무결성은 코드 전반에 걸쳐 이 여섯 가지 사항을 모두 다룹니다. pipeline 그리고 종점.
에이전트적이란 무엇인가 SDLC?
대리인 SDLC 이는 AI 에이전트가 계획부터 운영에 이르기까지 모든 단계에서 상당한 작업을 수행하고, 여러 단계를 거쳐 도구를 사용하여 목표를 추구하는 소프트웨어 개발 수명 주기입니다. 반면 엔지니어는 의도를 설정하고 결과를 검토하며 돌이킬 수 없는 변경 사항에 대한 책임을 집니다.cis이온. 익숙한 위상들을 유지하면서 그 안에 있는 행위자를 대체합니다.
행위자적이란 무엇인가 SDLC, 미리cis엘리?
인공지능 기반 개발과 이를 구분하는 세 가지 요소가 있으며, 이 구분은 단순히 이론적인 것이 아닙니다.
- 누가 운전하나요? 에이전트가 무엇인지 묻는 사람 SDLC 보통 여기서 시작됩니다. 보조 기능을 사용하면 사용자가 입력하고 모델이 제안을 제시합니다. 에이전트 방식에서는 이러한 방식이 사용됩니다. SDLC한 사람이 결과를 제시하면 에이전트가 단계를 결정합니다. 이전에는 업무의 중심이었던 것이 이동합니다.
- 그것이 닿는 것. 어시스턴트는 편집기에서 텍스트를 생성합니다. 에이전트는 저장소를 읽고, 파일을 편집하고, 패키지를 설치하고, 내부 API를 호출하고, 실행합니다. pipelines, 그리고 열립니다 pull requests주어진 도구와 물려받은 자격을 활용하여.
- 얼마나? 노트북 한 대에 설치된 에이전트 하나는 생산성 향상에 도움이 됩니다. 하지만 공유 시스템 전반에 걸쳐 수십 개의 에이전트가 작동하고, 엔지니어 한 명당 여러 개의 에이전트가 실행되는 것은 조직 전체에 영향을 미칩니다. 바로 이 지점에서 에이전트 기반 솔루션에 대한 해답을 찾을 수 있습니다. SDLC 정의의 문제가 아니라 거버넌스의 문제가 된다.
대부분의 팀은 현재 두 번째와 세 번째 상태 사이에 있습니다. 에이전트는 실제로 존재하고 로컬에서 실행 중이며, 에이전트가 도입된 이후로 아무도 제어 범위를 변경하지 않았습니다.
AI 에이전트가 모든 분야를 어떻게 변화시키고 있는가
단계는 그대로 유지됩니다. 행위자가 바뀌면 해당 단계가 의존했던 통제권도 함께 바뀝니다.
대리인 SDLC단계별로
세 번째 열을 읽어보세요. 요원들이 도착했을 때 아무도 다시 검토하지 않은 부분이 바로 그 부분입니다.
| 상 | 에이전트가 지금 하는 일 | 인간을 가정한 제어 |
|---|---|---|
| 계획 | 티켓을 읽고, 관련 서비스 및 이력을 확인하고, 사양 및 접근 방식을 작성합니다. | 요구사항 검토. 아무도 명세서에 티켓 자체의 지침이 제대로 반영되었는지 확인하지 않습니다. |
| 암호 | 여러 파일을 편집하고, 종속성을 해결 및 설치하며, 인접한 코드를 리팩토링합니다. | 승인된 라이브러리 정책. 사용자가 패키지를 선택했고 설치 스크립트가 실행되기 전에 모든 작업이 완료된다는 가정하에 작성되었습니다. pipeline 존재합니다. |
| 검토 | 차이점에 대한 댓글, 플래그 standard때때로 다른 에이전트의 업무를 검토하기도 합니다. | 네 눈. 두 명의 담당자와 하나의 도장은 제2의견이 될 수 없고, 물량이 많을수록 도장은 불가피하다. |
| Test | 테스트를 생성하고, 실행하고, 오류를 읽고, 결과가 정상으로 돌아올 때까지 자체 출력을 수정합니다. | 통과된 테스트 세트가 증거가 될 수 있습니다. 에이전트는 테스트를 약화시킴으로써 테스트를 통과시킬 수 있습니다. |
| 구축 | 트리거 pipeline워크플로 파일을 편집하고 빌드 구성을 업데이트합니다. | 출처. 증빙서류는 무엇을 누가 지었는지를 기록하는데, 여기서 "누가"는 이제 개발자가 빌려온 상징적인 표현일 뿐입니다. |
| 배포 | 깃발 뒤에 있는 배는 신호를 기다리거나, 경사로를 이용하거나, 스스로 후진합니다. | 변경 승인. 지정된 승인자는 서비스 계정이 되며, 킬 스위치에는 활성화된 소유자가 필요합니다. |
| 운영 | 경고를 분류하고, 배포를 연관시키고, 해결책을 제안하고, 경우에 따라 적용합니다. | 감사 추적 기록이 남습니다. 사건 발생 후에는 어떤 에이전트가 누구의 계정으로 이 작업을 수행했는지 파악하는 것이 중요하며, 일반적으로 해당 세션은 삭제됩니다. |
조용히 효력을 잃어가는 네 가지 가정
표를 다시 읽어보면, 어떤 단계이든 똑같은 네 가지 실패가 반복됩니다. 이것이 바로 행위 주체적인 부분입니다. SDLC 생산성 차트에는 나타나지 않는 내용입니다.
- 정체. 거의 아무도 에이전트에 대한 ID를 제공하지 않습니다. 에이전트는 개발자의 토큰, 키 및 클라우드 세션을 사용하여 실행되므로 모든 접근 권한 검토는 실제 행위자가 아닌 사람을 대상으로 이루어지며, 에이전트가 광범위한 토큰을 상속받는 순간 최소 권한 원칙은 허구가 됩니다.
- 독립적인 검토. 검토자가 코드를 직접 작성하지 않았기 때문에 검토가 가능했습니다. 한 담당자가 코드를 작성하고, 다른 담당자가 검토하고, 마지막으로 담당자가 대량으로 승인하는 방식이 되면, 프로세스 자체는 계속 실행되더라도 통제의 가치를 높여주었던 독립성이 사라집니다.
- 기원. 공급망의 무결성은 무엇이, 무엇으로, 누구에 의해 만들어졌는지 아는 데 달려 있습니다. 에이전트의 활동은 마지막 부분을 모호하게 만듭니다. 증명서는 여전히 제품에 서명을 하지만, 작성자 필드는 더 이상 정책에서 가정했던 의미를 갖지 못합니다.
- 추적 가능성. 문제가 발생한 후 가장 중요한 제어는 가장 구성이 어려운 제어입니다. 에이전트 세션, 도구 호출 및 당시 구성 상태는 거의 보존되지 않으므로 사후 분석은 증거 수집보다는 재구성부터 시작됩니다.
이것들 중 어느 것도 경고를 발생시키지 않습니다. 바로 그 점이 위험한 이유입니다. 즉, 행위 주체성이 없다는 것입니다. SDLC 요란하게 실패하지 않고, 모든 것이 조용히 퇴보한다. dashboard 녹색을 유지합니다.
노트북에서 고장나는 거지, 생산 과정에서 고장나는 건 아닙니다.
프로덕션 환경이 아닙니다. 노트북에서 작업 중입니다. 에이전트의 가장 위험한 순간들 SDLC 어떤 일이 일어나기 전에 pipeline 실행 과정: 에이전트는 아무도 검토하지 않은 규칙 파일을 읽고, 모델이 만들어내고 공격자가 등록한 패키지 이름을 확인하고, 아무도 감사하지 않은 도구를 노출하는 MCP 서버에 연결한 다음, 개발자 자격 증명이 이미 로드된 설치 스크립트를 실행합니다. 업계 연구에 따르면 MCP 서버의 약 86%가 프로덕션 환경이 아닌 개발자 컴퓨터에 설치되어 있습니다.cis생산 관리 시스템에서 볼 수 없는 곳에만 해당됩니다.
CI 게이트는 여전히 유용합니다. 다만, 처음 세 가지 상황 중 어느 쪽에 위치하는지가 적절하지 않습니다.
능동적인 사람을 만드는 것은 무엇인가? SDLC 지배할 수 있는
병원체와의 접촉에서 살아남는 6가지 제어 요소
각각은 행위자에 대한 가정을 대체합니다. SDLC 고장났습니다. 그 어떤 것도 요원들의 속도를 늦출 필요가 없습니다.
- 엔지니어 설문조사가 아니라 에이전트 목록입니다. 코드, 종속성 및 도구가 남기는 구성 파일을 통해 실제로 실행 중인 에이전트, 어시스턴트 및 MCP 서버를 파악하세요. 다섯 명의 엔지니어에게 물어보면 다섯 가지 불완전한 답변만 얻게 될 것입니다. 이러한 도구는 로컬에 설치되고 매주 변경되기 때문입니다.
- 에이전트별 범위가 지정된 도구 표면 에이전트의 영향 범위는 프롬프트의 품질이 아니라 해당 에이전트가 호출하는 도구의 총합입니다. 각 에이전트가 도달할 수 있는 범위를 기록하고, 되돌릴 수 없는 작업은 사람이 처리하도록 하며, 광범위하게 상속된 토큰은 그 자체로 발견된 것으로 간주하십시오.
- 구성은 코드와 마찬가지로 검토 중입니다. 프롬프트, 규칙 파일, 스킬 파일 및 MCP 정의는 에이전트의 동작을 결정하며, 기존 스캐너는 이러한 파일을 읽을 수 없습니다. 따라서 이러한 파일에는 소유자, 차이점 비교, 숨겨진 문자 검사, 내장된 자격 증명 및 접근 권한 확대를 위한 지침 검사가 필요합니다.
- 설치 시점에 기기에서 시행 패키지는 디스크에 기록되기 전과 설치 스크립트가 실행되기 전에 검사되며, 에이전트가 실제로 패키지를 해석합니다. pipeline 게이트 이벤트는 노트북이 이미 코드를 실행한 후에 발생하므로, 이벤트 처리 순서가 잘못되었습니다.
- 어떤 배들의 출처 유물을 출처, 제작 과정 및 기타 요소와 연결하는 서명된 증명서 pipeline 그것들을 만들어낸 주체가 사람이 아니라 행위자일 때, 그 행위의 진실성 주장은 여전히 의미를 갖습니다.
- 사건 이후에도 남아 있는 흔적 이상 활동이 광범위하게 발생 pipeline기계와 그 기계의 출처에 연결된 s와 엔드포인트는 사후에 어떤 주체가 이 일을 했는지에 대한 질문을 고고학적 탐구가 아닌 해답으로 바꿔줍니다.
네 가지 격차 해소
제니 AI 보안은 당신의 AI를 찾아냅니다. SDLC모델, 에이전트, 에이전트 서버, MCP 서버, 데이터 세트, 스킬 파일, 프롬프트 등을 포함합니다. guardrails 아무도 선언하지 않은 애플리케이션 코드, 선언된 종속성, AI 도구가 남긴 구성 파일을 읽고 연결 방식을 파악합니다. 에이전트 작업에 특화된 위험, 즉 프롬프트 주입 및 시스템 프롬프트 유출, 규칙 및 스킬 파일에 악성 명령 및 도구 주입, 안전하지 않은 MCP 구성, 과도한 에이전트 활동 및 누락된 부분을 감지합니다. guardrailsAI 파일에 숨겨진 비밀, 그리고 취약성 또는 슬롭스쿼팅된 AI 의존성분석 결과는 OWASP Top 10 LLM 애플리케이션 취약점과 연관되어 정확한 파일 및 줄 번호를 알려주며, 우선순위 지정 과정을 통해 수천 건의 취약점 중 실제로 사용 중이거나 접근 가능하고, 악용 가능하며, 권한이 필요하고, 비즈니스에 중요한 취약점만 추려냅니다.
DevAI는 에이전트가 작동하는 곳에서 작동합니다. 코드가 작성되는 순간부터 보안을 강화하고, AI가 생성한 코드와 사람이 작성한 코드 모두를 보호하며, 다른 에이전트가 실행하기 전에 작업을 가로챕니다. Build Integrity는 출처 추적의 격차를 해소합니다. SLSA 및 in-toto 다음 전반에 걸친 증명 pipeline, CI/CD 보안 워크플로와 러너 에이전트가 현재 편집하는 내용을 모니터링하고, 이상 탐지 기능은 의심스러운 이벤트를 해당 이벤트가 발생한 엔드포인트와 연결하여 단일 타임라인에 표시합니다.
이 모든 내용은 이미 보유하고 있는 스캐너에서 수집한 결과에 적용되므로, 프로그램을 에이전트 방식으로 확장할 수 있습니다. SDLC 이는 이전에 구축했던 스택을 교체한다는 의미가 아닙니다.
FAQ
행위자적이란 무엇인가 SDLC 한 문장으로? AI 에이전트가 모든 단계에서 상당한 작업을 수행하고, 엔지니어는 의도를 설정하고, 결과를 검토하고, 돌이킬 수 없는 변경 사항을 책임지는 소프트웨어 수명 주기.cis이온.
행위자적인가? SDLC AI 지원 개발과 다른 점이 있나요? 네, 차이점은 누가 운전하느냐에 있습니다. 비서는 제안을 하고 사람은 일을 합니다. 에이전트는 일을 하고 사람은 결정을 내립니다.
어느 단계가 가장 많이 변하나요? 검토. 다른 단계들은 더 빨라지지만, 검토는 저자와 검토자 간의 독립성이라는, 검토를 통제 수단으로 만들어주었던 속성을 잃게 됩니다.
에이전트를 위한 새로운 도구가 필요할까요? SDLC? 기존 도구가 읽지 못하는 부분, 즉 에이전트 및 MCP 인벤토리, 구성 계층, 엔드포인트의 설치 시 동작 등을 포함해야 합니다. 나머지 스택 구성은 결과 코드에도 그대로 적용됩니다.
에이전트가 SDLC 규정을 위반하는 건가요? 이는 의무를 저버리는 것이 아니라 증거를 훼손하는 것입니다. 감사관은 누가 승인했는지, 누가 작성했는지, 무엇이 변경되었는지 묻는데, 행위자가 신분을 빌려 쓰고 흔적을 남기지 않은 경우 이러한 질문에 답하기가 더 어려워집니다.
보안팀은 어디서부터 시작해야 할까요? 재고를 확인한 다음, 가장 넓은 도달 범위를 가진 요원의 도구 표면을 살펴보세요. 가장 위험한 요원은 대개 아무도 걱정하지 않았던 요원입니다.
생명주기는 변하지 않았습니다. 행위자가 변했을 뿐입니다.
행위자성이란 무엇인가에 대한 솔직한 답변 SDLC 모든 단계가 여전히 존재하고 대부분의 프로세스가 여전히 유효하다는 것입니다. 더 이상 유효하지 않은 것은 각 제어 단계의 근간을 이루는 가정, 즉 프로세스 어딘가에 이름과 신원, 제2의 의견, 그리고 자신이 한 일에 대한 기억을 가진 사람이 있다는 가정입니다.
이러한 문제를 잘 처리하는 팀은 매일 다음 세 가지 질문에 답할 수 있습니다. 어떤 에이전트가 실행 중인지, 각 에이전트가 접근할 수 있는 영역은 어디인지, 그리고 에이전트의 동작을 지시하는 파일에 어떤 변경 사항이 있는지입니다. 에이전트가 연결된 영역을 확인하려면 다음 링크를 참조하세요. 제니.
