깃허브, 비정형 비밀정보 차단하는 초고속 AI 분류 모델 공개

비정형 비밀정보의 차단 확대

깃허브가 마이크로소프트 어플라이드 사이언스와 협력하여 비정형 비밀정보(unstructured secrets)까지 사전에 걸러내는 새로운 인공지능 기반 분류 모델을 발표했다. 새로 개발된 모델은 모던버트(ModernBERT) 기반으로 구축되었으며, 코드 후보군 전체를 평가하는 데 2밀리초(ms)도 걸리지 않는 빠른 속도를 갖추었다. 이 기술이 푸시 보호(push protection) 기능에 적용되면서 저장소 유입 전에 차단할 수 있는 비밀정보의 수가 두 배 이상 늘어날 전망이다.

기존의 푸시 보호는 일정한 형식을 가진 발급자 기반 토큰을 중심으로 동작해 새로 탐지된 비밀정보의 약 30%만을 저장소 진입 전에 막을 수 있었다. 나머지 70%는 이미 코드 기록에 노출된 뒤 사후 검사로 발견되는 한계가 있었다. 새 모델은 별도의 접두사나 패턴이 없는 내부 데이터베이스 암호 같은 비정형 비밀정보도 주변 코드 문맥을 읽어내어 실제 저장소 이력에 기록되기 전에 차단할 수 있도록 지원한다.

코드 급증과 노출 통계 분석

깃허브에 등록되는 풀 리퀘스트 3개 중 1개에 인공지능 에이전트가 관여하고 있으며, 공개 코드에서는 약 2초마다 1건 꼴로 새로운 비밀정보가 노출되고 있다. 이에 따라 인공지능 활용이 개발자의 보안 부주의를 불렀다는 지적이 있었으나, 깃허브가 9개 분기 데이터를 분석한 결과 푸시당 노출 발생 비율에는 뚜렷한 증가 추세가 나타나지 않았다. 2026년 2분기 기준 검사 대상 5억 7400만 건의 푸시 중 비밀정보가 포함된 비율은 0.47%를 기록했다.

같은 기간 푸시 차단을 개발자가 무시하고 강제 진행한 비율은 6.63%에서 3.93%로 줄어들어 개발자들의 보안 인식은 오히려 강화된 것으로 확인되었다. 문제는 소프트웨어 생성 속도가 빨라지면서 전체 노출 건수가 늘어나고 있다는 점이다. 유출된 자격 증명을 수동으로 폐기하는 데 걸리는 평균 시간은 약 40일이었으며, 5건 중 1건은 90일 이상 방치되는 등 사람의 사후 대응만으로는 늘어나는 소프트웨어 물량을 감당하기 어려워졌다.

네 가지 제약 해결과 동작 원리

비밀정보 차단 체계는 정확도, 지연 시간, 처리량, 비용이라는 네 가지 상호 연결된 제약을 동시에 충족해야 한다. 검사 과정이 느리면 푸시 경로에서 지연이 발생하고, 오탐이 많으면 개발자의 작업을 방해해 차단 경고에 대한 신뢰를 떨어뜨리게 된다. 깃허브는 텍스트나 코드를 직접 생성하지 않고 후보군의 유효성만 신속하게 판별하는 경량 판별 모델을 적용해 이 문제를 해결했다.

이 모델은 데이터베이스 접속 주소, 쿠버네티스 시크릿 명세서, 도커파일 등 주변 문맥을 포괄적으로 분석한다. 이를 통해 테스트 목적으로 흔히 사용되는 대체 문자열은 정상 통과시키고, 실제 위험을 유발할 수 있는 암호 형태의 값만 정확히 선별하여 차단 결정을 내린다. 이를 통해 푸시 검사 경로에서 매우 적은 연산 비용으로 안정적인 실시간 판별을 수행한다.

서비스 적용 범위와 제공 일정

새로운 차단 기능은 현재 비공개 프리뷰 단계로 운영 중이며, 이번 달 말부터 엔터프라이즈 클라우드와 팀 요금제를 이용하는 조직을 대상으로 제공될 예정이다. 해당 기능은 푸시 보호 과정에서 인공지능 크레딧을 소비하는 방식으로 운영된다. 반면 이미 저장소에 반영된 이후 실행되는 사후 스캔의 경우 추가 비용 없이 기존 비밀정보 스캐닝 플랜에 포함되어 새 모델로 자동 전환된다.

망분리 환경을 사용하는 엔터프라이즈 고객을 위해 깃허브 엔터프라이즈 서버 3.23 버전에도 해당 모델이 공개 프리뷰로 포함된다. 아울러 코파일럿 명령행 도구와 애플리케이션의 보안 검토 명령에도 분류기가 내장되어, 조직 차원의 비밀정보 보호 플랜이 없는 코파일럿 사용자도 커밋과 푸시 이전에 코드를 자체 점검할 수 있다.

도입 시 고려사항과 운영 제약

이번 기능은 발급자 제휴 프로그램에 포함되지 않던 자체 관리 자격 증명까지 보호 범위를 확장하지만 자원 소모 방식에는 유의해야 한다. 푸시 경로에서 실시간 비정형 비밀정보를 차단할 때에는 인공지능 크레딧이 차감되며, 사용량은 통합 사용 분석 화면에 기록된다. 따라서 대규모 조직에서는 팀별 크레딧 배분과 사용 추이를 사전에 관리할 필요가 있다.

또한 푸시 차단을 통과하지 못한 비정형 자격 증명이라 하더라도 이미 외부 시스템에 직접 유출된 경우에는 플랫폼 차원에서 자격 증명을 자동 폐기할 수 없다. 제휴 관계를 맺은 주요 기술 기업의 토큰과 달리, 데이터베이스 암호나 사내 자격 증명은 노출 직후 즉각 무효화되지 않으므로 개발 주체의 신속한 자격 증명 교체 작업이 여전히 요구된다.