QA 및 릴리스 보증

코드 감사 & 리뷰

사람이 작성했든 AI 도구로 생성했든, 귀하의 코드베이스에 대한 독립적인 검토입니다. 저희는 보안 결함, 취약한 설계 및 기술 부채를 찾아내고, 이를 수정하기 위한 우선순위가 정해진 계획을 제공합니다.

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팀이 감사를 요청하는 경우

어떤 코드베이스 위에 구축할지, 먼저 수정할지, 아니면 일부를 교체할지 결정해야 하는데, 그것을 알려줄 만큼 충분히 면밀하게 코드를 읽어본 독립적인 사람이 아무도 없을 때입니다.

  • 에이전시, 프리랜서 또는 떠나는 개발자로부터 코드를 넘겨받는 팀
  • 거래 전에 독립적인 기술적 관점이 필요한 투자자 또는 인수자
  • AI 도구가 대부분 작성한 코드베이스에 첫 엔지니어를 채용하는 창업자

검토가 살펴보는 것

웹 코드베이스에 대한 일반적인 검토 영역이며, 각 영역이 얼마나 깊이 들어가는지는 당사가 합의한 범위를 따릅니다.

  • 아키텍처 및 코드 상태

    • 비즈니스 규칙이 어디에 존재하며 모듈이 서로 어떻게 의존하는지
    • 파일과 서비스 전반에 걸친 중복되거나 모순되는 규칙
    • 핵심 규칙에 대한 테스트가 규칙이 깨졌을 때 실패하는지 여부
    • 오류 경로: 타임아웃, 재시도, 그리고 호출이 실패할 때 발생하는 일

  • 소스 내 보안

    • 모든 라우트, 핸들러, 백그라운드 작업이 권한을 확인하는지 여부
    • 쿼리, 템플릿, 파일 경로 및 셸 호출까지 추적된 신뢰할 수 없는 입력
    • 코드, 구성 파일 및 저장소 이력 내의 시크릿
    • 로그, 오류 메시지 및 분석 이벤트로 유출되는 개인 데이터

  • 딜리버리 및 의존성

    • AI 도구가 추가한 것을 포함해, 아무도 의도적으로 선택하지 않은 패키지
    • 알려진 취약점, 방치된 라이브러리 및 라이선스 의무
    • 빌드, CI 및 배포 스크립트, 그리고 릴리스를 롤백하는 방법
    • 데이터베이스 마이그레이션 및 환경별 구성

무엇 위에 구축하고 있는지 파악하세요

귀하는 코드베이스를 인수받거나, 기술 실사를 앞두고 있거나, 주요 릴리스를 준비하거나, AI 도구로 빠르게 생산된 코드를 출시하고 있을 수 있습니다. 매번 무엇 위에 구축하고 있는지 알아야 합니다. 저희 엔지니어는 아키텍처, 보안, 성능, 테스트 및 종속성을 검토하고, 모든 발견 사항을 그에 따른 비즈니스 리스크와 권장 수정 방법과 함께 설명합니다. AI 생성 코드의 경우, 이러한 도구가 흔히 남기는 특정 문제들을 프로덕션에 도달하기 전에 찾습니다.

AI 지원 분석, 엔지니어가 검증한 발견 사항

AI가 돕는 방식

  • 대규모 코드베이스를 빠르게 매핑합니다. 모듈, 데이터 흐름, 진입점 및 민감한 데이터가 처리되는 위치를 파악합니다.
  • 정적 분석, 종속성 및 시크릿 스캔을 실행하고 분류하여, 중복과 가능성 높은 오탐을 그룹화합니다.
  • 누락된 인가 확인과 같은 패턴을 한 번 발견하면 전체 코드베이스에서 해당 패턴을 검색합니다.
  • 엔지니어가 검증하고 편집할 수 있도록 발견 사항 작성문과 수정 예시를 초안으로 작성합니다.

전문가가 책임지는 부분

  • 엔지니어는 보고서에 포함되기 전에 모든 발견 사항을 맥락 속에서 확인합니다. 검증되지 않은 도구 출력은 포함되지 않습니다.
  • 아키텍처 조언은 단순한 패턴 규칙이 아니라 귀하의 팀, 로드맵 및 제약 조건을 고려합니다.
  • 심각도는 도구의 기본 점수가 아니라 비즈니스 영향과 악용 가능성을 반영합니다.
  • 개선 계획은 리스크와 노력에 따라 순서가 정해지며, 트레이드오프가 설명됩니다.

받게 되는 것

코드에 대한 명확한 그림과 무엇을 먼저 수정할지

  • 아키텍처 및 유지보수성

    구조, 결합도, 중복, 핵심 로직의 테스트 커버리지 및 문서화 공백을, 기본적인 전면 재작성이 아니라 귀하의 로드맵에 맞는 조언과 함께 다룹니다.

  • 보안 코드 검토

    인젝션, 인증, 인가, 시크릿 처리 및 입력 검증을 OWASP 지침에 따라 검토합니다. 확인된 발견 사항만 보고됩니다.

  • AI 생성 코드 검토

    중복된 로직, 일관성 없는 검증, 누락된 접근 확인, 처리되지 않은 오류, 검증되지 않은 종속성 및 거의 검증하지 않는 테스트를 확인합니다.

  • 성능 및 신뢰성

    부하 상황에서 속도 저하와 장애를 유발하는 반복적인 데이터베이스 호출, 블로킹 작업, 누락된 타임아웃 및 취약한 오류 처리.

  • 종속성 및 라이선스 감사

    오래된 패키지, 알려진 취약점 및 라이선스 의무사항을, 호환성을 깨는 변경 사항을 표시하는 업데이트 계획과 함께 다룹니다.

  • 우선순위가 정해진 발견 사항 보고서

    각 발견 사항을 증거, 심각도, 비즈니스 영향 및 코드 예시가 포함된 권장 수정 방법과 함께 제공하며, 의사결정자를 위한 요약도 함께 제공합니다.

코드 감사가 진행되는 방식

  1. 01

    범위 및 컨텍스트

    목표, 중점 영역 및 접근 권한을 합의합니다. 귀사 팀과의 짧은 대화를 통해 비즈니스 우선순위, 이력 및 알려진 문제점을 다룹니다.

  2. 02

    자동화된 분석

    정적 분석, 의존성 및 시크릿 스캔을 AI 보조 분류와 함께 실행하고, 코드베이스 지도를 통해 수동 검토가 가장 중요한 위치를 보여줍니다.

  3. 03

    전문가 검토

    엔지니어가 핵심 경로를 읽고 각 발견 사항을 검증하며, 비즈니스 영향에 따라 심각도를 평가하고 코드 예제와 함께 수정 지침을 작성합니다.

  4. 04

    설명 및 계획

    귀사 팀에게 발견 사항을 설명하고 질문에 답하며 수정 계획을 합의하고, 원하신다면 수정에 대한 당사의 도움을 제공합니다.

AI 도구와 함께 작업하는 두 가지 방법

AI는 테스트 초안 작성과 결함 조사를 돕습니다. 코드와 테스트 데이터를 어디에서 처리할 수 있는지 선택하세요.

확실하지 않으신가요? 범위 지정 중에 저희가 하나를 추천하겠습니다. AI 딜리버리 옵션 비교하기

일반적인 감사 요청

고객 사례 연구가 아니라, 저희가 범위를 정하는 일반적인 시나리오입니다.

  • 리팩터링, 재구축 또는 계속 확장

    CTO는 취약한 코드베이스를 확장할지 아니면 일부를 재구축할지 선택해야 합니다. 당사는 구조, 핵심 비즈니스 규칙을 둘러싼 테스트, 의존성 상태를 검토한 다음, 각 옵션과 그 위험을 제시합니다. 결정은 CTO의 몫입니다.

  • AI 도구로 수행한 결제 로직 재작성

    한 팀이 주요 릴리스를 앞두고 AI 코딩 도구의 상당한 도움을 받아 결제 로직을 재작성했습니다. 당사는 변경된 모듈을 검토하고, 금액, 할인, 환불이 그 모듈을 통해 어떻게 흐르는지 추적하며, 배포 전에 테스트가 필요한 경로를 표시합니다.

  • 투자 전 기술 실사

    한 투자자가 투자를 확정하기 전에 스타트업 코드베이스에 대한 독립적인 관점을 원합니다. 합의된 범위 내에서 당사는 아키텍처, 보안 및 의존성 위험을 평가하고, 비엔지니어도 실행에 옮길 수 있는 요약본을 기술 세부 사항을 첨부하여 작성합니다.

감사에 포함되지 않는 것

  • 당사는 실행 중인 시스템이 아니라 코드를 읽고 분석합니다. 실제 공격 테스트는 침투 테스트 또는 API 보안에 해당합니다.
  • 제품이 사용자가 필요로 하는 것을 수행하는지는 소프트웨어 QA & 테스팅에서 검증됩니다. 감사는 코드에서 결함이 발생할 가능성이 높은 지점을 보고합니다.
  • 트래픽 상황에서의 실제 응답 시간은 성능 테스팅에서 측정됩니다. 감사는 코드에서 가능성이 높은 원인을 지적합니다.
  • 라이선스 관련 발견 사항은 기술적 표시이며 법률 자문이 아닙니다. 최종 판단은 귀사 변호사가 내립니다.

감사가 디자인, QA 및 운영과 연결되는 방식

  • 디자인: 프런트엔드 일관성

    프런트엔드 코드에서 접근성 문제와 디자인 시스템과의 불일치를 점검합니다. 사용자 경험을 바꾸는 수정 사항은 디자이너와 협의합니다.

  • QA: 수정 사항에 대한 회귀 테스트

    확인된 각 문제마다 회귀 테스트가 추가되므로, 이후 사람이나 AI 도구가 변경하더라도 문제가 조용히 다시 나타나지 않습니다.

  • 운영: 구성 및 배포

    시크릿, 구성, 로깅 및 배포 스크립트를 코드와 함께 검토하며, 운영상의 위험은 프로덕션을 운영하는 담당자에게 전달됩니다.

  • 지속적: 배포하면서 검토하기

    고위험 또는 AI 생성 풀 리퀘스트를 반복적으로 검토하여, 귀사와 합의한 계획에 따라 새 코드가 감사에서 정한 기준을 유지하도록 합니다.

FAQ

자주 묻는 질문

코드 감사는 얼마나 걸리나요?

코드베이스의 규모, 범위에 포함된 영역, 그리고 검토가 얼마나 깊이 들어가야 하는지에 따라 다릅니다. 저장소를 처음 살펴본 후, 감사를 시작하기 전에 고정된 범위와 일정을 귀사와 합의합니다.

AI 생성 코드가 프로덕션에 도달하기 전에 검토해 주실 수 있나요?

네. 다른 코드와 마찬가지로 검토하며, 생성된 코드가 유발할 수 있는 문제에 대한 표적 점검도 추가합니다: 중복된 로직, 일관성 없는 검증, 누락된 접근 권한 확인, 꾸며내거나 검증되지 않은 의존성, 그리고 요구 사항이 아니라 코드 자체를 확인하는 테스트 등입니다. 일회성 감사일 수도 있고 풀 리퀘스트에 대한 반복적인 검토일 수도 있습니다.

수정 구현을 도와주실 수 있나요?

네. 당사 엔지니어가 우선순위가 높은 문제를 직접 수정하거나, 귀사 팀과 함께 작업하거나, 귀사의 수정 풀 리퀘스트를 검토할 수 있습니다. 각 수정 사항은 검증되며, 실용적인 경우 회귀 테스트로 커버됩니다.

어떤 접근 권한이 필요하며, 당사 코드는 어디에서 처리되나요?

저장소와 문서에 대한 읽기 접근 권한이면 대개 충분하며, 프로덕션 접근 권한은 거의 필요하지 않습니다. AI 보조 분석은 귀사가 선택한 경계 내에서만 실행됩니다: 프라이빗 / 로컬 AI 엔지니어링에서는 모델이 귀사가 제어하는 인프라나 당사가 합의한 격리된 환경에서 실행되며, Claude Code / OpenAI Codex 엔지니어링에서는 상용 공급업체가 합의된 데이터 처리 및 보존 조건에 따라 코드를 처리합니다.

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