Qwiet AI
Qwiet AI (Harness) · 코딩
Qwiet AI는 Harness가 운영하는 코드 보안 플랫폼이다. 정적 코드 분석을 돌려 공격자가 실제로 닿을 수 있는 위험을 위로 올리고, 검토용 수정안을 작성한다.
Qwiet AI 소개
What Is Qwiet AI
Qwiet AI는 매일 코드를 배포하는 팀을 위한 애플리케이션 보안 테스트 플랫폼이다. 스캔 한 번이 소스 코드, 오픈소스 의존성, 인프라 설정 파일, 컨테이너 이미지, 코드에 박힌 시크릿까지 읽는다. 보안 담당자가 서로 다른 다섯 개 대시보드를 오갈 일이 없어진다. 회사는 원래 ShiftLeft라는 이름으로 출발했고 2025년 9월 Harness에 인수되어, 지금은 Harness 보안 테스트 제품 안에서 동작한다.
내세우는 것은 양이 아니라 신호다. 예전 스캐너는 위험해 보이는 패턴에 표시를 남긴다. Qwiet AI는 코드 속성 그래프를 만들어 그 위험한 줄이 실행 시점에 사용자 입력에 닿는지 추적한다. 아무도 호출하지 않는 지적은 목록 아래로 내려간다. 업체는 진양성률 97%라고 말하는데, 이 수치는 자체 검증에서 나온 것이고 독립 기관이 측정한 값은 아니다.
계약 전에 볼 제약은 두 가지다. 가격이 공개되지 않아 코드 양이나 애플리케이션 수로 견적을 내는 영업 대화가 필요하다. 그리고 AI Autofix는 언어 모델로 수정을 작성하므로 풀 리퀘스트는 결국 사람이 읽는다. 제안된 수정은 일이 빠른 동료가 쓴 초안 정도로 다루는 편이 맞다.
Getting Started
- GitHub, GitLab, Bitbucket 또는 CI 작업에서 저장소를 연결한다. 첫 스캔이 코드를 읽고 그래프를 만든다.
- 스캔할 애플리케이션을 고르고 실행 시점을 정한다. 대부분은 풀 리퀘스트로 시작해 야간 빌드를 나중에 붙인다.
- 지적 목록을 연다. 도달 가능성과 실제 악용 여부 순으로 정렬되며, 각 항목에 입력에서 실행 지점까지의 데이터 흐름이 나온다.
- 지적 하나에 AI Autofix를 돌리고 패치와 단위 테스트를 읽은 뒤, 평소 리뷰 절차로 병합한다.
제품 정보
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추천 대상
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사용자
- 중견·대기업 보안 엔지니어
- 보안 요구가 있는 개발팀
- 감사·컴플라이언스 담당자
작업
- 병합 전 스캔
- 오래된 지적 정리
- 오픈소스 의존성 점검
- 1차 수정 작성
활용 상황
- CI 릴리스 게이트
- 감사 준비
- 낯선 코드베이스 인수
주요 기능
스캔 한 번에 다섯 가지 검사
한 번의 분석이 소스 코드, 오픈소스 라이브러리, 코드형 인프라, 컨테이너 이미지, 하드코딩된 시크릿을 함께 다룬다. 통합이 장점이다. 도입 절차 하나, 지적 목록 하나, 정책 언어 하나로 끝나고 로그인이 따로인 포털 네 개를 오갈 필요가 없다.
도달 가능성과 악용 가능성 필터
신뢰할 수 없는 입력이 취약한 함수까지 가는지 추적하고, 실제로 악용되는 지적의 가중치를 높인다. 효과는 목록 위쪽이 짧아지는 것이고, 그곳이 보안팀이 오전을 쓰는 자리다. 닿지 않는 지적은 감사용으로 남기되 화면을 채우지 않는다.
AI Autofix와 검증된 패치
Autofix는 지적에 대해 코드 변경과 단위 테스트를 만들고, 패치는 평범한 풀 리퀘스트로 올라온다. 동료 결과물처럼 읽으므로 모델이 혼자 커밋하는 일은 없다. 업체는 수정 시간이 95% 줄었다고 말한다. 인력 계획에 쓰기 전에 우리 저장소에서 확인해 볼 값이다.
코드 속성 그래프 분석
텍스트 패턴을 맞추는 대신 변수, 호출, 파일과 서비스를 넘는 데이터 흐름을 모델로 만든다. 이 모델 덕분에 HTTP 핸들러에서 데이터베이스 호출까지 값을 따라갈 수 있고, 파일 하나 안에서만 안전해 보이는 로직도 찾아낸다.
파이프라인·저장소 연동
Harness 파이프라인에서 돌고 GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins, Azure DevOps, 명령줄 클라이언트에도 붙는다. 결과는 빌드 검사로 도착하고 Jira나 ServiceNow 티켓으로도 생성된다. 대부분의 팀은 기존 CI를 두고 Qwiet을 한 단계 더한다.
지적 대시보드와 내보내기
웹 콘솔이 애플리케이션, 심각도, 도달 가능성으로 지적을 묶고 SARIF로 다른 도구에 내보낸다. 정책 규칙으로 심각도 기준이나 특정 범주에서 빌드를 실패시킬 수 있어, 제품이 그대로 릴리스 게이트가 된다.
장단점
장점
- 스캔 한 번이 SAST, SCA, IaC, 컨테이너, 시크릿 도구를 대체해 비용과 도구 분산을 함께 줄인다.
- 도달 가능성 맥락 덕분에 긴 지적 목록을 쓸 만하게 만들고, 잡음 감소 효과는 심각도 라벨만 붙이는 방식보다 낫다.
- 지적이 풀 리퀘스트와 기존 티켓 시스템에 나타나므로 개발자에게 새 습관이 필요 없다.
- AI Autofix가 단위 테스트를 붙인 패치를 내놓아 흔한 결함 유형의 리뷰가 빨라진다.
- 무료 등급이 있고 Harness 안에서 돌아, 시범 운영에 구매 절차가 필요 없다.
단점
- 가격이 공개되지 않는다. 사이트에서 예산을 낼 수 없고 금액은 영업과 이야기해야 나온다.
- 97% 정확도는 업체가 밝힌 값이다. Qwiet AI에 대한 독립 벤치마크가 드물어 실제 코드로 시험해야 한다.
- 제안된 수정에는 맥락을 아는 검토자가 필요하다. 컴파일되는 패치도 모델이 보지 못하는 동작을 바꿀 수 있다.
- 정책과 그래프 질의를 깊게 손보려면 기술 이해가 필요하고, 작은 팀은 전체 규칙을 끝내 쓰지 않을 수 있다.
자주 묻는 질문
애플리케이션 코드와 의존성에서 보안 약점을 스캔하고, 공격자가 실제로 닿을 수 있는지에 따라 지적을 정렬한다. 수정안도 제시하며 CI 파이프라인에서 릴리스 게이트로 동작한다.
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