Stellar-Agent

룰셋 스캐너와 AI 에이전트를 함께 쓰는 IaC 보안 감사 프레임워크로, 팀 프로젝트입니다.

• 문제 — 수동 감사는 인프라가 커질수록 반복 검토 부담이 커집니다.
• 접근 — Checkov·KICS·Trivy 같은 룰셋 스캐너로 넓게 찾고 AI 에이전트가 그 결과를 맥락에 맞춰 다시 판단하도록 했습니다.
• 구조 — 에이전트가 MCP(JSON-RPC 기반)로 여러 스캐너와 지식 베이스를 직접 호출하도록 연결했습니다.
• 지식 참조 — RAG로 CVE 정보와 내부 컴플라이언스 정책을 참조해 위험도와 우선순위를 붙인 수정 권고안을 만들도록 설계했습니다.
• 담당 — 팀에서 IaC 파트를 맡아, IaC 파일을 SBOM으로 바꾸는 도구의 CloudFormation 파서(문법 검증, !Ref·!GetAtt·!Sub 태그 처리, Parameters·Mappings·Conditions 변수 추출)를 구현했고 스캐너 연동 일부에 참여했습니다. 학술대회 논문에는 공저자로 이름을 올렸습니다.

2025 SCHU AI & SW Festival SW 프로젝트 경진대회 대상 (작품번호 SW-20) · 2025 한국데이터사이언스학회 동계 종합학술대회 발표 · 논문번호 0032, p.118