Kereva LLM Code Scanner 소개
최근 AI와 LLM(Large Language Model)을 활용한 개발이 증가하면서, 코드 보안과 성능 문제가 점점 더 중요해지고 있습니다. Kereva LLM Code Scanner는 Python 코드베이스에서 정적 분석을 수행하여 LLM 사용 패턴을 분석하여 보안 취약점이나 성능 저하 요소를 탐지할 수 있도록 도와줍니다. 특히 LLM 기반 애플리케이션에서 발생할 수 있는 ‘환각(hallucination)’이나 ‘바이어스(bias)’와 같은 문제를 사전에 방지할 수 있습니다.
LLM이 생성하는 결과물은 예측 불가능한 경우가 많으며, 보안상 취약점이 포함될 수 있습니다. Kereva LLM Code Scanner 도구는 프롬프트(prompt) 관리, 체인(chain) 처리, 출력(output) 관리와 같은 주요 영역에서 LLM의 문제를 식별하는 다양한 스캐너를 제공합니다. 기존의 정적 분석 도구가 일반적인 코드 품질과 보안 문제를 다룬다면, Kereva Scanner는 LLM 기반 애플리케이션에 특화된 분석 기능을 갖추고 있다는 점에서 차별화됩니다.
기존의 정적 분석 도구들은 LLM을 직접 다루지 않기 때문에, LLM과의 인터랙션에서 발생하는 문제들을 감지하지 못하는 경우가 많습니다. 반면, Kereva Scanner는 LLM 사용 패턴을 정밀 분석하여, 보안 및 성능 이슈를 사전에 예방할 수 있습니다.
Kereva LLM Code Scanner의 주요 기능
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정적 분석(Static Analysis): 코드를 실행하지 않고 LLM 사용 패턴을 분석
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다양한 스캐너 지원: LLM 관련 보안 및 성능 문제를 감지하는 여러 스캐너 제공
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포괄적인 리포팅: 콘솔, JSON, 상세 로그를 통해 분석 결과 제공
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오프라인 모드 지원: 네트워크 연결 없이 실행 가능
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디버그 모드 지원: 상세한 로그 출력 가능
라이선스
Kereva LLM Code Scanner 프로젝트는 MIT License로 공개 및 배포되고 있습니다.
Kereva LLM Code Scanner 홈페이지
Kereva LLM Code Scanner GitHub 저장소
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