GitHub, ModernBERT 분류기로 푸시 보호 확대… 비구조화 시크릿을 2밀리초 미만에 판정

GitHub에 따르면 현재 풀 리퀘스트의 3건 중 1건에 AI 에이전트가 관여하고 있으며, 1년 전에는 10건 중 1건 미만이었다. 2024년 2분기부터 2026년 2분기까지 검사 대상 푸시는 2.84배, 자격 증명이 포함된 푸시는 2.59배 늘었다. 9개 분기의 데이터에서는 푸시당 발생률에 통계적으로 유의미한 경향이 나타나지 않았으며, 개발자가 푸시 보호 차단을 무시한 비율도 6.63%에서 3.93%로 낮아졌다. 작성자는 이것이 개발자가 부주의해진 것이 아니라 개발 속도가 보안을 앞질러 가고 있는 상황이라고 설명한다.

수동 대응으로는 규모를 따라잡을 수 없다. 시크릿을 수동으로 폐기하기까지 평균 약 40일이 걸리며, 5건 중 약 1건은 90일을 넘긴다. 2026년 2분기의 공개 스캔에서는 중복 관측을 포함해 초당 평균 26건의 자격 증명 일치가 보고되었다. 150개가 넘는 기술 파트너가 참여하는 파트너 프로그램에서는 통지를 받은 발급사가 OpenAI API 키나 Slack webhook 등을 즉시 폐기하는 사례가 많다. 최근 한 달간 푸시 보호는 적어도 1초에 한 번꼴로 시크릿을 차단했다고 한다. 다만 추가 시크릿 유형을 포함하면, 푸시 보호가 이력에 들어가기 전에 막는 것은 신규 검출의 약 30%이며, 나머지 70%는 유출 후에 발견된다.

새 모델이 노리는 것은 내부 데이터베이스 비밀번호처럼 식별 패턴이 없는 시크릿이다. GitHub는 정확도, 지연 시간, 처리량, 비용이 서로 제약하는 이 문제를 시크릿 보호의 'four-body problem'이라고 부른다. ModernBERT 분류기는 주변 코드 문맥을 바탕으로 후보를 평가하여 데이터베이스 URL, Kubernetes Secret 매니페스트, Dockerfile 내 비밀번호 형태의 값을 차단하는 한편, 플레이스홀더인 changeme는 통과시킨다. 기존 대규모 언어 모델(LLM) 기반 파이프라인보다 정확도가 높고 비용 효율도 좋다고 알려져 있다.

제공 범위는 여러 갈래다. 푸시 보호에 대한 통합은 AI 크레딧을 소비한다. AI 시크릿 검출을 사용하는 조직은 오늘부터 자동으로 새 모델로 업데이트되며, 푸시 후 스캔 경고는 추가 비용 없이 포함된다. GitHub Enterprise Server 3.23에서는 퍼블릭 프리뷰로 탑재되어 에어갭 환경에서도 AI 검출 경고를 사용할 수 있다. Copilot CLI와 Copilot App의 /security-review 명령에도 추가되어, GitHub Secret Protection 플랜이 없어도 푸시 전에 대응할 수 있다.