CVE-RAG: A Security Template-Based Framework for Automatic Blocking of Vulnerable Dependencies in AI Code Generators

CVE-RAG: AI 코드 생성기의 취약 의존성 자동 차단을 위한 보안 템플릿 기반 프레임워크

최근 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 AI 코드 생성 도구는 소프트웨어 개발 생산성을 크게 향상시켰지만, 학습 데이터의 시점 한계로 인해 최신 보안 취약점이 해결되지 않은 과거 버전의 라이브러리를 추천하는 문제가 있다. 본 논문에서는 최신 CVE 데이터베이스를 활용하는 RAG 시스템을 통해 코드 생성 전에 보안 템플릿을 생성하는 "CVE-RAG" 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 단순히 "최신 버전 사용" 지시보다 각 라이브러리에 대한 구체적인 취약점 정보를 기반으로 맞춤형 보안 가이드라인을 제공한다. 실험 결과, 제안된 프레임워크를 통해 생성된 코드는 템플릿 미적용 시에 비해 의존성 취약점이 100% 감소하였으며, 안전한 라이브러리 버전 사용률이 0%에서 100%로 향상되었다.