앨버타, 20시간 만에 4억 6,600만 줄 코드 스캔: 정부의 사이버 보안에 Claude 활용

캐나다 앨버타 주 정부는 2026년 7월 6일, 공공 부문 사이버 보안에 AI 에이전트를 적용한 선구적인 프로젝트의 결과를 발표했습니다. 기술혁신부는 ~50개의 병렬 AI 에이전트와 함께 Claude Code(Opus 및 Sonnet 모델)를 사용하여 정부 시스템의 보안 취약점을 스캔하고 수정했습니다. 이 규모는 전통적인 방법으로는 단일 예산 주기 내에서 실현 가능하지 않을 정도였습니다.

이 프로젝트의 규모는 어느 정도였습니까?

앨버타 주는 27개 부처에 걸쳐 ~1,280개의 애플리케이션과 3,400개의 리포지터리를 유지합니다. 중요한 세부 사항이 있습니다: 해당 애플리케이션 중 어느 것도 체계적인 보안 감사를 받은 적이 없었습니다—태만 때문이 아니라, 비용과 가용 자원의 단순한 수학 때문입니다. 이 규모에 대한 체계적인 검토를 위한 전통적인 추정치는 6.5년의 연속 작업이었습니다.

AI 에이전트들은 단 20시간 만에 4억 6,600만 줄의 코드를 스캔했습니다.

“AI를 활용하여 시스템의 취약점을 찾고 수정함으로써, 전통적인 접근 방식으로는 수년이 걸렸을 일을 단 몇 시간 만에 달성했습니다”라고 앨버타 기술혁신부 장관 Nate Glubish가 말했습니다.

방법론: 병렬 에이전트와 이중 검증

프로젝트는 2단계 절차를 수행했습니다: 첫 번째 통과에서 자동화된 규칙 엔진, 그 다음 수동 엔지니어링 결과 검토. 에이전트들은 단순히 취약점을 탐지하는 것에 그치지 않고—적극적으로 패치를 생성하고 테스트하며, 누락된 자동화 테스트를 작성하고, 코드베이스의 오래된 부분을 업데이트했습니다.

정부가 부과한 핵심 제약: 모든 AI 작업은 프로덕션 코드베이스에 병합되기 전에 엔지니어링 검토와 명시적인 승인이 필요했습니다. AI는 가속 도구였지, 전문적인 감독의 대체물이 아니었습니다.

프로젝트는 레드팀/블루팀 방법론을 사용했습니다: 한 번의 통과에서 에이전트들이 취약점을 찾기 위해 시스템을 공격하고(레드팀), 다른 에이전트들이 방어하고 수정(블루팀)했습니다—이를 통해 표준 단일 단계 스캔이 제공하는 것보다 더 포괄적인 검토가 이루어졌습니다. 각 통과는 애플리케이션당 ~95개의 보안 제어를 확인했습니다.

레거시 시스템 현대화

보안 패치 외에도 프로젝트는 레거시 시스템 업데이트를 포함했습니다—이는 전통적으로 공공 부문 인프라 유지에서 가장 어렵고 비용이 많이 드는 부분입니다.

앨버타는 한 부처 내 185개의 레거시 애플리케이션을 16개의 현대적이고 재사용 가능한 애플리케이션으로 통합할 계획입니다—표준 속도로는 수년이 걸릴 작업입니다. 프로젝트 데이터에 따르면, 레거시 시스템 하나가 4~5일 만에 업데이트되었으며, 원래 구축에는 5개월이 걸렸습니다.

이 비대칭성은 AI 지원 개발에서 특징적으로 나타나는 패턴을 보여줍니다: 에이전트가 레거시 코드를 이해하고, 리팩터링을 제안하고, 테스트 커버리지를 동시에 생성할 수 있을 때—새 엔지니어가 다른 사람의 레거시 코드를 이해하는 데 몇 주를 쓰지 않고도—시스템 현대화의 한계 비용이 극적으로 떨어집니다.

지속적인 모니터링과 더 넓은 영향

보안 프로젝트는 일회성 개입으로 끝나지 않았습니다. 앨버타는 각 애플리케이션 통과별로 ~95개의 보안 제어를 지속적으로 모니터링하는 특화된 검토 에이전트를 배치했습니다. 이는 보안을 정기적으로 수행하는 값비싼 감사가 아닌 지속적인 자동화 프로세스로 전환합니다.

주(州)는 기술 백서를 발표하고 다른 정부들과 방법론을 공유하기 위한 산업의 날을 조직했습니다—이는 앨버타가 이 접근 방식을 공공 부문을 위한 복제 가능한 모델로 포지셔닝하고 있음을 시사합니다.

정부 사이버 보안에서 Claude의 실용적 참여는 더 넓은 시스템적 질문을 제기합니다: 4억 6,600만 줄의 코드가 더 이상 보안 검토에 극복할 수 없는 장벽이 아니라면, 공공 부문 IT 인프라 관리의 기본 논리가 바뀝니다. 감사는 더 이상 자원의 특권이 아닙니다—조직과 의지의 문제가 됩니다. AI 에이전트에 접근할 수 있는 정부는 더 이상 감사받지 않은 애플리케이션 베이스에 대한 기술적 변명이 없습니다.

앨버타의 모델은 공공 부문의 만성적인 문제에 대한 구체적인 답을 제공합니다: 팀들이 처리할 수 있는 것보다 빠르게 축적되는 기술 부채. 대규모 병렬 스캔, 자동 패치 생성, 지속적인 모니터링의 조합은 방정식을 바꿉니다—보안과 비용 사이의 이진 선택 대신, AI는 세 번째 옵션을 제공합니다: 각 병합에 여전히 필수적인 엔지니어링 감독에서 타협 없이 전통적 비용의 일부로 체계적인 커버리지.