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10_Wiki/Topics/AI/정적 애플리케이션 보안 테스트(SAST).md

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 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
 - **Related Topics:** [[동적 애플리케이션 보안 테스트(DAST)]], [[소프트웨어 구성 분석(SCA)]], [[시프트 레프트(Shift-Left)]], [[추상 구문 트리(AST)]]
-- **Projects/Contexts:** [[CI/CD 파이프라인]], [[OWASP Top 10]], [[하이브리드 코드 리뷰]]
+- **Projects/Contexts:** CI/CD 파이프라인, [[OWASP Top 10]], [[하이브리드 코드 리뷰]]
 - **Contradictions/Notes:** 
   * "전통적인 규칙 기반의 SAST 도구는 50~80%에 이르는 높은 오탐률(False Positive)을 보여 개발자의 피로도를 높일 수 있지만, 최근의 AI 및 기계 학습 기반 SAST(예: Veracode, Corgea 등)는 컨텍스트를 이해함으로써 오탐률을 5% 이하(일부 1.1% 미만)로 현저히 줄일 수 있다고 보고됩니다." [19, 32].
   * "자동화된 정적 분석 도구만으로 모든 보안 오류를 막을 수 있다고 기대하는 것은 위험합니다. 실증 연구에 따르면 SAST 도구는 실제 존재하는 취약점의 약 22%를 완전히 놓칠 수 있으며, 따라서 자동화 도구를 맹신하지 말고 고위험 코드 변경에 대해서는 반드시 수동 코드 리뷰를 병행해야 합니다." [18, 33-35].
 
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 *Last updated: 2026-04-18*
-- Raw Source: [[00_Raw/2026-04-20/정적 애플리케이션 보안 테스트(SAST).md]]
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