테스트 자동화 미팅: 2025년 7월 API 보안과 인간-AI 혼합 QA 강화

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

QA 및 테스트 자동화

대상자

• QA 엔지니어, 소프트웨어 개발자, 보안 전문가, AI/머신러닝 팀
• 중급~고급 수준의 실무자 (API 보안 및 테스트 자동화 경험이 있는 분)

핵심 요약

• API 보안 테스트: OWASP API Security Top 10 기준을 기반으로 약점 탐지 및 방어 전략 수립
• 인간-AI 혼합 QA: SME(전문가)와 AI의 협업을 통해 복잡한 시나리오 자동화 및 지능형 테스트 커버리지 확대
• 실무 적용: 자연어 처리(NLP) 기반의 AI 테스트 도구와 인간의 전문 지식 결합으로 테스트 효율성 40% 이상 향상 예시

섹션별 세부 요약

1. API 보안 테스트: 약점 탐지 및 방어 전략

• 핵심 취약점: 인증 누락, 입력 검증 미비, 비인가된 엔드포인트 접근 (OWASP API Security Top 10 기준)
• 테스트 방법:

- 동적 분석: Postman, Insomnia 도구로 요청/응답 패턴 분석

- 정적 분석: SonarQube, Checkmarx로 코드베이스 내 보안 취약점 식별

- 인증 테스트: OAuth 2.0, JWT 토큰의 유효성 및 타임아웃 검증

• 방어 전략:

- 인증 강화: API Gateway를 통한 다중 인증 전략 도입 (OAuth 2.0 + API 키)

- 인가 정책: RBAC(Role-Based Access Control) 기반의 엔드포인트 접근 제어

2. 인간-AI 혼합 QA: SME와 AI의 협업 모델

• AI 역할:

- 데이터 기반 테스트 생성: NLP 기반의 요구사항 분석으로 자동 테스트 케이스 생성

- 패턴 인식: 머신러닝을 활용한 예외 시나리오 탐지 및 자동 복구 시도

• SME 역할:

- 비즈니스 로직 검증: AI 생성 테스트 케이스의 전략적 적절성 평가

- 복잡한 시나리오 설계: AI가 처리하지 못하는 비구조적 데이터 (예: 사용자 행동 분석) 대응

• 사례:

- 실제 프로젝트: AI로 70% 테스트 케이스 생성 후 SME 검토로 20% 추가 케이스 추가, 결함 발견률 35% 증가

결론

• 실무 팁:

- API 보안 테스트는 OWASP API Security Top 10 기준을 반드시 준수하고, OAuth 2.0 + JWT 복합 인증 전략 도입

- 인간-AI 혼합 QA 시, AI 생성 테스트 케이스에 대해 SME의 전략적 검토를 필수적으로 수행 (예: 비구조적 데이터 시나리오)

- AI 테스트 도구: Testim, Applitools 활용 시 NLP 기반 요구사항 분석 기능을 우선적으로 활용

• 참가 기회: 2025년 7월 22일 무료 온라인 세션 참가 후, 등록자 전용 영상 자료와 1:1 전문가 상담 서비스 제공