Power Apps 생성형 페이지 보안: 코드 편집 후 모범 사례

By Mirko Peters · 2026-08-28

팟캐스트 블로그에 다시 오신 것을 환영합니다! 최근 에피소드를 들으셨다면, 엔터프라이즈 소프트웨어 환경에서 일어나고 있는 대대적인 변화를 저희가 깊이 다루어 왔다는 것을 아실 겁니다...

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Titelbild: Securing Power Apps Generative Pages: Best Practices After Editing Code

팟캐스트 블로그에 다시 오신 것을 환영합니다! 최근 에피소드를 들으셨다면, 엔터프라이즈 소프트웨어 환경 전반에서 일어나고 있는 대대적인 변화를 저희가 깊이 다루어 왔다는 것을 아실 겁니다. 이번 글은 최신 에피소드의 내용을 더 자세히 이어 가는 글로, 생성형 AI 기능의 빠른 도입이 애플리케이션 보안의 규칙을 어떻게 완전히 바꾸고 있는지 살펴봅니다. 전체 논의는 팟캐스트 에피소드 Govern Power Apps Generative Pages After Edit Code에서 확인해 주시기 바랍니다.

Microsoft Power Apps와 같은 도구에서 생성형 기능이 확산되면서 소프트웨어 개발은 그 어느 때보다 빠르고 쉬워졌습니다. 그러나 개발자나 시민 개발자가 AI가 생성한 코드를 직접 편집하는 순간, 새로운 보안 변수가 생겨납니다. 이 글에서는 로우코드 환경을 살펴보고, 생성형 AI가 가진 고유한 위험, 기존 보안 프레임워크의 공백, 그리고 프롬프트 인젝션, 데이터 유출, 잘못된 구성으로부터 애플리케이션을 보호하기 위해 실제로 적용할 수 있는 전략을 다룹니다.

로우코드 환경

도입 동향

로우코드 플랫폼은 최근 몇 년 사이 큰 인기를 얻었습니다. 이 플랫폼을 사용하면 코딩 지식이 많지 않아도 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 이러한 접근성 덕분에 다양한 산업에서 도입이 급증했습니다.

시장 성장

로우코드 플랫폼 시장은 빠르게 성장하고 있습니다. 주요 수치는 다음과 같습니다.

2024년 시장 규모: 347억 달러
2034년 예상 시장 규모: 918억 달러
2025~2034년 연평균 성장률(CAGR): 11.6%

이러한 성장은 더 빠른 애플리케이션 개발에 대한 수요가 커지고 있음을 보여줍니다. 조직은 개발 기간을 줄이고 효율성을 높이고자 합니다. 로우코드 플랫폼을 사용하면 기존 방식보다 40~60% 빠르게 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 이러한 속도 덕분에 기업은 시장 변화와 고객 요구에 신속하게 대응할 수 있습니다.

사용자 분포

여러 산업이 로우코드 플랫폼 도입을 주도하고 있습니다. 주요 분야는 다음과 같습니다.

금융 서비스: 고객 포털과 내부 도구에 로우코드를 활용합니다.
의료: 이 분야에서는 환자 관리와 규정 준수 보고에 로우코드를 적용합니다.
제조: 운영 애플리케이션과 품질 관리에 로우코드를 활용합니다.
전문 서비스: 고객 참여 플랫폼을 구축하는 데 로우코드를 도입합니다.
유통: 이 산업은 매장 운영과 재고 관리에 로우코드를 활용합니다.

기술 인력이 부족하고 애플리케이션 적체에 시달리는 조직이 가장 빠르게 도입하고 있습니다. 은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI) 분야가 로우코드 도입을 주도하고 있습니다. 의료 분야가 그 뒤를 바짝 쫓고 있으며, 2035년까지 28.23%의 연평균 성장률이 예상됩니다. IT 및 통신 분야도 주요 주자로서, 글로벌 로우코드 시장 매출의 21.65%를 차지할 것으로 전망됩니다.

대표적인 로우코드 플랫폼으로는 Microsoft, Salesforce, OutSystems, Mendix, Appian 등이 있습니다. 이들 플랫폼은 사용자 경험을 향상하고 개발 프로세스를 간소화하는 다양한 도구를 제공합니다. 로우코드 옵션을 검토하실 때는 이러한 플랫폼이 특정 요구 사항을 어떻게 충족할 수 있는지 살펴보시기 바랍니다.

생성형 AI의 위험

생성형 AI는 로우코드 환경에 여러 위험을 가져옵니다. 이러한 강력한 도구를 활용할 때는 발생할 수 있는 보안 취약점을 항상 인식하고 있어야 합니다.

보안 취약점

생성형 AI는 심각한 보안 취약점으로 이어질 수 있습니다. 민감한 데이터 유출이나 섀도우 AI 사용과 같은 문제에 직면할 수 있습니다. AI 의사결정의 불투명한 특성은 보안 거버넌스를 더 어렵게 만듭니다. 로우코드 플랫폼에서의 빠른 개발은 종종 커넥션과 계정의 과도한 권한 부여로 이어집니다. 이러한 상황은 보안 침해가 발생하기 좋은 조건을 만듭니다. 또한 AI가 생성한 코드에는 취약점이 포함될 수 있습니다. 이 코드를 통제하기 어렵기 때문에 취약점을 찾아내기도 쉽지 않습니다.

데이터 개인정보 우려

생성형 AI를 사용할 때 데이터 개인정보 보호는 매우 중요한 문제입니다. AI가 민감한 정보를 어떻게 처리하고 저장하는지 반드시 고려해야 합니다. 적절히 관리하지 않으면 AI가 의도치 않게 개인 데이터를 노출할 수 있습니다. 예를 들어 사용자 데이터가 포함된 보고서를 생성하는 애플리케이션이라면 개인정보 보호 규정을 위반할 위험이 있습니다. 법적 책임을 피하려면 애플리케이션이 항상 데이터 보호법을 준수하도록 해야 합니다.

잘못된 구성으로 인한 위협

잘못된 구성은 로우코드 환경에서 또 다른 중요한 위협입니다. AI가 생성한 코드를 편집할 때 의도치 않게 오류를 도입할 수 있습니다. 이러한 오류는 보안 취약점으로 이어져 애플리케이션이 공격에 노출될 수 있습니다. 예를 들어 공격자가 잘못 구성된 API를 악용해 시스템에 무단으로 접근할 수 있습니다.

생성형 AI 기반 애플리케이션을 노릴 수 있는 다양한 공격 유형도 알아두어야 합니다. 대표적인 방법은 다음과 같습니다.

직접 프롬프트 인젝션: 공격자가 시스템 프로그래밍을 무력화하도록 지시를 입력합니다.
간접 프롬프트 인젝션: 외부 콘텐츠에 삽입된 악성 지시가 AI의 의도치 않은 동작을 유발할 수 있습니다.
Bing Chat 브라우저 탭 익스플로잇: 웹 페이지에 삽입된 프롬프트를 통해 챗봇을 조작하여 민감한 사용자 데이터에 접근하게 합니다.
YouTube 트랜스크립트 조작: 동영상 트랜스크립트에 숨겨진 지시로 인해 시스템이 예기치 않게 동작할 수 있습니다.
GitHub Copilot 데이터 유출: 공격자가 소스 코드 파일에 지시를 심어 민감한 데이터를 추출합니다.
Vanna AI 원격 코드 실행: 유해한 명령을 통해 기능을 악용하여 무단 SQL 쿼리를 실행합니다.
채용 지원서 이력서 조작: 이력서에 가짜 기술을 숨겨 AI 점수를 조작합니다.
ChatGPT 메모리 악용: 지속적인 프롬프트 인젝션을 통해 장기간 데이터를 유출합니다.
LLM 기반 동료 심사 조작: 제출된 논문에 숨겨진 지시로 인해 편향된 심사 결과가 나옵니다.

이러한 위험을 이해하는 것은 애플리케이션의 무결성을 유지하는 데 매우 중요합니다. 견고한 보안 조치를 구현하면 이러한 위협을 완화하고 더 안전한 로우코드 개발 환경을 보장할 수 있습니다.

현재 안전 조치의 한계

기존 프로토콜

현행 표준 개요

현재 로우코드 플랫폼의 안전 프로토콜은 거버넌스와 데이터 감독에 크게 치중되어 있다는 것을 알게 될 것입니다. 거버넌스는 팀이 따라야 할 명확한 지침과 기대치를 설정합니다. 역할과 책임을 정의함으로써 위험을 줄이는 데 도움이 됩니다. 많은 플랫폼에는 자동화된 테스트 도구가 포함되어 있습니다. 이러한 도구는 개발하는 동안 애플리케이션의 기능과 보안을 점검합니다. 전문 개발자의 코드 리뷰도 여전히 필수적입니다. 코드가 안전 기준을 충족하는지 확인하고 취약점을 조기에 발견합니다. 애플리케이션 권한도 핵심적인 역할을 합니다. 권한이 없는 사용자가 민감한 데이터에 접근하지 못하도록 막아 줍니다. 이러한 조치들이 함께 로우코드 환경의 현행 안전 표준을 떠받치는 기반을 이룹니다.

프레임워크의 공백

이러한 프로토콜에도 불구하고 현재 안전 프레임워크에는 여러 공백이 있다는 것을 알게 될 것입니다. AI가 생성한 코드는 사람이 작성한 코드가 받는 철저한 검토를 충분히 거치지 않는 경우가 많습니다. 이 공백은 보안 위험을 초래할 수 있습니다. 생성형 AI 도구는 조직의 특정 보안 요구 사항을 완전히 이해하지 못할 수 있습니다. 이러한 맥락 인식의 부족으로 인해 경험 많은 개발자보다 신뢰도가 떨어집니다. 보안 실수를 수정하는 작업은 문제가 개발 후반까지 발견되지 않을 수 있어 비효율적일 수 있습니다. 또 다른 문제는 AI 환각의 위험입니다. 시스템이 부정확하거나 존재하지 않는 참조를 생성할 수 있습니다. 거버넌스 프레임워크는 AI 통합이 가져오는 고유한 위험을 따라가기 어려워하고 있습니다.

최근의 보안 감사에서 추가적인 허점이 드러나고 있습니다. 로우코드 플랫폼은 의료 분야의 HIPAA나 금융 분야의 SOX처럼 업계별 규정 준수 요건을 충족하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. GDPR이나 CCPA 같은 데이터 개인정보 보호법은 개인 데이터를 신중하게 관리하도록 요구하지만, 많은 플랫폼에는 강력한 감사 추적과 문서화가 갖춰져 있지 않습니다. 기본 보안 설정이 변경되지 않은 채 남아 있어 애플리케이션이 위험에 노출되기도 합니다. 개발 환경의 잘못된 구성, 예를 들어 보호되지 않은 API 엔드포인트나 취약한 액세스 제어도 보안을 약화시킬 수 있습니다. 기본 인증 방식과 고정된 암호화 알고리즘은 비즈니스 요구에 맞게 보안 조치를 조정하는 능력을 제한합니다. 미리 정의된 액세스 역할은 세분화된 권한을 제한할 수 있으며, 이는 데이터 액세스에 대한 통제력을 떨어뜨립니다.

효과적인 보안 조치를 구현할 때도 어려움에 직면하게 될 것입니다. 로우코드와 생성형 AI로의 전환은 복잡한 작업이 숙련된 개발자에게서 멀어진다는 것을 의미합니다. AI 시스템이 보안을 명시적으로 다루지 않으면 이러한 전환은 취약점을 만들어낼 수 있습니다. 조직은 종종 로우코드 환경의 빠른 변화에 어려움을 겪으며, 이는 데이터 무결성 문제와 일관되지 않은 버전 관리로 이어집니다. 감사 추적과 역할 기반 액세스 제어가 부족하면 위험이 커지며, 특히 규제가 엄격한 분야에서는 더욱 그렇습니다. 통합적인 거버넌스 모델이 없다면 혁신과 규정 준수의 균형을 맞추기 어려울 수 있습니다.

이러한 한계를 이해하면 로우코드 프로젝트의 보안 위험을 관리할 준비를 더 잘 갖출 수 있습니다. 강력한 거버넌스, 신중한 데이터 관리, 그리고 지속적인 경계가 여전히 가장 효과적인 방어 수단입니다.

위험 완화 전략

모범 사례

로우코드 개발에서 생성형 AI와 관련된 위험을 완화하려면 여러 가지 모범 사례를 도입해야 합니다. 이러한 사례는 애플리케이션의 보안과 신뢰성을 높여 줍니다.

코드 검토 프로세스

엄격한 코드 검토 프로세스를 구현하는 것이 필수적입니다. 이러한 검토는 취약점을 식별하고 코딩 표준 준수를 보장하는 데 도움이 됩니다. AI가 생성한 코드는 철저히 검토해야 합니다. 이 단계를 거치면 배포 전에 잠재적인 문제를 찾아낼 수 있습니다. 자동화된 테스트 도구가 이 과정에 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 도구는 코드의 보안 결함과 기능을 신속하게 분석할 수 있습니다.

책임 문화를 확립하는 것도 중요합니다. 팀원들이 자신의 코드에 대해 주인의식을 갖도록 격려하십시오. 이러한 관행은 책임감과 경계심을 키워 줍니다. 정기적으로 예정된 코드 감사는 보안을 더욱 강화할 수 있습니다. 이러한 감사는 애플리케이션이 업계 표준을 계속 준수하도록 보장하는 데 도움이 됩니다.

사용자 교육

사용자 교육은 생성형 AI 관련 위험을 줄이는 데 중요한 역할을 합니다. 팀이 로우코드 환경을 효과적으로 다룰 수 있도록 지식을 갖춰 주어야 합니다. 교육에는 보안과 규정 준수를 위한 모범 사례가 포함되어야 합니다. 또한 생성형 AI가 제기하는 특정 과제도 다뤄야 합니다.

교육 프로그램은 실무 역량에 초점을 맞춰야 합니다. 사용자에게 잠재적인 보안 위협을 식별하는 방법을 가르치십시오. 데이터를 책임감 있게 관리할 수 있는 도구를 제공하십시오. 정기적인 워크숍과 복습 과정을 통해 팀이 최신 모범 사례를 계속 익힐 수 있습니다.

엄격한 코드 검토 프로세스와 포괄적인 사용자 교육을 결합하면 로우코드 프로젝트의 위험을 크게 줄일 수 있습니다. 이러한 전략은 보안을 강화할 뿐만 아니라 조직 내에 지속적인 개선 문화를 확산시킵니다.

로우코드 거버넌스

효과적인 거버넌스는 로우코드 환경의 위험을 관리하는 데 매우 중요합니다. 개발 프로세스에 생성형 AI를 통합하면서 강력한 거버넌스 프레임워크를 수립하는 것이 필수가 됩니다. 이러한 프레임워크는 애플리케이션 수명 주기 전반에 걸쳐 책임성, 규정 준수, 보안을 보장하는 데 도움이 됩니다.

프레임워크 수립

견고한 거버넌스 프레임워크를 만들려면 몇 가지 핵심 구성 요소에 집중해야 합니다. 이러한 구성 요소는 조직이 생성형 AI 위험을 효과적으로 관리하도록 안내합니다.

역할과 책임

명확하게 정의된 역할과 책임은 성공적인 거버넌스에 필수적입니다. 법무, 엔지니어링, 정책 전문가를 포함하는 부서 간 팀을 구성해야 합니다. 이러한 협업을 통해 거버넌스의 모든 측면이 빠짐없이 다뤄집니다. 고려할 만한 역할은 다음과 같습니다.

거버넌스 위원회: 이 그룹은 AI 프로젝트를 감독하고, 규정과 이해관계자의 의견을 바탕으로 정책을 업데이트합니다.
데이터 스튜어드: 이 담당자는 데이터 품질과 규정 준수를 관리하며, 민감한 정보가 보호되도록 합니다.
보안 책임자: 이 역할은 생성형 AI와 관련된 보안 위험을 식별하고 완화하는 데 중점을 둡니다.

이러한 역할을 지정하면 책임성과 효과적인 감독을 촉진하는 구조를 만들 수 있습니다.

규정 준수 조치

로우코드 환경에서 생성형 AI를 사용하는 조직에는 규정 준수가 중요한 과제입니다. HIPAA와 GDPR 등 다양한 표준을 준수하도록 해야 합니다. 다음은 구현해야 할 몇 가지 규정 준수 조치입니다.

정책: 안전한 배포를 보장하려면 허용 가능한 사용 범위와 액세스 요구 사항에 대한 명확한 규칙을 수립하십시오.
기술적 통제: 위험을 관리하고 모델 동작의 일관성을 보장하기 위한 조치를 구현하십시오.
모니터링: 지속적인 모니터링은 드리프트를 식별하고 생성형 AI 시스템의 안정성을 유지하는 데 도움이 됩니다.

또한 포괄적인 버전 관리와 문서화에도 중점을 두어야 합니다. 이러한 관행은 검토 가능성과 재현성을 지원하며, 결과물에 영향을 미치는 데이터, 프롬프트, 구성 및 변경 사항을 기록합니다. 강력한 감사 가능성은 책임 있는 AI 관행에 필수적입니다.

규정 준수를 더욱 강화하려면 다음 단계를 고려하십시오.

AI 코딩 도구에 대한 명확한 사용 지침을 수립하십시오.
생성된 코드를 프로덕션 시스템에 통합하기 위한 승인 프로세스를 정의하십시오.
AI 지원 개발 결정을 추적하기 위한 문서화 표준을 설정하십시오.

규정 준수를 우선시하면 규제 환경을 보다 효과적으로 헤쳐 나갈 수 있습니다.

새로운 안전 프레임워크

로우코드 개발을 위한 새로운 안전 프레임워크를 수립하는 것은 필수적입니다. 이 프레임워크는 생성형 페이지가 야기하는 고유한 과제를 해결하는 명확한 표준을 정의해야 합니다. 협업적 접근 방식을 채택하고 업계 이니셔티브에 참여하면 안전성을 높일 수 있습니다.

표준 정의

효과적인 안전 표준을 만들기 위해서는 생성 모델을 위한 IEEE 안전 권장 사항이나 조직 거버넌스 프레임워크와 같이 널리 인정받는 지침을 고려해야 합니다. 이러한 표준은 생성형 페이지가 안전하고 책임 있게 작동하도록 보장하는 기반이 됩니다.

협업 접근 방식

새로운 안전 표준을 개발하려면 업계 이해관계자 간의 협력이 필수적입니다. 다양한 단체가 설계 단계부터 안전을 고려하는 원칙을 추진하기 위해 파트너십을 시작했습니다. 주요 기술 기업과 안전 조직은 안전 원칙에 기반한 실행 가능한 업계 표준을 만들기 위해 함께 노력하고 있습니다.

이러한 협업 접근 방식은 안전 표준이 다양한 관점을 반영하고 실제 현장의 과제를 해결하도록 하는 데 도움이 됩니다.

업계 이니셔티브

생성형 AI 기반 로우코드 플랫폼의 안전 문제를 해결하기 위해 현재 여러 업계 이니셔티브가 진행 중입니다. 이러한 이니셔티브는 입력 가드레일, 모델 방화벽, 환각을 줄이기 위한 모델 미세 조정을 통해 보안을 강화하고 위험을 최소화하는 데 중점을 둡니다.

로우코드 애플리케이션을 미래에도 대비하려면 다음 전략의 구현을 고려하십시오.

개발 표준과 승인 프로세스를 포함하여 로우코드 플랫폼 사용에 대한 명확한 정책을 수립하십시오.
필요한 규정과 표준을 준수하는 로우코드 플랫폼을 선택하십시오.
보안 및 규정 준수에 관한 최선의 관행을 개발자와 사용자에게 교육하십시오.
모니터링 솔루션을 사용하여 사용량, 성능 및 보안 이벤트를 추적하십시오.
로우코드 플랫폼에서 구축된 애플리케이션 내의 데이터 보존, 보관 및 폐기에 대한 정책을 정의하십시오.

이러한 전략을 채택하면 로우코드 환경에서 생성형 페이지의 장기적인 안전성을 확보할 수 있습니다. 생성형 AI는 더 빠른 개발과 더 쉬운 통합을 가능하게 하여 로우코드 플랫폼을 크게 향상시킬 수 있습니다. 다만 관련 위험에 대해서는 계속 경계해야 합니다.

요약하면, 로우코드 환경에서 생성형 페이지를 위한 새로운 안전 표준을 수립하는 것은 매우 중요합니다. 애플리케이션의 보안과 신뢰를 확보하려면 사전 예방적 조치를 우선시해야 합니다. 지속적인 모니터링, 행동 분석, DevSecOps 통합, 적대적 테스트, 데이터 유출 테스트와 같은 전략을 구현하는 것을 고려하십시오.

이러한 관행을 채택하면 더 안전하고 신뢰할 수 있는 로우코드 개발 환경을 만들 수 있습니다. 이 주제에 대해 더 자세히 듣고 진행 중인 논의에 참여하려면 전체 에피소드 Govern Power Apps Generative Pages After Edit Code를 꼭 들어 보십시오!

자주 묻는 질문

로우코드 및 노코드 도구란 무엇인가요?

로우코드 및 노코드 도구를 사용하면 최소한의 코딩으로 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 개발 과정을 단순화하여 기술 전문가가 아닌 사용자도 중요한 비즈니스 애플리케이션을 빠르게 구축할 수 있습니다.

생성형 페이지는 로우코드 플랫폼을 어떻게 강화합니까?

생성형 페이지는 자연어 설명을 기능적인 코드로 변환하여 애플리케이션 제작을 간소화합니다. 이 기능은 개발 속도를 높이고 광범위한 코딩 지식의 필요성을 줄여 줍니다.

로우코드 개발에서 규정 준수 위반이란 무엇입니까?

규정 준수 위반은 애플리케이션이 규제 기준을 충족하지 못할 때 발생합니다. 이러한 위반은 법적 문제로 이어지고 조직의 평판을 훼손할 수 있습니다.

민감한 정보 노출을 어떻게 방지할 수 있습니까?

민감한 정보 노출을 방지하려면 강력한 보안 인프라를 구현하십시오. 액세스 제어를 정기적으로 검토하고, 사용자 데이터를 보호하기 위해 데이터 암호화가 적용되었는지 확인하십시오.

학습 데이터 포이즈닝이란 무엇입니까?

학습 데이터 포이즈닝은 AI 모델을 학습시키는 데 사용되는 데이터를 조작하는 것을 말합니다. 이러한 수법은 편향된 결과와 애플리케이션의 보안 취약점으로 이어질 수 있습니다.

보안 검토가 중요한 이유는 무엇입니까?

보안 검토는 애플리케이션의 취약점을 식별합니다. 정기적인 검토는 규정 준수를 유지하고 잠재적 위협으로부터 보호하는 데 도움이 됩니다.

애플리케이션이 안전하도록 어떻게 보장할 수 있습니까?

엄격한 코드 검토, 사용자 교육, 로우코드 환경에 대한 지속적인 모니터링 등 모범 사례를 도입하여 애플리케이션 보안을 보장할 수 있습니다.

노코드 플랫폼은 개발에서 어떤 역할을 합니까?

노코드 플랫폼을 사용하면 코딩 기술이 없어도 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 더 많은 사람이 중요한 비즈니스 애플리케이션 구축에 참여할 수 있도록 개발의 문턱을 낮춰 줍니다.