AI 기반 · IoT · API 테스트, DevSecOps 등 품질 전략의 방향을 고민하는 팀을 위한 인사이트를 제공합니다.
Testing & Security
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AI 기반 · IoT · API 테스트, DevSecOps 등 품질 전략의 방향을 고민하는 팀을 위한 인사이트를 제공합니다.
보안, 커스터마이징, 온프레미스 지원 등 실무에서 중요한 기준을 중심으로 두 AI 코드 어시스턴트를 비교합니다.
바이브 코딩은 개발 방식에 혁신을 가져오고 있지만, 개발자의 경험과 통찰력 또한 여전히 중요한 요소입니다.
자동화와 생성형 AI의 확산 속에서 개발자의 경계가 흐려지고 있습니다. 지금 필요한 관점은 무엇일까요?
정적 분석에 AI 자동화를 더한 실전 코드 품질 도구 Codee의 기능과 장점, 한계에 대해 분석합니다.
AI 보안 테스트 도구 Mayhem과 Code Intelligence—분석 방식부터 적용 환경까지, 실제 활용 관점에서 전략적으로 비교해 보세요.
AI와 오픈소스 시대, 점점 복잡해지는 소프트웨어 공급망을 어떻게 지킬 것인가? JFrog의 2025 소프트웨어 공급망 보고서를 통해 위협과 대응 전략을 살펴보세요.
ISO/SAE 21434의 요구 사항 충족을 위해 AI 기반 퍼징 테스트가 어떻게 활용되는지 살펴보세요.
퍼징 테스트, 컨테이너 환경, 모듈화 전략을 통해 자동화 기반 DevSecOps로의 실질적 전환을 모색하고 있습니다.
Diffblue는 코드 실행과 강화 학습을 결합해 LLM 기반 AI의 정확도 한계를 넘어서는 테스트 자동화를 구현합니다.
