OpenAI 공식 문서 — Codex Security 운영

20. Security — 스캐너 · Cyber Safety

Codex의 두 가지 Security를 한 페이지에 정리 — Codex Security 스캐너(GitHub repo 취약점 자동 스캔과 LLM threat model 갱신 루프) + Cyber Safety(모델 자체의 악성 코드·credential 거부 훈련, classifier fallback, Trusted Access). Prompt injection · exfiltration 시나리오, 한국 기업 보안팀이 가장 자주 묻는 항목 체크리스트 포함.

이 페이지에서 배우는 것

• 1Codex의 두 가지 "Security" 구분 — 스캐너 제품 vs Cyber Safety 정책
• 2기존 sandbox · approval · auto_review 복습 (가이드 내 다른 페이지와 연계)
• 3Codex Security 스캐너 — setup · threat model · remediation 루프
• 4Cyber Safety — 모델 안전장치 · classifier · GPT-5.2 fallback · Trusted Access
• 5Prompt injection · secret exfiltration 시나리오 (Cloud · MCP · IDE 경로)
• 6한국 기업 보안팀 FAQ 체크리스트

두 가지 Security 구분

먼저 — 기존 보안 메커니즘 복습

아래 세 가지는 Codex의 기본 보안 모델이며 이 페이지의 두 신규 영역과 함께 동작합니다.

• ✓Sandbox (read-only / workspace-write / danger-full-access) — Codex가 무엇을 만질 수 있는지. 자세히는 7. Settings의 Sandbox 섹션.
• ✓Approval Policy (untrusted / on-request / never / Auto) — 언제 사용자에게 묻는지. 라운드 3 PR #197에서 추가된 approvals_reviewer = "auto_review"로 AI 리뷰어가 1차 검토.
• ✓Hooks — PreToolUse hook에서 exit 2로 차단할 수 있음 (자세히는 7. Settings의 Hooks 섹션).

Codex Security 스캐너 — 동작 방식

Codex Security 스캐너는 GitHub 저장소에 연결한 뒤 커밋이 푸시될 때마다 다음 루프를 돕니다.

1. Threat model 자동 생성 — repo의 코드·의존성·아키텍처를 분석해 위협 모델을 markdown으로 작성
2. 사용자 검토·수정 — 보안팀이 threat model을 검토하고 잘못된 가정·우선순위를 직접 수정
3. 스캔 실행 — 수정된 threat model을 기준으로 새 커밋의 취약점을 검출
4. Remediation 제안 — 검출된 항목마다 패치 PR 또는 인라인 코멘트로 자동 수정 제안
5. 다음 스캔 학습 — 사용자가 거부한 항목·수락한 패턴이 다음 스캔에 반영됨

기존 SAST/DAST 도구의 limitation(rule 기반·false-positive 폭발)을 LLM threat model 갱신 루프로 보완하는 것이 핵심 차별점입니다. 한국 보안팀이 가장 흥미를 보이는 영역.

Setup 흐름

• ✓저장소를 Codex Security에 연결 (GitHub App 권한 부여)
• ✓첫 threat model 생성 대기 (수 분~수십 분, repo 크기에 비례)
• ✓보안팀이 threat model을 검토하고 우선순위·제외 항목 명시
• ✓PR 자동 리뷰 통합 — 검출 항목이 PR 코멘트로 게시

Cyber Safety — 모델 안전장치

Codex 모델은 다음 4가지 정책을 학습 단계에 내재화하고 있습니다.

Prompt Injection · Secret Exfiltration 시나리오

Codex 사용 중 발생할 수 있는 대표 공격 경로 4가지와 1차 방어책:

다층 방어 권장. ① Sandbox는 가장 좁게 ② Approval policy는 on-request 또는 auto_review ③ Internet access는 off가 기본 ④ MCP allowlist 명시 ⑤ Hooks의 PreToolUse로 위험 명령 차단 ⑥ Compliance API로 활동 추적.

한국 기업 보안팀 FAQ 체크리스트

• ✓모델 학습 데이터 보호 — Workspace 데이터가 모델 학습에 사용되는가? Enterprise/Business는 기본 opt-out. 18. Enterprise에서 확인.
• ✓감사 로그 — 누가 언제 무엇을 시켰는지 30일간 추적 가능 (Compliance API → SIEM). KISA/ISMS-P 통제 요구사항 다수 충족.
• ✓망분리 — HTTP/HTTPS 프록시 강제 + 사내 GitHub Enterprise 연결 가능.
• ✓Access Token 회전 — CODEX_ACCESS_TOKEN은 즉시 회수 가능. CI에서는 cron으로 회전 자동화 권장.
• ✓EU/EEA 데이터 잔류 — 일부 기능(Memories/Chronicle/Computer Use)은 지역 제한이 있으므로 사전 확인.
• ✓Compliance API 샘플 export — 도입 전 사내 보안팀에 30일 export 샘플을 보여주면 게이트 통과가 빨라집니다.

한계점