최근 거대 언어 모델 (LLMs)의 발전은 사용자가 주로 AI 에이전트와의 자연어 상호작용을 통해 애플리케이션을 생성하는 신흥 소프트웨어 개발 패러다임인 바이브 코딩 (vibe coding)을 가능하게 했습니다. 낮은 진입 장벽 덕분에 바이브 코딩은 실무에서 빠르게 채택되고 있습니다. 개발자가 구현과 코드 리뷰에 책임을 지는 기존의 AI 보조 프로그래밍과 달리, 바이브 코딩은 개발의 상당 부분을 AI 시스템에 위임합니다. 이러한 변화는 근본적인 질문을 제기합니다: 바이브 코딩을 통해 개발된 애플리케이션은 얼마나 (불)안전한가? 본 논문에서 우리는 바이브 코딩된 애플리케이션의 보안성에 대한 체계적인 연구를 수행합니다. 우리는 인기 있는 AI 에이전트를 사용하여 개발된 실제 애플리케이션의 대규모 코퍼스 (corpus)를 수집하고, 에이전트 보조 코드 감사 (code auditing)와 인간 검증을 결합한 취약점 분석 프레임워크를 설계합니다. 이 프레임워크를 사용하여, 우리는 배포된 바이브 코딩 애플리케이션의 취약점 유병률, 심각성 및 근본 원인을 조사합니다. 우리의 연구는 몇 가지 주요 발견을 제시합니다: (1) 바이브 코딩된 애플리케이션은 플레이스홀더 로직 (placeholder logic), 필터링되지 않은 입력 (unfiltered input), 비밀 정보 노출 (secret exposure)을 포함하여 기존 소프트웨어 개발 워크플로에서 흔히 관찰되는 것과는 다른 반복적인 취약점 패턴을 보입니다; (2) 이러한 취약점은 메모리 손실 (memory loss), 국소적으로 최적화된 목표 (locally optimized objectives) 및 불충분한 보안 지식과 같이 바이브 코딩 생명 주기 전반에 걸친 AI 에이전트의 체계적인 한계로 인해 발생합니다; (3) LLM 능력의 발전과 개선된 프롬프팅 (prompting) 전략이 취약점 발생 빈도를 줄일 수는 있지만, 근본적인 보안 위험을 제거하지는 못합니다. 전반적으로, 우리의 연구는 바이브 코딩된 애플리케이션의 보안 환경에 대한 경험적 이해를 제공하며, 소프트웨어 개발을 AI 시스템에 위임하는 비중이 커짐에 따라 발생하는 보안 과제를 해결하기 위한 토대를 마련합니다.