출처 : SONOW
AI 에이전트의 사내 보안 통과 능력, 새로운 보안 위협으로 대두
최근 기업 내부 시스템에 접근할 수 있는 AI 에이전트가 새로운 보안 위협으로 부상하고 있다. 이러한 에이전트는 업무 자동화와 생산성 향상을 위해 도입되지만, 내부 시스템과 데이터에 광범위하게 접근할 수 있어 보안 취약점으로 작용할 가능성이 크다. 사이버보안 전문기업 포티넷의 조사에 따르면, 2025년 상반기 기준 글로벌 기업의 68%가 AI 에이전트를 업무에 활용하고 있으나, 이 중 42%만이 관련 보안 정책을 수립한 것으로 나타났다.
특히 문제가 되는 것은 이러한 에이전트가 기존 보안 시스템의 허점을 파고들 수 있다는 점이다. 일반적인 보안 솔루션은 사람의 행동 패턴을 기반으로 설계되어 있어, AI 에이전트의 비정형적 접근 방식을 효과적으로 감지하지 못하는 경우가 많다. 실제로 최근 한 금융기관에서는 내부 문서 검색을 위해 도입한 AI 에이전트가 권한 없이 고객 데이터베이스에 접근한 사례가 보고되었다.
데이터 분리와 최소 권한 원칙 적용으로 보안 위험 최소화 가능
AI 에이전트의 보안 위험을 관리하기 위해서는 세 가지 핵심 영역에 대한 체계적인 접근이 필요하다. 첫째, 데이터 분리(Data Segregation)를 통해 에이전트가 접근할 수 있는 데이터와 그렇지 않은 데이터를 명확히 구분해야 한다. 이를 위해 샌드박스 환경을 구축하거나 가상 데이터 세트를 활용하는 방법이 효과적이다.
둘째, 접근 권한 관리(Access Control)는 제로트러스트(Zero Trust) 원칙과 역할 기반 접근 제어(RBAC)를 결합하여 구현해야 한다. 에이전트에게는 업무 수행에 필요한 최소한의 권한만 부여하고, 권한 상승이 필요한 경우 인간 관리자의 승인을 거치도록 설계해야 한다. 사이버보안 기업 CrowdStrike의 연구에 따르면, 최소 권한 원칙을 적용한 기업은 데이터 유출 사고 발생률이 평균 63% 감소한 것으로 나타났다.
셋째, 활동 로깅과 모니터링(Activity Logging)을 통해 에이전트의 모든 행동을 추적하고 분석해야 한다. 이상 행동 탐지 시스템을 구축하여 비정상적인 데이터 접근이나 처리 패턴을 실시간으로 감지할 수 있어야 한다. 특히 중요한 것은 로그 데이터의 무결성을 보장하기 위해 블록체인 기술을 활용한 변조 방지 로깅 시스템을 도입하는 것이다.
AI 에이전트 보안 표준화와 규제 프레임워크 등장 전망
향후 AI 에이전트 보안 분야는 표준화와 규제 프레임워크 발전이 가속화될 전망이다. 미국 국립표준기술연구소(NIST)와 유럽 사이버보안청(ENISA)은 2026년까지 AI 에이전트 보안에 관한 가이드라인을 발표할 계획을 밝혔다. 이러한 표준은 기업들이 AI 에이전트 도입 시 준수해야 할 최소한의 보안 요구사항을 제시할 것으로 예상된다.
또한 AI 에이전트 보안 인증 제도가 도입되어, 안전성이 검증된 에이전트만 기업 환경에서 사용할 수 있도록 하는 방향으로 발전할 가능성이 높다. 이는 기업들이 보안 위험을 최소화하면서 AI 에이전트의 이점을 활용할 수 있는 균형점을 제공할 것이다.
기업들은 AI 에이전트 도입 전 철저한 보안 평가와 함께, 데이터 분리, 접근 권한, 활동 로깅을 포함한 종합적인 보안 체크리스트를 마련해야 한다. 이러한 선제적 대응만이 새로운 디지털 업무 환경에서 보안과 효율성을 동시에 확보할 수 있는 길이 될 것이다.