AI 에이전트 보안, 과소평가하고 있는 걸까?

AI 에이전트 보안이 독자적인 영역으로 떠오르는 중임. NeuralTrust 같은 플랫폼들이 프로덕션 환경에서 에이전트 행동을 제어하는 데 집중하고 있는데, 특히 기업 환경에선 리스크가 크니까. 모델 자체보다는 에이전트가 실제 시스템이랑 상호작용할 때 경계를 설정하고 통제권을 유지하는 게 핵심임.

데이터 유출을 막으려면 AI 에이전트가 민감한 데이터를 함부로 건드리지 못하게 인간이 루프에 참여하는 방식이 최선이라고 생각함.

다음 핵심은 거버넌스임. 이게 처음부터 포함되지 않았다는 게 웃긴 거지. 에이전트 보안은 새로 생긴 문제가 아니라 원래부터 문제였음.

에이전트는 LLM 보안의 연장이 아니라 새로운 공격 표면임. 툴 입력값을 통한 간접적인 prompt injection이 진짜 치명적임. 서포트 에이전트가 티켓 본문에 숨겨진 지시사항 때문에 해킹당한 사례도 봤음. 그냥 옷만 갈아입은 confused deputy임. 기존 AI 보안은 출력값 필터링 위주지만, 에이전트 보안은 권한 범위 설정이랑 모든 툴 호출을 잠재적인 권한 상승으로 간주하는 게 핵심임.

기존 보안 방식은 정적 시스템용이라 이런 거 잘 못 막음. 시스템 전반에서 작업을 연쇄적으로 수행하는 에이전트는 공격 표면을 계속 이동시키는데, 각 단계가 이전 단계의 신뢰 수준을 그대로 물려받거든. 은행이나 항공사 예시는 정확함. 문제는 단순히 데이터 접근이 아니라, 에이전트가 현실 세계에 영향을 미치는 결정을 내리는데 그 결정 근거에 대한 감사 추적이 불완전하다는 거임. 규제 당국은 단순히 무슨 일이 일어났는지뿐만 아니라...