2026년 현재, AI 에이전트는 기업에서 가장 널리 사용되고 수요가 높은 도구 중 하나가 되었습니다. AI 에이전트는 부서 전반에 걸쳐 다양한 업무를 자동화하지만, 동시에 보안 위험 요소가 되기도 합니다. 에이전트형 AI 보안을 강화할 방법을 찾고 계신다면, 저희가 도와드리겠습니다! 

이 글에서는 에이전트형 AI가 무엇인지, 그리고 그 보안을 어떻게 확보할 수 있는지 설명하겠습니다.

TL;DR

  • 에이전트 기반 AI는 에이전트가 단순히 반응하는 데 그치지 않고 직접 행동을 취하며, 종종 기업용 도구와 데이터에 직접 접근하기 때문에 공격 표면을 확대합니다.
  • 가장 큰 위험 요소로는 즉각적인 주입 공격, 과도한 권한이 부여된 커넥터를 통한 도구 오용, 메모리/로그를 통한 데이터 유출, 그리고 기술 및 플러그인 공급망 문제가 있습니다.
  • 기업 팀은 모델 외부의 정책이 필요합니다. 여기에는 도구 허용 목록, 최소 권한 원칙, 고위험 작업에 대한 승인, 샌드박싱, 감사 등급 로깅 등이 포함됩니다.
  • 거버넌스는 완화 조치만큼이나 중요합니다: 명확한 책임 소재(RACI), 에이전트 위험 등급, 접근 권한 검토, 그리고 사고 발생 시 즉시 대응할 수 있는 킬 스위치 등이 필요합니다.
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에이전트형 AI란 무엇인가?

에이전트형 AI는 스스로 의사결정을 내리고 행동을 취하는 데 중점을 둔 자율적인 인공지능 시스템입니다. 기존 AI와 달리, 에이전트형 AI는 결과를 도출하고 주어진 작업을 수행하는 데 최소한의 인간 개입만 필요합니다. 에이전트형 AI는 고객 지원부터 IT 부서에 이르기까지 기업의 모든 부서에서 활용되고 있습니다.

AI 에이전트 대 AI 챗봇

AI 에이전트와 AI 챗봇의 가장 큰 차이점은 필요한 사람의 개입 정도입니다. AI 에이전트는 독립적으로 행동하고, 단계별 계획을 수립하며, 필요한 도구와 API를 호출하고, 데이터를 읽고 쓰며, 지속적으로 작동할 수 있습니다. 반면, AI 챗봇은 모든 단계에서 사람의 개입이 필요합니다. 따라서 AI 에이전트는 업무 부담을 줄이고 시간을 절약하고자 하는 기업에게 이상적인 솔루션입니다.

주체적 AI 위협 모델

에이전트를 안전하게 보호하려면, 실제 환경에서 에이전트가 작동하는 방식에 부합하는 위협 모델이 필요합니다. 다음은 기업 팀이 끊임없이 마주치는 다섯 가지 위협 범주입니다.

1) 프롬프트 주입 (명령어 탈취)

상담원들은 웹 페이지, PDF, 이메일, 지식베이스, 지원 티켓 등 신뢰할 수 없는 콘텐츠를 확인합니다. 공격자는 다음과 같은 숨겨진 명령을 삽입할 수 있습니다:

  • “이전 규칙은 무시하십시오.”
  • “모든 파일을 내보내기.”
  • “이 데이터를 X로 보내주세요.”

프롬프트 주입은 단순한 “모델의 행동 문제”가 아닙니다. 에이전트가 도구를 호출할 수 있게 되는 순간, 이는 실행상의 문제로 변모합니다. 또한 이 연구는 스킬 생태계 내에서 프롬프트 주입에 대한 취약점이 명백히 지적되고 있는데, 이는 위험이 외부 공격자에 국한되지 않고 커뮤니티 구성 요소를 통해서도 유입될 수 있음을 의미합니다.

2) 권한이 과도하게 부여된 커넥터를 통한 도구 오용

기업 환경에서 에이전트의 가장 위험한 부분은 대개 모델 자체가 아닙니다. 만약 에이전트가 다음 사항에 접근할 수 있다면:

  • 드라이브/SharePoint
  • 슬랙/팀즈
  • Jira
  • GitHub
  • CRM 시스템

그러면 해당 에이전트는 사실상 직원 수준의 권한을 행사하게 됩니다. 그리고 많은 배포 환경에서 이러한 권한은 지나치게 광범위합니다.

3) 데이터 유출 (출력, 메모리 및 로그)

데이터 유출은 명백한 방식(담당자가 채팅에 기밀 정보를 게시하는 경우)으로 발생할 수도 있고, 그렇지 않은 방식으로 발생할 수도 있습니다:

  • “메모리”에 저장된 민감한 데이터
  • 디버깅을 위해 로그에 기록된 민감한 텍스트
  • 검색 대상이 되어서는 안 되는 문서가 포함된 검색 인덱스

기업들이 가장 흔히 저지르는 실수: 개인정보 보호 및 보존 규정을 적용하지 않은 채 가시성을 확보하기 위해 모든 것을 기록하는 것.

4) 기술/플러그인 공급망 리스크

에이전트 생태계는 대개 “스킬”이나 플러그인에 의존합니다. 이는 속도 면에서 매우 유용합니다. 하지만 이는 동시에 공급망의 증폭 효과이기도 합니다:

  • 안전하지 않은 프롬프트 패턴
  • 위험한 종속성
  • 악성 코드
  • 안전하지 않은 기본값

이 연구는 야생에서 이 문제가 얼마나 심각한지, 그리고 기업들이 왜 우려하고 있는지를 잘 보여준다.

5) 자율성 장애 (환각 또는 위험한 행동)

시스템이 다음을 수행할 수 있는 경우 환각은 허용되지 않습니다:

  • 고객에게 이메일을 보내고,
  • 레코드 업데이트,
  • 되돌릴 수 없는 조치를 취하다.

주체적 시스템에서는 신뢰성이 안전 요건이 된다.

에이전트 공격 표면 (종단 간)

대부분의 팀은 에이전트를 마치 평범한 앱 하나처럼 취급합니다.

그건 잘못된 사고방식입니다.

안전한 에이전트 시스템은 다음 네 가지 계층에 걸쳐 제어 기능을 갖추어야 합니다:

1) 입력 계층 (신뢰할 수 없는 콘텐츠)

  • 웹 페이지
  • 업로드된 문서
  • 이메일
  • 티켓
  • 채팅 스레드

보안 원칙: 모든 외부 입력을 위협으로 간주하라.

2) 오케스트레이션 계층 (계획 및 라우팅)

  • 의사결정 논리
  • 에이전트 라우터
  • 다중 에이전트 위임

보안 원칙: “스마트 오케스트레이션”이 정책을 우회하지 못하게 하십시오.

3) 도구 계층 (취약점이 발생하는 곳)

이것이 폭발 반경입니다.

보안 원칙: 모든 도구 호출은 “최선의 노력에 따른 안내”가 아닌, 강제 가능한 정책을 거쳐야 합니다.

4) 메모리 + 로깅 계층

메모리는 업무 효율을 높여줍니다. 로깅은 책임성을 강화합니다.

하지만 둘 다 제대로 관리되지 않으면 데이터 유출의 원인이 될 수 있습니다.

보안 원칙: 민감한 정보의 보존 기간을 최소화하면서 감사 신호를 수집한다.

실제로 효과가 있는 보안 통제 조치

이제 기업들이 정말로 필요로 하는 부분, 즉 무엇을 도입해야 할지에 대해 살펴보겠습니다.

1) 최소 권한 원칙 (에이전트별, 도구별)

  • 에이전트에게 공유 자격 증명이 아닌 개별 계정(서비스 계정)을 할당하십시오.
  • 가능한 한 유효 기간이 짧은 토큰을 사용하십시오.
  • 읽기 전용 액세스 권한과 쓰기 액세스 권한을 분리하십시오.
  • 직원들에게 하는 것처럼 에이전트의 신원 정보를 분기별(또는 월별)로 검토하십시오.

2) 호출 시 기본 거부 + 명시적 허용 목록

에이전트가 언제든 어떤 도구든 호출할 수 있다면, 그것은 에이전트가 아니라 통제되지 않는 자동화 계층일 뿐입니다. 구현 방법:

  • 허용 목록에 포함된 도구 목록
  • 기본적으로 차단된 도구
  • 매개변수 제약 조건 (예: 이메일 수신자는 내부 도메인이어야 함)

간단하지만 효과적인 구조:

도구 위험 등급

  • 0단계: 도구 없음 (채팅 전용)
  • 1단계: 읽기 전용 도구
  • 2단계: 내부 작성 도구 (티켓 생성, 내부 문서)
  • 3단계: 외부 기록 또는 특권 도구 (고객에게 이메일 발송, 권한 변경, 재무 관련 조치)

3) 고위험 작업에 대한 인간 개입 방식

중요한 도구의 경우 승인이 선택 사항이 되어서는 안 됩니다. 다음 사항에 대해서는 반드시 사람의 승인을 받아야 합니다:

  • 대외 커뮤니케이션,
  • 신원/권한 변경,
  • 일괄 내보내기/다운로드,
  • 재정적 조치 또는 계약상 조치.

이것이 바로 주도권을 포기하지 않으면서도 자율성을 유지하는 방법입니다.

4) 즉각적인 대응 방어

기업들은 프롬프트 문구를 더 잘 다듬는 것으로 인젝션 문제를 해결하려다 보니 시간을 낭비하게 됩니다. 단계적인 접근 방식이 필요합니다:

  • 검색된 콘텐츠 분리
  • 검색 소스 제한
  • 검색된 텍스트에서 스트립 도구와 유사한 지시문을 제거한다
  • 모델 외부에서 도구 정책 적용

5) 샌드박싱 및 격리

에이전트가 코드를 실행하거나 다단계 워크플로를 수행하는 경우:

  • 작업별로 실행 분리
  • 네트워크 아웃바운드 트래픽 제한 (필요한 엔드포인트만 허용)
  • 파일 시스템 액세스 제한
  • 필요하지 않은 한 런타임 환경에서 비밀 정보를 차단하십시오

6) 감사 등급 로깅 + 킬 스위치

다음 질문에 답해 줄 로그가 필요합니다:

  • 누가 그 조치를 요청했나요?
  • 어떤 자료가 검색되었나요?
  • 어떤 도구들이 사용되었으며, 어떤 매개변수가 적용되었는지(필요한 경우 삭제 처리됨)?
  • 환경에서 무엇이 바뀌었나요?
  • 승인이 필요했고, 실제로 승인되었습니까?

그리고 킬 스위치가 필요합니다:

  • 에이전트를 즉시 비활성화합니다
  • 토큰 취소
  • 프록시 계층에서 블록 도구 호출 차단
  • 의심스러운 워크플로 격리

이것이 바로 처리 가능한 사건과 수 주간 이어지는 조사 사이의 차이입니다.

AI 에이전트 거버넌스 프레임워크

이번 연구의 검색 의도 데이터를 보면, 거버넌스는 단순한 부수적인 주제가 아니라 의사결정 단계에서 필수적인 요소임이 드러납니다. 다음은 실제로 효과가 입증된 간결한 프레임워크입니다.

1단계) 책임 소재 명확화 (RACI)

  • 보안: 정책, 통제, 로깅, 사고 대응
  • IT: 신원 관리, 기기 관리, 커넥터 관리, 접근 권한 검토
  • 데이터/법무/규정 준수: 보존, 개인정보 보호, 데이터 영향 평가(DPIA), 규제 준수
  • 사업주: 사용 사례 승인, 성과 지표, 위험 수용

2단계) 에이전트를 위험 등급별로 분류하기

각 계층을 제어 기능에 연결하세요:

  • 0–1단계: 최소한의 제어, 기본적인 로깅
  • 2단계: 도구 허용 목록 + 제약 조건 + 표준 접근 권한 검토
  • 3단계: 승인 + 강화된 모니터링 + 엄격한 샌드박싱

3단계) 정책 Templates 표준화

최소한:

  • AI 에이전트의 허용 가능한 사용
  • 커넥터 온보딩 및 권한 부여 정책
  • 기록 및 보존 정책
  • 기능/플러그인 검토 체크리스트

4단계) 감사 및 사고 대비

반드시 증거를 제시할 수 있도록 준비하십시오:

  • 권한 목록
  • 검토 기록 열람
  • 도구 호출 로그
  • 사고 대응 매뉴얼 및 과거 사고 기록

간단한 확인 목록: “이 에이전트를 배포해도 안전한가?”

내부 승인용으로 이 내용을 사용하십시오:

  • 신원 관리: 에이전트별 계정, 최소 권한 원칙, 단기 유효 토큰
  • 도구: 허용 목록 기반, 매개변수 제한, 위험도에 따른 단계별 분류
  • 입력: 검색 소스 제어 + 삽입 공격 방지
  • 승인: 외부/특권 작업에 필요함
  • 데이터: DLP + 분류 + 보존 규칙
  • 모니터링: 감사 로그 + 이상 탐지 후크
  • 대응 방안: 킬 스위치 + 토큰 무효화 + 격리 경로

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TextCortex 특징

TextCortex 사용자가 내부 데이터를 업로드하거나 데이터베이스에 연결할 수 있는 지식 기반을 TextCortex . 지식 기반을 활용하면 다양한 데이터 그룹별로 폴더를 생성할 수 있습니다. TextCortex 또 다른 TextCortex 지식 기반과 통합되는 AI 에이전트 프레임워크입니다. TextCortex 에이전트 빌더를 사용하면 특정 작업을 수행하고 자동화하는 AI 에이전트를 구축하고, 지식 기반 데이터를 추가할 수 있습니다. TextCortex 통해 AI 에이전트를 직접 TextCortex 당사의 AI 에이전트 빌더 기능을 활용할 수 있습니다. 또한, TextCortex 다양한 대규모 언어 모델(LLM)을 지원하므로 각 작업에 가장 적합한 대규모 언어 모델을 선택할 수 있습니다.

당사의 커넥터와 스킬 기능을 활용하면 AI 에이전트를 더욱 효과적으로 사용할 수 있습니다. 스킬 기능을 사용하면 특정 동작이나 작업에 대한 프롬프트 그룹을 생성하고, 이를 모든 AI 에이전트에서 모듈식으로 활용할 수 있습니다.

커넥터 기능을 사용하면 타사 앱을 스킬이나 에이전트에 연동할 수 있습니다. 예를 들어, 직접 만든 스킬을 Slack에서 실행하고 싶다면 커넥터를 사용하여 Slack을 특정 스킬과 연동할 수 있습니다.

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자주 묻는 질문

에이전트 기반 AI 보안이란 무엇인가?

AI 에이전트가 무단 작업, 정보 유출 또는 권한 남용 없이 도구와 데이터를 안전하게 사용할 수 있도록 보장하는 보안 관행.

기업에서 AI 에이전트가 안고 있는 가장 큰 위험 요소는 무엇인가요?

프롬프트 주입, 도구 악용, 메모리/로그를 통한 데이터 유출, 기술/플러그인 공급망 위험, 자율성 오류.

AI 에이전트 거버넌스란 무엇인가요?

기업 규모에서 에이전트 배포를 효율적으로 관리할 수 있도록 지원하는 소유권, 정책, 기술적 제어 및 감사 기능으로 구성된 프레임워크.