영상 링크: AI + Security & Safety — Don Bosco Durai
채널명: AI Engineer
AI + 보안 및 안전 — Don Bosco Durai 핵심 요약
- Don Bosco Durai가 최신 AI 에이전트의 보안 및 안전 관리 방법을 소개함
- AI 에이전트와 도구, 태스크, 메모리 등 주요 용어와 구조, 운영 방식을 체계적으로 설명
- 에이전트 환경이 ‘제로 트러스트’ 형식이라 기존 SW에 비해 공격 위험 및 보안 취약점이 큰 점 지적
- 잘못 설계된 에이전트는 무단 접근, 데이터 유출 등 보안 사고 및 신뢰성 문제를 유발할 수 있음을 경고
- 실제 대기업(신용기관)에서 에이전트의 온보딩, 규정 준수 등 현업 도입 시 고려사항 사례 제시
- 보안 및 안전 평가, 강제 정책(인증·권한·승인), 그리고 모니터링(관찰성)이라는 3가지 계층 솔루션 제안
- 각 단계에서 취약점 평가, 역할 기반 접근제어, 데이터 유출 테스트, 실시간 이상 탐지 방법을 구체적으로 설명
- 오픈소스 ‘Page.a’ 프로젝트를 공개하며, 참가자와 기여자를 모집 중임을 언급
세부 요약 - 주제별 정리
AI 에이전트는 하나의 프로세스 내에서 도구와 태스크를 공유해 보안 취약점을 내포함
- AI 에이전트는 태스크와 도구, 메모리 등과 긴밀하게 연동되어 동작함
- 에이전트 프레임워크 대부분이 ‘단일 프로세스’ 방식으로 운영되어, 모든 모듈이 동일한 자격증명·권한을 공유함
- 관리자 권한을 가진 자격증명이 여러 구성요소에 노출될 수 있어, 타 모듈이 다른 모듈의 자격증명이나 데이터에 접근 가능
- 외부 라이브러리·서드파티 통합으로 인한 데이터 유출 위험이 항상 존재함
에이전트의 비결정성과 자율성이 보안 및 안전 문제를 더욱 복잡하게 만듦
- AI 에이전트는 작업 흐름, 행동을 자체적으로 결정하기 때문에 예측이 어렵고 ‘알려지지 않은 위험’이 크다
- 공격 경로(attack vector)가 기존 소프트웨어에 비해 훨씬 다양하고 복잡함
- 잘못 설계된 에이전트는 무단 접근, 민감 데이터 유출, 신뢰성 저하 등 다양한 보안 사고로 이어질 수 있음
실제 대기업 도입 사례에서 에이전트도 인간과 동일한 온보딩 및 규정 준수 절차를 요구함
- 신용기관 등 대기업은 AI 에이전트를 ‘인간 사용자’처럼 간주해, 온보딩·교육·접근 권한·동의 절차를 적용함
- 데이터 주체(캘리포니아 거주자, 유럽인 등)에 따라 데이터 활용 및 접근에 법적 규제를 적용해야 함
- 에이전트가 이러한 규정을 준수하지 않으면 실서비스(본격 서비스) 투입이 불가함
보안 및 안전 평가(Eval)는 모델 품질뿐 아니라 위험도 기반으로 사전 평가되어야 함
- 전통 소프트웨어처럼 테스트 커버리지, 취약점 스캔, 펜테스팅 등이 AI 에이전트에도 필요함
- 대화형 프롬프트와 LLM, 타사 라이브러리, API 등 다수의 요소에서 보안 취약점 스캔 필요
- 프롬프트 인젝션 방지, 데이터 유출 테스트 등 ‘안전·보안 중심’의 평가 수행 권장
- 요구하는 보안 기준을 충족하지 못하면 프로덕션 투입 불가
엔터프라이즈 환경에서는 인증·권한부여·승인 등 관리가 가장 핵심적인 통제 장치로 작동함
- 인증(Identification)과 권한부여(Authorization)를 요청 단계부터 데이터 접근·API 호출까지 전 경로에 적용해야 함
- 에이전트가 본인 권한만 수행하며, 대리 실행 시에도 권한 상속을 엄격히 관리해야함
- 자동화된 승인(Approval) 시스템과 휴먼 인더루프(Human-in-the-loop) 기반 승인을 디자인해, 자동 승인의 한계값 설정과 상호보완 체계를 갖춤
에이전트의 실시간 관찰성과 모니터링이 변화무쌍한 위험 대응에 필수적임
- 에이전트 동작 환경과 입력, 모델, 프레임워크가 빈번히 바뀌므로 수시로 모니터링 필요
- 사용자 입력·행동 패턴 변화, 데이터 유출, 예외적 상황 등을 실시간으로 분석해야 함
- 모든 요청 로그를 모니터링하기 어렵기 때문에, 장애율·비정상 행동·기밀 데이터 접근 등 중요 척도를 기준으로 알림 및 대응 체계를 마련함
종합적으로 AI 에이전트 보안은 사전 평가-적극적 정책 강제-관찰 및 자동 대응의 3단계로 접근해야 함
- 1단계: 취약점 평가 및 위험 점수 산출로 프로덕션 진입 적정성 판단
- 2단계: 인증·권한·승인·시스템 샌드박스 등 강제적 보안 정책 운용
- 3단계: 실시간 이상 탐지 및 리스크 발생 시 빠른 정책 보완 및 대응 실시
- 오픈소스 ‘Page.a’ 프로젝트를 통해 다양한 기업·개발자의 협력을 독려함