클라우드네트웍스가 제안하는 AI 시대 보안 전략
| 제로 트러스트 보안 아키텍처로 구현하는 안전한 AI 생태계기업들은 업무 자동화와 생산성 향상을 위해 다양한 AI 에이전트를 도입하고 있지만, 이에 비례해 새로운 보안 위험도 급증하고 있다. 2024년 한 해 AI 관련 보안 사건은 전년 대비 56.4% 증가해 233건이 보고됐고, 13%의 조직이 AI 모델이나 애플리케이션 침해를 경험했다. AI 에이전트는 기존 사용자와 달리 24시간 연속 작업, 다중 시스템 동시 접근, 자율적 의사결정 등의 특성으로 새로운 차원의 보안 위험을 초래한다. 동시에 보안부서의 통제를 벗어난 AI 도구 도입이 늘면서 민감한 데이터가 파악되지 않은 AI 모델로 전송되거나 부적절하게 학습될 가능성도 커지고 있다. 많은 조직이 이러한 위험을 인식하고 있음에도, 포괄적인 보안 조치를 실제로 구현한 조직은 여전히 3분의 2에 못 미친다. 특히 AI 에이전트가 여러 시스템을 오가며 작업할 때 분리된 보안 솔루션만으로는 일관된 보안 정책 적용이 어렵고, 위협 탐지와 대응에도 지연이 발생할 수 있다. AI에 대한 적절한 거버넌스와 통제가 부족할 경우 이는 심각한 보안 사고로 이어질 가능성을 높인다.AI 보안의 핵심: 제로 트러스트 원칙 적용AI 에이전트 보안의 핵심은 제로 트러스트(Zero Trust) 원칙을 AI 환경에 적용하는 것이다. 기존의 경계 기반 보안 모델로는 AI 에이전트의 동적이고 복잡한 행동 패턴을 효과적으로 제어할 수 없다. 모든 AI 에이전트를 신뢰하지 않는 것을 전제로, 매번 신원을 확인하고 최소 권한만을 부여하며, 모든 활동을 실시간으로 모니터링해야 한다.AI 제로 트러스트 보안은 다음과 같은 핵심 요소들로 구성된다. 첫째, AI 에이전트의 신원 확인과 지속적인 인증이다. 둘째, 작업 목적에 따른 최소 권한 부여와 동적 권한 관리다. 셋째, 모든 AI 에이전트의 활동에 대한 실시간 모니터링과 로깅이다. 넷째, 이상 행동 탐지 시 즉각적인 차단과 대응이다. 이러한 원칙을 실제 구현하기 위해서는 AI 에이전트 중앙 통제, 아이덴티티 관리, 동적 인증정보 관리, 통합 모니터링이라는 네 가지 핵심 계층이 유기적으로 연동되어야 한다. 1. AI 에이전트 중앙 통제: 모든 AI 활동의 출발점AI 제로 트러스트 보안의 첫 번째 계층은 AI 에이전트에 대한 중앙 집중식 통제다. 쿼리파이(QueryPie)의 AI 플랫폼은 MCP(Model Context Protocol) 기반으로 기업 내부의 다양한 AI 모델과 에이전트를 중앙에서 통합 제어한다. 모든 AI 요청이 이 허브를 거쳐야 하며, 사전 정의된 정책에 따라 승인 또는 차단된다. 이 계층에서는 AI와 SaaS를 자유롭게 사용하면서도 제로 트러스트 원칙의 통제를 적용할 수 있다. 사용자와 AI 앱 사이에 보안 계층을 두고, 사용자 권한에 따른 접근 통제와 감사, 행위분석, DLP 등의 통제 정책을 실시간으로 적용한다. 동시에 데이터베이스, 시스템, 쿠버네티스, 웹 애플리케이션에 대한 세부적인 접근 제어를 통해 AI 에이전트가 필요한 리소스에만 접근할 수 있도록 제한한다.2. 아이덴티티 기반 AI 보안: 신뢰할 수 있는 AI 신원 관리두 번째 계층은 AI 에이전트의 아이덴티티 관리다. 옥타(Okta)는 크로스 앱 액세스(Cross App Access) 프로토콜을 통해 오스제로(Auth0)를 AI 에이전트까지 확장하여, AI 에이전트들이 다양한 애플리케이션과 서비스에 안전하게 접근할 수 있도록 한다. 모든 AI 에이전트는 고유한 디지털 신원을 부여받고, 이를 바탕으로 지속적인 인증과 권한 검증을 받는다. 이 계층에서는 사람과 AI 인력을 통합하여 관리한다. AI 에이전트의 등록부터 폐기까지 전체 생명주기를 관리하며, 과거의 아이덴티티 위협 이벤트와 잠재적 액세스 위험 데이터를 활용하여 최적의 거버넌스 의사결정을 지원한다. 또한 자연어 기반의 지능형 정책 관리를 통해 복잡한 AI 환경에서도 일관된 보안 정책을 적용할 수 있다.3. 동적 인증정보 관리: Just-in-Time 보안세 번째 계층은 동적 보안 인증정보 관리다. 하시코프 볼트(HashiCorp Vault)는 AI 에이전트에게 정적 인증정보 대신 추적 가능한 단기 아이덴티티를 제공한다. AI 에이전트가 특정 작업을 수행할 때만 필요한 권한을 최소한의 시간 동안 부여받도록 하여, 인증정보 유출 위험을 최소화한다. 이는 제로 트러스트의 핵심 원칙인 '최소 권한 부여'를 실현하는 핵심 메커니즘이다. AI 에이전트가 복잡한 업무 프로세스를 수행할 때 각 단계에서 필요한 권한만을 동적으로 부여받음으로써, 전체 시스템의 보안 위험을 대폭 줄일 수 있다. 모든 동적 인증정보는 자동으로 만료되며, 필요시 즉시 회수할 수 있어 빠른 대응이 가능하다.4. AI 기반 통합 모니터링: 지능형 위협 탐지와 대응마지막 계층은 AI 기반의 통합 모니터링과 대응이다. 스플렁크(Splunk)는 도메인 특화형 AI를 통해 모든 계층에서 발생하는 이벤트를 실시간으로 분석하고, 이상 패턴을 자동으로 탐지한다. 분류 에이전트(Triage Agent)가 대량의 보안 경고를 자동으로 분류하고 우선순위를 지정하며, 멀웨어 리버설 에이전트(Malware Reversal Agent)가 의심스러운 코드를 분석하여 위협 여부를 판단한다. 이 계층에서는 AI 에이전트의 정상적인 행동 패턴을 학습하여, 비정상적인 활동을 신속하게 감지할 수 있다. 자연어 기반의 조사 도구를 통해 보안 담당자가 복잡한 AI 환경에서 발생하는 보안 이벤트를 쉽고 빠르게 분석할 수 있으며, 자동화된 대응을 통해 위협을 실시간으로 차단할 수 있다.통합 아키텍처의 실제 동작: 체계적인 AI 제로 트러스트 구현 이러한 계층들이 통합되어 동작할 때, 체계적인 AI 제로 트러스트 보안 환경이 구현된다. AI 에이전트가 업무를 요청하면, 먼저 중앙 통제 계층에서 MCP 프로토콜을 통해 정책 검증을 수행한다. 이후 아이덴티티 계층에서 AI 에이전트의 신원을 확인하고 권한을 부여받는다. 동적 인증정보 계층에서는 해당 작업에 필요한 최소한의 권한을 단기간 동안만 제공받는다. 모든 과정은 통합 모니터링 계층에서 실시간으로 감시되며, 이상 징후 발견 시 즉시 차단된다. 이러한 접근법의 핵심은 각 계층이 독립적으로 작동하면서도 유기적으로 연동된다는 점이다. 하나의 계층에서 보안 위협이 탐지되면 다른 계층들도 즉시 대응 모드로 전환되어, 위협 확산을 방지한다. 또한 AI 에이전트의 모든 활동이 투명하게 기록되어, 사후 분석과 컴플라이언스 요구사항도 만족할 수 있다.AI 보안, 선택이 아닌 필수공공, 금융권의 AI·클라우드 사용이 자유로워지면서 AI 보안이 더욱 시급한 과제가 되고 있다. 기업들은 더 이상 AI 도입을 미룰 수 없지만, 보안 없는 AI 도입은 오히려 더 큰 위험을 초래할 수 있다.제로 트러스트 기반의 통합 AI 보안 아키텍처는 이러한 딜레마를 해결하는 검증된 접근법이다. AI 에이전트의 중앙 통제부터 아이덴티티 관리, 동적 보안, 지능형 모니터링까지 전체 보안 생명주기를 포괄하는 체계적인 솔루션을 제공한다.클라우드네트웍스는 쿼리파이, 옥타, 하시코프, 스플렁크 등 각 영역의 선도 기업들과 파트너십을 통해 이러한 통합 AI 보안 아키텍처를 구축할 수 있는 역량을 보유하고 있다. 단순한 제품 공급이 아닌 고객의 AI 도입 단계와 보안 요구사항에 맞춘 최적의 아키텍처 설계와 구현 서비스를 제공한다. 중요한 것은 이러한 아키텍처가 AI의 혁신을 저해하지 않으면서도 강력한 보안을 제공한다는 점이다. 오히려 안전한 AI 환경을 구축함으로써 기업들이 더욱 적극적으로 AI를 활용할 수 있는 기반을 마련한다. AI는 이미 현실이 되었다. 이제 안전한 AI 활용을 위한 제로 트러스트 보안 아키텍처가 필요한 시점이다.
October 20, 2025
