최근 IT 업계에서 가장 자주 언급되는 주제 중 하나는 ‘AI 에이전트(AI Agent)’입니다. 기존의 생성형 AI나 챗봇이 질문에 답을 주는 수동적인 역할에 머물렀다면, 최근의 AI 에이전트는 사용자를 대신해 판단하고 시스템을 직접 조작하는 방향으로 발전하고 있습니다.
이메일 작성과 발송, 사내 데이터베이스 접속과 분석, 업무 일정 조율처럼 기업의 핵심 시스템과 연결되어 스스로 과업을 수행하는 방식이 점점 더 많이 쓰이고 있습니다. 이런 변화는 생산성 향상이라는 긍정적인 측면과 함께, 기존에는 크게 고려하지 않았던 새로운 형태의 보안 위협도 함께 가져오고 있습니다. AI가 사람의 개입 없이 주요 시스템의 제어권을 다루기 시작하면서, 이를 안전하게 관리하는 문제가 기업의 중요한 과제로 떠오르고 있습니다.
AI 에이전트 도입 시 고려해야 할 보안 위험 세 가지
AI가 기업 내부 시스템에 깊이 통합되면서, 보안 전문가들이 주목하는 위험 요소는 대략 세 가지로 정리해볼 수 있습니다.
첫 번째는 과도한 권한 부여와 관련된 문제입니다. AI 에이전트가 업무를 수행하려면 여러 사내 시스템과 데이터베이스, API에 대한 접근 권한이 필요합니다. 이 과정에서 소프트웨어 취약점이나 인증 체계의 허점을 통해 권한이 탈취될 경우, 의도하지 않은 명령이 실행될 위험이 있습니다. 예를 들어 재무 관련 권한을 가진 에이전트가 오작동을 일으켜 자금 이체나 데이터베이스 설정 변경으로 이어지는 상황을 상정해볼 수 있습니다.
두 번째는 간접 프롬프트 인젝션을 통한 정보 유출 우려입니다. 프롬프트 인젝션은 생성형 AI에서 이미 알려진 취약점인데, AI 에이전트 환경에서는 그 영향이 더 커질 수 있습니다. 공격자가 이메일 본문이나 첨부 파일, 웹페이지 등에 숨겨둔 지시문을 AI가 정상 명령으로 오인하고 처리하면서, 내부 문서나 개인정보가 의도치 않게 외부로 전달될 가능성이 제기되고 있습니다.
세 번째는 AI 기술 자체가 공격에 악용될 가능성입니다. AI의 추론 능력과 처리 속도가 사이버 공격에 활용될 경우, 보안 취약점을 자동으로 탐지하고 공격 코드를 생성하는 방식으로 이어질 수 있다는 우려가 있습니다. 이런 유형의 공격은 패턴이 정형화되어 있지 않아 기존 방화벽이나 침입 탐지 시스템만으로 대응하기 까다로운 편입니다.
국내 보안 특화 AI 개발 동향
이런 흐름 속에서 국내에서도 자체적인 보안 AI 개발 움직임이 나타나고 있습니다. 2026년 9월, 과학기술정보통신부는 ‘사이버 보안 특화 AI 파운데이션 모델 개발’ 사업의 수행기관으로 네이버클라우드 컨소시엄을 최종 선정했다고 밝혔습니다. 이 컨소시엄에는 LG CNS, LG AI연구원, LG유플러스를 비롯한 보안·AI 기업과 서울대, 고려대, KAIST 등 여러 대학과 연구기관을 포함해 약 32개 기관이 참여하는 것으로 알려졌습니다.
이 사업은 해외 빅테크 중심의 AI 인프라에 전적으로 의존하기보다, 국내 사이버 환경과 보안 데이터를 학습시켜 국가 핵심 인프라나 금융, 국방처럼 민감한 분야에 활용할 수 있는 보안 특화 모델을 개발하는 것을 목표로 합니다. 특히 폐쇄망이나 온프레미스 환경에서도 안정적으로 운영될 수 있는 ‘소버린 AI’ 형태로 구축하는 방향이 함께 논의되고 있습니다.
기업이 고려할 수 있는 보안 대응 방향
AI 에이전트를 안전하게 도입하려는 기업이라면 몇 가지 원칙을 참고할 만합니다.
먼저 최소 권한의 원칙을 적용하는 것이 기본입니다. AI 에이전트에 전체 관리자 권한이나 필요 이상의 데이터 접근 권한을 부여하지 않고, 맡은 업무에 필요한 최소한의 권한만 부여하는 방식입니다. 금융 결제나 데이터 삭제처럼 중요한 작업에는 사람의 승인 절차를 함께 두는 것도 고려해볼 만합니다.
외부에서 들어오는 데이터와 AI가 내보내는 명령을 실시간으로 검증하는 장치를 두는 것도 도움이 됩니다. 또한 AI 에이전트의 실행 환경을 주요 시스템과 분리된 별도 공간에서 운영하면, 문제가 발생하더라도 피해 범위를 제한할 수 있습니다.
마지막으로 AI 시스템에 대한 주기적인 보안 점검과 모니터링도 중요합니다. 다양한 공격 시나리오를 미리 시험해보고, 에이전트의 동작 로그를 지속적으로 살펴보면서 이상 징후를 조기에 파악하는 것이 필요합니다.
마무리하며
AI 에이전트가 가져다주는 생산성 향상은 분명한 장점이지만, 그만큼 새로운 형태의 보안 위협에 대한 대비도 함께 필요합니다. AI의 자율성과 권한이 커질수록 이를 안전하게 관리할 수 있는 체계를 마련하는 일이 중요해지고 있으며, 국내에서도 이런 흐름에 맞춰 보안 특화 AI 개발 같은 움직임이 이어지고 있습니다. 앞으로 AI 에이전트의 활용 범위가 넓어지는 만큼, 이를 뒷받침할 보안 체계를 함께 갖춰나가는 노력이 계속 필요할 것으로 보입니다.
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- 간접 프롬프트 인젝션이 이메일·웹페이지·파일 같은 외부 데이터에서 발생해 의도하지 않은 행동이나 정보 유출로 이어질 수 있다는 설명은 타당합니다. NIST의 AI 에이전트 보안 분석
- “기존 방화벽이나 침입 탐지 시스템만으로 대응하기 까다롭다”는 문장은 개별 기업의 시스템 구성과 통제 수준에 따라 달라질 수 있습니다. 최소 권한, 승인 절차, 로그 감사 등 통제를 함께 적용해야 한다는 방향은 보안 원칙과 부합합니다. NIST 최소 권한 원칙
참고 자료: 과학기술정보통신부, 네이버클라우드
