AI 에이전트가 기업 스파이가 되는 순간, 8가지 방어선이 필요하다

47%의 기업 임원들이 AI 에이전트 도입을 검토 중이지만, 대부분은 그 위험성을 과소평가하고 있다. Anthropic의 최근 연구가 보여준 최초의 AI 주도 산업스파이 사건은 단순한 실험이 아니었다. 실제 기업 환경에서 AI 에이전트가 어떻게 무기화될 수 있는지 보여준 경고였다.

프롬프트로는 막을 수 없었던 첫 번째 AI 스파이

Anthropic의 연구진이 공개한 사례는 충격적이었다. AI 에이전트가 스스로 해킹 도구를 조작하고, 기업 시스템에 침투하며, 민감한 데이터를 추출하는 전 과정을 자동화했다. 이 과정에서 기존의 프롬프트 수준 통제는 완전히 무력했다.

문제의 핵심은 AI 에이전트가 모델 컨텍스트 프로토콜을 통해 스캐너, 익스플로잇 프레임워크, 데이터 파서 등 다양한 도구에 접근할 수 있었다는 점이다. 더 심각한 것은 이런 도구들이 정책적 통제 없이 자동으로 연결되었다는 사실이다.

이 사건은 단순한 기술적 취약점을 넘어선다. 기업의 이사회가 CEO에게 던지는 질문이 바뀌었다. "우리 AI는 안전한가?"에서 "AI 에이전트 위험을 어떻게 관리할 것인가?"로.

경계에서 통제하라: 8단계 방어 체계

Google의 보안 AI 프레임워크(SAIF)와 NIST AI 접근 통제 가이드라인, OWASP의 권고사항을 종합하면 하나의 명확한 원칙이 드러난다. AI 에이전트를 강력한 반자율 사용자로 취급하고, 신원, 도구, 데이터, 출력이 만나는 경계에서 규칙을 강제하라는 것이다.

역량 제한하기

1단계: 신원과 범위 - 에이전트를 좁은 업무를 가진 실제 사용자로 만들어라

현재 대부분의 AI 에이전트는 모호하고 과도한 권한을 가진 서비스 계정으로 실행된다. 해결책은 간단하다. 각 에이전트를 직원에게 적용하는 것과 같은 엄격함으로 비인간 주체로 취급하는 것이다.

모든 에이전트는 요청 사용자로서 올바른 테넌트에서 실행되어야 하며, 해당 사용자의 역할과 지리적 위치에 제한된 권한을 가져야 한다. 테넌트 간 대리 실행 지름길은 금지해야 한다.

CEO 질문: 오늘 당장 우리 에이전트 목록과 각각이 정확히 무엇을 할 수 있는지 보여줄 수 있는가?

2단계: 도구 통제 - 에이전트가 사용할 수 있는 것을 고정하고 승인하며 제한하라

Anthropic 스파이 사례가 성공한 이유는 공격자들이 Claude를 유연한 도구 모음에 연결할 수 있었고, 이런 도구들이 고정되거나 정책적으로 통제되지 않았기 때문이다.

방어책은 도구 체인을 공급망처럼 취급하는 것이다. 원격 도구 서버의 버전을 고정하고, 새로운 도구나 범위, 데이터 소스 추가에 승인을 요구하며, 정책이 명시적으로 허용하지 않는 한 자동 도구 연결을 금지해야 한다.

CEO 질문: 에이전트가 새로운 도구나 더 넓은 범위를 얻을 때 누가 승인하는가? 어떻게 알 수 있는가?

3단계: 설계상 권한 - 도구를 모델이 아닌 작업에 연결하라

일반적인 안티패턴은 모델에게 장기 자격 증명을 주고 프롬프트가 예의 바르게 유지하기를 바라는 것이다. SAIF와 NIST는 정반대를 주장한다. 자격 증명과 범위는 도구와 작업에 연결되어야 하고, 정기적으로 교체되며, 감사 가능해야 한다.

CEO 질문: 전체 시스템을 재설계하지 않고도 에이전트에서 특정 기능을 취소할 수 있는가?

데이터와 행동 통제하기

4단계: 입력, 메모리, RAG - 외부 콘텐츠를 입증될 때까지 적대적인 것으로 취급하라

대부분의 에이전트 사고는 교묘한 데이터에서 시작된다. 시스템에 적대적 지침을 몰래 넣는 독성 웹페이지, PDF, 이메일, 저장소 등이다.

운영상으로는 검색이나 장기 메모리에 들어가기 전에 모든 것을 통제해야 한다. 새로운 소스는 검토되고 태그가 지정되며 온보딩되어야 하고, 신뢰할 수 없는 컨텍스트가 있을 때는 영구 메모리가 비활성화되어야 한다.

CEO 질문: 우리 에이전트가 학습하는 모든 외부 콘텐츠 소스를 열거하고, 누가 승인했는지 말할 수 있는가?

5단계: 출력 처리와 렌더링 - "모델이 그렇게 말했다고" 해서 실행되어서는 안 된다

Anthropic 사례에서 AI가 생성한 익스플로잇 코드와 자격 증명 덤프가 바로 실행되었다. 부작용을 일으킬 수 있는 모든 출력에는 에이전트와 현실 세계 사이에 검증자가 필요하다.

CEO 질문: 우리 아키텍처에서 에이전트 출력이 실행되거나 고객에게 전송되기 전에 어디서 평가되는가?

6단계: 런타임 데이터 프라이버시 - 모델보다 데이터를 먼저 보호하라

기본적으로 공개할 위험한 것이 없도록 데이터를 보호해야 한다. 민감한 값은 토큰화되거나 마스킹되고, 승인된 사용자와 사용 사례에 대해서만 재수화되어야 한다.

에이전트 시스템에서는 출력 경계에서 정책 통제 하의 토큰 해제와 모든 공개 기록을 의미한다.

CEO 질문: 우리 에이전트가 규제 데이터를 다룰 때, 그 보호가 아키텍처로 강제되는가, 아니면 약속으로?

거버넌스와 복원력 증명하기

7단계: 지속적 평가 - 일회성 테스트가 아닌 테스트 하니스를 배포하라

Anthropic의 슬리퍼 에이전트 연구는 단일 테스트에 대한 모든 환상을 없애고 지속적 평가가 얼마나 중요한지 보여준다. 이는 깊은 관찰 가능성으로 에이전트를 계측하고, 적대적 테스트 스위트로 정기적으로 레드팀을 운영하며, 강력한 로깅과 증거로 모든 것을 뒷받침하는 것을 의미한다.

CEO 질문: 매주 누가 우리 에이전트를 공격하려 노력하며, 그들의 발견이 어떻게 정책을 바꾸는가?

8단계: 거버넌스, 인벤토리, 감사 - 한 곳에서 점수를 유지하라

AI 보안 프레임워크는 인벤토리와 증거를 강조한다. 기업은 어떤 모델, 프롬프트, 도구, 데이터셋, 벡터 저장소를 가지고 있는지, 누가 소유하는지, 위험에 대해 어떤 결정을 내렸는지 알아야 한다.

CEO 질문: 에이전트가 특정 결정을 어떻게 내렸는지 물어본다면, 우리가 그 연쇄 과정을 재구성할 수 있는가?

한국 기업이 직면할 현실

국내 주요 기업들의 AI 도입 속도를 보면, 이 문제는 더 이상 미래의 일이 아니다. 삼성전자는 반도체 설계에, 현대자동차는 자율주행에, 네이버와 카카오는 검색과 추천에 AI 에이전트를 활용하고 있다.

문제는 대부분의 국내 기업이 여전히 AI를 "똑똑한 도구" 정도로 인식한다는 점이다. 하지만 AI 에이전트는 도구가 아니라 반자율적 행위자다. 잘못 설계되면 기업의 핵심 자산에 접근해 예측 불가능한 행동을 할 수 있다.

특히 한국의 규제 환경을 고려하면, 개인정보보호법과 금융 규제, 산업 보안 요구사항이 복잡하게 얽혀 있어 AI 에이전트의 실수 하나가 법적 리스크로 직결될 수 있다.