생성형 AI 에이전트의 보안 위협: 새로운 위험과 대응 전략

본 기사는 생성형 AI 에이전트의 새로운 보안 위협과 이에 대한 대응 전략을 논문 "Securing Agentic AI"를 바탕으로 소개합니다. 자율성과 복잡성으로 인해 발생하는 9가지 주요 위협과 이를 완화하기 위한 ATFAA 및 SHIELD 프레임워크를 제시하며, 생성형 AI 에이전트의 안전한 활용을 위한 중요성을 강조합니다.

기업 환경에서 생성형 AI(GenAI) 에이전트의 활용이 증가함에 따라, 기존 시스템과는 다른 차원의 보안 위협이 등장하고 있습니다. 단순한 대규모 언어 모델(LLM)을 넘어, 추론하고 기억하며 행동하는 GenAI 에이전트는 인간의 감독 없이도 자율적으로 작동하기 때문입니다. Vineeth Sai Narajala와 Om Narayan이 발표한 논문, "Securing Agentic AI: A Comprehensive Threat Model and Mitigation Framework for Generative AI Agents"는 이러한 위협에 대한 심층적인 분석과 해결책을 제시합니다.

새로운 위협의 등장: 논문에서는 GenAI 에이전트의 자율성, 지속적인 메모리 접근, 복잡한 추론 능력, 도구 통합 등이 새로운 보안 위협으로 이어진다고 주장합니다. 단순한 코드 취약성을 넘어, 지연된 공격 가능성, 시스템 간 전파, 시스템 간 측면 이동, 미묘한 목표 불일치 등 기존 프레임워크로는 감지하기 어려운 복잡한 위협이 존재합니다. 총 9가지 주요 위협이 인지 구조 취약성, 시간적 지속성 위협, 운영 실행 취약성, 신뢰 경계 위반, 거버넌스 회피 등 5가지 영역으로 분류되어 체계적으로 분석됩니다.

대응 전략: ATFAA와 SHIELD 프레임워크 이러한 위협에 대응하기 위해, 논문에서는 두 가지 프레임워크를 제시합니다. 먼저, ATFAA(Advanced Threat Framework for Autonomous AI Agents) 는 에이전트 특유의 위험을 체계적으로 정리하고 분류하는 프레임워크입니다. 그리고 SHIELD는 기업의 위험 노출을 줄이기 위한 실질적인 완화 전략을 제시하는 프레임워크입니다. 이는 기존 LLM 및 AI 보안 연구를 기반으로 하지만, 에이전트의 독특한 특성에 초점을 맞춰 차별화된 접근 방식을 제시하고 있습니다.

결론: GenAI 에이전트는 강력한 도구이지만, 그 독특한 구조와 행동을 고려하지 않고 기존의 보안 모델을 적용한다면 심각한 기업적 위험으로 이어질 수 있습니다. 본 논문에서 제시된 위협 모델과 완화 전략은 생성형 AI 에이전트의 안전하고 효과적인 활용을 위한 중요한 이정표가 될 것입니다. 앞으로 생성형 AI 에이전트의 보안은 단순한 기술적 문제를 넘어, 윤리적, 사회적 문제와 밀접하게 연결되어 더욱 심도있는 연구와 논의가 필요할 것입니다.