생성형 AI 에이전트의 보안 위협: 새로운 위험과 대응 전략

본 기사는 생성형 AI 에이전트의 고유한 특성으로 인해 발생하는 새로운 보안 위협과, 이에 대한 대응 전략으로 제시된 ATFAA와 SHIELD 프레임워크를 소개합니다. 기존 보안 프레임워크로는 감지하기 어려운 새로운 위협들을 분석하고, 생성형 AI 에이전트의 안전한 활용을 위한 새로운 시각의 필요성을 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 최소한의 인간 감독으로 운영되기 때문에 새로운 위험을 초래합니다. Vineeth Sai Narajala와 Om Narayan의 연구 논문 "Securing Agentic AI: A Comprehensive Threat Model and Mitigation Framework for Generative AI Agents"는 이러한 위협에 대한 심층적인 분석과 해결책을 제시합니다.

GenAI 에이전트의 고유한 위협

본 연구는 GenAI 에이전트의 자율성, 지속적인 메모리 접근, 복잡한 추론 능력, 툴 통합 등이 기존 보안 프레임워크로는 감지하기 어려운 새로운 위협을 야기한다는 점을 강조합니다. 9가지 주요 위협을 5개의 주요 영역(인지 구조 취약성, 시간적 지속성 위협, 운영 실행 취약성, 신뢰 경계 위반, 거버넌스 회피)으로 분류하여 체계적인 분석을 제공합니다. 특히, 지연된 악용 가능성, 시스템 간 전파, 시스템 간 측면 이동, 미묘한 목표 불일치 등의 위협은 기존 접근 방식으로는 탐지가 어렵다는 점을 지적합니다.

새로운 보안 프레임워크: ATFAA와 SHIELD

이러한 위협에 대응하기 위해, 연구팀은 두 가지 보완적인 프레임워크를 제시합니다. 첫째, ATFAA(Advanced Threat Framework for Autonomous AI Agents) 는 에이전트 특유의 위험을 체계적으로 정리하여 관리 가능하게 합니다. 둘째, SHIELD는 기업의 위험 노출을 줄이기 위한 실질적인 완화 전략을 제시합니다. 이는 기존 LLM 및 AI 보안 연구를 기반으로 하지만, 에이전트의 고유한 특성과 그 중요성에 초점을 맞추고 있습니다.

결론: 새로운 시각이 필요한 AI 보안

연구는 GenAI 에이전트의 보안을 위해서는 기존과는 다른 새로운 접근 방식이 필요함을 강조합니다. 에이전트의 독특한 구조와 동작을 고려하지 않고 기존의 위협 모델과 방어 체계를 그대로 적용한다면, 강력한 도구가 심각한 기업의 부채로 변할 위험이 있습니다. ATFAA와 SHIELD 프레임워크는 생성형 AI 에이전트의 안전한 활용을 위한 중요한 발걸음이 될 것입니다. 앞으로도 생성형 AI 에이전트의 발전과 더불어 지속적인 보안 연구와 대응 전략 마련이 필수적입니다.