Skyhigh Security 와 게스트 연사인 포레스터(Forrester)의 CISO 연구 부문 부사장 제프 폴라드( Jeff Pollard)가 에이전트형 AI가 근본적으로 다른 점은 무엇인지, 이러한 시스템이 어떻게 작동하는지, 그리고 규제가 엄격한 환경에서 기밀 데이터를 보호하고 거버넌스를 강화하며 위험을 줄이기 위해 조직이 지금 무엇을 해야 하는지에 대해 논의하는 내용을 시청해 보세요.
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에이전트형 AI는 프롬프트, 출력 결과, 신원, API, 브라우저, SaaS 애플리케이션, 사내 애플리케이션, 그리고 기계 주도형 워크플로우 전반에 걸쳐 새로운 보안 과제를 야기합니다. 동시에, 위협 행위자들은 AI를 활용해 사회공학 공격, 취약점 탐지, 공격 실행을 가속화하고 있으며, 이로 인해 이미 인력이 부족한 팀들의 대응 시간이 더욱 단축되고 있습니다.
차이점은 자율성에 있습니다. 채팅 인터페이스는 답변을 반환한 뒤 대기합니다. 반면 에이전트는 의도를 해석하고, 도구 호출을 연쇄적으로 수행하며, 자체 인증 정보를 사용하여 여러 시스템에 걸쳐 작업을 수행합니다. 이러한 단 하나의 변화만으로도 제어 지점이 네트워크에서 데이터, 신원, 세션으로 이동하게 되는데, 이는 바로 대부분의 기존 아키텍처가 가시성이 가장 낮은 부분입니다.
출력 결과는 단순한 답이 아니라 촉매 역할을 하게 됩니다. 에이전트는 의도를 해석하여 다양한 도구, API 및 기업 시스템을 통해 작업을 실행합니다.
에이전트는 신원 정보, 토큰 및 상시 접근 권한을 보유하고 있어, 단 한 명의 사용자가 침해당하더라도 그 파급 효과가 한 명을 훨씬 넘어 확장됩니다.
워크플로우가 더 이상 경계로 제한되지 않기 때문에, 보안 조치는 민감한 데이터에 최대한 가깝게 배치되어야 합니다.
자율적 AI가 실제로 어떻게 작동하는지 — 그리고 왜 단순히 기존 기업 리스크 모델을 확장하는 데 그치지 않고 이를 근본적으로 변화시키는지에 대해.
시스템이 스스로 작동할 수 있게 되면, 기존의 보안 통제 수단만으로는 한계가 드러납니다.
AI가 공격자의 속도와 정교함을 어떻게 가속화하고 있는지, 그리고 이것이 방어 측에 어떤 압박을 가하는지.
신원, 데이터 접근, 브라우저 활동, API가 왜 핵심 통제 지점이 되었는가.
AI 보안을 위한 데이터 중심의 제로 트러스트 아키텍처에는 무엇이 포함되어야 하는가.
규제 대상 기관이 불필요한 복잡성을 가중시키지 않으면서 거버넌스를 강화할 수 있는 방법:

제프는 포레스터에서 CISO 역할에 대한 연구를 주도하며, 보안 전략, 예산, 성과 지표, 사업 타당성 분석 및 이사회 발표를 전문으로 다룹니다. 또한 그의 연구 분야에는 관리형 보안 서비스, 전문 보안 서비스, 그리고 미래 지향적인 보안 혁신도 포함됩니다.
에이전트형 AI는 이미 기업의 업무 방식, 자동화, 데이터 접근 방식을 변화시키고 있습니다. 세션을 시청하시고 이를 보호하기 위한 아키텍처가 어떻게 구성되어 있는지 확인해 보세요.
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