신원 역설의 극복: 인간과 비인간 신원을 위한 행동 기반 보안의 진화

이 요약은 AI가 원문을 분석해 생성했습니다. 정확한 내용은 원문 기준으로 확인하세요.

핵심 요약

신원 역설은 기업이 방대한 신원 데이터를 보유하고 있음에도 불구하고, 정상 계정을 도용한 공격자를 탐지하지 못하는 보안의 구조적 모순을 의미한다. SaaS, 클라우드, 특히 자율형 AI 에이전트의 확산으로 보호해야 할 신원의 범위가 급격히 확장되면서 기존의 게이트키핑 방식인 인증 보안은 한계에 직면했다. 2025년 SentinelLABS 조사에 따르면 북한 IT 작업자들이 360개 이상의 가짜 페르소나를 사용해 기업에 침투하는 등 신원 도용 수법이 정교화되고 있다. 이를 해결하기 위해 기업은 정적 인증에서 벗어나 AI 에이전트와 서비스 계정을 포함한 모든 신원의 사후 행동을 실시간으로 감시하고 검증하는 자율 보안 지능 아키텍처를 도입해야 한다.

배경

Identity and Access Management (IAM) 기본 개념, MFA 및 OAuth 인증 메커니즘에 대한 이해, 생성형 AI 및 AI 에이전트의 작동 원리

대상 독자

기업 보안 책임자(CISO), 클라우드 보안 엔지니어, AI 시스템 운영자

의미 / 영향

이 아티클은 AI 에이전트의 확산이 보안의 패러다임을 '인증'에서 '행동 검증'으로 강제 전환시키고 있음을 시사합니다. 특히 인간과 비인간 신원이 혼재된 환경에서 실시간 행동 분석 없이는 현대적인 공급망 공격과 내부자 위협을 방어하는 것이 불가능해질 것입니다.

섹션별 상세

신원 데이터의 증가가 오히려 보안 가시성을 저해하는 신원 역설 현상이 심화되고 있다. 기업은 전례 없는 인증 로그를 수집하지만, 공격자가 유효한 자격 증명을 사용하면 시스템은 이를 정상적인 직원의 업무 활동으로 오인한다. 전통적인 방어 체계는 인증된 신원의 악의적 의도를 구분하는 데 어려움을 겪으며, 이는 보안 운영의 불균형을 초래한다.

SentinelOne 전문가들이 신원 역설의 핵심 측면을 설명하는 영상이다. — Other이 영상은 기사에서 다루는 '신원 역설'의 개념을 시각적으로 보완하며, 전문가 인터뷰를 통해 현대 보안 운영에서 발생하는 가시성 불균형 문제를 심도 있게 다룬다. 텍스트로 설명된 복잡한 신원 위협 시나리오를 이해하는 데 도움을 준다.

북한 IT 작업자들은 훔친 신원과 가짜 경력을 활용해 서구 기술 기업에 합법적으로 위장 취업하고 있다. 2025년 한 해 동안 SentinelLABS는 이들과 관련된 1,000건 이상의 지원서와 약 360개의 가짜 페르소나를 추적했다. 인사 시스템을 통과한 이들은 유효한 계정을 가진 내부자로서 기업 인프라에 접근하므로, 시스템은 이들의 존재 자체를 의심하지 못한다.

소프트웨어 공급망에서 개발자 계정 탈취를 통한 악성 코드 주입 위협이 현실화되고 있다. 2025년 말 발견된 GhostAction 캠페인은 GitHub 유지 관리자 계정을 탈취해 개발 파이프라인에서 비밀 정보를 추출하는 악성 워크플로를 주입했다. 접근 제어 시스템은 정상 작동했으나 신원의 주체가 바뀌면서 발생한 사례로, 인증 이후의 의도 변화를 감지하는 것이 중요해졌다.

AI 에이전트와 서비스 계정 등 비인간 신원(NHI)이 인간 사용자 수를 압도하며 새로운 공격 표면으로 부상했다. NHI는 기계적인 속도로 클라우드와 SaaS 환경에서 작업을 수행하며 광범위한 권한을 가지지만, 기존 신원 거버넌스 프레임워크에서는 자주 간과된다. 자동화와 에이전트 중심 워크플로가 확산됨에 따라 NHI 보안은 기업 회복력의 핵심 요소가 되었다.

인증 단계에만 집중하는 기존 보안 모델은 입장 이후의 행위를 방치하는 권한 부여 간극을 노출한다. 인증을 마친 사용자가 브라우저를 통해 데이터를 유출하거나 생성형 AI 도구에 기밀 코드를 업로드하는 행위는 기존 게이트키핑 방식으로는 막을 수 없다. '누가 들어왔는가'보다 '입장 후 무엇을 하는가'를 실시간으로 추적하는 행동 모니터링으로의 전환이 시급하다.

SentinelOne은 신원을 정적 자격 증명이 아닌 지속적으로 모니터링되는 보안 경계로 재정의한다. Singularity Identity와 Prompt Security를 결합하여 브라우저 내 AI 워크플로 오용을 탐지하고 엔드포인트 수준에서 행동을 직접 검증한다. 이러한 통합 아키텍처는 인간과 AI 에이전트의 활동을 상관 분석하여 데이터 보호와 위협 대응을 실시간으로 수행한다.

실무 Takeaway

AI 에이전트와 서비스 계정(NHI)이 인간 사용자 수를 추월하고 있으므로, 이들에 대한 전용 신원 거버넌스와 사후 행동 모니터링 체계를 즉시 구축해야 한다.
정상 인증을 통과한 내부자 위협에 대응하기 위해 MFA 기기 신규 등록, OAuth 권한 부여, 서비스 계정의 권한 변경과 같은 고위험 신호를 실시간 정밀 감사 항목으로 지정해야 한다.
생성형 AI 사용 시 발생하는 데이터 유출을 방지하기 위해 브라우저 수준에서 AI 워크플로의 오용을 감지하고 차단할 수 있는 Prompt Security 솔루션 도입을 검토해야 한다.

언급된 리소스

문서SentinelOne's Annual Threat Report