TL;DR
AI 에이전트의 자율성이 높아짐에 따라 코드 생성뿐만 아니라 에이전트가 접근할 수 있는 범위와 수행하는 행동에 대한 보안 위협이 증가하고 있다. Snyk은 이를 해결하기 위해 에이전트가 생성하는 코드, 사용하는 공급망, 수행하는 행동을 제어하는 3단계 보안 프레임워크를 제시한다. 기존의 정적 규칙 파일 방식은 에이전트가 무시하는 경우가 많아, 파일 쓰기 시점에 비동기적으로 스캔하여 새로운 위협만 탐지하는 파이썬 훅 방식을 도입했다. 이를 통해 문맥 윈도우를 낭비하지 않으면서 결정론적인 보안 루프를 유지하며, 로컬 도구를 통해 실행 중인 LLM과 MCP 서버를 모니터링하고 민감 정보 접근을 실시간으로 차단한다.
챕터별 상세
에이전트 자율성과 보안의 필요성
에이전트가 자율적으로 시스템과 상호작용할 때 발생할 수 있는 의도치 않은 피해를 방지하는 것이 에이전트 보안의 핵심이다.
MCP와 도구 연결
MCP는 AI 에이전트가 외부 데이터나 도구에 접근하기 위한 표준화된 인터페이스를 제공한다.
Snyk의 초기 보안 접근 방식
초기에는 규칙 기반의 접근 방식을 사용하여 에이전트가 생성한 코드의 보안성을 검증하려 했다.
에이전트 보안의 3대 기둥
에이전트 보안은 생성물, 공급망, 행동이라는 세 가지 측면에서 접근해야 한다.
비동기 파이썬 훅 도입
비동기 훅은 실시간 보안 검사를 수행하면서도 시스템 성능 저하를 방지하는 기술이다.
공급망 및 스킬 위험
에이전트 스킬은 일반적인 소프트웨어 의존성보다 더 높은 권한을 가지므로 더 엄격한 관리가 필요하다.
에이전트 행동 관리 및 데모
행동 관리는 에이전트가 허용된 범위를 벗어난 작업을 수행하지 못하도록 실시간으로 감시하고 차단하는 기술이다.
Q&A 및 결론
용어 해설
- 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)
- — AI 모델과 외부 도구 및 데이터 소스를 연결하기 위한 표준화된 프로토콜. 에이전트가 다양한 시스템과 상호작용할 수 있는 인터페이스를 제공하여 개발자가 에이전트 기능을 확장할 수 있게 한다.
- 에이전트 보안(Agentic Security)
- — AI 에이전트가 생성하는 코드, 사용하는 도구, 수행하는 행동 전반에 걸친 보안 위협을 관리하는 체계. 에이전트의 자율성이 높아짐에 따라 단순 코드 보안을 넘어 에이전트의 접근 권한과 의사결정을 통제하는 것이 핵심이다.
- 공급망 공격(Supply Chain Attack)
- — 소프트웨어 개발 과정에서 외부 라이브러리나 도구 등 의존성 요소를 악용하여 시스템에 침투하는 공격. AI 에이전트 환경에서는 악성 스킬이나 패키지를 통해 에이전트의 권한을 탈취하는 방식으로 발생한다.
언급된 리소스
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