제로 트러스트로 무장한 AI 에이전트: 안전과 보안을 위한 완벽 가이드

AI 에이전트가 우리 삶의 다양한 영역에 빠르게 통합되고 있는 지금, 보안과 안전성은 더 이상 선택이 아닌 필수 요소가 되었습니다. 스마트한 비서부터 자율적인 작업 수행 시스템까지, AI 에이전트는 강력한 기능을 제공하지만 동시에 심각한 보안 위험도 내포하고 있습니다. 최근 발견된 취약점들은 이러한 에이전트가 악용될 가능성을 명확히 보여주고 있으며, 이는 기업과 개인 모두에게 중대한 문제입니다. 이 글에서는 AI 에이전트의 안전과 보안에 관한 핵심 인사이트를 공유하고, 제로 트러스트 원칙을 적용한 실질적인 보안 전략을 소개하겠습니다.

AI + Security & Safety — Don Bosco Durai

AI + Security & Safety — Don Bosco Durai

 

AI 에이전트의 기본 개념과 위험 요소

AI 에이전트란 무엇인가?

AI 에이전트는 사용자를 대신하여 특정 작업을 수행하거나 문제를 해결하는 자율적인 시스템입니다. 이들은 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 작동하며, 컴퓨터를 직접 조작하고, 자료를 검색하며, 문서를 편집하는 등 다양한 기능을 수행할 수 있습니다. 최근 OpenAI의 GPT 오퍼레이터, 앤트로픽의 클로드, 구글 제미니와 같은 에이전트들이 큰 주목을 받고 있습니다^8.

AI 에이전트가 직면한 보안 위험

AI 에이전트는 그 자율성과 광범위한 접근 권한으로 인해 다양한 보안 위험에 노출되어 있습니다. 국내 AI 스타트업 에임인텔리전스의 연구에 따르면, AI 에이전트가 계정 삭제, 맞춤형 피싱, 혐오 콘텐츠 게시 등 악성 명령을 수행하도록 만들 수 있는 취약점이 발견되었습니다. 연구진이 개발한 공격 프레임워크는 최대 40% 이상의 성공률을 기록했습니다^8.

이러한 위험은 단순히 가설적인 것이 아닙니다. 실제로 AI 에이전트의 안전 정책을 우회하는 방법이 개발되고 있으며, 이는 기존의 금지어 중심 보안 필터만으로는 방어하기 어려운 문제입니다^8.

제로 트러스트와 AI 에이전트 보안

제로 트러스트 원칙의 이해

제로 트러스트는 "절대 신뢰하지 말고, 항상 검증하라"는 접근 방식으로, 네트워크 보안의 패러다임을 바꾸고 있습니다^5. 이 모델은 네트워크 내부에 있는 장치라도 자동으로 신뢰하지 않고, 모든 접근 요청을 철저히 검증합니다^5.

AI 에이전트 세계에서 제로 트러스트는 더욱 중요합니다. 에이전트가 자율적으로 작동하고 민감한 데이터에 접근할 수 있기 때문에, 모든 작업과 요청에 대한 지속적인 검증이 필수적입니다.

제로 트러스트 AI 에이전트 구축의 필요성

AI 에이전트가 불확실한 작동 방식을 가지기 때문에, 잘못 설계되거나 구현된 경우에는 무단 접근이나 데이터 유출 등의 위험이 있을 수 있습니다. 특히 민감한 개인 정보(PII)와 건강 정보(PHI)를 다루는 환경에서는 엄격한 보안 조치가 필요합니다^9.

글로벌 보안 기업 제로트러스티드에이아이(ZeroTrusted.ai)는 민감하고 규제가 엄격한 환경에서 AI 보안, 프라이버시 및 신뢰도 향상을 지원하는 RAG 및 에이전트 개발자 플랫폼을 제공하고 있습니다. 이 플랫폼은 제로 트러스트를 기반으로 설계되어 PII 및 PHI와 같은 민감한 데이터를 종단 간 보호합니다^9.

안전한 AI 에이전트 구축을 위한 다층적 접근 방식

1. 평가(Evals): 철저한 보안 평가

AI 에이전트를 프로덕션에 배포하기 전에 철저한 보안 평가가 필요합니다. 이는 전통적인 소프트웨어 개발과 마찬가지로 적절한 테스트 커버리지와 취약성 스캐닝을 포함합니다.

평가 과정에서 고려해야 할 핵심 사항:

1. 적절한 사용 사례와 기준 설정: AI 에이전트의 성능을 일관되게 측정할 수 있는 기준선을 설정해야 합니다. 이를 통해 프롬프트나 라이브러리를 변경하더라도 기준선이 유지되는지 확인할 수 있습니다.
2. 프롬프트 주입 공격 방지: 대부분의 LLM은 프롬프트 주입 공격에 취약할 수 있으므로, 이를 차단하기 위한 테스트를 수행해야 합니다.
3. 위험 점수 산출: 에이전트의 위험 점수는 프로덕션 배포의 신뢰도를 높이는 데 중요한 지표입니다. 위험 평가를 통해 배포 전에 수정해야 할 높은 리스크 요소를 식별할 수 있습니다.

2. 실행(Enforcement): 강력한 보안 정책 구현

집행 단계는 의도한 대로 구현이 이루어지고 있는지 확인하는 것입니다. 구현이 부실하면 에이전트가 실패하게 되어 실제 운영에 들어갈 수 없습니다.

강력한 보안 정책 구현을 위한 핵심 요소:

1. 인증과 권한 부여: 사용자가 에이전트에 요청을 하면, 이 요청은 작업으로 넘어가고 도구를 통해 API 호출로 이어집니다. 올바른 인증 없이는 누군가가 다른 사람을 가장하여 기밀 정보에 접근할 수 있습니다^11.
2. 역할 기반 접근 제어: 에이전트는 자신의 역할에 맞는 행동만 할 수 있어야 합니다. 에이전트가 다른 사용자를 대신해 작업을 수행할 때, 해당 사용자의 역할이 적용되어야 하며, 권한이 없는 데이터베이스에 접근하거나 API 호출을 해서는 안 됩니다.
3. 자동화된 승인 프로세스: 전통적인 승인 프로세스는 관리자가 직접 승인하는 시스템으로 이루어져 있지만, 자동화된 에이전트는 이러한 과정을 보다 효율적으로 처리할 수 있습니다. 에이전트를 적절히 설계하면 자동 승인 기능을 갖춘 시스템을 구축할 수 있으며, 이때 승인 한도를 설정해 관리할 수 있습니다.

3. 관찰 가능성(Observability): 지속적인 모니터링

관찰 가능성은 에이전트 세계에서 매우 중요합니다. 전통적인 소프트웨어와 달리 에이전트는 다양한 변수를 포함하고 있어, 이를 모두 포착하고 모니터링하는 것이 어렵습니다^10.

AgentOps는 에이전트 운영에 대한 전체적인 관점을 제공하여 에이전트 아티팩트와 시스템적 추적을 통해 종합적인 관찰 가능성을 가능하게 합니다^6.

관찰 가능성 구현을 위한 핵심 요소:

1. 에이전트 생성 아티팩트 추적: 역할, 목표, 제약에 대한 메타데이터를 체계적으로 분류하고 추적합니다^10.
2. 실행 아티팩트 모니터링: 도구 호출, 하위 작업 대기열, 추론 단계의 로그를 모니터링합니다^10.
3. 평가 아티팩트 관리: 벤치마크, 피드백 루프, 채점 지표를 통해 에이전트의 성능을 지속적으로 평가합니다^10.
4. 이상 탐지 시스템 구축: 요청 수가 증가할수록 각 요청을 모두 모니터링하는 것은 불가능하기 때문에, 임계치와 지표를 정의하고 이상 행동을 자동으로 탐지하는 시스템이 필요합니다.

실제 구현 사례와 실무적인 팁

마이크로소프트의 애저 AI 에이전트 서비스

마이크로소프트는 안전하고 신뢰할 수 있는 에이전트를 개발하기 위한 4가지 주요 요소를 제시하고 있습니다. 궁극적으로 AI 에이전트 서비스는 다중 에이전트 시스템으로 구성되어야 하며, 이를 위해 오토젠(AutoGen)이나 시맨틱 커널(Semantic Kernel)과 같은 다중 에이전트 오케스트레이션 프레임워크를 활용할 수 있습니다^12.

새로운 멀티 에이전트 솔루션을 구축할 때는 먼저 싱글톤 에이전트를 구축하여 가장 안정적이고 확장 가능하며 안전한 에이전트를 확보한 다음, 이러한 에이전트를 함께 조율하는 방식으로 진행하는 것이 좋습니다^12.

강력한 시스템 메시지 프레임워크 구축

안전한 에이전트 애플리케이션을 구축하는 방법 중 하나는 강력한 시스템 메시지 프레임워크를 구축하는 것입니다. 이는 LLM이 사용자 및 데이터와 상호 작용하는 방식에 대한 메타 규칙, 지침, 가이드라인을 설정합니다^7.

시스템 메시지 프레임워크 구축을 위한 3단계 접근법:

1. 메타 시스템 메시지 생성: LLM이 에이전트의 시스템 프롬프트를 생성하도록 템플릿을 설계합니다^7.
2. 기본 프롬프트 생성: AI 에이전트의 역할, 수행할 작업, 책임 등을 상세히 설명하는 기본 프롬프트를 만듭니다^7.
3. 기본 시스템 메시지 최적화: 메타 시스템 메시지와 기본 시스템 메시지를 결합하여 AI 에이전트를 안내할 수 있는 더 잘 설계된 시스템 메시지를 생성합니다^7.

제로 트러스트 AI 모델 보안 전략

콘텐츠 무해화 및 재구성(CDR)

제로 트러스트 AI 모델 보안을 위한 첫 번째 접근법은 콘텐츠 무해화 및 재구성(Content Disarm and Reconstruction, CDR)입니다. 이는 모델이 로드되는 즉시 악성 코드를 실행할 수 있게 하는 직렬화 공격을 무력화하는 데 중점을 둡니다^3.

이동 대상 방어(MTD)

두 번째 접근법은 이동 대상 방어(Moving Target Defense, MTD)를 사용하여 모델 구조와 가중치를 공격으로부터 보호하고, 이러한 공격을 탐지하기 위한 검증 단계를 제공하는 것입니다^3.

이 방법은 HuggingFace 모델 저장소의 알려진 악성 공격에 대해 100% 무해화율을 보여주었습니다^3.

결론: 신뢰할 수 있는 AI 에이전트 구축을 위한 종합적 접근

AI 에이전트의 안전과 보안은 단순한 기술적 문제가 아닌, 종합적인 접근이 필요한 복잡한 과제입니다. 제로 트러스트 원칙을 적용하여 "절대 신뢰하지 말고, 항상 검증하라"는 접근 방식으로 에이전트를 설계하고 구현해야 합니다.

안전한 AI 에이전트 구축을 위해서는 평가(Evals), 실행(Enforcement), 관찰 가능성(Observability)이라는 세 가지 계층의 다층적 접근 방식이 필요합니다. 이를 통해 데이터 유출, 무단 접근, 악성 행동과 같은 위험을 최소화하고, 규정을 준수하며, 사용자의 신뢰를 얻을 수 있습니다.

AI 에이전트는 우리의 일상과 업무를 혁신적으로 변화시킬 잠재력을 가지고 있지만, 이러한 잠재력을 안전하게 실현하기 위해서는 보안과 안전성이 최우선시되어야 합니다. 제로 트러스트 원칙에 기반한 보안 전략은 AI 에이전트의 미래를 안전하게 보장하는 핵심 요소가 될 것입니다.

실행에 옮기기: 안전한 AI 에이전트 여정의 시작

이제 AI 에이전트의 안전과 보안에 대한 이해를 바탕으로, 다음 단계로 나아갈 시간입니다. 여러분의 조직이나 프로젝트에서 AI 에이전트를 도입하거나 개발할 계획이 있다면, 다음 질문들을 고려해보세요:

1. 현재 사용 중이거나 개발 중인 AI 에이전트의 보안 취약점을 얼마나 체계적으로 평가하고 있나요?
2. 제로 트러스트 원칙을 어떻게 AI 에이전트 아키텍처에 통합할 수 있을까요?
3. 에이전트의 행동을 지속적으로 모니터링하고 평가하기 위한 관찰 가능성 전략이 있나요?
4. 민감한 데이터를 처리하는 에이전트의 경우, 어떤 추가적인 보안 조치가 필요할까요?

AI 에이전트 보안은 지속적인 여정입니다. 기술이 발전하고 새로운 위협이 등장함에 따라, 우리의 보안 전략도 함께 진화해야 합니다. 제로 트러스트 접근 방식을 채택하고, 평가, 실행, 관찰 가능성이라는 세 가지 핵심 영역에 집중함으로써, 더 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 에이전트 생태계를 구축할 수 있을 것입니다.

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Zero Trust Armed AI Agents: A Complete Guide to Safety and Security

As AI agents rapidly integrate into various areas of our lives, security and safety are no longer optional but essential elements. From intelligent assistants to autonomous task-performing systems, AI agents offer powerful capabilities but also harbor serious security risks. Recently discovered vulnerabilities clearly demonstrate the potential for misuse of these agents, which is a significant concern for both businesses and individuals. In this article, I will share key insights on AI agent safety and security, and introduce practical security strategies applying zero trust principles.

Basic Concepts and Risk Factors of AI Agents

What is an AI Agent?

AI agents are autonomous systems that perform specific tasks or solve problems on behalf of users. They operate based on large language models (LLMs) and can perform various functions such as directly manipulating computers, searching for information, and editing documents. Recently, agents such as OpenAI's GPT Operator, Anthropic's Claude, and Google's Gemini have been receiving significant attention^8.

Security Risks Faced by AI Agents

AI agents are exposed to various security risks due to their autonomy and extensive access rights. According to research by Korean AI startup AimIntelligence, vulnerabilities have been discovered that allow AI agents to perform malicious commands such as account deletion, customized phishing, and posting hate content. The attack framework developed by the researchers recorded a success rate of over 40%^8.

These risks are not merely hypothetical. Methods to bypass the safety policies of AI agents are being developed, presenting a problem that is difficult to defend against with existing security filters focused on prohibited words^8.

Zero Trust and AI Agent Security

Understanding Zero Trust Principles

Zero Trust is an approach based on "never trust, always verify," which is changing the paradigm of network security^5. This model does not automatically trust devices even within the network and thoroughly verifies all access requests^5.

In the world of AI agents, Zero Trust is even more important. Because agents operate autonomously and can access sensitive data, continuous verification of all operations and requests is essential.

The Need for Building Zero Trust AI Agents

Because AI agents have uncertain operational methods, there can be risks such as unauthorized access or data leakage if they are poorly designed or implemented. Strict security measures are particularly necessary in environments handling sensitive personal information (PII) and health information (PHI)^9.

Global security company ZeroTrusted.ai provides a RAG and agent developer platform that supports AI security, privacy, and trust enhancement in sensitive and strictly regulated environments. This platform is designed based on zero trust and provides end-to-end protection for sensitive data such as PII and PHI^9.

Multi-layered Approach to Building Safe AI Agents

1. Evals: Thorough Security Assessment

Thorough security assessment is necessary before deploying AI agents to production. This includes appropriate test coverage and vulnerability scanning, just like traditional software development.

Key considerations in the evaluation process:

1. Setting appropriate use cases and standards: A baseline should be established to consistently measure the performance of AI agents. This allows you to check whether the baseline is maintained even when prompts or libraries are changed.
2. Preventing prompt injection attacks: Most LLMs can be vulnerable to prompt injection attacks, so tests should be performed to block these.
3. Calculating risk scores: An agent's risk score is an important indicator for increasing the reliability of production deployment. Risk assessment can identify high-risk factors that need to be fixed before deployment.

2. Enforcement: Implementing Strong Security Policies

The enforcement phase ensures that implementation is proceeding as intended. If implementation is poor, the agent will fail and cannot enter actual operation.

Key elements for implementing strong security policies:

1. Authentication and authorization: When a user makes a request to an agent, this request becomes a task and leads to API calls through tools. Without proper authentication, someone could impersonate another person and access confidential information^11.
2. Role-based access control: Agents should only be able to perform actions appropriate to their role. When an agent performs tasks on behalf of another user, that user's role should apply, and the agent should not access databases or make API calls without permission.
3. Automated approval process: Traditional approval processes consist of systems where administrators directly approve, but automated agents can handle these processes more efficiently. With proper design of agents, systems with automatic approval functions can be built, and approval limits can be set and managed.

3. Observability: Continuous Monitoring

Observability is very important in the world of agents. Unlike traditional software, agents include various variables, making it difficult to capture and monitor all of them^10.

AgentOps provides a holistic view of agent operations, enabling comprehensive observability through systematic tracing of agent artifacts and systems^6.

Key elements for implementing observability:

1. Tracking agent-generated artifacts: Systematically classify and track metadata about roles, goals, and constraints^10.
2. Monitoring execution artifacts: Monitor tool calls, subtask queues, and reasoning phase logs^10.
3. Managing evaluation artifacts: Continuously evaluate agent performance through benchmarks, feedback loops, and scoring metrics^10.
4. Building anomaly detection systems: As the number of requests increases, it becomes impossible to monitor all requests, so a system that defines thresholds and metrics and automatically detects abnormal behavior is needed.

Real Implementation Cases and Practical Tips

Microsoft's Azure AI Agent Service

Microsoft presents four key elements for developing safe and reliable agents. Ultimately, AI agent services should be composed of multi-agent systems, and multi-agent orchestration frameworks such as AutoGen or Semantic Kernel can be utilized for this^12.

When building new multi-agent solutions, it's good to start by building singleton agents to secure the most stable, scalable, and safe agents, and then proceed by coordinating these agents together^12.

Building a Strong System Message Framework

One way to build safe agent applications is to build a strong system message framework. This sets meta rules, guidelines, and guidelines for how LLMs interact with users and data^7.

Three-step approach to building a system message framework:

1. Generate meta system messages: Design templates for LLMs to generate system prompts for agents^7.
2. Create basic prompts: Create basic prompts that detail the role, tasks to perform, and responsibilities of the AI agent^7.
3. Optimize basic system messages: Combine meta system messages and basic system messages to generate better-designed system messages that can guide AI agents^7.

Zero Trust AI Model Security Strategy

Content Disarm and Reconstruction (CDR)

The first approach to zero trust AI model security is Content Disarm and Reconstruction (CDR). This focuses on neutralizing serialization attacks that allow malicious code to be executed as soon as the model is loaded^3.

Moving Target Defense (MTD)

The second approach is to use Moving Target Defense (MTD) to protect model structures and weights from attacks and provide verification steps to detect such attacks^3.

This method has shown a 100% disarmament rate against known malicious attacks from the HuggingFace model repository^3.

Conclusion: Comprehensive Approach to Building Trustworthy AI Agents

The safety and security of AI agents is not a simple technical issue, but a complex challenge requiring a comprehensive approach. Agents should be designed and implemented with a zero trust approach of "never trust, always verify."

Building safe AI agents requires a multi-layered approach consisting of three layers: Evals, Enforcement, and Observability. This minimizes risks such as data leakage, unauthorized access, and malicious behavior, ensures compliance with regulations, and gains user trust.

AI agents have the potential to revolutionize our daily lives and work, but to safely realize this potential, security and safety must be prioritized. Security strategies based on zero trust principles will be a key element in ensuring the safe future of AI agents.

Taking Action: Beginning the Journey to Safe AI Agents

Now, based on your understanding of AI agent safety and security, it's time to move to the next step. If your organization or project plans to adopt or develop AI agents, consider the following questions:

1. How systematically are you evaluating the security vulnerabilities of AI agents currently in use or under development?
2. How can zero trust principles be integrated into AI agent architecture?
3. Do you have an observability strategy to continuously monitor and evaluate agent behavior?
4. For agents handling sensitive data, what additional security measures are needed?

AI agent security is an ongoing journey. As technology advances and new threats emerge, our security strategies must evolve with them. By adopting a zero trust approach and focusing on the three key areas of evaluation, enforcement, and observability, we can build a safer and more reliable AI agent ecosystem.

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