AI 에이전트(스스로 판단하고 행동하는 자동화 시스템)가 기업 보안의 오래된 규칙을 바꾸고 있습니다. 기존 보안팀은 "어떤 계정이 필요 이상의 권한을 갖고 있는가"를 중심으로 접근권한을 관리해 왔습니다. 그러나 AI 에이전트는 사람이나 일반 프로그램과 달리, 주어진 접근권한 안에서 스스로 경로를 탐색하며 목표를 달성하려 끊임없이 시도합니다. 이는 공격자가 네트워크 안에서 권한을 확대해 나가는 '수평 이동(lateral movement)' 위협이 AI 에이전트를 통해 새로운 형태로 나타날 수 있음을 의미합니다. 기업 보안 담당자는 단순히 권한 목록을 점검하는 것을 넘어, AI 에이전트가 현재 권한으로 어떤 경로까지 도달할 수 있는지를 사전에 파악하는 새로운 접근법이 필요합니다.
AI 에이전트가 기업 환경에 도입되면서, 기존 계정·권한 기반 보안 모델로는 탐지하기 어려운 새로운 수평 이동 경로가 생겨나고 있다.
AI 에이전트는 부여된 접근권한 내에서 스스로 경로를 탐색하므로, 기존 침해 탐지 및 최소권한 원칙만으로는 위험 범위를 정확히 파악하기 어렵다.
AI 에이전트는 사람이나 결정론적(deterministic) 애플리케이션과 달리 목표 달성을 위해 가능한 경로를 자율적으로 탐색하는 특성을 가진다.
보안팀은 'AI 에이전트에게 부여된 접근권한으로 어디까지 도달 가능한가'를 사전에 매핑하고, 에이전트별 경로 가시성 확보 체계를 구축해야 한다.
AI 에이전트를 도입하거나 운영 중인 기업은 기존의 권한 감사(access audit) 외에, 에이전트가 자율 탐색할 수 있는 내부 경로를 시뮬레이션하는 위협 모델링을 추가로 수행해야 한다.
본문
보안팀은 수십 년간 "어떤 ID가 필요 이상의 접근권한을 갖고 있는가"라는 질문을 중심으로 활동해 왔습니다. AI 에이전트는 이보다 더 어려운 질문을 던집니다. 자율 시스템이 이미 보유한 접근권한을 바탕으로 어떤 경로를 스스로 발견할 수 있는지, 우리는 어떻게 파악할 수 있을까요? 사람은 어떤 일을 완료하기 위해 몇 가지 방법을 시도해 볼 수 있습니다. 결정론적(deterministic) 애플리케이션은 개발자가 작성한 흐름을 그대로 따릅니다. 그러나 AI 에이전트는 '완료'를 향해 끊임없이 나아갑니다. 지난 5월
