2026년, 에이전틱 AI 보안: 기업의 최우선 과제와 해결해야 할 과제들

에이전틱 AI가 기업의 미래를 좌우할 핵심 기술로 부상하면서, 2026년을 준비하는 기업들은 자율적으로 작동하는 AI 에이전트를 도입하여 비즈니스 운영을 혁신하려 하고 있습니다. 하지만 이 혁신의 이면에는 간과할 수 없는 심각한 보안 문제가 도사리고 있습니다. 특히 아이덴티티 및 인증 문제는 CISO(최고정보보호책임자)에게 큰 부담으로 작용하며, 기업의 안전을 위협하는 잠재적인 위험 요소로 부각되고 있습니다.

에이전틱 AI, 새로운 위협의 등장

자율형 에이전트의 도입은 기존의 사이버 보안 메커니즘으로는 효과적으로 추적, 식별, 통제하기 어려운 새로운 위협을 야기합니다. 특히 에이전트 간의 자율적인 통신은 공격자에게 악용될 여지를 제공하며, 프롬프트 인젝션 공격과 같은 새로운 형태의 공격에 취약하게 만듭니다. 탈취된 에이전트가 기업의 정상 에이전트와 통신하는 상황에서는 기존의 자격 증명 회수 방식만으로는 피해 확산을 막기 어렵다는 점이 문제입니다.

인증 메커니즘의 한계와 이상적인 보안 목표

현재 널리 사용되는 강력한 인증 메커니즘은 이상 행위가 감지되면 자격 증명을 폐기하거나 중단하는 방식으로 작동하지만, 실제 악성 행위를 식별하기 전에 일정 수준 이상의 관찰이 필요합니다. 그 사이 침해된 에이전트가 시작한 작업은 이미 에이전트 체인 전반으로 확산되었을 수 있습니다. 보안 업계는 모든 상호작용을 추적하고 악성 에이전트와 상호작용한 모든 정상 에이전트에 자동으로 통지하여 해당 에이전트의 지시를 무시하도록 하는 시스템을 구축하는 것을 목표로 하고 있지만, 아직까지 이러한 요구를 해결한 업체는 없습니다.

통제되지 않은 에이전틱 AI 배포의 위험성

통제되지 않은 에이전틱 AI 배포로 인한 사이버 보안 위험은 지금까지 CISO가 경험한 그 어떤 위협과도 비교할 수 없습니다. AI 에이전트의 공격 표면은 자연어 인터페이스와 방대한 수의 다른 에이전틱 시스템을 호출할 수 있는 능력 때문에 사실상 무한하다고 볼 수 있습니다. 강력한 에이전틱 인증 체계가 없다면, 기업은 단 하나의 가짜 지시만으로도 탈취될 수 있는 자율 시스템을 배포하는 위험에 노출됩니다.

아이덴티티 관리의 중요성과 해결 과제

자율형 에이전트를 실험 중인 기업 가운데 에이전틱 아이덴티티 시스템을 실제로 구축한 곳은 극히 일부에 불과합니다. 상당수 프로젝트가 섀도우 IT 형태로 진행되고, PoC 단계에서 보안이 우선순위에서 밀려나기 쉽기 때문입니다. 전문가들은 IT 승인 여부나 현업 주도 여부, 서드파티 에이전트 여부와 관계없이 환경 내 모든 에이전트를 추적하고 통제할 수 있도록 에이전틱 인증 업체의 PKI 기반 아이덴티티로 관리하는 것이 바람직하다고 조언합니다.

보안 원칙과 충돌하는 에이전틱 AI의 상호작용

에이전틱 AI에 우호적인 상호작용은 핵심 보안 원칙과 충돌할 수 있습니다. 기업은 에이전트가 자율적으로 서로를 발견하고 통신 채널을 만들며 거래 관계를 형성하는 상황을 감수할 수 없습니다. AI가 수행할 작업과 목표를 명확히 정의하고 그 범위를 해당 업무로 제한해야 합니다. 에이전트 간 상호작용이 기술적으로 가능하다고 해도 최소 권한 원칙이나 역할 분리 같은 보안 원칙에는 심각한 위험을 초래할 수 있습니다.

사후 아이덴티티 추가의 어려움과 킬 스위치의 필요성

적절한 아이덴티티 체계 없이 에이전틱 AI 실험이 시작되면, 이후에는 아이덴티티 인증을 추가하는 일이 훨씬 어렵습니다. 애초에 이런 프로세스가 마련돼 있지 않기 때문에 에이전트는 탈취되거나 침해될 수밖에 없습니다. 반드시 킬 스위치가 필요하며, 누가 명령을 내리는지, 그리고 그 인간이나 시스템이 실제 권한을 갖고 있는지를 AI 에이전트가 검증할 수 있는 능력이 중요합니다.

변화하는 위협 환경과 새로운 보안 모델

기존 인증 프레임워크는 고정된 아이덴티티와 예측 가능한 요청 패턴을 전제로 하지만, 자율형 에이전트는 스스로 행동을 시작하고 기억을 바탕으로 행동을 확장하며 새로운 통신 경로를 자율적으로 형성하기 때문에 완전히 새로운 위험 범주를 만듭니다. 에이전트가 내부 상태를 업데이트하거나 과거 상호작용을 학습하고 워크플로우 내 역할을 변경하면 보안 관점에서의 아이덴티티 역시 시간에 따라 변하게 됩니다. 따라서 대부분의 조직은 인증 이후에도 역량과 행동이 진화하는 에이전트를 전제로 한 보안 모델을 준비해야 합니다.

되돌릴 수 없는 피해와 역방향 체이닝의 한계

탈취된 에이전트가 정상 에이전트에 악성 지시를 내린 뒤 발생한 피해를 되돌릴 수 없는 문제에 대해서는 아직까지 아무도 제대로 해결하지 못했습니다. 위험 신호가 충분히 강할 경우 권한뿐 아니라 액세스 토큰 자체를 철회하는 기능은 있지만, 실시간으로 이어지는 에이전트 간 체인을 차단하는 문제는 훨씬 더 많은 고민이 필요합니다. 이 문제를 해결하려면 기업 환경 내 모든 에이전트의 상호작용을 기록해야 하지만, 자율형 에이전트는 인간이 따라갈 수 없는 속도로 작동하기 때문에 이러한 활동을 저장하는 데이터 웨어하우스는 매우 빠른 속도로 가득 찰 가능성이 큽니다.

결론

에이전틱 AI는 기업에게 혁신적인 기회를 제공하지만, 동시에 심각한 보안 위협을 야기합니다. 2026년을 대비하는 기업은 에이전틱 AI 보안에 대한 투자를 확대하고, 아이덴티티 및 인증 체계를 강화하며, 새로운 위협에 대응할 수 있는 보안 모델을 구축해야 합니다. 그렇지 않으면 에이전틱 AI의 잠재력을 최대한 활용하지 못할 뿐만 아니라, 심각한 보안 사고로 인해 막대한 피해를 입을 수 있습니다.