인공 지능(AI) 보안

MCP가 어떻게 기존 보안 시스템에 직접적인 영향을 미치는 동시에 AI에 실질적인 '실행력'을 부여할 수 있는지에 집중하세요. 한편으로 MCP를 사용하면 LLM이 통합 프로토콜을 통해 도구, 데이터베이스, 비즈니스 시스템에 액세스할 수 있으므로 수동적인 질의응답 봇이 아니라 시스템을 넘나드는 멀티 에이전트로 전환할 수 있습니다. 반면에 이러한 기능은 '하이브리드 ID'와 롱링크 권한 부여 및 인증에 의존하기 때문에 제로 트러스트에서 요구하는 명확한 ID, 최소한의 권한, 지속적인 검증이 체계적으로 약화되고 컨텍스트 중독, 툴 중독, 공급망 공격 등과 같은 숨겨진 위협이 크게 확대됩니다.
보안을 유지하면서 에이전트 AI의 진정한 가치를 실현하려면 게이트웨이, 통합 ID, 세분화된 권한 부여, 전체 링크 감사 등 MCP를 중심으로 거버넌스를 재구축해야 합니다.

미래를 대비하는 AI 보안 아키텍처는 기술적인 문제일 뿐만 아니라 전략적인 변화이기도 합니다. '도구 중심'에서 '인텔리전스 중심'으로, '사후 대응'에서 '사전 거버넌스'로, '인공 의존'에서 '인간과 기계의 협업'으로 - 이러한 변화는 보안 산업의 모습을 크게 변화시킬 것입니다. "수동 의존"에서 "인간과 기계의 협업"으로 - 이러한 변화는 보안 산업의 모습을 크게 변화시킬 것입니다.

AI 네이티브 보안 시스템 구축에 앞장서는 기업은 위협 탐지, 운영 효율성, 비용 관리, 인재 유지 등 여러 측면에서 경쟁 우위를 확보하게 될 것입니다. 그리고 기존의 툴 스택과 규칙 작성에 갇혀 있는 기업은 결국 시대에 도태될 것입니다.

AI의 발전은 되돌릴 수 없습니다. 보안 의사 결정권자는 전략, 조직, 기술, 투자라는 네 가지 측면에서 AI 보안 플랫폼 구축을 시작하여 이 역사적인 기회를 잡기 위해 즉시 행동해야 합니다.

오픈소스 메가 모델인 랭체인은 직렬화/역직렬화 과정에서 "lc" 키가 누락된 심각도 수준의 직렬화 인젝션 취약점(CVE-2025-68664)을 발견한 Cyata Security의 보안 연구원 Yarden Porat에 의해 공개되었습니다. 이 취약점은 직렬화/역직렬화 프로세스에서 "lc" 키가 누락되어 공격자가 환경 변수를 유출하거나 임의의 객체를 인스턴스화하거나 프롬프트 인젝션을 통해 원격으로 코드를 실행할 수 있는 것으로, Cyata Security의 보안 연구원 Yarden Porat가 발견했습니다. 이 취약점은 버전 0.3.81 이전과 버전 1.0.0-1.2.5 범위 내의 모든 LangChain Core 배포에 영향을 미치며, 12월 24일에 공식 패치 버전 1.2.5 및 0.3.81이 릴리스되었고 동시에 기본 보안 정책도 강화되었습니다.

PromptPwnd는 Aikido Security 연구팀이 발견한 새로운 취약점으로, AI 에이전트를 통합하는 GitHub Actions 및 GitLab CI/CD 파이프라인에 심각한 위협이 될 수 있습니다. 이 취약점은 프롬프트 인젝션을 악용하여 악성 명령을 AI 모델에 주입함으로써 키 손상, 워크플로 조작 및 공급망 손상을 일으켜 높은 권한의 작업을 수행하도록 합니다. 최소 5개의 Fortune 500대 기업이 영향을 받았으며, Google Gemini CLI와 같은 여러 유명 프로젝트에서 이 취약점이 있는 것으로 확인되었습니다.

Strix는 수동 중심의 침투 접근 방식에서 멀티 에이전트 협업 자동화 모델로 진화한 사이버 보안 테스트 분야의 패러다임 전환을 나타냅니다. 이 도구는 LLM 기반 자율 인텔리전스를 통해 완벽한 취약성 수명 주기 관리(정찰, 익스플로잇, 검증)를 달성하여 기존의 수동 침투 및 수동 스캔 도구에 비해 상당한 비용 이점(70% 이상의 비용 절감)과 시간 효율성 이점(테스트 주기를 몇 주에서 몇 시간으로 단축)을 보여줍니다. 그러나 제로데이 취약점 악용 성공률이 10~21%에 불과하고 비즈니스 로직 취약점 탐지 기능이 심각하게 부족하며 멀티 에이전트 시스템의 내재된 보안 위험(힌트 주입, 에이전트 간 신뢰 남용)으로 인해 구조화된 거버넌스 프레임워크가 필요하다는 한계도 분명히 존재합니다.

많은 사람들이 AI가 사이버 보안에 미치는 영향을 주로 '또 하나의 스마트한 도구'의 형태로 생각합니다. 하지만 아시아 태평양(AP)의 AI 사이버 보안에 대한 이 개요서를 읽고 나면, AI가 공격을 더 빠르고, 더 저렴하고, 더 현실적으로 만들고 있다는 보다 확실한 결론을 내릴 수 있습니다.

AI가 단순한 챗봇에서 자율적인 계획, 의사 결정 및 실행 기능을 갖춘 에이전트 AI로 진화함에 따라 애플리케이션의 공격 표면이 근본적으로 바뀌었습니다. 기존의 LLM과 달리 ...

기업 애플리케이션에 대규모 언어 모델(LLM)과 생성 인공 지능(GenAI)이 널리 보급되면서 결정론적 논리에 기반한 기존의 소프트웨어 보안 패러다임으로는 모델 역전, 데이터 중독, 큐 워드 삽입과 같은 새로운 확률적 위협에 더 이상 대응할 수 없게 되었습니다.2023년에 출시될 Google의 보안 AI 프레임워크(SAIF)는 전통적인 사이버 보안 모범 사례와 AI 시스템의 특수성을 결합하는 것을 목표로 하는 체계적인 방어 아키텍처를 제안하고 있습니다. 구글이 2023년에 출시할 보안 AI 프레임워크(SAIF)는 기존 사이버 보안의 모범 사례와 AI 시스템의 특수성을 결합하는 것을 목표로 하는 체계적인 방어 아키텍처를 제안합니다. 이 백서에서는 아키텍처 설계 관점에서 SAIF의 6가지 핵심 요소, 생태적 시너지 메커니즘, 진화 경로를 분석하여 엔터프라이즈급 AI 보안 시스템 구축을 위한 이론적, 실무적 참고자료를 제공합니다.

CVE-2025-34291은 보안 점수가 CVSS v4.0: 9.4인 Langflow AI 에이전트 및 워크플로 플랫폼에서 발견된 중요한 취약점 체인입니다. 이 취약점을 통해 공격자는 사용자가 악성 웹 페이지를 방문하도록 유도하여 Langflow 인스턴스의 전체 계정 탈취 및 원격 코드 실행(RCE)을 달성할 수 있습니다.

이 보고서는 AI 어시스턴트, 에이전트, 도구, 모델, 스토리지의 5가지 핵심 공격 표면과 표적 보안 위험, 방어 아키텍처 및 솔루션으로 구성된 5가지 핵심 공격 표면을 기반으로 작성되었습니다.