에이전틱 AI가 NHI 스프롤을 관리할 수 없는 공격 표면으로 전환

현대의 클라우드 환경은 강력한 접근 권한을 보유하고 있지만 적절한 검토를 받지 못하는 수천 개의 비인간 자격증명으로 구성되어 있습니다. 서비스 계정, API 키, OAuth 토큰 및 기타 비인간 자격증명은 응용 프로그램 동작을 인증하지만 종종 잘 관리되지 않으며 어려운 경우가 많습니다. Mandiant의 M-Trends 2026 보고서는 45만 시간 이상의 사고 대응에서 가져온 데이터를 토대로 클라우드 침해에서 이러한 기계 身分이 주요 공격 벡터가 된 것을 확인했습니다. 위협 행위자는 장기적으로 유지되는 OAuth 토큰을 수집하고, 하드 코딩된 키를 훔치기 위해 제3자 SaaS 공급자를 손상시키고, 그 비밀을 사용하여 대규모 데이터 도난을 위해 환경에서 피벗합니다. 이 발견은 이 영역을 추적하는 사람에게真正로 놀라운 것은 아닙니다. 그러나 이 문제에 대한 새로운 가속도가 무엇인지에 대한 것이 실제로 노출됩니다. 기존에 있는 서비스 계정을 관리하기 위해 싸우고 있는 조직은 새로운 비인간 身分을 이전에 AI 거버넌스 프로세스가 처리할 수 있도록 설계되지 않은 속도로 생성하는 에이전틱 AI 시스템을 동시에 배포하고 있습니다. 알려진 문제와 새로운 가속기 사이의 충돌은 노출이 발생하는 곳입니다.

비인간 身分 스프롤의 산술

비인간 身分이 인간 사용자보다 82배 더 많다는 비율은 수학을 통해 작업할 때까지 받아들이기 어렵습니다.今年 초에 발표된 또 다른 최근 연구에 따르면 기업 환경에서 비인간 身分이 인간 사용자보다 82배 더 많습니다. ManageEngine의 Identity Security Outlook 2026 보고서에 따르면 조사된 조직의 거의 절반이 100대 1 이상의 비율을 보이고 있으며 일부 부문은 500대 1에 이를 정도입니다. 2024년 상반기와 2025년 상반기 사이에 평균 기업은 NHI 볼륨에서 44%의 증가를 보았습니다.

기업 환경에서 비인간 身分의 확산은 에이전틱 AI 시스템이 널리 보급되기 전에 이미 진행 중이었습니다. 이 성장은 주로 클라우드 컴퓨팅으로의 전환, 마이크로 서비스 아키텍처의 채택 및 SaaS 플랫폼의 통합 증가에 의해 주도되었습니다. 그러나 에이전틱 AI는 기존의 문제에 선형적으로 추가되지 않습니다. 미래의 문제의 속도와 규모를 근본적으로 변경할 것입니다. 각 에이전트는 자신의 身分 인프라를 필요로 하므로 조직은 자격증명, 접근 토큰 및 권한 범위의 빠른 증가와 함께 에이전트 체인의 출현을 경험하고 있습니다. 따라서 전통적인 도구는 더 이상 조직 내에서 활성 비인간 身分의 수를 신뢰성 있게 추적하거나 정량화할 수 없습니다.

이것은 위협 인텔리전스 문제입니다

에이전트가 참여할 때 공격 표면의 산술이 변경됩니다. 특권 있는 인간 계정을 손상한 공격자는 하나의 身分을 얻었습니다. 에이전트 자격증명을 손상하거나 에이전트가 이유를 부린 데이터를 중독시키거나 에이전트의 입력 파이프라인에 명령을 주입한 공격자는 수십 개의 다운스트림 서비스에 연결된 자율 시스템의 권한을 상속받습니다.

사건은 이미 발생하고 있습니다. 2025년에 AppOmni는 ServiceNow의 Virtual Agent 통합에서 CVE-2025-12420를 공개했습니다. 이 취약점은 공격자가 이메일 주소만 사용하여 모든 사용자를 가장하고 MFA 및 SSO를 우회하여 관리 권한으로 에이전트를 실행할 수 있었습니다. OpenClaw 취약점은 2026년 초에 발생하여 135,000개 이상의 GitHub 별이 있는 오픈 소스 에이전트 프레임워크에 영향을 미쳤습니다. 악의적인 웹사이트는 플러그인이나 사용자 상호 작용 없이 개발자의 에이전트를 탈취할 수 있었습니다. Mandiant의 사례 연구는 위협 행위자 UNC6395가 SaaS 공급자의 Salesforce 통합에서 OAuth 토큰을 훔치고 700개 이상의 조직에 걸쳐 고객 환경에 액세스하는 것을 문서화했습니다.

身分 손상의 블래스트 반경은 더 이상 한 사람이 액세스할 수 있는 범위로 제한되지 않습니다. 그것은 한 에이전트가 허가된 작업의 범위로 제한됩니다. 많은 프로덕션 배포에서 이것은 실제로 제한이 없다는 것을 의미합니다.

거버넌스 격차는 구조적입니다

클라우드 보안 연합과 Strata Identity는 2025년 말에 보안 리더들을 조사했습니다. 조사 결과 에이전트 身分을 관리할 수 있는 IAM 도구에 대한 높은 확신을 가진 사람은 18%에 불과했습니다. 모든 환경에서 에이전트 동작을 인간 후원자에게 추적할 수 있는 사람은 28%에 불과했습니다. 투자에 대한 주요 우려 사항은 다음을 포함합니다. 민감한 데이터 노출(55%), 승인되지 않은 동작(52%), 자격증명 오용(45%) 및 에이전트 발견 또는 등록 불능(40%).

이러한 통계는 에이전트가 실행 중임을 알고 있지만 에이전트의 소유자, 접근 권한, 접근한 내용 또는 자격증명을 깨끗이 취소하는 방법을 신뢰성 있게 알 수 없는 환경을 설명합니다. 대부분의 기업 보안 프로그램을 지원하는 身分 프레임워크는 동작을 주체에 속성할 수 있는 능력을 가정합니다. 에이전트가 하위 에이전트를 생성하고, 다른 동작을 체인하고, 세 번째 시스템을 트리거할 때, 속성은 조회 문제가 아닌 그래프 문제가 됩니다. 대부분의 조직은 이 그래프를遍历할 수 있는 도구를 보유하고 있지 않습니다.

Cisco의 State of AI Security 2026 보고서는 다른 방향에서 준비 격차를 정량화했습니다. 대부분의 조직이 에이전틱 AI를 배포할 계획이지만 에이전트를 보호할 준비가 된 사람은 29%에 불과했습니다. 나머지 71%는 준비가 되지 않은 것이 아니라 공격이 가상적인 것이 아니라 기존 도구가 이를 잡기 위해 설계되지 않았기 때문입니다.

속도 문제

이 문제를 가장 잘 처리할 수 있는 조직은 에이전트 身分에 대해 특권 있는 인간 계정과 동일한 수명 주기 규율을 적용하는 것입니다. 구체적으로, 정의된 소유권, 최소 특권 범위, 회전 일정 및 신뢰할 수 있는 킬 스위치입니다. 기계 속도에서 身分을 생성하는 것은 인간 속도에서 승인 프로세스로 거버넌스를 할 수 없습니다. 거버넌스 도구는 배포 도구와 동일한 속도로 작동해야 합니다. 대부분의 조직에서는 이러한 도구가 프로덕션에서 존재하지 않습니다. 부족한 것은 비인간 身分이 위험임을 인식하는 것이 아닙니다. 시스템이 身分을 생성하는 동일한 시계 속도에서 작동할 수 있는 거버넌스 인프라입니다. 이 격차가 지속될 때마다 보안 팀이 볼 수 있는 것과 실제로 실행 중인 것 사이의 거리는 에이전트 배포의 또 다른 세대로 증가합니다.