인간을 넘어서: 침해 주도형 세계에서 에이전트 AI와 비인간 身分 보안

기업 SOC에서 지난 18개월 동안 근무했다면 이미 보았을 것입니다. 사람에게 매핑되지 않는 경고. “어떤 것”에 속한 자격증, 사람이 따라갈 수 없는 속도로 작동하는 자동화입니다.

최근에는 단순한 노이즈가 아니라 우리 산업에서 가장 큰 헤드라인의 근본 원인이 되었습니다. Victoria의 Secret 사이버 사고로 인해 판매가 중단되고 집단 소송이 발생했습니다. 다중 테넌트 클라우드 보안 위반으로 인해 고객 전체에 걸쳐 민감한 데이터가 노출되었습니다. 점점 더 많은 보안 위반은 볼 수 없고, 추적할 수 없거나 거의 이해할 수 없는 身分에서 발생합니다.

에이전트 AI의 부상, 즉 애플리케이션, API 및 인프라스트럭처 전체에서 작동할 수 있는 자율 시스템은 비인간 身分(NHIs)의 폭발, 즉 서비스 계정, 봇, API 키 및 머신 자격증과 충돌했습니다. 함께하면 대부분의 조직이 보안을 유지할 수 있는 속도보다 빠르게 확장하는 새로운 공격 표면을 생성합니다.

에이전트 AI란 무엇을 의미하는가

에이전트 AI는 목표를 설정하고 인간의 감시 없이 멀티 스텝 작업을 자율적으로 실행할 수 있는 AI “에이전트”를 말합니다.

• API를 호출하거나 데이터베이스를 업데이트하거나 워크플ロー 트리거할 수 있습니다.

• 기계 속도에서 작동합니다. 즉, 몇 초 안에 작동합니다.

• 위험: 프롬프트 주입, 독성 훈련 데이터, 도난당한 자격증.

우리가 대처하는 규모

기계 身分은 이미 대부분의 기업에서 인간보다 많으며, 경우에 따라 20:1 이상으로 많을 수 있습니다. 2026년까지 이 비율은 거의 두 배가 될 것으로 예상됩니다. 이러한 NHIs는 클라우드 워크로드, CI/CD 파이프라인 및 API 통합에 있으며, 이제는 LLM 기반 자동화를 주도하고 있습니다.

도전: 대부분의 IAM 시스템은 기계가 아니라 사람을 관리하도록設計되었습니다.

• 소유자가 없는 계정.

• 만료되지 않는 정적 자격증.

• 필요 이상의 특권.

이것은 가상입니다. Uber와 Cloudflare의 보안 위반은 손상된 기계 계정으로 추적되었습니다. 이러한 계정은 피싱 시뮬레이션을 받지 못하지만 중요한 인프라를 잠글 수 있습니다.

에이전트 AI: 위험의 승수기

한편으로, 에이전트 AI는 운영 게임 체인저입니다. 다른 한편으로, 접근이 손상되면 자동화가 적의 손에 넘어갑니다.

고려하십시오:

• SaaS 애플리케이션에 대한 읽기/쓰기 권한을 가진 AI 에이전트는 인간 중심의 이상 감지 없이 데이터 도난을 자동화할 수 있습니다.

• 同じ 에이전트가 IAM 역할을 변경하거나 클라우드 리소스를 배포할 수 있다면, 자동화된 권한 상승이 발생합니다.

• 프롬프트 주입 공격 및 모델 독성은 공격자가 자격증을 훔치지 않고도 AI 에이전트를 재지정할 수 있음을 의미합니다.

우리는 관리되지 않는 서비스 계정이 얼마나 위험한지 보았습니다. 이제 그 계정에 의사 결정 능력을 부여하면 위험은 증가합니다.

사례 연구: AI + NHI 시대 보안 위반 분석

Victoria의 Secret (2025년 5월)
Memorial Day 주말에 Victoria의 Secret은 미국 웹사이트와 일부 매장 서비스를 다운시켰습니다. 이는 랜섬웨어 스타일의 사건으로 보였습니다 (The Hacker News, Bitdefender). 중단은 수일 동안 지속되었으며 2분기 매출이 2천만 달러 감소하는 데 기여했습니다. 이후 집단 소송은 소매업체가 민감한 데이터를 암호화하지 않았으며, 임직원 사이버 보안 교육을 생략했으며, 임계적인 보안 감사를 무시했다고 주장합니다 (Top Class Actions), 모두 불충분한 관리된 비인간 身分(NHIs)와 특권 접근의 약점을 반영합니다.

구글 Salesforce 보안 위반 (2025년 6월)
6월, 공격자들은 ShinyHunters (UNC6040) 그룹과 관련이 있는 것으로 알려졌으며, 보이스 피싱(vishing) 기술을 사용하여 기업 Salesforce CRM 인스턴스에 접근했습니다 (ITPro). 내부에 들어간 후, 공격자들은 중소기업 고객의 연락처 데이터를 빼냈습니다. 이것은 인간을 대상으로 하는 사회 공학에서 시작되었지만, 연결된 애플리케이션 — 기계 身分의 한 형태 — 을 통해 공격자가 사용자 동작 분석을 트리거하지 않고 수평으로 이동할 수 있었습니다.

소매 및 럭셔리 브랜드 중단 (M&S, Cartier, The North Face)
주요 소매업체, The North Face 및 Cartier를 대상으로 한 일련의 공격으로 고객 이름, 이메일 및 선택적 계정 메타데이터가 노출되었습니다 (Sangfor, WSJ). Marks & Spencer는 특히 심각한 영향을 받았으며, 랜섬웨어 및 공급망 공격으로 클릭 및 수집 서비스가 15주 이상 중단되었으며, 소매업체에 최대 3억 파운드의 비용이 발생할 것으로 추정됩니다. 각 경우에 第三자 통합 및 API 연결, 종종 NHIs에 의해 지원되었습니다.

비인간 身分(NHI)이란 무엇인가?

NHIs는 기계에 의해 사용되는 자격증 및 계정입니다. 예:

• 데이터베이스나 애플리케이션을 위한 서비스 계정.

• 클라우드-클라우드 통합을 위한 API 키.

• 자동화 스크립트를 위한 봇 자격증.

위험: 과도한 권한, 부족한 모니터링, 종종 사용 후에도 활성화된 상태로 남아 있습니다.

관리가 왜 뒤처리는가

조직은 다음과 같은 장벽에 직면합니다:

• 발견 격차 — 많은 조직은 완전한 NHI 인벤토리를 생성할 수 없습니다.

• 라이프사이클 부실 관리 — NHIs는 종종 년 단위로 남아 있으며, 정기적인 검토가 없습니다.

• 책임 공백 — 인간 소유자가 없으면 정리 작업이 공백을 메우지 못합니다.

• 특권 크립 — 권한이 누적되지만 취소는 지연됩니다.

이것은 우리가 인간 계정과 싸워온 동일한 문제입니다. 단지 지금은 각 NHI가 24/7, 규모에 따라, “인간” 위험 제어를 트리거하지 않고 작동할 수 있습니다.

NHI 및 에이전트 보안을 위한 벤더 중립 플레이북

1. 전체 발견 — 모든 NHI 및 에이전트를 매핑하십시오. 특권, 소유자 및 통합을 포함합니다.

2. 인간 소유자를 할당하십시오 — 각 NHI의 라이프사이클에 책임을 지는 사람을 지정하십시오.

3. 최소 권한을 강제 적용하십시오 — 실제 사용량에 따라 권한을 일치시킵니다. 과도한 권한을 제거하십시오.

4. 자격증 위생을 자동화하십시오 — 키를 회전시키고, 일시적인 토큰을 사용하고,休眠 계정을 자동으로 만료시킵니다.

5. 연속적인 모니터링 — 예상치 못한 API 호출 또는 특권 상승과 같은 이상 현상을 감지하십시오.

6. AI 거버넌스를 통합하십시오 — 에이전트를 높은 특권 관리자로 취급하십시오. 로그 활동, 정책 시행 및 정의된 시간에 접근을 허용하십시오.

(이러한 단계는 NIST CSF, CIS 제어 5 및 새로운 Gartner IVIP 모범 사례와 일치합니다.)

이것이 지금 왜 필요한가

이것은 단순히 AI 트렌드를 추구하는 것이 아닙니다. 이는 身分 지평이 사람에서 프로세스로 이동했음을 인식하는 것입니다. 공격자는 이를 알고 있습니다. 기계 身分을 사후 처리로 취급한다면, 적에게 탐지되지 않고 작동할 수 있는 블라인드 스폿을 제공합니다.

NHI 및 에이전트 거버넌스를 身分 보안의 1차 요소로 만드는 팀이 앞서갈 것입니다. 다음 침해가 문제를 강제하기 전에 가시성, 소유권 및 라이프사이클 규율을 갖춘 팀입니다.