DeepKeep, AI Lens for Developers를 통해 AI 코딩 에이전트를 위한 런타임 가드레일을 추가

DeepKeep은 AI Lens for Developers를 도입했으며, 이는 개발자 머신에서 작동하는 AI 코딩 에이전트에 대한 CISOs의 가시성과 정책 제어를 제공하도록 설계된 보안 레이어입니다. 이 제품은 DeepKeep의 기존 AI 사용‑제어 및 런타임‑보호 기능을 Cursor 및 Claude Code와 같은 도구에 확장하며, GitHub Copilot, OpenAI Codex, Lovable, Windsurf 및 추가 코딩 에이전트에 대한 지원을 계획하고 있습니다.

이번 출시는 개발자 도구의 자율성이 증가하면서 발생한 보안 문제를 해결합니다. 최신 코딩 에이전트는 로컬 파일을 검사·수정하고, 셸 명령을 실행하며, Model Context Protocol (MCP)을 통해 외부 서비스를 호출할 수 있습니다. 이러한 권한은 도구를 유용하게 만들지만, 동시에 에이전트가 자격 증명을 노출하거나 민감한 코드를 변경하거나 클라우드 애플리케이션에 전통적으로 적용되는 보안 팀의 제어 범위를 벗어난 시스템과 상호 작용할 수 있게 합니다.

Unite.AI가 최근 조사한 바와 같이, 보안 팀은 에이전트 도구 호출, 명령 실행 및 시스템 변경 이벤트를 추적해야 할 필요성이 점점 커지고 있습니다, 단순히 승인된 AI 서비스 목록을 유지하는 것만으로는 충분하지 않습니다.

실행 전후 에이전트 행동 검사

AI Lens for Developers는 전체 엔드포인트 에이전트가 아니라 가벼운 플러그인 형태로 구축되었습니다. DeepKeep에 따르면, 이 플러그인은 코딩 에이전트 워크플로에 연결되어 프롬프트, 파일 읽기, 셸 명령 및 MCP 도구 호출을 실행 전후에 검사합니다. 각 활동은 허용, 차단 또는 감사 결정을 위해 회사의 정책 시스템으로 라우팅될 수 있습니다.

실행 전 모니터링과 실행 후 모니터링의 구분은 중요합니다. 감사 로그는 사고 발생 원인을 설명할 수 있지만, 파괴적인 명령을 방지하거나 비밀이 개발자 환경을 떠나는 것을 차단할 수는 없습니다. DeepKeep은 AI Lens를 사전 방지 제어와 사고 대응 및 규정 준수를 위한 증거 원천으로 동시에 포지셔닝하고 있습니다.

이 제품은 프롬프트나 첨부 파일에 포함된 자격 증명, 액세스 토큰 및 비밀번호를 표시할 수 있습니다. 또한 인증을 생략하는 함수와 같은 보안에 취약한 패턴을 위해 에이전트가 생성한 코드를 검사합니다. 파괴적인 명령으로 판단된 경우 인간 승인을 위해 보류될 수 있으며, 관리자는 민감한 저장소, 코드 섹션 또는 내부 프로젝트에 대한 언급을 식별하기 위해 맞춤형 키프레이즈 규칙을 만들 수 있습니다.

DeepKeep에 따르면 각 세션은 장치 ID, 프롬프트 내용 및 사용자 ID를 포함할 수 있는 상세 감사 기록을 생성합니다. 이를 통해 보안 팀은 개발자가 차단된 요청을 수정하고 다시 시도하더라도 에이전트의 활동을 재구성할 수 있습니다.

개발자용 AI를 위한 중앙 정책

관리자는 DeepKeep의 Policy Hub를 통해 규칙을 관리합니다. 정책은 역할별 또는 조직 전체에 적용될 수 있으며, 개인 식별 정보, 자격 증명 및 파괴적인 명령과 같은 범주를 포함할 수 있습니다. 이 접근 방식은 기업이 일관된 보안 자세를 설정하면서도 엔지니어링 팀이 에이전트 기반 개발 워크플로를 계속 사용할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

제품이 MCP에 집중하는 시점은 특히 시의적절합니다. 이 프로토콜은 AI 애플리케이션에 도구와 엔터프라이즈 데이터에 연결하는 표준 방식을 제공하지만, 모든 서버와 호출 가능한 동작은 에이전트가 도달할 수 있는 공격 표면을 확대할 수 있습니다. Unite.AI의 Model Context Protocol 가이드에 따르면, MCP 호스트와 서버는 프롬프트 인젝션 및 신뢰할 수 없는 도구 출력에 노출되는 등 별개의 보안 경계를 형성합니다. 따라서 모델이 다른 시스템을 통해 행동을 취할 수 있는 경우 모델만을 모니터링하는 것은 충분하지 않습니다.

DeepKeep의 제품 부사장인 Ofer Rotberg는 코딩 에이전트가 점점 더 높은 자율성을 가지고 작동하면서 비정상적으로 강력한 개발자 접근 권한을 물려받는다고 주장합니다. 그의 관점에서 CISOs는 에이전트 행동에 대한 지속적인 가시성과 실시간으로 유해한 행동을 차단할 수 있는 능력이 필요하며, 다음 사고를 조사하기 위해 기다리는 것이 아니라 즉시 대응해야 합니다.

보다 넓은 AI 보안 플랫폼의 일부

AI Lens for Developers는 DeepKeep의 보다 넓은 AI 보안 플랫폼 내에 위치합니다. 이 회사는 AI 방화벽, 자동 및 인간 주도 AI 레드팀, AI 사용 제어, 에이전트 스캔 및 모델 스캔도 제공합니다. DeepKeep에 따르면 이들의 제어는 개발·테스트 단계부터 애플리케이션 및 에이전트의 프로덕션 사용에 이르는 AI 라이프사이클 전반에 적용될 수 있습니다.

이 회사는 2021년에 설립되었으며, 플랫폼을 모델에 구애받지 않는 것으로 설명하고 SaaS, 프라이빗 클라우드, 온프레미스 및 에어갭 환경에 배포를 지원합니다. 더 넓은 제안은 기업이 모든 AI 도구마다 별도의 제어를 두는 대신 모델, 애플리케이션, 직원 및 자율 에이전트를 위한 공통 정책 언어가 필요하다는 것입니다.

CISO에게 개발자용 에이전트는 이 아이디어를 시험할 긴급한 사례가 되고 있습니다. 기존 애플리케이션 보안은 프로덕션에 도달하는 코드에 크게 초점을 맞춥니다. 코딩 에이전트는 또 다른 위험 층을 추가합니다: 저장소를 읽고 코드를 생성하며 명령을 실행하는 과정 자체가 자율적일 수 있습니다. AI Lens와 같은 제품은 개발자들이 에이전트를 채택하게 만든 속도 향상을 없애지 않으면서 해당 과정을 가시화하고 강제 적용하려고 시도하고 있습니다.