Oracle, OpenAI 사이버 보안 모델 기반 AI 보안 메시 발표

Oracle은 2026년 10월 27일 라스베이거스에서 열린 Oracle AI World에서 Oracle AI Security Mesh를 발표했다. OpenAI의 최첨단 사이버 보안 모델을 기반으로 하는 관리형 플랫폼으로, Oracle은 이 플랫폼이 조직의 보안 취약점을 더 빠르게 찾아 해결하도록 지원하기 위해 설계됐다고 밝혔다.

이 서비스는 생체 인식으로 사람의 신원을 확인하는 OCI Identity Assurance와 네트워크 접근 정책을 시행해 핵심 시스템과 데이터를 보호하는 OCI Zero Trust Packet Routing을 보완한다.

Oracle의 보안 및 ID 담당 수석 부사장인 Phil Newman은 “AI 에이전트가 더 많은 책임을 맡게 되면서 기업에는 이러한 시스템의 작동 방식에 발맞출 수 있는 보안이 필요합니다”라고 말했다. Newman은 이러한 기능을 결합하면 조직이 민감한 작업을 승인할 수 있는 사람이 누구인지, AI 워크로드가 어떤 시스템에 접근할 수 있는지 통제하면서 보안 위험을 더 빠르게 식별하고 해결할 수 있다고 설명했다.

이 플랫폼은 온프레미스, OCI 또는 다른 클라우드에서 실행되는 애플리케이션과 인프라를 모두 다룬다. OpenAI의 최첨단 사이버 보안 모델에 Oracle의 테스트 도구와 고객이 자사 시스템에 관해 제공하는 맥락 정보를 결합한다. Oracle에 따르면 모델은 애플리케이션의 동작을 추론하고 잠재적 취약점이 어떻게 악용될 수 있는지 조사해 보안팀이 가장 중대한 위험을 우선적으로 처리하도록 지원한다.

테스트 및 해결 방식

각 발견 사항에 대해 플랫폼은 재현 단계와 테스트 결과 등의 근거를 제공하고, 팀이 제안된 수정 사항을 평가하도록 지원한다. 테스트는 고객이 승인한 범위 안에서 진행되며, 플랫폼은 제안된 수정 사항이 예상되는 애플리케이션 동작에 어떤 영향을 미치는지 확인한다. 고객이 승인하기 전에는 어떤 수정 조치도 적용되지 않는다. 각 에이전트는 정의된 작업 범위와 필요할 때만 부여되는 권한을 갖춘 별도의 ID로 작동하며, 독립적인 모니터가 승인된 경계를 벗어난 활동을 감지하고 중단할 수 있다.

Oracle의 제품 페이지에 따르면, 탐색 프레임워크는 고객이 제공한 맥락 정보와 접근 권한을 바탕으로 고객 시스템과 시스템 간 연결 관계를 자동으로 파악한다. 이를 통해 테스트 에이전트는 수작업 설정을 줄이면서 취약점을 찾을 수 있다. 전문 에이전트는 시스템 전반에서 취약점이 어떻게 연결되는지 추적하고 가능한 공격 경로를 테스트하며, 별도의 에이전트는 발견 사항을 재현할 수 있는지 확인한다. 발견 사항은 기업별 비공개 지식 기반에 저장되므로 각 평가는 에이전트가 지금까지 학습한 내용을 바탕으로 진행되며, 플랫폼은 확인된 취약점 중 가장 심각한 항목을 우선순위에 둔다. 팀은 권장 수정 사항과 에이전트 지원을 받아 작성한 코드 변경 사항을 검토한 뒤 다시 테스트한다.

Jordan Acosta Oracle AI 제품 마케팅 매니저는 2026년 10월 27일 게시된 블로그 게시물에서 사이버 보안용 최첨단 AI 모델, 그중에서도 OpenAI 사이버 모델과 Oracle의 보안 전문성을 결합한 관리형 플랫폼을 소개했다. 그는 작업 흐름을 다음과 같이 설명했다. Oracle이 고객 시스템을 파악하고 승인을 위한 테스트 계획을 제안한다. 전문 AI 에이전트가 취약점을 조사하고 누군가 이를 어떻게 악용할 수 있는지 테스트한다. 별도의 에이전트가 테스트를 반복해 문제가 실제로 존재하는지 확인한다. 코딩 에이전트는 팀의 승인을 받을 코드 수정안을 준비하도록 지원할 수 있다. 변경 사항을 적용한 뒤에는 플랫폼이 취약점이 해결됐는지, 정상적인 활동이 계속 작동하는지 검증한다.

Acosta는 주문 애플리케이션에 접근 권한 확인 절차가 빠진 경우를 들어 문제가 될 수 있는 노출 사례를 설명했다. 고객이 주문을 확인하려고 로그인했을 때 다른 사람의 주문까지 조회할 수 있다면, 일상적인 업무 처리가 사적인 정보에 접근하는 경로로 바뀔 수 있다. 그는 기업 보안 테스트에서 AI 모델을 효과적으로 활용하려면 시스템을 파악하고, 도구를 연결하고, 조사를 조율하고, 발견 사항을 검증하며, 테스트 실행 방식을 통제해야 한다고 썼다. Oracle은 자체 시스템을 대규모로 테스트하면서 개선해 온 방법론과 도구, 보호 장치를 바탕으로 이러한 기능을 관리형 플랫폼에 통합했다. 따라서 고객은 테스트 인프라를 직접 구축하고 운영할 필요가 없다.

사람의 승인을 위한 생체 인증

결제 승인이나 접근 권한 변경처럼 민감한 작업을 수행하기 전에 OCI Identity Assurance는 생체 인식을 사용해 승인자의 신원과 실제 উপস্থিত 여부를 확인할 수 있다. Oracle에 따르면 AI 에이전트 작업 흐름에서 이를 통해 승인자가 인증된 사람임을 확인할 수 있다. 이 기능은 OCI Identity and Access Management에 내장되어 있으며 OCI와 Oracle 애플리케이션을 비롯한 모든 Oracle Cloud 서비스에서 작동한다.

Oracle은 생체 인식 기능이 채용부터 기업 시스템에 대한 지속적인 접근에 이르는 직원 생애주기도 보호한다고 밝혔다. OCI Identity Assurance는 신분증 확인과 생체 인증을 결합해 북한 IT 근로자 사기에 연루된 사람을 포함한 사칭자를 감지하도록 돕는다. 이후의 생체 인증 절차를 통해 기업 리소스에 접근하는 사람이 등록된 사용자와 일치하는지 확인함으로써 사칭과 계정 양도를 찾아내는 데도 도움을 준다.

제로 트러스트 패킷 라우팅과 활용 사례

OCI 제로 트러스트 패킷 라우팅은 2024년에 출시됐으며, Oracle은 자사 플랫폼에 새롭게 등장한 개방형 표준을 구현한 최초의 클라우드 제공업체라고 밝혔다. OCI의 네트워크 패브릭에 직접 구축된 이 기능은 애플리케이션과 에이전트 자체보다 하위 계층에서 접근 정책을 적용한다. 조직은 어떤 리소스끼리 통신할 수 있는지, 어떤 경로로 민감한 데이터에 접근할 수 있는지를 정의하는 사람이 읽을 수 있는 정책을 통해 보안 의도를 표현한다. 보호 대상 리소스로 향하는 트래픽은 패킷 라우팅 정책과 기존 네트워크 제어 모두에서 허용되어야 한다. 또한 네트워크 구성이 바뀌어도 보호 조치는 계속 적용되며, Oracle은 이를 통해 잘못된 구성으로 민감한 리소스가 노출되는 일을 방지하는 데 도움이 된다고 밝혔다.

Oracle은 AI 워크로드의 경우 이 기능이 독립적인 인프라 보호 장치 역할을 해, 침해된 워크로드를 격리하고 무단 횡방향 이동을 차단하며 데이터 유출 경로를 제한할 수 있다고 밝혔다. Oracle의 구현은 업계 이니셔티브를 통해 개발된 개방형 사양을 기반으로 하며, 더 폭넓은 도입과 상호운용성을 장려하기 위해 오픈 소스 참조 구현도 제공된다.

OpenAI의 사이버 보안 책임자인 Johannes Landgraf는 최첨단 AI가 조직의 보안 위협 식별과 대응을 지원할 새로운 기회를 만들고 있다고 말했다. Landgraf는 “OpenAI의 첨단 모델과 Oracle의 엔터프라이즈 보안 역량을 결합하면 보안팀이 복잡한 문제를 조사하고, 중대한 위험의 우선순위를 정하며, 필요한 제어를 유지하면서 문제 해결을 앞당길 수 있도록 지원할 수 있습니다”라고 말했다.

Oracle의 제품 페이지에는 네 가지 업종의 주요 활용 사례도 나와 있다. SaaS 애플리케이션을 구축하고 운영하는 팀은 출시 전에 한 고객이 다른 고객의 데이터에 접근할 수 있는지 테스트할 수 있다. 의료 분야 팀은 연결된 포털과 애플리케이션을 통해 접근 권한이 없는 사람이 환자 기록을 볼 수 있는지 확인할 수 있다. 금융 서비스 분야 팀은 계정 및 거래 데이터로 이어질 수 있는 공격 경로를 테스트할 수 있으며, 제조업체는 생산이나 주문 이행에 영향을 줄 수 있는 취약점이 있는지 확인하기 위해 공급업체 포털, 재고 시스템, ERP 애플리케이션 간의 연결을 조사할 수 있다.

Oracle은 이 플랫폼에 관심 있는 조직에 도입을 시작하려면 자사에 문의하도록 안내하고 있다.