김현아 한국MS 시큐리티 솔루션 엔지니어가 6월24일 서울 종로구 한국MS 사무실에서 열린 ‘AI 시대 금융 보안전략 세미나’에서 보안 특화 AI ‘시큐리티 코파일럿’을 소개하고 있다. [사진=이안나기자]

[디지털데일리 이안나기자] 금융권 망분리 규제가 완화되면서 외부 AI를 보안 업무에 활용할 수 있는 길이 열렸다. 다만 현장 과제는 그다음 단계에 있다. 사람이 보안 경보를 일일이 확인하는 기존 방식으로는 AI가 주도하는 공격 속도를 따라가기 어렵기 때문이다.

이 지점에서 마이크로소프트(MS)가 내놓은 답은 보안 업무 자체를 AI 에이전트에 맡기는 것이다. 사람은 최종 판단과 우선순위 결정에 집중하고 대량의 경보 분석이나 초안 작성, 후속 조치 같은 반복 작업은 에이전트가 대신하는 구조다.

한국MS는 24일 서울 종로구에 위치한 사무실에서 ‘AI 시대 금융 보안전략 세미나’를 열었다. 이 자리에선 이러한 보안 운영 전환과 함께 2028년 13억 개를 넘어설 에이전트를 어떻게 통제할 것인가라는 과제가 함께 다뤄졌다.

◆ 알림 분류부터 위협 헌팅까지, 에이전트가 맡는 일

김현아 한국MS 시큐리티 솔루션 엔지니어는 보안 특화 AI ‘시큐리티 코파일럿’을 소개했다. 이 도구는 기존 보안 솔루션(엔트라·인튠·퍼뷰·디펜더) 위에서 작동한다. 각 솔루션이 쌓은 신호 데이터를 근거로 보안팀과 함께 특정 업무를 수행하는 에이전트 중심 모델로 확장되고 있다는 설명이다.

아이덴티티 영역에서는 ‘조건부 정책 최적화 에이전트’가 소개됐다. 회사는 ‘누가 어떤 조건에서 사내 시스템에 접근할 수 있는지’를 정하는 규칙을 두는데 직원과 협력업체, 외부 앱이 늘면서 이 규칙을 일일이 최신 상태로 유지하기가 쉽지 않다. 이 에이전트는 24시간마다 사내 규칙을 분석해 중복된 규칙이나 다중인증(MFA)이 빠진 허점을 찾아 개선안을 내놓는다. 회사가 자체 보안 기준 문서를 올리면 그 회사만의 기준에 맞춰 더 구체적인 권고로 좁혀주기도 한다.

데이터 보안 영역에서는 알림 분류(트리아지) 에이전트가 소개됐다. 보안 담당자는 하루 수십에서 수백 건 알림을 받지만 모두 똑같이 중요하지는 않다. 어떤 것은 심각한 데이터 유출이고 어떤 것은 직원 단순 실수다. 이 에이전트는 데이터 유출 방지(DLP)와 내부자 위험 관리(IRM) 알림 가운데 먼저 확인해야 할 것을 가려낸다.

여기서 그치지 않고 민감정보가 노출된 파일을 추출해 당사자에게 직접 시정을 요청하며 조치가 끝날 때까지 후속 확인도 자동화한다. 김 엔지니어는 “응급실 입구에서 환자를 분류하는 숙련된 간호사처럼 알림의 우선순위를 정리해준다”고 말했다.

데이터 보안 태세 에이전트는 한 발 더 나아가 사내 파일 전반을 훑어 민감정보를 탐지한다. 핵심은 맥락이다. 같은 신용카드 번호가 담긴 파일이라도 사내 보안 폴더에만 있는 경우와 외부에 링크로 공유된 경우의 위험도는 전혀 다르다. 기존 키워드 매칭 방식으로는 가릴 수 없던 이 차이를, 에이전트가 문서 목적과 공유 범위까지 이해해 위험도를 프로파일링한다는 설명이다.

위협을 직접 찾아 나서는 헌팅 에이전트도 제시됐다. 기존에는 디펜더의 고급 분석 환경에서 KQL이라는 전용 검색 언어로 직접 질의문을 짜야 했다. 이 역량이 소수 숙련 분석가에게 몰려 있는 점이 한계로 지적됐다. 이 에이전트는 “지난 7일간 의심스러운 파워셸 실행이 있었나”처럼 자연어로 물으면 알맞은 쿼리를 만들고 결과 해석과 다음 조치까지 안내한다. 이 밖에 동적 위협 탐지 에이전트는 상시 가동되며 오탐으로 분류됐던 실제 위협까지 찾아낸다. 심사 에이전트는 보안 경고가 실제 위협인지 오탐인지를 근거와 함께 판정한다.

김 엔지니어는 데이터 보호 원칙도 강조했다. 그는 “시큐리티 코파일럿이 처리하는 데이터는 MS 규정 준수 경계 안에서만 다뤄지며 모델 학습에 쓰이지 않는다”며 “다른 고객 모델을 훈련시키는 데 쓰일 일은 없다”고 말했다. 또 “코파일럿이 데이터에 접근할 때는 사용자가 원래 가진 권한 범위를 그대로 따른다”며 “평소 볼 수 없는 데이터라면 코파일럿을 통해서도 볼 수 없다”고 설명했다.

심승욱(Patrick Shim) 한국MS 시니어 시큐리티 솔루션 엔지니어가 6월24일 서울 종로구 사무실에서 열린 ‘AI 시대 금융 보안전략 세미나’에서 AI 에이전트 권한 관리와 거버넌스 체계를 설명하고 있다. [사진=이안나기자]

◆13억 개 에이전트 시대 “사람처럼 관리해야 할 자산”

심승욱 한국MS 시니어 시큐리티 솔루션 엔지니어는 에이전트가 단순히 명령을 실행하는 도구를 넘어 스스로 상황을 인지하고 계획을 세워 행동하는 구조로 진화하고 있다고 설명했다. 개인 비서 수준에서 출발해 스스로 업무를 수행하는 자율 에이전트, 나아가 독립된 신원과 권한을 갖고 사람·시스템과 협업하는 ‘디지털 팀원’ 단계로 발전하며 그만큼 권한과 책임도 커진다는 설명이다.

규모도 빠르게 늘고 있다. 심 엔지니어는 시장조사기관 IDC를 인용해 2028년까지 약 13억~15억개 에이전트가 개발·운영될 것으로 전망했다. 이 단계에서는 일일이 권한을 부여하거나 수작업으로 모니터링하는 방식이 불가능해진다. 그는 “누가 에이전트를 만들었고 어떤 권한으로 어떤 데이터에 접근하는지, 지금 무엇을 하는지를 조직 차원에서 통합 파악하고 통제할 수 있어야 한다”고 말했다.

이 통제 문제에 대한 답으로 제시된 것이 에이전트 관리 플랫폼 ‘에이전트365’다. 이 플랫폼은 조직 내 모든 에이전트를 한곳에서 추적하는 가시성 확보(관찰), 생성부터 폐기까지 정책으로 통제하는 거버넌스(관리), 에이전트를 하나의 자산으로 보고 보호하는 보안 세 축으로 구성된다.

출발점은 조직 모든 에이전트를 모아 보여주는 레지스트리다. 전체 에이전트가 몇 개인지, 위험이 감지된 것은 얼마나 되는지, 만든 사람이 떠나 주인이 없어진 에이전트는 무엇인지를 한 화면에 집계해 보여준다. 관찰 영역에서는 사용자 PC에 조용히 설치돼 회사가 파악하지 못하는 ‘섀도 AI’까지 다룬다.

기기 관리 솔루션 인튠과 연동해 직원 PC에서 돌아가는 로컬 에이전트를 자동으로 찾아내고 정책에 따라 설치·실행을 차단할 수 있다. 관리 영역에서는 소유자가 퇴사하면 에이전트 권한을 다음 관리자에게 자동으로 넘기는 등 정책을 자동화한다.

MS는 자체 생태계에서 만든 에이전트뿐 아니라 아마존웹서비스(AWS) 등 타 플랫폼에서 운영되는 에이전트의 목록까지 끌어와 함께 들여다보는 기능도 개발 중이다. 현재는 목록을 읽어오는 수준이지만 위험이 감지되면 타 플랫폼 에이전트의 작동까지 멈추는 ‘킬 스위치’ 단계로 발전시킬 계획이다.

특히 보안 축은 완전히 새로운 체계가 아니라 기존 솔루션을 에이전트로 확장한 개념이다. 사람의 계정을 보호하듯, 에이전트 신원과 접근 권한은 엔트라가, 데이터 보호는 퍼뷰가, 위협 탐지·대응은 디펜더가 맡는다. 사람과 기기를 지키던 보안 체계를 에이전트까지 넓힌 것이다. 심 엔지니어는 “에이전트 보안을 막거나 못 하게 하는 것이 아니라 개발과 IT 운영, 거버넌스 정책이 함께 맞물려 돌아가는 워크플로우로 봐야 한다”고 강조했다.