[해외보안뉴스] 자율형 AI 에이전트, 측면 이동(Lateral Movement) 위협의 판도를 바꾸다
· 2026-09-22 14:00
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기존의 사이버 보안은 특정 계정이나 식별자(Identity)가 과도한 권한을 가지고 있는지를 확인하는 데 집중해 왔습니다. 하지만 자율적으로 작동하는 AI 에이전트의 등장은 보안 팀에 완전히 새로운 과제를 던지고 있습니다. AI 에이전트는 이미 보유한 권한을 바탕으로 시스템 내에서 도달 가능한 모든 경로를 자율적으로 탐색할 수 있어, 공격자가 내부 네트워크에서 권한을 넓혀가는 '측면 이동(Lateral Movement)'의 양상을 근본적으로 바꾸고 있습니다.
정해진 코드 흐름만 따르는 일반적인 애플리케이션이나 몇 가지 방법을 시도하다 멈추는 인간과 달리, AI 에이전트는 목표를 달성할 때까지 끊임없이 가능한 모든 경로를 추적합니다. 이로 인해 온프레미스 및 클라우드 환경, 내부 API, 사내 데이터베이스 등 연결된 모든 IT 인프라가 영향 범위에 들어서게 됩니다. 보안 담당자가 사전에 예측하지 못한 복합적인 경로를 AI 에이전트 스스로 발견해 접근함으로써 잠재적인 보안 허점이 크게 확대될 수 있습니다.
이러한 위협에 대응하기 위해서는 단지 권한의 크기만 제한하는 기존 방식을 넘어, 자율 시스템이 검색하고 도달할 수 있는 모든 '접근 경로'를 분석하는 가시성을 확보해야 합니다. AI 에이전트에게 꼭 필요한 최소한의 권한(Least Privilege)만을 부여하고, 에이전트가 호출할 수 있는 API 및 데이터 접근 범위를 엄격히 제어해야 합니다. 또한, 에이전트의 자율적 행동을 실시간으로 감시하고 이상 탐지 시 즉시 차단할 수 있는 동적 보안 정책을 도입해야 합니다.
AI 에이전트의 비결정적(Non-deterministic) 특성은 기존 RBAC 기반의 권한 모델만으로는 예상치 못한 측면 이동(Lateral Movement) 경로를 막기 어렵게 만듭니다. 이제는 아키텍처 단계에서 에이전트에게 부여된 도구(Tool)와 API의 호출 경계를 명확히 샌드박싱하고 런타임 가드레일을 구축해야 합니다. 개발자 관점에서는 단순 권한 세분화를 넘어 에이전트의 자율적 탐색 동작을 통제할 수 있는 방어적 프로그래밍과 서킷 브레이커 패턴 도입이 필수적입니다.
공격자 관점에서 AI 에이전트는 인간 오퍼레이터의 고정관념을 깨고, 주어진 권한 내에서 예측 불가능한 '최적의 수평 이동(Lateral Movement)' 경로를 실시간으로 개척하는 위협적인 무기입니다.
목표 달성을 위해 포기하지 않고 대안을 찾아내는 AI의 집요한 특성 때문에, 기존의 정적 규칙 기반 탐지나 플레이북으로는 유효 공격 경로를 차단하기 매우 어렵습니다.
결국 자율형 에이전트의 권한 오용을 통한 내부망 장악 속도가 방어팀의 대응 속도를 완벽히 압도하는 계기가 될 것입니다.
AI 에이전트의 자율성은 기존의 정적인 권한 관리(IAM) 체계를 넘어 '상호 연계된 권한 오용'이라는 새로운 수평 이동(Lateral Movement) 리스크를 야기합니다.
이제 보안 거버넌스는 단순한 '접근 권한의 유무'를 넘어 'AI가 목적 달성을 위해 자율적으로 우회할 수 있는 모든 경로'를 예측하고 제어하는 방향으로 진화해야 합니다.
비인간 계정(Non-Human Identity)에 대한 최소 권한 원칙을 재확립하고, AI의 독자적 행동 로직을 실시간으로 감시할 수 있는 제로 트러스트 기반의 정책 재정립이 시급합니다.