Agentic AI 보안이란? 자율형 AI 시대에 필요한 신뢰와 통제

Agentic AI(에이전틱 AI) 보안이란?

Agentic AI 보안은 AI 에이전트가 정해진 목적과 권한 안에서 작동하도록 신원·권한·데이터·행동을 관리하고 통제하는 보안 체계입니다. Agentic AI(에이전틱 AI)는 질문에 답하거나 콘텐츠를 생성하는 데 그치지 않고, 목표에 따라 작업을 계획하고 여러 시스템과 도구를 연결해 실제 행동까지 수행할 수 있습니다.

예를 들어 AI 에이전트가 기업 데이터를 조회하고 보고서를 작성한 뒤 다른 시스템에 결과를 등록하는 경우가 있을 수 있습니다. 이처럼 AI의 실행 범위가 넓어질수록 어떤 AI가 어떤 권한으로 무엇을 수행했는지 확인하고 통제할 수 있는 체계가 필요합니다.

라온시큐어는 Agentic AI 보안을 AI의 신원부터 데이터, 실행, 보안 운영, 취약점 검증까지 연결하는 통합 보안 체계로 접근하고 있습니다.

생성형 AI 보안과 Agentic AI 보안은 무엇이 다른가요?

생성형 AI 보안이 AI의 입력·출력과 데이터 보호에 주로 초점을 맞춘다면, Agentic AI 보안은 AI가 실제 시스템에서 수행하는 행동과 권한까지 통제해야 한다는 점에서 차이가 있습니다. Agentic AI는 외부 도구나 API를 호출하고 기업 데이터에 접근해 실제 업무를 수행할 수 있기 때문에 입력과 출력뿐 아니라 신원·권한·도구 사용·실행 과정까지 관리해야 합니다.

라온시큐어의 ONE 라인업도 생성형 AI의 입력·출력 보호에 머무르지 않고 AI의 신원·권한·데이터·행동까지 통제 범위를 확장한 구조입니다.

AX 전환에서 왜 Agentic AI 보안이 중요할까요?

기업의 AI 활용이 단순한 업무 보조에서 실제 업무 수행으로 확장되면서, AI의 자율성과 함께 통제 체계도 준비해야 하기 때문입니다.

AI가 자료를 요약하거나 초안을 작성하는 단계에서는 최종 결과를 사람이 검토하는 경우가 많았습니다. 하지만 Agentic AI가 기업 시스템과 연결되면 상황이 달라집니다. AI가 사람을 대신해 데이터를 조회하거나 수정하고, 다른 시스템을 호출하며 여러 단계의 업무를 연속해서 수행할 수 있습니다.

이때 AI에게 지나치게 많은 권한이 있다면 하나의 잘못된 판단이 여러 시스템에 영향을 줄 수 있습니다. 반대로 모든 행동마다 사람의 승인을 받도록 하면 Agentic AI의 자율성을 제대로 활용하기 어렵습니다. 따라서 AX 전환에서는 AI에게 필요한 자율성은 보장하되, 허용된 범위를 벗어나지 않도록 통제하는 '통제 가능한 자율성'이 중요합니다. 이러한 자율성은 어떤 AI인지, 어떤 권한을 가지고 있는지, 어떤 행동을 했는지 확인할 수 있는 신뢰 체계가 뒷받침될 때 가능합니다.

Agentic AI 보안에서는 무엇을 통제해야 할까요?

Agentic AI가 안전하게 업무를 수행하려면 신원, 데이터, 실행 환경, 보안 운영, 취약점 검증을 함께 살펴봐야 합니다. 이를 5개 영역으로 나눠 알아보겠습니다.

이 5개 영역은 라온시큐어의 OneAccess(신원), OneShield(실행), OneTag(데이터), OneSOAR(보안 운영), OneHacker(취약점 검증)로 각각 연결됩니다.

Agentic AI 보안을 위한 ONE 라인업

라온시큐어는 Agentic AI 시대의 핵심을 ‘지능’과 ‘신뢰’의 결합으로 봅니다. ‘AI는 지능을 만들고, Web3는 신뢰를 만듭니다.’라는 메시지처럼, AI가 스스로 판단하고 행동할수록 그 주체의 신원과 권한, 행동을 검증할 수 있는 신뢰 체계가 함께 필요합니다. 이러한 관점에서 라온시큐어는 AI의 신원·데이터·실행·보안 운영·취약점 검증을 연결하는 ONE 라인업으로 Agentic AI 보안 체계를 구성하고 있습니다.