MCP와 MCPS: 엔터프라이즈 AI 보안 프로토콜의 진화

이 게시물은 AI 통합을 위한 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)의 보안 취약점과 이를 보완하기 위한 MCPS(Secured Model Context Protocol)의 필요성을 다룹니다.

MCP의 개념과 한계

• MCP는 AI 모델과 다양한 데이터 소스를 연결하는 개방형 표준이지만, 인증, 인가, 암호화, 감사 로깅 등의 보안 기능이 프로토콜 수준에서 부재합니다.
• 이로 인해 엔터프라이즈 환경에서는 데이터 노출, 무단 접근, 규정 준수 실패 등의 위험이 존재합니다.

MCPS의 제안 및 핵심 보안 요소

• 상호 TLS(mTLS)를 통한 클라이언트와 서버의 상호 인증
• TLS를 통한 필수 전송 암호화로 데이터 기밀성 및 무결성 보장
• 강력한 인가 및 접근 제어 메커니즘 통합
• 포괄적인 감사 로깅 표준화로 보안 모니터링 및 규정 준수 지원

구현 전략과 과제

• MCP 위에 TLS/mTLS를 계층화하거나 프로토콜 자체에 보안 기능 통합, 또는 하이브리드 모델 등이 논의됩니다.
• 인증서 관리, 성능 오버헤드, 생태계 합의 도출 등 운영 및 기술적 도전이 상존합니다.

결론

MCPS는 MCP의 보안 격차를 해소하고 신뢰할 수 있는 AI 생태계 구축을 위해 필수적이며, 업계 및 커뮤니티의 협력을 통한 표준화와 구현이 요구됩니다.