MCP 시대의 PAM 재정의

이 게시물은 AI 에이전트가 기업 인프라에 안전하게 접근하기 위한 MCP(Model Context Protocol)와 PAM(Privileged Access Management)의 통합 전략을 설명합니다.

MCP 개요 및 보안 취약점

• MCP는 AI와 외부 시스템 간 양방향 상호작용을 표준화하는 개방형 프로토콜입니다.
• 토큰 철회 부재, 스푸핑, 명령 주입, 샌드박스 이스케이프 등 보안 위협이 존재합니다.

PAM의 역할과 AI 통합

• PAM은 특권 계정 접근을 통제하고 모니터링하는 보안 솔루션으로, AI 에이전트의 권한 관리에도 필수적입니다.
• 다중요소 인증, 세션 모니터링, 최소 권한 원칙 등으로 보안을 강화합니다.

MCP-PAM 통합 전략

• 심층 방어, 가시성 확보, 추적 가능성 및 최소 권한 원칙을 기반으로 AI 활동을 체계적으로 관리합니다.
• AI 전용 계정 발급, 보안 프록시 운영, 로그 통합 모니터링, 자동화 대응 및 주기적 감사와 교육을 포함합니다.

결론

이 통합은 AI 시대에 안전하고 책임감 있는 AI 에이전트 운영을 위한 청사진으로, 디지털 신뢰 구축과 규제 준수에 기여합니다.