AgentSecOps 시대의 도래

이 게시물은 AI 에이전트 기반 자동화 시스템의 발전에 따른 새로운 보안 패러다임, AgentSecOps에 대해 설명합니다.

AgentOps 실행 구조

• 순차 실행형: 단일 에이전트가 직렬로 API 호출
• Agent-to-Agent 구조: 여러 에이전트가 역할 분담 후 다단계 실행

기존 DevSecOps 한계와 AgentSecOps 필요성

• DevSecOps는 코드 중심으로 설계되어 AI 에이전트 자율 실행을 통제 불가
• AgentSecOps는 실행 요청 시점에서 정책 평가 및 승인, 감사 로그를 실시간으로 수행

AgentSecOps 핵심 구성요소

• 정책 결정 지점(PDP): 실행 요청의 허용 여부 평가
• 목적 기반 권한 검증(PBAC): 실행 목적에 따른 접근 제어
• 정책 집행 지점(PEP): 실행 허용 또는 차단 수행
• 정책 정보 제공자(PIP): 정책 평가에 필요한 외부 컨텍스트 데이터 제공
• 감사 기록 및 세션 기반 로깅: 실행 흐름 추적과 책임 소재 확보

주요 위협 시나리오

• 권한 상승, 위임 범위 오남용, 트리거 오용
• 실행 경로 불투명성, LLM 출력 기반 자동 실행 유도 등

도입 전략과 결론

• 미들웨어 또는 프록시 기반 아키텍처로 정책 삽입
• 복합 조건 정책 설계 및 세션 단위 감사 체계 필요
• 상용화된 MCP 기반 AgentSecOps 솔루션 도입 필수

AgentSecOps는 AI 기반 에이전트 자동화 환경에서 실행 보안의 새로운 기준을 제시하며, 기존 DevSecOps 한계를 보완하는 독립적이고 실시간 정책 통제 모델입니다.