MCPS: 엔터프라이즈 AI를 위한 보안 프로토콜의 필요성

이 게시물은 Model Context Protocol(MCP)의 개념과 현재 보안 취약점, 그리고 이를 보완하는 Secured Model Context Protocol(MCPS)의 필요성을 설명합니다.

MCP의 한계와 보안 문제점

• MCP는 AI 모델과 데이터 소스를 연결하는 개방형 표준이나, 인증, 인가, 암호화, 로깅 등 기업 필수 보안 기능이 부족합니다.
• 보안 부재로 인해 데이터 노출, 무단 접근, 규제 미준수 등의 위험이 존재합니다.

HTTPS의 역사와 MCPS 설계 교훈

• 웹 초기 HTTP의 보안 문제를 SSL/TLS와 HTTPS가 해결한 사례를 통해 MCPS는 상호 인증(mTLS), 전송 암호화(TLS), 인가, 감사 로깅을 필수로 내장해야 함을 제안합니다.

MCPS 구현 전략 및 도전과제

• MCPS는 기존 MCP 위에 TLS/mTLS를 계층화하거나, 프로토콜 자체를 보강하는 방식, 또는 하이브리드 방식을 고려합니다.
• 운영상의 인증서 관리, 표준화, 생태계 합의, 성능 오버헤드 등이 주요 장애물입니다.

결론

MCPS는 AI 생태계의 신뢰와 상호 운용성을 보장하는 데 필수적이며, 보안 커뮤니티와 기업의 협력이 요구됩니다.