AI 에이전트의 자동 실행을 제어하는 Google의 보안 설계

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1. 01

   현재 AI 에이전트의 보안 인벤토리 작성

   조직이 이미 운영 중인 모든 AI 에이전트(챗봇, 업무 자동화 프로세스, 데이터 분석 도구 등)를 나열하고, 각각의 보안 메커니즘을 정리합니다. 예를 들어 '이 에이전트는 프롬프트 필터만 있다', '저 에이전트는 데이터베이스 읽기 권한 제한이 있다', '또 다른 에이전트는 감시 로그가 없다' 같은 식으로 기록합니다.

   확인: 다음 질문에 답할 수 있는가? '현재 에이전트가 데이터베이스에 쓰기를 시도할 때, 누가 그것을 승인하고 어떻게 기록되는가?' '각 에이전트의 실패 시 회복 절차는 무엇인가?' '감사 목적으로 보존해야 할 로그는 몇 개월분인가?'

2. 02

   Google ADK 문서 검토 및 호환성 평가

   Google Developers Blog에서 Agent Development Kit의 기술 문서를 읽고, 조직의 현재 인프라(클라우드 플랫폼, 데이터베이스 엔진, 보안 솔루션)와의 호환성을 평가합니다. 또한 마이그레이션에 필요한 인력, 시간, 비용을 예측하는 검수 문서를 작성합니다.

   확인: 기술팀이 다음을 확인했는가? 'Google ADK는 우리의 클라우드 환경에서 실행 가능한가(Google Cloud 전용 여부)?' 'MySQL·PostgreSQL·MongoDB 같은 우리의 데이터베이스와 호환되는가?' '기존 IAM 정책(AWS IAM, Azure AD)과 통합할 수 있는가?' '개발팀이 gVisor, 암호화 서명 등을 구현할 역량이 있는가?'

3. 03

   시험 범위와 성공 지표 설정

   전체 프로덕션 시스템 대신, 한 부서의 비핵심 업무(예: 내부 보고서 자동 생성, 이메일 분류)를 선택해 영점신뢰 보안을 시범 적용합니다. 성공 기준을 구체적으로 정합니다: '보안 위반 시도가 감지되고 차단되는가?', '응답 시간이 비즈니스 요구사항을 만족하는가?', '정확성이 유지되는가?'

   확인: 시험팀이 확인했는가? '테스트 환경과 프로덕션의 스키마·권한 설정이 정확히 일치하는가?' '감시 로그가 제대로 기록되고 있는가?' '장애 발생 시 이전 버전으로 빠르게 롤백할 수 있는가?' '보안 변경사항이 다른 시스템에 영향을 주지 않는가?'

4. 04

   보안 정책 문서화 및 도구 선택 기준 수립

   조직의 정보보안 정책을 다시 정리하여, 앞으로 도입할 모든 AI 도구가 충족해야 할 요구사항을 명시합니다. 예: '모든 데이터 쓰기 작업은 암호화 서명 필수', '동적 코드 실행은 커널 샌드박싱 필수', '의미 레벨 접근 제어 필수', '감사 로그는 최소 12개월 보존' 같은 식으로 기술 기준과 비즈니스 기준을 함께 기술합니다.

   확인: 다음 역할이 검토·승인했는가? '보안팀이 기술적 타당성을 확인했는가?' '법무·준법팀이 규제 요구사항과의 부합성을 확인했는가?' '재무팀이 추정 비용을 검증했는가?' '운영팀이 현실적으로 관리할 수 있는 정책인지 확인했는가?'

5. 05

   적용 확대 및 운영 자동화 체계 구축

   시험 운영이 성공하면 단계적으로 다른 부서로 확대합니다. 동시에 운영 매뉴얼을 작성하고, 자동화된 모니터링·대응 체계를 구축합니다: 보안 위반 감지 시 자동 알림 및 차단, 월 1회 보안 감시 리뷰, 분기별 침투 테스트, 반기별 정책 검토.

   확인: 운영 체계가 갖춰졌는가? '장애 발생 시 5분 내에 이전 버전으로 복구할 수 있는가?' '보안 위반 감지 후 30초 내에 담당자에게 알림이 가는가?' '매달 보안 지표를 집계하고 리뷰하는 프로세스가 있는가?' '새 팀원 입사 시 보안 정책 교육과 인증 절차가 있는가?'