AI 접근제어의 대전환: Guardrails를 넘어서 MCP-PAM으로!

간단 소개

AI 접근제어, Guardrails의 한계를 넘어 MCP-PAM으로! AI 보안의 새로운 기준 제시 및 위협 모델 분석과 대응 전략을 소개합니다.

AI Summary

AI 접근제어의 진화: Guardrails의 한계와 MCP-PAM의 등장
- Guardrails는 AI 응답의 안전성을 확보하지만, 사용자 맥락과 행위 기반 통제에는 한계가 있음.
- MCP는 AI와 외부 도구 간 연동을 위한 프레임워크로, 활용성을 높이지만 보안 취약점을 야기함.
- MCP-PAM은 MCP 기반 접근제어 아키텍처와 PAM을 결합하여 AI 자동화의 보안 정책 포섭을 목표로 함.
MCP-PAM 아키텍처 및 AWS Guardrails와의 결합
- MCP PAM은 MCP 호스트, 서버, PAM, 도구 API로 구성되어, AI 어시스턴트와 외부 툴 간 통신을 제어함.
- AWS Guardrails와 MCP PAM은 상호 보완적으로 작동하며, 콘텐츠 중심 필터링과 사용자 중심 접근제어를 결합함.
- 다양한 정책 시나리오에서 MCP-PAM은 Guardrails만으로 구현하기 어려운 제어 기능을 제공함.
위협 모델 분석 및 대응 전략
- LLM 남용, 프롬프트 주입, 특권 프롬프트 오용, 응답 기반 민감정보 유출, 외부 도구 오용 등 AI 위협 시나리오를 분석함.
- MCP PAM은 각 위협에 대해 다층적 방어 체계를 구축하여, AI 보안을 강화함.
- MCP 기반 정책 제어 아키텍처는 AI 보안 거버넌스 모델로서 실질적인 효용을 가짐.