MCP를 넘어 MCPS로: 엔터프라이즈 AI를 위한 보안 프로토콜의 필요성

간단 소개

MCP의 보안 취약점을 해결하고 엔터프라이즈 환경에 적합한 MCPS 프로토콜의 필요성과 구현 방안을 제시합니다.

AI Summary

MCP의 한계와 MCPS의 필요성
- **MCP(Model Context Protocol)**는 AI 어시스턴트와 데이터 시스템을 연결하는 개방형 표준이지만, 보안 기능이 부족하여 엔터프라이즈 환경에 적용하기 어렵다.
- **MCPS(Secured Model Context Protocol)**는 MCP의 보안 강화를 위한 가상 프로토콜로, 인증, 권한 부여, 데이터 암호화, 감사 로깅 등 필수 보안 요소를 통합하여 엔터프라이즈 환경에 적합한 신뢰 기준선을 구축하는 것을 목표로 한다.
MCPS의 핵심 보안 요소 및 구현 전략
- MCPS는 상호 인증(mTLS), 필수 전송 암호화(TLS), 강력한 인가 및 접근 제어, 포괄적인 감사 로깅을 필수 보안 요소로 통합해야 한다.
- MCPS 구현 전략으로는 TLS/mTLS 위에 MCP를 계층화하는 방식, MCP 프로토콜 사양을 강화하여 보안을 통합하는 방식, 두 방식을 결합한 하이브리드 모델이 있다.
MCPS 도입의 이점 및 과제
- MCPS 도입은 데이터 기밀성, 무결성, 규정 준수, 책임 추적 가능성을 향상시키고, 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 생태계를 구축하는 데 기여한다.
- MCPS 구현에는 기술적 복잡성, 성능 오버헤드, 표준화 프로세스, 생태계 채택, 운영상의 어려움 등 해결해야 할 과제가 존재한다.