코드는 멈췄고, 에이전트가 움직인다 – AgentSecOps의 시대로

간단 소개

AI 에이전트 시대에 맞춰 AgentSecOps 아키텍처를 제안하고, 도입을 위한 기술 전략을 제시합니다.

AI Summary

AgentSecOps의 등장 배경
- AI 에이전트 기반 자동화 시스템 확산으로 기존 DevSecOps 체계의 한계 발생
- AgentOps는 LLM 기반 워크플로우 최적화, 도구 호출 스케줄링 등을 포함하며, 실행 구조에 따라 보안 개입 지점, 감사 흐름, 정책 평가 방식이 달라짐
- 순차 실행형과 에이전트 간 호출형 AgentOps 구조에 따라 보안 정책 삽입 위치, 통제 주체, 실행 흐름 예측 가능성이 달라짐
AgentSecOps의 핵심 구성 요소
- 정책 결정 지점(PDP): 실행 요청 허용 여부를 결정하는 중앙 정책 엔진
- 목적 기반 권한 검증(PBAC): 실행 목적을 기반으로 접근 여부를 판단하는 권한 제어 모델
- 정책 집행 지점(PEP): PDP 평가 결과를 받아 실행을 허용하거나 차단하는 모듈
- 정책 정보 제공자(PIP): PDP가 정책 평가 시 참조하는 외부 데이터 제공
- 감사 기록 및 세션 기반 로깅을 통해 실행 흐름 복원 및 분석 가능
AgentSecOps 도입 전략
- 실행 흐름 통합을 위한 아키텍처 전략 필요 (미들웨어, 프록시, Webhook Wrapper 구조)
- 주체 식별, 목적 명시, 맥락 판단을 포함하는 3단계 정책 구성
- 실행 기록 및 감사 체계 설계 시 정책 평가 조건과 실행 결과의 일치 여부 검증 체계 구축
- 현실적인 운영 한계를 고려하여 상용화된 AgentSecOps 플랫폼 활용