코드는 멈췄고, 에이전트가 움직인다 – AgentSecOps의 시대로

AgentSecOps의 필요성 및 개념

• AI 에이전트 확산으로 DevSecOps의 한계가 발생하며, 에이전트의 자율적 의사결정 및 외부 시스템 호출을 포괄하는 AgentOps 개념이 등장했습니다.
• AgentOps는 순차 실행형과 에이전트 간 호출형(Agent-to-Agent) 두 가지 실행 구조로 나뉘며, AgentSecOps는 이러한 실행 흐름에 정책 기반 제어를 삽입하여 실시간 통제를 목표합니다.

AgentSecOps 아키텍처 및 위협 대응

• AgentSecOps는 PDP(정책 결정 지점), PEP(정책 집행 지점), PIP(정책 정보 제공자)로 구성되며, 특히 PBAC(목적 기반 권한 검증)를 통해 실행의 '목적'을 기준으로 접근을 제어합니다.
• 역할 외 실행, 위임 범위 오남용, 트리거 오용, 실행 경로 불투명성, AI 출력 기반 자동 실행 유도 등 AI 에이전트 환경의 주요 위협에 대응할 수 있습니다.

도입 전략 및 상용화

• AgentSecOps는 미들웨어/프록시 기반 통합, 주체/목적/맥락을 고려한 정책 구성, 세션 기반 감사 로깅이 중요합니다.
• 복잡한 운영 한계로 인해 QueryPie MCP Agent PAM과 같은 상용 플랫폼을 통한 도입이 필수적이며, 이는 AI 기반 운영 체계의 보안 통제 전환점이 될 것입니다.