AI 접근제어의 대전환: Guardrails를 넘어서 MCP-PAM으로!

기존 AI 접근제어의 한계

• 생성형 AI 확산으로 데이터 유출, 비인가 사용 등 보안 취약점 증가.
• Guardrails는 콘텐츠 기반 필터링으로 유해 응답을 차단하지만, 사용자 맥락, 권한, 행위 기반 통제에 본질적 한계.
• 삼성전자 소스코드 유출, ChatGPT GDPR 위반 사례 등은 AI 보안 통제의 중요성 부각.

MCP-PAM 기반의 새로운 AI 접근제어

• **MCP(Model Context Protocol)**는 AI의 외부 도구 연동 및 활용성을 비약적으로 확장.
• MCP PAM은 MCP 환경에서 정책 기반 접근제어와 **Privileged Access Management(PAM)**를 결합한 보안 아키텍처.
• QueryPie MCP PAM은 AI 모델, 툴 플래너, MCP 서버, MCP PAM(프록시, ACL, DLP, UEBA) 등으로 구성되어 다층적 보안 제공.
• 사용자 역할, 요청 맥락, 행동 기반으로 세밀한 통제 및 감사 추적을 가능하게 함.

Guardrails와 MCP-PAM의 전략적 결합 및 위협 대응

• Guardrails는 콘텐츠 안전성을, MCP PAM은 사용자 중심 맥락 기반 접근제어를 담당하여 상호 보완적.
• LLM 남용, 프롬프트 주입, 특권 프롬프트 오용, 민감정보 유출, 외부 도구 오용 등 다양한 AI 위협에 효과적으로 대응.
• 다층화된 보안 통제 구조로 AI 시스템의 책임성과 신뢰성을 높이는 전략적 아키텍처를 제시.