MCP(Model Context Protocol) 시대의 PAM(Privileged Access Management)을 재정의 하다.

MCP(Model Context Protocol) 개요

• MCP는 Anthropic이 개발한 개방형 표준으로, AI 시스템과 외부 도구 및 데이터 간의 양방향 상호작용을 표준화하여 안전하게 연결합니다.
• 범용 어댑터 역할을 하며, LLM 등 AI 에이전트가 기존 비즈니스 도구의 기능과 데이터를 직접 활용하고 액션을 수행하도록 돕습니다.
• 호스트-클라이언트-서버 3자 모델로 구성되며, AI와 외부 시스템 간 보안 경계를 설정하고 OAuth 2.0 기반 인증을 지원합니다.

MCP 환경의 보안 취약점 및 PAM의 필요성

• MCP는 스푸핑, 이름 충돌, 명령 주입 공격, 샌드박스 이스케이프 등 다양한 보안 취약점을 내포합니다.
• 토큰 철회 부재 및 자격 증명 관리 기능의 미비로 인해 AI 에이전트의 권한 오남용 및 정보 유출 위험이 존재합니다.
• **PAM(Privileged Access Management)**은 특권 계정의 접근을 통제하고 모니터링하여 이러한 취약점을 보완하는 필수적인 보안 전략입니다.
• 자격 증명 금고, 세션 모니터링, 다중요소 인증(MFA), 최소 권한 원칙 등의 기능을 통해 AI 에이전트의 활동을 안전하게 관리해야 합니다.

MCP PAM 통합 전략

• 심층 방어 원칙에 따라 다계층 방어 체계를 구축하고, AI 에이전트의 모든 활동에 대한 가시성 확보 및 추적 가능성을 보장해야 합니다.
• 책임성과 최소 권한 원칙을 적용하여 AI 에이전트별 고유 계정 및 필요한 최소한의 권한을 부여하고, JIT(Just-In-Time) 권한 상승을 활용합니다.
• 의도 정렬을 통해 AI 행동이 조직의 보안 정책과 일치하도록 제어하며, AI 전용 계정, 보안 프록시를 통한 정책 평가, SIEM/SOAR 연계 모니터링 및 자동 대응을 구현합니다.
• 주기적인 감사 및 튜닝, 개발/운영팀의 보안 교육을 병행하여 통합 전략의 효과를 극대화하고 디지털 신뢰를 구축합니다.