AI 에이전트에도 신분증이 필요합니다

7월 16일
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최종 수정일: 10시간 전

기업용 AI 에이전트는 사용자의 질문에 답하는 데서 그치지 않습니다. 일정 조회, 문서 검색, 계정 변경, 결제 승인처럼 실제 시스템의 데이터와 기능을 호출합니다. 문제는 기존 환경에서 에이전트가 사용자 계정이나 공용 API 키를 빌려 쓰는 경우가 많다는 점입니다. 사고가 발생하면 누가 어떤 권한으로 행동했는지 구분하기 어렵고, 과도한 권한이 여러 에이전트로 확산될 수 있습니다.

에이전트를 독립된 아이덴티티로 관리해야 합니다

NIST는 2026년 소프트웨어 및 AI 에이전트의 식별·인가를 별도 보안 과제로 제시했습니다. 에이전트가 다양한 데이터, 도구, 애플리케이션에 접근할수록 식별, 권한 부여, 감사, 부인 방지와 프롬프트 인젝션 대응이 중요해진다는 설명입니다. Microsoft Entra Agent ID 역시 에이전트를 일반 사용자나 범용 애플리케이션 계정이 아닌 별도의 아이덴티티로 관리하고, 수명주기와 접근 권한을 통제하는 방향을 제시합니다.

핵심 원칙은 명확합니다.

- 에이전트마다 고유한 아이덴티티와 책임자를 지정합니다.

- 업무에 필요한 API와 데이터만 최소 권한으로 허용합니다.

- 장기 공유 API 키보다 만료되는 토큰과 표준 인증 흐름을 사용합니다.

- 사용자 대신 행동할 때와 자율적으로 행동할 때의 권한을 분리합니다.

- 모든 API·MCP 도구 호출과 권한 변경을 감사 로그로 남깁니다.

- 이상 행동이 확인되면 해당 에이전트의 접근을 즉시 차단할 수 있어야 합니다

인증만으로는 충분하지 않습니다

정상 아이덴티티를 가진 에이전트도 프롬프트 인젝션이나 오염된 문서에 의해 잘못된 도구를 호출할 수 있습니다. 따라서 인증·인가 이후에도 실행 단계의 통제가 필요합니다. API Gateway에서 호출 가능한 경로, 속도, 데이터 유형을 제한하고, 민감정보 유출과 비정상 패턴을 탐지해야 합니다. 중요한 시스템은 네트워크 세분화로 접근 범위를 분리해 하나의 에이전트가 침해되더라도 피해가 다른 워크로드로 확산되지 않도록 해야 합니다.

신원·경로·행동을 함께 보아야 합니다

리티스는 에이전트 접근 통제를 하나의 제품 기능이 아니라 다계층 구조로 접근합니다. Okta와 표준 인증 체계는 사용자와 워크로드의 아이덴티티 및 접근 정책을 관리하는 기반이 될 수 있습니다. Kong AI Gateway와 API Gateway는 AI·API·MCP 트래픽에 인증, 권한, 속도 제한과 정책을 적용하는 제어 지점으로 활용할 수 있습니다. Akamai API Security는 API 공격 표면과 비정상 행위를 식별하는 데, Guardicore Segmentation은 내부 확산 범위를 제한하는 데 연결할 수 있습니다. litis API Monitoring은 API 흐름과 로그·트레이스를 통해 사후 분석과 운영 가시성을 지원합니다.

AI 에이전트가 기업의 디지털 직원으로 발전할수록 “무엇을 할 수 있는가”만큼 “누구이며, 누가 책임지고, 어디까지 행동할 수 있는가”가 중요합니다. 에이전트별 신원, 최소 권한, 런타임 통제, 네트워크 분리와 감사 추적을 함께 설계해야 안전한 AX 환경을 구축할 수 있습니다.

출처 및 참고자료

NIST, New Concept Paper on Identity and Authority of Software Agents: https://www.nist.gov/news-events/news/2026/02/new-concept-paper-identity-and-authority-software-agents

NIST, Security Considerations for AI Agents—Summary Analysis: https://www.nist.gov/publications/summary-analysis-responses-request-information-regarding-security-considerations-ai

Microsoft Entra Agent ID: https://learn.microsoft.com/en-us/entra/agent-id/

Microsoft, Authorization in Microsoft Entra Agent ID: https://learn.microsoft.com/en-us/entra/agent-id/authorization-agent-id

Kong AI Gateway 공식 문서: https://developer.konghq.com/ai-gateway/

리티스 Security 솔루션: https://www.litis.co.kr/security

litis API Monitoring: https://www.litis.co.kr/litis-api-monitoring

AI Agents Need Identities Too

Enterprise AI agents do more than answer questions. They retrieve calendars and documents, change accounts, and invoke payment or approval APIs. Yet many deployments still let agents borrow a user account or share a long-lived API key. When something goes wrong, it becomes difficult to determine which agent acted under whose authority, and excessive permissions can spread across the environment.

Treat every agent as a distinct identity

In 2026, NIST identified software and AI agent identity and authorization as a dedicated security challenge. As agents gain access to more data, tools, and applications, organizations must address identification, authorization, auditing, non-repudiation, and prompt injection. Microsoft Entra Agent ID similarly reflects a shift away from treating agents as ordinary users or generic applications toward dedicated identities with governed access and lifecycles.

The operating principles are straightforward: assign a unique identity and accountable sponsor to each agent; grant only the APIs and data required for its task; prefer short-lived tokens and standard authorization flows over shared static keys; separate delegated user actions from autonomous actions; record every API and MCP tool call; and maintain the ability to disable an agent immediately.

Authentication is only the first layer

Even an authenticated agent can be manipulated by prompt injection or poisoned content into calling the wrong tool. Controls must therefore continue at runtime. An API gateway can restrict routes, traffic rates, and data types while security controls detect sensitive-data exposure and abnormal behavior. Segmentation can isolate critical workloads so that a compromised agent cannot move freely across the internal environment.

Govern identity, traffic, and behavior together

Litis approaches agent access as a layered architecture. Okta and standards-based identity controls can support user and workload access policies. Kong AI Gateway and API Gateway can enforce authentication, authorization, rate limits, and traffic policies across AI, API, and MCP interactions. Akamai API Security can help identify API exposure and anomalous behavior, while Guardicore Segmentation can reduce the potential blast radius inside the network. litis API Monitoring adds transaction-level traces and logs for operational visibility and post-incident analysis.

As agents become a digital workforce, enterprises must ask not only what an agent can do, but also who it is, who is accountable for it, and where its authority ends. Secure AI Transformation (AX) requires agent-specific identity, least privilege, runtime controls, segmentation, and auditable execution paths to be designed as one system.