[한국정보공학기술사 보안을 論하다-42] 섀도우 AI 에이전트(Shadow AI Agent)의 습격

섀도우 AI는 “신원 확인도, 보안 모니터링도 없이 매일 출근해 데이터를 처리하는 직원”
권한 큰 비인간 행위자 폭증이 기업 보안 최대 위협

“AI 사용 금지 정책을 수립했다”는 것과 “실제로 사용되지 않는다”는 것은 전혀 다른 말이다. 넷스코프(Netskope)의 2025년 조사에 따르면 생성형(Gen) AI 플랫폼 사용자의 47%가 회사가 모니터링하지 않는 개인 계정으로 AI를 사용하고 있다. 보안팀이 로그조차 보지 못하는 영역에서 AI 에이전트가 이미 가동 중일 가능성이 높다는 의미이다.

이렇듯 AI 에이전트 기술이 기업 현장에 빠르게 침투하면서, IT/보안팀의 승인 없이 배포/운영되는 “섀도우 AI 에이전트”가 새로운 사이버 위협으로 급부상하고 있다. 2025~2026년 글로벌 보안 리포트들은 기업 직원의 80% 이상이 비승인 AI 도구를 사용하며, AI 에이전트 관련 데이터 침해 사고가 건당 평균 65만 달러 이상의 피해를 야기한다고 경고한다.

섀도우 AI(Shadow AI)는 IT/보안팀의 공식 승인 없이 조직 구성원이 도입/운용하는 AI 도구/모델/에이전트를 총칭한다. 기존 섀도우 IT가 “승인되지 않은 드랍박스(Dropbox) 계정”이었다면, 섀도우 AI 에이전트는 차원이 다른 위협이다. 섀도우 드랍박스는 파일을 저장하는 데 그치지만, 섀도우 AI 에이전트는 내부 데이터베이스를 조회하고, 외부 API를 호출하며, 코드를 실행하고, 자율적으로 결정을 내리기 때문에 피해 범위가 기하급수적으로 확대될 수 있다.

클라우드 보안업체 넷스코프는 이를 두고 “신원 확인도, 보안 모니터링도 없이 매일 사무실에 출근해 데이터를 처리하는 직원”에 비유했다. 더 심각한 것은, 이 “직원”이 랭체인(LangChain)/오토GPT(AutoGPT)/크루AI(CrewAI) 같은 오픈소스 프레임워크로 누구나 30분 안에 만들 수 있다는 점이다.

섀도우 에이전트의 확산은 심각한 부작용을 낳는다. 이른바 “자동화 부채”다. 에이전트의 실행 로직이 추적성 없이 변경되거나, 프롬프트가 공식적인 검토 없이 수정될수록, 나중에 문제가 터졌을 때 원인을 찾을 수 없는 상태가 누적된다. 초기에는 지원 티켓을 분류하는 등의 단순한 도우미로 시작된 에이전트가 시간이 흐르며 조직의 운영 체계에 깊숙이 통합되어, 나중에는 그 에이전트가 왜 특정 결정을 내렸는지 아무도 설명할 수 없는 상황에 이르게 된다. 이러한 보이지 않는 부채는 시스템 오류 발생 시 원인 규명을 불가능하게 만들며, 거버넌스가 부재한 상황에서 사고는 곧 비즈니스 중단으로 이어진다.

개발자들은 더 빠른 속도와 효율성을 위해 개인용 기기에 Dify, n8n과 같은 에이전트 프레임워크를 설치하고, 이를 기업의 슬랙(Slack), 지메일(Gmail), 깃허브(GitHub) 계정에 연결하고 있다. 이 과정에서 개인용 맥 미니(Mac Mini)나 에지 서버가 상시 가동되는 서버로 변모하며, 보안이 취약한 게이트웨이를 통해 기업 내부망이 인터넷에 노출되는 현상이 발생한다. 이는 단순히 데이터를 외부에 업로드하는 차원을 넘어, 기업의 보안 경계 내부에 공격자가 원격으로 명령을 내릴 수 있는 콘솔을 직접 설치해주는 것과 다름없다.

2026년 에이전틱 보안 위협의 기술적 분석: OWASP ASI(Agentic Security Initiative) Top 10
자율형 에이전트의 확산에 따라 보안 커뮤니티인 OWASP는 2025년 12월 10일 100명 이상의 보안 연구자/실무자 협업을 통해 “OWASP Top 10 for Agentic Applications 2026”을 정식 발표했다. 미국 표준기술연구소(NIST), AWS, 마이크로소프트 AI 레드팀(Red Team) 등이 전문가 검토 위원(Expert Review Board)으로 참여한 이 프레임워크는 인공지능이 단순히 “말하는 것”을 넘어 “행동하는 것”을 보안의 핵심으로 삼아야 한다는 패러다임의 변화를 반영한다.

신원 보안의 붕괴: 비인간 신원(NHI)와 권한의 폭주
섀도우 에이전트의 습격은 본질적으로 신원 및 권한 관리(IAM, Identity and Access Management)의 실패에서 기인한다. 조직 내에서 활동하는 에이전트들은 대개 독립적인 신원 없이 사용자의 자격 증명을 공유하거나, API 키와 같은 고정된 비밀 정보(Static Secret)을 사용하여 시스템에 접근한다. 이러한 비인간 신원(NHI, Non-Human Identity)는 다중 인증(MFA, Multi-Factor Authentication)을 사용할 수 없으며, 한 번 유출된 API 키는 공격자에게 영구적인 백도어를 제공한다.

2026년 기업 보안의 가장 큰 문제는 신원 관리의 맹점이다. 사이버아크(CyberArk)의 2025년 머신 아이덴티티 보안 보고서에 따르면 조직의 79%가 머신 아이덴티티 급증을 예상하고 있으며, 50%는 이미 머신 아이덴티티 탈취로 인한 침해를 경험했다고 밝혔다(1200명 보안 리더 조사). 팔로알토네트웍스(Palo Alto Networks)의 2026 보안 예측 보고서는 기업 내 머신 대 인간의 신원 비율이 평균 82:1에 달한다고 발표했다. 에이전트는 이러한 복잡한 권한 체계를 더욱 복잡하게 만든다. 특히 깃허브 액션과 같은 CI/CD 파이프라인에 연결된 에이전트가 탈취될 경우, 공격자는 소스 코드 수정부터 프로덕션 환경 배포까지 모든 권한을 손에 쥐게 된다.

가트너(Gartner)는 2027년까지 AI 에이전트가 기업 비즈니스 의사결정의 50%를 자율적으로 수행하거나 보조할 것이라고 예측했으며(2025년 6월 발표), AI 에이전트에 대한 IAM 전략 수립이 기업 보안의 성패를 가를 것이라고 경고했다.

섀도우 에이전트는 종종 슈퍼유저 급의 권한을 부여받는다. 이는 개발자들이 에이전트의 원활한 작동을 위해 ‘최소 권한 원칙’을 무시하고 광범위한 읽기/쓰기 권한을 부여하기 때문이다. 이러한 과도한 권한 부여는 에이전트가 공격자에게 장악되었을 때 그 피해를 걷잡을 수 없이 키우는 원인이 된다.

실제로 2026년 2월 오픈소스 AI 프레임워크 “오픈클로우”(OpenClaw)에서 원격 코드 실행(RCE) 취약점(CVE-2026-25253)이 배포 72시간 만에 발견되었는데, 인증 없이 인터넷에 노출된 31만여 개의 인스턴스가 공격자의 표적이 되어 API 키 탈취와 악성코드 유포의 통로로 전락했다. 이 사건은 보안 설계 없이 광범위한 권한을 부여받은 AI 에이전트가 공급망 전체를 위협하는 공격 벡터가 될 수 있음을 여실히 보여준다.

규제의 칼날: 한국 인공지능 기본법과 글로벌 거버넌스
섀도우 에이전트의 확산은 법적, 규제적 리스크와 직결된다. 특히 2026년 1월 22일부터 시행된 대한민국 인공지능 기본법은 기업 내 AI 에이전트 운영에 대한 엄격한 책임을 요구하고 있다. 한국의 법안은 유럽연합(EU)의 AI 법(EU AI Act)과 마찬가지로 위험 기반 접근 방식을 취하고 있으며, 고영향 AI(High-impact AI) 시스템에 대해 투명성 확보와 위험 관리 시스템 구축을 의무화하고 있다. 기업 내에서 몰래 운영되는 섀도우 에이전트가 고객의 개인정보를 처리하거나 중요한 의사결정에 개입할 경우, 이는 즉각적인 법 위반으로 간주될 수 있다.

한국 인공지능 기본법은 위반 시 최대 3000만 원의 과태료를 규정하고 있으며, 향후 하위 법령을 통해 처벌 수위가 더욱 강화될 가능성이 크다. 특히 금융이나 의료 등 민감한 분야에서 섀도우 에이전트가 데이터를 유출하거나 잘못된 판단을 내릴 경우, 기업은 법적 처벌뿐만 아니라 브랜드 평판에 치명적인 타격을 입게 된다.

이러한 엄격한 규제 환경에서 섀도우 에이전트를 방치하는 것은 심각한 보안 리스크를 초래한다. 따라서 MITRE ATLAS 프레임워크의 AML.T0080(메모리 포이즈닝, AI Agent 콘텍스트 포이즈닝)과 같은 고도화된 에이전틱 공격 기법을 사전에 탐지하고 방어하기 위해서는 에이전트의 API 호출 패턴과 토큰 사용량을 정밀 분석해야 한다.

정보 거버넌스를 통해서는 에이전트가 사용하는 데이터의 계보(Lineage)를 추적하고, 민감 정보가 포함되지 않도록 분류 및 필터링을 수행한다. 데이터가 모델의 학습에 사용되는지, 외부 서버에 저장되는지 등을 지속적으로 검증해야 한다. 인프라 및 스택 보안을 통해서는 에이전트가 실행되는 환경을 하드웨어 수준에서 보호하고, “Confidential Computing”이나 “TEE”(Trusted Execution Environment)를 사용하여 에이전트의 로직과 데이터를 암호화된 상태로 보호하는 기술적 조치를 수행해야 한다.

제로 트러스트를 통한 신원 보안의 구현도 또 하나의 방법이다. 에이전트에 대한 방어는 “절대 신뢰하지 말고 항상 검증하라”는 제로 트러스트(Zero Trust) 원칙을 비인간 신원(NHI)에 적용하는 것에서 시작된다. 에이전트별 독립 신원을 부여하고, 사용자의 자격 증명을 직접 사용하지 못하도록 사칭 또는 신원 도용 기능을 제한해야 한다. 에이전트가 비정상적인 행동을 보이거나 권한 밖의 시스템에 접근을 시도할 때, 실시간으로 그 동작을 중단시키고 신원을 무효화할 수 있는 런타임 킬 스위치(Kill Switch)와 같은 즉각적인 대응 체계가 필요하다. 자금 이체, 시스템 삭제, 대규모 이메일 발송 등 파급력이 큰 작업에 대해서는 반드시 인간의 최종 승인을 거치도록(Human-in-the-loop) 에이전트의 자율성을 제한하는 것이 중요하다.

지금 당장 시작할 수 있는 5가지 조치 및 결론
섀도우 IT 억제를 시도했던 과거의 실패에서 배워야 한다. “금지”가 아닌 “가시성 확보”가 출발점이다. 아래 다섯 가지는 특별한 예산이나 장기 계획 없이도 오늘 실행 가능한 조치들이다.

첫 번째는 AI-BOM(AI Bill of Materials) 기반의 에이전트 인벤토리 조사이다. 소프트웨어 공급망의 SBOM처럼, 에이전트가 사용하는 모델, 데이터 소스, 플러그인, API 연동 등 구성 요소를 명세화한다. LangChain/AutoGPT/CrewAI/Dify/n8n 등 에이전트 프레임워크 설치 현황을 IT 자산 스캔 및 개발팀 자체 신고를 통해 파악하고, 각 에이전트의 구성 요소를 AI-BOM으로 문서화하여 “무엇이 어떻게 구성되어 있는가”를 투명하게 관리한다.

두 번째는 CI/CD 파이프라인 토큰 권한 감사이다. GitHub Actions/GitLab CI 파이프라인에 사용 중인 서비스 계정과 API 토큰 권한 범위를 검토하고 최소 권한 원칙에 맞게 재설정한다.

세 번째는 NHI(Non-Human Identity) 인벤토리 구축 및 전용 계정 등록이다. 조직 내에서 동작 중인 모든 AI 에이전트의 서비스 계정, API 키, OAuth 토큰을 식별/등록하여 “누가 무엇을 할 수 있는가”를 가시화하고, 개인 사용자 계정 대신 목적별 제한된 권한을 가진 서비스 계정(NHI)을 별도 발급하며 IP 바인딩으로 보완한다.

네 번째는 GenAI 외부 전송 로그 모니터링의 시작이다. CASB 또는 프록시 로그를 통해 ChatGPT/Claude 등 외부 AI 서비스로의 데이터 전송 패턴을 모니터링한다.

다섯 번째는 고위험 작업 Human-in-the-loop 정책 수립이다. 자금 이체/고객 데이터 접근/코드 배포 등 파급력이 큰 작업에 대해 에이전트 자율 실행을 제한하고 담당자 승인 절차를 의무화하는 내부 정책을 수립하는 것이다.

섀도우 AI 에이전트의 습격은 이미 시작되었다. 보이지 않는 곳에서 자율적으로 움직이는 이 에이전트들은 조직의 효율성을 극대화하는 동시에 보안의 근간을 흔들고 있다. 섀도우 IT를 억제하려 했던 과거의 실패를 반복하지 않으려면, 기술을 금지하는 것이 아니라 투명한 경로를 통해 관리의 영역으로 끌어들여야 한다.

인공지능의 자율성은 재앙이 아니라 기회다. 그러나 그 기회는 오직 통제된 환경 속에서만 비즈니스의 가치로 전환될 수 있다. 섀도우 에이전트라는 보이지 않는 습격자를 가시 영역으로 끌어내고, 그들의 행동에 책임을 부여하는 것, 그것이 2026년 엔터프라이즈 보안의 시급한 과제다. 섀도우 에이전트의 그림자를 걷어내고 신뢰할 수 있는 에이전트 생태계를 구축하는 기업만이 인공지능이 주도하는 미래 경쟁에서 생존할 수 있을 것이다.

필자 소개
케이씨에이 감리법인 박성심 기술사
정보관리기술사, 정보시스템 수석감리원
한국정보공학기술사회 미래융합기술원 위원
한국정보공학기술사회 디지털포렌식센터 위원
국가직무능력표준(NCS) 학습 모듈 정보보호분야 집필진, 제안평가 위원
KISIA 시큐리티 아카데미 전문강사, ITIL, SW약점진단원

[박성심 기술사]

AI 및 AI 보안 솔루션이 보안 인력의 업무에 어떤 식으로 영향을 미칠것이라고 생각하시나요
	부족한 인력 보충: 만성적인 인력 부족 문제를 해결하는 보완재 역할을 하고 있다(100% 대체는 불가)
	업무 영역의 분리: AI는 대량 데이터 처리를, 전문가는 고도의 전략적 판단을 맡는 등 역할이 완전히 다르다
	업무 총량의 전이: 단순 업무는 줄었으나, AI 모델 관리·검증 등 새로운 형태의 운영 업무가 발생해 전체 업무량은 비슷하다
	인력 대체 가능: 단순 반복 업무를 넘어 분석/판단 영역까지 대체하여 인력을 줄일 수 있다
	신뢰도 부족: 아직은 AI의 오탐이나 환각(Hallucination) 우려로 인해 사람이 일일이 재검토해야 하므로 실질적인 도움은 적다