좋은 도구가 나빠지는 경우: AI 도구 중독, 그리고 AI가 이중 에이전트 역할을 하지 못하게 하는 방법
AI 지원 개발(또는 더 트렌디한 버전인 '바이브 코딩'이라고도 함)은 코드 작성에 방대하고 혁신적인 영향을 미치고 있습니다. 기존 개발자들은 이러한 도구를 앞다투어 도입하고 있으며, 항상 자신만의 소프트웨어를 만들고 싶었지만 관련 경험이 부족했던 사람들도 이전에는 비용과 시간이 많이 들었던 자산을 구축하는 데 이러한 도구를 활용하고 있습니다. 이 기술은 새로운 혁신의 시대를 열어줄 것으로 기대되지만, 보안 리더들이 완화하기 위해 고심하고 있는 다양한 새로운 취약성과 위험 프로필을 도입하고 있습니다.
InvariantLabs는 최근 강력한 AI 도구가 다른 소프트웨어 및 데이터베이스와 자율적으로 상호 작용할 수 있도록 하는 API와 유사한 프레임워크인 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)에서 '도구 중독 공격'이라고 불리는 새로운 취약성 범주로 특히 기업에서 큰 피해를 입힐 수 있는 중대한 취약점을 발견했습니다. 윈드서프와 커서 같은 주요 AI 도구도 이 공격에서 자유롭지 않으며, 수백만 명의 사용자가 사용하는 만큼 이 새로운 보안 문제에 대한 인식과 관리 기술이 무엇보다 중요합니다.
AWS와 Intuit의 보안 연구원인 Vineeth Sai Narajala와 Idan Habler가 최근 발표한 연구 논문에서 지적했듯이, 이러한 도구의 결과물은 엔터프라이즈급으로 분류할 만큼 일관되게 안전하지 않습니다: "AI 시스템이 더욱 자율화되고 MCP와 같은 것을 통해 외부 도구 및 실시간 데이터와 직접 상호 작용하기 시작하면서 이러한 상호 작용의 보안을 보장하는 것이 절대적으로 중요해졌습니다."
에이전트 AI 시스템과 모델 컨텍스트 프로토콜의 위험 프로필
모델 컨텍스트 프로토콜은 대규모 언어 모델(LLM) AI 에이전트와 다른 툴을 보다 원활하게 통합할 수 있도록 해주는 편리한 소프트웨어로, Anthropic에서 제작 했습니다. 이는 강력한 사용 사례로, 독점 애플리케이션과 GitHub와 같은 비즈니스 크리티컬 SaaS 도구 간에 최첨단 AI 솔루션과 상호 작용할 수 있는 가능성을 열어줍니다. MCP 서버를 작성하고, 어떤 목적으로 어떻게 작동할지 가이드라인을 설정하는 작업을 시작하기만 하면 됩니다.
사실 MCP 기술이 보안에 미치는 영향은 대부분 긍정적입니다. 보안 전문가가 사용하는 기술 스택과 LLM 간의 보다 간단한 통합에 대한 약속은 무시하기에는 너무 매력적이며, 적어도 각 작업에 대해 사용자 지정 코드를 작성하고 배포하지 않고는 이전에는 불가능했던 수준의 정밀 보안 작업 자동화가 가능하다는 것을 의미합니다. 데이터, 도구, 인력 간의 광범위한 가시성과 연결성이 효과적인 보안 방어 및 계획의 기본이라는 점을 고려할 때 MCP가 제공하는 LLM의 향상된 상호 운용성은 기업 보안에 있어 매우 흥미로운 전망입니다.
그러나 MCP를 사용하면 다른 가능한 위협 벡터를 도입하여 주의 깊게 관리하지 않으면 기업 공격 표면이 크게 확장될 수 있습니다. InvariantLabs가 지적했듯이 툴 포이즈닝 공격은 AI 모델에 의한 민감한 데이터 유출 및 무단 작업으로 이어질 수 있는 새로운 취약성 범주를 나타내며, 여기에서부터 보안에 미치는 영향은 매우 빠르게 어두워집니다.
인바리언트랩스는 툴 포이즈닝 공격은 사용자에게는 보이지 않지만 AI 모델이 완전히 읽을 수 있고 실행 가능한 악성 지침이 MCP 툴 설명에 포함될 때 가능하다고 지적합니다. 이렇게 하면 툴이 사용자 인식 없이 승인되지 않은 악의적인 작업을 수행하도록 속일 수 있습니다. 문제는 모든 도구 설명을 신뢰할 수 있다고 가정하는 MCP의 가정에 있으며, 이는 위협 행위자의 귀에 듣기 좋은 소리입니다.
이들은 손상된 도구로 인해 발생할 수 있는 이러한 결과에 주목합니다:
- AI 모델이 민감한 파일(예: SSH 키, 구성 파일, 데이터베이스 등)에 액세스하도록 지시합니다;
- 이러한 악의적인 행위가 본질적으로 사용자에게 숨겨져 있는 환경에서 AI에게 이 데이터를 추출하여 전송하도록 지시합니다;
- 도구 인수와 출력의 놀라울 정도로 단순한 UI 표현 뒤에 숨어 사용자가 보는 것과 AI 모델이 수행하는 것 사이에 단절을 만듭니다.
이는 우려할 만한 새로운 취약점 범주이며, MCP 사용의 불가피한 증가가 계속됨에 따라 더 자주 볼 수 있는 취약점입니다. 기업 보안 프로그램이 발전함에 따라 이러한 위협을 발견하고 완화하기 위해서는 신중한 조치가 필요하며, 개발자가 솔루션의 일부가 될 수 있도록 적절히 준비하는 것이 핵심입니다.
보안에 숙련된 개발자만 에이전트 AI 도구를 활용해야 하는 이유
에이전트 AI 코딩 도구는 소프트웨어 개발의 효율성, 생산성, 유연성을 높여주는 AI 지원 코딩의 차세대 진화라고 할 수 있습니다. 컨텍스트와 의도를 이해하는 능력이 향상되어 특히 유용하지만 공격자의 즉각적인 주입, 환각, 행동 조작과 같은 위협으로부터 자유롭지 않습니다.
개발자는 좋은 코드 커밋과 나쁜 코드 커밋 사이의 방어선이며, 보안과 비판적 사고 능력을 모두 예리하게 유지하는 것은 안전한 소프트웨어 개발의 미래를 위한 기본이 될 것입니다.
AI 결과물을 맹목적인 신뢰로 구현해서는 안 되며, 이 기술이 제공하는 생산성 향상을 안전하게 활용할 수 있는 것은 보안에 숙련된 개발자가 상황에 맞는 비판적 사고를 적용하는 것입니다. 그러면서도 인간 전문가가 도구가 생성한 작업을 평가하고 위협을 모델링하며 궁극적으로 승인할 수 있는 페어 프로그래밍 환경이어야 합니다.
개발자가 AI를 통해 기술을 향상하고 생산성을 강화하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.
실용적인 완화 기술 및 최신 연구 논문에서 더 읽어보기
AI 코딩 도구와 MCP 기술은 사이버 보안의 미래에 중요한 요소가 될 것이지만, 물속을 확인하기 전에 섣불리 뛰어들지 않는 것이 중요합니다.
나라잘라와 하블러의 백서에서는 기업 수준에서 MCP를 구현하기 위한 포괄적인 완화 전략과 지속적인 위험 관리에 대해 자세히 설명합니다. 궁극적으로 심층 방어 및 제로 트러스트 원칙을 중심으로 이 새로운 에코시스템이 기업 환경에 가져오는 고유한 위험 프로필을 명시적으로 목표로 삼고 있습니다. 특히 개발자의 경우 다음 영역에서 지식 격차를 해소하는 것이 필수적입니다:
- 인증 및 액세스 제어: 에이전트 AI 도구는 사람이 엔지니어링 작업에 접근하는 방식과 마찬가지로 문제를 해결하고 매핑된 목표를 달성하기 위해 자율적인 결정을 내리는 기능을 합니다. 하지만 앞서 설명한 것처럼 이러한 프로세스에 대한 숙련된 사람의 감독을 무시할 수 없으며, 워크플로에서 이러한 도구를 사용하는 개발자는 자신이 어떤 액세스 권한을 가지고 있는지, 검색하거나 잠재적으로 노출할 수 있는 데이터와 공유할 수 있는 데이터를 정확히 이해해야 합니다.
- 일반 위협 탐지 및 완화: 대부분의 AI 프로세스가 그렇듯이, 도구의 결과물에서 잠재적인 결함과 부정확성을 발견하려면 사용자가 해당 작업에 능숙해야 합니다. 개발자는 보안 프로세스를 효과적으로 검토하고 보안 정밀도와 권한으로 AI가 생성한 코드를 검토하려면 이러한 기술에 대한 지속적인 교육과 검증을 받아야 합니다.
- 보안 정책 및 AI 거버넌스와의 연계: 개발자에게 승인된 도구에 대해 알려주고 이를 숙련하고 액세스할 수 있는 기회를 제공해야 합니다. 개발자와 도구 모두 커밋을 신뢰하기 전에 보안 벤치마킹을 받아야 합니다.
최근 바이브 코딩과 AI 지원 코딩의 부상과 차세대 AI 기반 소프트웨어 엔지니어를 육성하기 위해 기업이 취해야 할 조치에 대한 연구 논문을 발표했습니다. 지금 바로 확인하시고 귀사의 개발 코호트를 강화하기 위해 지금 바로 문의하세요.
최고 경영자, 회장 겸 공동 설립자
Secure Code Warrior 는 전체 소프트웨어 개발 수명 주기에서 코드를 보호하고 사이버 보안을 최우선으로 생각하는 문화를 조성할 수 있도록 도와드립니다. 앱 보안 관리자, 개발자, CISO 등 보안과 관련된 모든 사람이 안전하지 않은 코드와 관련된 위험을 줄일 수 있도록 도와드릴 수 있습니다.
데모 예약
최고 경영자, 회장 겸 공동 설립자
피터 댄히외는 보안 컨설턴트로 12년 이상 경력을 쌓았으며, 조직, 시스템 및 개인의 보안 취약점을 타겟팅하고 평가하는 방법에 대한 공격 기법을 가르치는 SANS의 수석 강사로 8년 이상 활동한 세계적으로 인정받는 보안 전문가입니다. 2016년에는 호주에서 가장 멋진 기술자 중 한 명으로 선정(비즈니스 인사이더)되었고, 올해의 사이버 보안 전문가(AISA - 호주 정보 보안 협회)로 선정되었으며, GSE, CISSP, GCIH, GCFA, GSEC, GPEN, GWAPT, GCIA 자격증을 보유하고 있습니다.
AI 지원 개발(또는 더 트렌디한 버전인 '바이브 코딩'이라고도 함)은 코드 작성에 방대하고 혁신적인 영향을 미치고 있습니다. 기존 개발자들은 이러한 도구를 앞다투어 도입하고 있으며, 항상 자신만의 소프트웨어를 만들고 싶었지만 관련 경험이 부족했던 사람들도 이전에는 비용과 시간이 많이 들었던 자산을 구축하는 데 이러한 도구를 활용하고 있습니다. 이 기술은 새로운 혁신의 시대를 열어줄 것으로 기대되지만, 보안 리더들이 완화하기 위해 고심하고 있는 다양한 새로운 취약성과 위험 프로필을 도입하고 있습니다.
InvariantLabs는 최근 강력한 AI 도구가 다른 소프트웨어 및 데이터베이스와 자율적으로 상호 작용할 수 있도록 하는 API와 유사한 프레임워크인 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)에서 '도구 중독 공격'이라고 불리는 새로운 취약성 범주로 특히 기업에서 큰 피해를 입힐 수 있는 중대한 취약점을 발견했습니다. 윈드서프와 커서 같은 주요 AI 도구도 이 공격에서 자유롭지 않으며, 수백만 명의 사용자가 사용하는 만큼 이 새로운 보안 문제에 대한 인식과 관리 기술이 무엇보다 중요합니다.
AWS와 Intuit의 보안 연구원인 Vineeth Sai Narajala와 Idan Habler가 최근 발표한 연구 논문에서 지적했듯이, 이러한 도구의 결과물은 엔터프라이즈급으로 분류할 만큼 일관되게 안전하지 않습니다: "AI 시스템이 더욱 자율화되고 MCP와 같은 것을 통해 외부 도구 및 실시간 데이터와 직접 상호 작용하기 시작하면서 이러한 상호 작용의 보안을 보장하는 것이 절대적으로 중요해졌습니다."
에이전트 AI 시스템과 모델 컨텍스트 프로토콜의 위험 프로필
모델 컨텍스트 프로토콜은 대규모 언어 모델(LLM) AI 에이전트와 다른 툴을 보다 원활하게 통합할 수 있도록 해주는 편리한 소프트웨어로, Anthropic에서 제작 했습니다. 이는 강력한 사용 사례로, 독점 애플리케이션과 GitHub와 같은 비즈니스 크리티컬 SaaS 도구 간에 최첨단 AI 솔루션과 상호 작용할 수 있는 가능성을 열어줍니다. MCP 서버를 작성하고, 어떤 목적으로 어떻게 작동할지 가이드라인을 설정하는 작업을 시작하기만 하면 됩니다.
사실 MCP 기술이 보안에 미치는 영향은 대부분 긍정적입니다. 보안 전문가가 사용하는 기술 스택과 LLM 간의 보다 간단한 통합에 대한 약속은 무시하기에는 너무 매력적이며, 적어도 각 작업에 대해 사용자 지정 코드를 작성하고 배포하지 않고는 이전에는 불가능했던 수준의 정밀 보안 작업 자동화가 가능하다는 것을 의미합니다. 데이터, 도구, 인력 간의 광범위한 가시성과 연결성이 효과적인 보안 방어 및 계획의 기본이라는 점을 고려할 때 MCP가 제공하는 LLM의 향상된 상호 운용성은 기업 보안에 있어 매우 흥미로운 전망입니다.
그러나 MCP를 사용하면 다른 가능한 위협 벡터를 도입하여 주의 깊게 관리하지 않으면 기업 공격 표면이 크게 확장될 수 있습니다. InvariantLabs가 지적했듯이 툴 포이즈닝 공격은 AI 모델에 의한 민감한 데이터 유출 및 무단 작업으로 이어질 수 있는 새로운 취약성 범주를 나타내며, 여기에서부터 보안에 미치는 영향은 매우 빠르게 어두워집니다.
인바리언트랩스는 툴 포이즈닝 공격은 사용자에게는 보이지 않지만 AI 모델이 완전히 읽을 수 있고 실행 가능한 악성 지침이 MCP 툴 설명에 포함될 때 가능하다고 지적합니다. 이렇게 하면 툴이 사용자 인식 없이 승인되지 않은 악의적인 작업을 수행하도록 속일 수 있습니다. 문제는 모든 도구 설명을 신뢰할 수 있다고 가정하는 MCP의 가정에 있으며, 이는 위협 행위자의 귀에 듣기 좋은 소리입니다.
이들은 손상된 도구로 인해 발생할 수 있는 이러한 결과에 주목합니다:
- AI 모델이 민감한 파일(예: SSH 키, 구성 파일, 데이터베이스 등)에 액세스하도록 지시합니다;
- 이러한 악의적인 행위가 본질적으로 사용자에게 숨겨져 있는 환경에서 AI에게 이 데이터를 추출하여 전송하도록 지시합니다;
- 도구 인수와 출력의 놀라울 정도로 단순한 UI 표현 뒤에 숨어 사용자가 보는 것과 AI 모델이 수행하는 것 사이에 단절을 만듭니다.
이는 우려할 만한 새로운 취약점 범주이며, MCP 사용의 불가피한 증가가 계속됨에 따라 더 자주 볼 수 있는 취약점입니다. 기업 보안 프로그램이 발전함에 따라 이러한 위협을 발견하고 완화하기 위해서는 신중한 조치가 필요하며, 개발자가 솔루션의 일부가 될 수 있도록 적절히 준비하는 것이 핵심입니다.
보안에 숙련된 개발자만 에이전트 AI 도구를 활용해야 하는 이유
에이전트 AI 코딩 도구는 소프트웨어 개발의 효율성, 생산성, 유연성을 높여주는 AI 지원 코딩의 차세대 진화라고 할 수 있습니다. 컨텍스트와 의도를 이해하는 능력이 향상되어 특히 유용하지만 공격자의 즉각적인 주입, 환각, 행동 조작과 같은 위협으로부터 자유롭지 않습니다.
개발자는 좋은 코드 커밋과 나쁜 코드 커밋 사이의 방어선이며, 보안과 비판적 사고 능력을 모두 예리하게 유지하는 것은 안전한 소프트웨어 개발의 미래를 위한 기본이 될 것입니다.
AI 결과물을 맹목적인 신뢰로 구현해서는 안 되며, 이 기술이 제공하는 생산성 향상을 안전하게 활용할 수 있는 것은 보안에 숙련된 개발자가 상황에 맞는 비판적 사고를 적용하는 것입니다. 그러면서도 인간 전문가가 도구가 생성한 작업을 평가하고 위협을 모델링하며 궁극적으로 승인할 수 있는 페어 프로그래밍 환경이어야 합니다.
개발자가 AI를 통해 기술을 향상하고 생산성을 강화하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.
실용적인 완화 기술 및 최신 연구 논문에서 더 읽어보기
AI 코딩 도구와 MCP 기술은 사이버 보안의 미래에 중요한 요소가 될 것이지만, 물속을 확인하기 전에 섣불리 뛰어들지 않는 것이 중요합니다.
나라잘라와 하블러의 백서에서는 기업 수준에서 MCP를 구현하기 위한 포괄적인 완화 전략과 지속적인 위험 관리에 대해 자세히 설명합니다. 궁극적으로 심층 방어 및 제로 트러스트 원칙을 중심으로 이 새로운 에코시스템이 기업 환경에 가져오는 고유한 위험 프로필을 명시적으로 목표로 삼고 있습니다. 특히 개발자의 경우 다음 영역에서 지식 격차를 해소하는 것이 필수적입니다:
- 인증 및 액세스 제어: 에이전트 AI 도구는 사람이 엔지니어링 작업에 접근하는 방식과 마찬가지로 문제를 해결하고 매핑된 목표를 달성하기 위해 자율적인 결정을 내리는 기능을 합니다. 하지만 앞서 설명한 것처럼 이러한 프로세스에 대한 숙련된 사람의 감독을 무시할 수 없으며, 워크플로에서 이러한 도구를 사용하는 개발자는 자신이 어떤 액세스 권한을 가지고 있는지, 검색하거나 잠재적으로 노출할 수 있는 데이터와 공유할 수 있는 데이터를 정확히 이해해야 합니다.
- 일반 위협 탐지 및 완화: 대부분의 AI 프로세스가 그렇듯이, 도구의 결과물에서 잠재적인 결함과 부정확성을 발견하려면 사용자가 해당 작업에 능숙해야 합니다. 개발자는 보안 프로세스를 효과적으로 검토하고 보안 정밀도와 권한으로 AI가 생성한 코드를 검토하려면 이러한 기술에 대한 지속적인 교육과 검증을 받아야 합니다.
- 보안 정책 및 AI 거버넌스와의 연계: 개발자에게 승인된 도구에 대해 알려주고 이를 숙련하고 액세스할 수 있는 기회를 제공해야 합니다. 개발자와 도구 모두 커밋을 신뢰하기 전에 보안 벤치마킹을 받아야 합니다.
최근 바이브 코딩과 AI 지원 코딩의 부상과 차세대 AI 기반 소프트웨어 엔지니어를 육성하기 위해 기업이 취해야 할 조치에 대한 연구 논문을 발표했습니다. 지금 바로 확인하시고 귀사의 개발 코호트를 강화하기 위해 지금 바로 문의하세요.
AI 지원 개발(또는 더 트렌디한 버전인 '바이브 코딩'이라고도 함)은 코드 작성에 방대하고 혁신적인 영향을 미치고 있습니다. 기존 개발자들은 이러한 도구를 앞다투어 도입하고 있으며, 항상 자신만의 소프트웨어를 만들고 싶었지만 관련 경험이 부족했던 사람들도 이전에는 비용과 시간이 많이 들었던 자산을 구축하는 데 이러한 도구를 활용하고 있습니다. 이 기술은 새로운 혁신의 시대를 열어줄 것으로 기대되지만, 보안 리더들이 완화하기 위해 고심하고 있는 다양한 새로운 취약성과 위험 프로필을 도입하고 있습니다.
InvariantLabs는 최근 강력한 AI 도구가 다른 소프트웨어 및 데이터베이스와 자율적으로 상호 작용할 수 있도록 하는 API와 유사한 프레임워크인 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)에서 '도구 중독 공격'이라고 불리는 새로운 취약성 범주로 특히 기업에서 큰 피해를 입힐 수 있는 중대한 취약점을 발견했습니다. 윈드서프와 커서 같은 주요 AI 도구도 이 공격에서 자유롭지 않으며, 수백만 명의 사용자가 사용하는 만큼 이 새로운 보안 문제에 대한 인식과 관리 기술이 무엇보다 중요합니다.
AWS와 Intuit의 보안 연구원인 Vineeth Sai Narajala와 Idan Habler가 최근 발표한 연구 논문에서 지적했듯이, 이러한 도구의 결과물은 엔터프라이즈급으로 분류할 만큼 일관되게 안전하지 않습니다: "AI 시스템이 더욱 자율화되고 MCP와 같은 것을 통해 외부 도구 및 실시간 데이터와 직접 상호 작용하기 시작하면서 이러한 상호 작용의 보안을 보장하는 것이 절대적으로 중요해졌습니다."
에이전트 AI 시스템과 모델 컨텍스트 프로토콜의 위험 프로필
모델 컨텍스트 프로토콜은 대규모 언어 모델(LLM) AI 에이전트와 다른 툴을 보다 원활하게 통합할 수 있도록 해주는 편리한 소프트웨어로, Anthropic에서 제작 했습니다. 이는 강력한 사용 사례로, 독점 애플리케이션과 GitHub와 같은 비즈니스 크리티컬 SaaS 도구 간에 최첨단 AI 솔루션과 상호 작용할 수 있는 가능성을 열어줍니다. MCP 서버를 작성하고, 어떤 목적으로 어떻게 작동할지 가이드라인을 설정하는 작업을 시작하기만 하면 됩니다.
사실 MCP 기술이 보안에 미치는 영향은 대부분 긍정적입니다. 보안 전문가가 사용하는 기술 스택과 LLM 간의 보다 간단한 통합에 대한 약속은 무시하기에는 너무 매력적이며, 적어도 각 작업에 대해 사용자 지정 코드를 작성하고 배포하지 않고는 이전에는 불가능했던 수준의 정밀 보안 작업 자동화가 가능하다는 것을 의미합니다. 데이터, 도구, 인력 간의 광범위한 가시성과 연결성이 효과적인 보안 방어 및 계획의 기본이라는 점을 고려할 때 MCP가 제공하는 LLM의 향상된 상호 운용성은 기업 보안에 있어 매우 흥미로운 전망입니다.
그러나 MCP를 사용하면 다른 가능한 위협 벡터를 도입하여 주의 깊게 관리하지 않으면 기업 공격 표면이 크게 확장될 수 있습니다. InvariantLabs가 지적했듯이 툴 포이즈닝 공격은 AI 모델에 의한 민감한 데이터 유출 및 무단 작업으로 이어질 수 있는 새로운 취약성 범주를 나타내며, 여기에서부터 보안에 미치는 영향은 매우 빠르게 어두워집니다.
인바리언트랩스는 툴 포이즈닝 공격은 사용자에게는 보이지 않지만 AI 모델이 완전히 읽을 수 있고 실행 가능한 악성 지침이 MCP 툴 설명에 포함될 때 가능하다고 지적합니다. 이렇게 하면 툴이 사용자 인식 없이 승인되지 않은 악의적인 작업을 수행하도록 속일 수 있습니다. 문제는 모든 도구 설명을 신뢰할 수 있다고 가정하는 MCP의 가정에 있으며, 이는 위협 행위자의 귀에 듣기 좋은 소리입니다.
이들은 손상된 도구로 인해 발생할 수 있는 이러한 결과에 주목합니다:
- AI 모델이 민감한 파일(예: SSH 키, 구성 파일, 데이터베이스 등)에 액세스하도록 지시합니다;
- 이러한 악의적인 행위가 본질적으로 사용자에게 숨겨져 있는 환경에서 AI에게 이 데이터를 추출하여 전송하도록 지시합니다;
- 도구 인수와 출력의 놀라울 정도로 단순한 UI 표현 뒤에 숨어 사용자가 보는 것과 AI 모델이 수행하는 것 사이에 단절을 만듭니다.
이는 우려할 만한 새로운 취약점 범주이며, MCP 사용의 불가피한 증가가 계속됨에 따라 더 자주 볼 수 있는 취약점입니다. 기업 보안 프로그램이 발전함에 따라 이러한 위협을 발견하고 완화하기 위해서는 신중한 조치가 필요하며, 개발자가 솔루션의 일부가 될 수 있도록 적절히 준비하는 것이 핵심입니다.
보안에 숙련된 개발자만 에이전트 AI 도구를 활용해야 하는 이유
에이전트 AI 코딩 도구는 소프트웨어 개발의 효율성, 생산성, 유연성을 높여주는 AI 지원 코딩의 차세대 진화라고 할 수 있습니다. 컨텍스트와 의도를 이해하는 능력이 향상되어 특히 유용하지만 공격자의 즉각적인 주입, 환각, 행동 조작과 같은 위협으로부터 자유롭지 않습니다.
개발자는 좋은 코드 커밋과 나쁜 코드 커밋 사이의 방어선이며, 보안과 비판적 사고 능력을 모두 예리하게 유지하는 것은 안전한 소프트웨어 개발의 미래를 위한 기본이 될 것입니다.
AI 결과물을 맹목적인 신뢰로 구현해서는 안 되며, 이 기술이 제공하는 생산성 향상을 안전하게 활용할 수 있는 것은 보안에 숙련된 개발자가 상황에 맞는 비판적 사고를 적용하는 것입니다. 그러면서도 인간 전문가가 도구가 생성한 작업을 평가하고 위협을 모델링하며 궁극적으로 승인할 수 있는 페어 프로그래밍 환경이어야 합니다.
개발자가 AI를 통해 기술을 향상하고 생산성을 강화하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.
실용적인 완화 기술 및 최신 연구 논문에서 더 읽어보기
AI 코딩 도구와 MCP 기술은 사이버 보안의 미래에 중요한 요소가 될 것이지만, 물속을 확인하기 전에 섣불리 뛰어들지 않는 것이 중요합니다.
나라잘라와 하블러의 백서에서는 기업 수준에서 MCP를 구현하기 위한 포괄적인 완화 전략과 지속적인 위험 관리에 대해 자세히 설명합니다. 궁극적으로 심층 방어 및 제로 트러스트 원칙을 중심으로 이 새로운 에코시스템이 기업 환경에 가져오는 고유한 위험 프로필을 명시적으로 목표로 삼고 있습니다. 특히 개발자의 경우 다음 영역에서 지식 격차를 해소하는 것이 필수적입니다:
- 인증 및 액세스 제어: 에이전트 AI 도구는 사람이 엔지니어링 작업에 접근하는 방식과 마찬가지로 문제를 해결하고 매핑된 목표를 달성하기 위해 자율적인 결정을 내리는 기능을 합니다. 하지만 앞서 설명한 것처럼 이러한 프로세스에 대한 숙련된 사람의 감독을 무시할 수 없으며, 워크플로에서 이러한 도구를 사용하는 개발자는 자신이 어떤 액세스 권한을 가지고 있는지, 검색하거나 잠재적으로 노출할 수 있는 데이터와 공유할 수 있는 데이터를 정확히 이해해야 합니다.
- 일반 위협 탐지 및 완화: 대부분의 AI 프로세스가 그렇듯이, 도구의 결과물에서 잠재적인 결함과 부정확성을 발견하려면 사용자가 해당 작업에 능숙해야 합니다. 개발자는 보안 프로세스를 효과적으로 검토하고 보안 정밀도와 권한으로 AI가 생성한 코드를 검토하려면 이러한 기술에 대한 지속적인 교육과 검증을 받아야 합니다.
- 보안 정책 및 AI 거버넌스와의 연계: 개발자에게 승인된 도구에 대해 알려주고 이를 숙련하고 액세스할 수 있는 기회를 제공해야 합니다. 개발자와 도구 모두 커밋을 신뢰하기 전에 보안 벤치마킹을 받아야 합니다.
최근 바이브 코딩과 AI 지원 코딩의 부상과 차세대 AI 기반 소프트웨어 엔지니어를 육성하기 위해 기업이 취해야 할 조치에 대한 연구 논문을 발표했습니다. 지금 바로 확인하시고 귀사의 개발 코호트를 강화하기 위해 지금 바로 문의하세요.
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Secure Code Warrior 는 전체 소프트웨어 개발 수명 주기에서 코드를 보호하고 사이버 보안을 최우선으로 생각하는 문화를 조성할 수 있도록 도와드립니다. 앱 보안 관리자, 개발자, CISO 등 보안과 관련된 모든 사람이 안전하지 않은 코드와 관련된 위험을 줄일 수 있도록 도와드릴 수 있습니다.
보고서 보기데모 예약
최고 경영자, 회장 겸 공동 설립자
피터 댄히외는 보안 컨설턴트로 12년 이상 경력을 쌓았으며, 조직, 시스템 및 개인의 보안 취약점을 타겟팅하고 평가하는 방법에 대한 공격 기법을 가르치는 SANS의 수석 강사로 8년 이상 활동한 세계적으로 인정받는 보안 전문가입니다. 2016년에는 호주에서 가장 멋진 기술자 중 한 명으로 선정(비즈니스 인사이더)되었고, 올해의 사이버 보안 전문가(AISA - 호주 정보 보안 협회)로 선정되었으며, GSE, CISSP, GCIH, GCFA, GSEC, GPEN, GWAPT, GCIA 자격증을 보유하고 있습니다.
AI 지원 개발(또는 더 트렌디한 버전인 '바이브 코딩'이라고도 함)은 코드 작성에 방대하고 혁신적인 영향을 미치고 있습니다. 기존 개발자들은 이러한 도구를 앞다투어 도입하고 있으며, 항상 자신만의 소프트웨어를 만들고 싶었지만 관련 경험이 부족했던 사람들도 이전에는 비용과 시간이 많이 들었던 자산을 구축하는 데 이러한 도구를 활용하고 있습니다. 이 기술은 새로운 혁신의 시대를 열어줄 것으로 기대되지만, 보안 리더들이 완화하기 위해 고심하고 있는 다양한 새로운 취약성과 위험 프로필을 도입하고 있습니다.
InvariantLabs는 최근 강력한 AI 도구가 다른 소프트웨어 및 데이터베이스와 자율적으로 상호 작용할 수 있도록 하는 API와 유사한 프레임워크인 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)에서 '도구 중독 공격'이라고 불리는 새로운 취약성 범주로 특히 기업에서 큰 피해를 입힐 수 있는 중대한 취약점을 발견했습니다. 윈드서프와 커서 같은 주요 AI 도구도 이 공격에서 자유롭지 않으며, 수백만 명의 사용자가 사용하는 만큼 이 새로운 보안 문제에 대한 인식과 관리 기술이 무엇보다 중요합니다.
AWS와 Intuit의 보안 연구원인 Vineeth Sai Narajala와 Idan Habler가 최근 발표한 연구 논문에서 지적했듯이, 이러한 도구의 결과물은 엔터프라이즈급으로 분류할 만큼 일관되게 안전하지 않습니다: "AI 시스템이 더욱 자율화되고 MCP와 같은 것을 통해 외부 도구 및 실시간 데이터와 직접 상호 작용하기 시작하면서 이러한 상호 작용의 보안을 보장하는 것이 절대적으로 중요해졌습니다."
에이전트 AI 시스템과 모델 컨텍스트 프로토콜의 위험 프로필
모델 컨텍스트 프로토콜은 대규모 언어 모델(LLM) AI 에이전트와 다른 툴을 보다 원활하게 통합할 수 있도록 해주는 편리한 소프트웨어로, Anthropic에서 제작 했습니다. 이는 강력한 사용 사례로, 독점 애플리케이션과 GitHub와 같은 비즈니스 크리티컬 SaaS 도구 간에 최첨단 AI 솔루션과 상호 작용할 수 있는 가능성을 열어줍니다. MCP 서버를 작성하고, 어떤 목적으로 어떻게 작동할지 가이드라인을 설정하는 작업을 시작하기만 하면 됩니다.
사실 MCP 기술이 보안에 미치는 영향은 대부분 긍정적입니다. 보안 전문가가 사용하는 기술 스택과 LLM 간의 보다 간단한 통합에 대한 약속은 무시하기에는 너무 매력적이며, 적어도 각 작업에 대해 사용자 지정 코드를 작성하고 배포하지 않고는 이전에는 불가능했던 수준의 정밀 보안 작업 자동화가 가능하다는 것을 의미합니다. 데이터, 도구, 인력 간의 광범위한 가시성과 연결성이 효과적인 보안 방어 및 계획의 기본이라는 점을 고려할 때 MCP가 제공하는 LLM의 향상된 상호 운용성은 기업 보안에 있어 매우 흥미로운 전망입니다.
그러나 MCP를 사용하면 다른 가능한 위협 벡터를 도입하여 주의 깊게 관리하지 않으면 기업 공격 표면이 크게 확장될 수 있습니다. InvariantLabs가 지적했듯이 툴 포이즈닝 공격은 AI 모델에 의한 민감한 데이터 유출 및 무단 작업으로 이어질 수 있는 새로운 취약성 범주를 나타내며, 여기에서부터 보안에 미치는 영향은 매우 빠르게 어두워집니다.
인바리언트랩스는 툴 포이즈닝 공격은 사용자에게는 보이지 않지만 AI 모델이 완전히 읽을 수 있고 실행 가능한 악성 지침이 MCP 툴 설명에 포함될 때 가능하다고 지적합니다. 이렇게 하면 툴이 사용자 인식 없이 승인되지 않은 악의적인 작업을 수행하도록 속일 수 있습니다. 문제는 모든 도구 설명을 신뢰할 수 있다고 가정하는 MCP의 가정에 있으며, 이는 위협 행위자의 귀에 듣기 좋은 소리입니다.
이들은 손상된 도구로 인해 발생할 수 있는 이러한 결과에 주목합니다:
- AI 모델이 민감한 파일(예: SSH 키, 구성 파일, 데이터베이스 등)에 액세스하도록 지시합니다;
- 이러한 악의적인 행위가 본질적으로 사용자에게 숨겨져 있는 환경에서 AI에게 이 데이터를 추출하여 전송하도록 지시합니다;
- 도구 인수와 출력의 놀라울 정도로 단순한 UI 표현 뒤에 숨어 사용자가 보는 것과 AI 모델이 수행하는 것 사이에 단절을 만듭니다.
이는 우려할 만한 새로운 취약점 범주이며, MCP 사용의 불가피한 증가가 계속됨에 따라 더 자주 볼 수 있는 취약점입니다. 기업 보안 프로그램이 발전함에 따라 이러한 위협을 발견하고 완화하기 위해서는 신중한 조치가 필요하며, 개발자가 솔루션의 일부가 될 수 있도록 적절히 준비하는 것이 핵심입니다.
보안에 숙련된 개발자만 에이전트 AI 도구를 활용해야 하는 이유
에이전트 AI 코딩 도구는 소프트웨어 개발의 효율성, 생산성, 유연성을 높여주는 AI 지원 코딩의 차세대 진화라고 할 수 있습니다. 컨텍스트와 의도를 이해하는 능력이 향상되어 특히 유용하지만 공격자의 즉각적인 주입, 환각, 행동 조작과 같은 위협으로부터 자유롭지 않습니다.
개발자는 좋은 코드 커밋과 나쁜 코드 커밋 사이의 방어선이며, 보안과 비판적 사고 능력을 모두 예리하게 유지하는 것은 안전한 소프트웨어 개발의 미래를 위한 기본이 될 것입니다.
AI 결과물을 맹목적인 신뢰로 구현해서는 안 되며, 이 기술이 제공하는 생산성 향상을 안전하게 활용할 수 있는 것은 보안에 숙련된 개발자가 상황에 맞는 비판적 사고를 적용하는 것입니다. 그러면서도 인간 전문가가 도구가 생성한 작업을 평가하고 위협을 모델링하며 궁극적으로 승인할 수 있는 페어 프로그래밍 환경이어야 합니다.
개발자가 AI를 통해 기술을 향상하고 생산성을 강화하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.
실용적인 완화 기술 및 최신 연구 논문에서 더 읽어보기
AI 코딩 도구와 MCP 기술은 사이버 보안의 미래에 중요한 요소가 될 것이지만, 물속을 확인하기 전에 섣불리 뛰어들지 않는 것이 중요합니다.
나라잘라와 하블러의 백서에서는 기업 수준에서 MCP를 구현하기 위한 포괄적인 완화 전략과 지속적인 위험 관리에 대해 자세히 설명합니다. 궁극적으로 심층 방어 및 제로 트러스트 원칙을 중심으로 이 새로운 에코시스템이 기업 환경에 가져오는 고유한 위험 프로필을 명시적으로 목표로 삼고 있습니다. 특히 개발자의 경우 다음 영역에서 지식 격차를 해소하는 것이 필수적입니다:
- 인증 및 액세스 제어: 에이전트 AI 도구는 사람이 엔지니어링 작업에 접근하는 방식과 마찬가지로 문제를 해결하고 매핑된 목표를 달성하기 위해 자율적인 결정을 내리는 기능을 합니다. 하지만 앞서 설명한 것처럼 이러한 프로세스에 대한 숙련된 사람의 감독을 무시할 수 없으며, 워크플로에서 이러한 도구를 사용하는 개발자는 자신이 어떤 액세스 권한을 가지고 있는지, 검색하거나 잠재적으로 노출할 수 있는 데이터와 공유할 수 있는 데이터를 정확히 이해해야 합니다.
- 일반 위협 탐지 및 완화: 대부분의 AI 프로세스가 그렇듯이, 도구의 결과물에서 잠재적인 결함과 부정확성을 발견하려면 사용자가 해당 작업에 능숙해야 합니다. 개발자는 보안 프로세스를 효과적으로 검토하고 보안 정밀도와 권한으로 AI가 생성한 코드를 검토하려면 이러한 기술에 대한 지속적인 교육과 검증을 받아야 합니다.
- 보안 정책 및 AI 거버넌스와의 연계: 개발자에게 승인된 도구에 대해 알려주고 이를 숙련하고 액세스할 수 있는 기회를 제공해야 합니다. 개발자와 도구 모두 커밋을 신뢰하기 전에 보안 벤치마킹을 받아야 합니다.
최근 바이브 코딩과 AI 지원 코딩의 부상과 차세대 AI 기반 소프트웨어 엔지니어를 육성하기 위해 기업이 취해야 할 조치에 대한 연구 논문을 발표했습니다. 지금 바로 확인하시고 귀사의 개발 코호트를 강화하기 위해 지금 바로 문의하세요.
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