AI Agent 권한 오남용 방지를 위한 Enforcement Layer 기반 보안 아키텍처 설계

Context

AI 기반 고객 지원 시스템 도입 과정에서 단순 정보 제공을 넘어 계정 복구 등의 Privileged Action 권한을 AI Agent에게 과도하게 부여한 설계 결함 발생. LLM의 System Prompt에 의존한 가이드라인 방식으로는 Prompt Injection 및 사회 공학적 공격을 통한 권한 탈취를 방어하기 어려운 한계 노출.

Technical Solution

• Advice와 Action의 엄격한 분리를 통한 정보 제공과 권한 실행 프로세스의 이원화 설계
• Model 외부의 독립적인 Policy Enforcement Layer를 구축하여 Tool Call 전 단계에서 유효성 및 권한 검증 수행
• Least Privilege 원칙을 적용하여 Agent가 접근 가능한 데이터 범위와 실행 가능한 Tool의 최소화
• 고위험 워크플로우(계정 변경, 환불 등)에 대해 Human-in-the-loop 기반의 승인 프로세스 강제 적용
• 모든 Prompt, Response, Tool Execution 내역에 대한 로깅 및 Replay 가능 구조를 통한 가시성 확보
• 실시간 Input/Output 스캔을 통해 민감 정보 노출 및 악성 명령어를 사전 차단하는 가드레일 배치