개발자가 MITRE ATLAS 84개 기술全て에 detection rule을 매핑하며 발견한 AI 에이전트 보안 공백

Context

기존 AI 에이전트 보안은 identity governance에 집중되었다. Linx Security가 50M 달러 투자를 유치했다. 그러나 MITRE ATLAS가 정의한 84개 공격 기법에 대한 detection rule을 제공하는 상용 제품이 없다.

Technical Solution

• MITRE ATLAS 84개 기술 → Sigma 호환 YAML 형식 detection rule로 매핑
• LangChain 프레임워크 환경에서 실시간 coverage 추적
• AML.T0054 Prompt Injection 탐지: 외부 입력과 작업 입력 구분 실패 감지
• Memory Poisoning 탐지: 에이전트 메모리 내 악성 명령 삽입 패턴 식별
• A2A Relay Attack 탐지: 상위 에이전트 명령 체인 검증 실패 감지
• 추론 시점에 governance layer 로그 이전에 위협 탐지

Impact

Detection rule 미비로 AI 에이전트 실행 시점에 공격을 탐지하지 못하는 보안 공백 발생

Key Takeaway

Identity governance와 runtime security 간 격차를 해소하려면 inference time detection이 governance layer 로깅보다 선행되어야 한다