AI-Agent 보안 사고 65%를 방지하는 4가지 아키텍처 제어 설계

Context

기존 AI-Agent 프레임워크의 Tool Registry가 Action Class 구분 없이 Black-box 형태로 함수를 호출하는 구조적 결함 존재. 이로 인해 Agent의 Reasoning 범위보다 넓은 Blast Radius가 허용되어 데이터 유출 및 프로덕션 DB 파괴와 같은 치명적 사고가 빈번하게 발생함.

Technical Solution

• Read-before-write Tool Gating을 통한 쓰기 작업 전 필수 읽기 단계 및 Operator 승인 프로세스 강제
• Per-trace Cost Ceiling 설정을 통한 토큰, 비용, 실행 시간 제한으로 대규모 데이터 유출 및 무한 루프 차단
• Action Class 기반의 Tool Registry 재설계로 도구별 권한 범위와 위험 수준을 명시적으로 관리
• Egress Filter 도입을 통해 Agent의 출력 채널이 인가된 범위 내로 제한되도록 제어
• Trace-scoped Gating 구조를 적용하여 단순 함수 호출이 아닌 감사 가능한 Span 단위의 추적 체계 구축