MTTR 4시간 초과 해결을 위한 Agentic AI Zero-Trust 거버넌스 체계 구축

Context

자율적 추론 및 실행이 가능한 Agentic AI의 확산으로 기존 정적 보안 분석과 Request/Response 중심의 Observability 체계가 무력화된 상황. 특히 예측 불가능한 실행 경로와 과도한 권한 부여로 인한 Lateral Movement 위험이 증가하며 기존 Microservices 보안 모델의 한계 노출.

Technical Solution

• Reasoning Trace 기반 Observability: API Call 단위를 넘어 OpenTelemetry Span에 추론 과정을 기록하여 Agent의 의도(Intent)를 분석하는 가시성 확보
• Agent 전용 SLI/SLO 설계: Action Success Rate, Permission Violation Frequency, Decision Latency를 Golden Signals로 정의하여 신뢰성 측정
• Behavioural Canary Testing: 샌드박스 내 시뮬레이션 도구 호출을 통해 허용 패턴과 실제 Action Sequence를 대조하여 런타임 편차 제거
• Short-lived Workload Identity: JWT 기반의 최소 권한 부여 및 작업 완료 즉시 자격 증명을 회수하는 Zero-Trust ID 모델 적용
• Agent-native Incident Runbook: 활동 일시 중단, Decision Log 분석, 모델/프롬프트 롤백을 포함한 전용 대응 프로세스 수립