인공지능이 기업 환경에 빠르게 통합되면서 보안 문제에 복잡한 변수가 추가되었습니다. 기업들은 개발 및 운영 속도를 높이기 위해 인공지능 모델(GenAI) 도입에 박차를 가하고 있지만, 이러한 서두름 속에서 모델과 민감한 데이터를 연결하는 핵심 인프라를 간과하는 경우가 많습니다.
애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)는 AI 도구와 기업 자산을 연결하는 다리 역할을 합니다. 이러한 연결은 불안정한 간극을 만들어내며, AI 도구의 API 보안은 현대 보안 팀의 핵심 과제가 되었습니다. 기존 모델은 AI 모델의 비결정적 특성을 효과적으로 제어하는 데 어려움을 겪고 있습니다.
일반적인 애플리케이션은 예측 가능한 트래픽 패턴을 따릅니다. 하지만 AI 도구는 그렇지 않습니다. AI 도구는 예상치 못한 방식으로 새로운 API 요청을 생성하고 데이터에 접근합니다. 심지어 기존의 논리 검증을 우회하는 명령을 임의로 만들어낼 수도 있습니다. 이 글에서는 AI 워크플로 통합과 관련된 구체적인 위험을 살펴보고, 브라우저 탐지 및 대응(BDR) 전략을 통해 이러한 새로운 영역을 안전하게 보호하는 데 필요한 가시성을 확보하는 방법을 설명합니다.
AI 에이전트와 API 보안의 교차점
2025년에는 사용자와 소프트웨어의 경계가 모호해질 것입니다. AI 에이전트는 여러 단계를 거치는 작업을 실행할 수 있는 자율적인 소프트웨어가 될 것이며, 기업 네트워크 내에서 매우 높은 권한을 가진 사용자처럼 행동할 것입니다.
이러한 에이전트들은 컨텍스트를 검색하고 작업을 실행하기 위해 API에 크게 의존합니다. 또한 동일한 채널을 통해 결과를 저장합니다. 그러나 이러한 상호 작용을 규율하는 보안 프로토콜은 에이전트 자체의 기능에 비해 뒤처지는 경우가 많습니다.
직원이 AI 비서를 활용하여 영업 이메일을 요약할 수 있습니다. 이 비서는 이메일 제공업체와 CRM 시스템에 일련의 API 호출을 실행합니다. API 보안 제어가 상황을 고려하지 않고 작동하는 경우, 각 호출은 잠재적인 공격 경로가 될 수 있습니다.
OWASP(Open Worldwide Application Security Project)는 이와 관련하여 특정 위험을 지적했습니다. OWASP는 광범위한 API 권한을 가진 에이전트가 악용되어 승인되지 않은 작업을 수행할 수 있다고 언급합니다. 이를 흔히 "과도한 권한 부여(Excessive Agency)"라고 합니다.
“그림자 AI” 연결의 문제점
클라우드 시대 초기에 섀도우 SaaS가 문제를 일으켰듯이, 이제는 섀도우 AI가 같은 이유로 주요 관심사로 떠오르고 있습니다. 직원들이 업무 속도를 높이기 위해 승인된 회사 API를 승인되지 않은 타사 AI 도구에 연결하는 경우가 빈번하기 때문입니다.
이는 숨겨진 통합 계층을 생성합니다. 민감한 기업 데이터가 감독 없이 공개 AI 모델로 유입됩니다. LayerX의 섀도우 SaaS 생태계 연구 이러한 연결 중 상당 부분이 브라우저를 통해 직접 이루어진다는 점을 강조합니다. 이는 네트워크 방화벽을 완전히 우회합니다.
위험성 규명: 기존 게이트웨이가 실패하는 이유
AI 도구에서 발생하는 API 트래픽 양이 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 이와 관련된 취약점 수도 비슷한 속도로 늘어나고 있습니다. 보안 팀은 더 이상 속도 제한과 기본적인 인증만으로는 자산을 보호할 수 없습니다.
AI 도구의 API 보안은 관점의 변화를 요구합니다. 보안 담당자는 단순히 사용량 기반 모니터링에서 벗어나 행동 분석으로 전환해야 합니다. 유효한 토큰만으로는 더 이상 권한 부여 의도를 입증할 수 없습니다.
취약성 증가 추세
인공지능(AI) 도입의 폭발적인 증가는 API 관련 일반적인 취약점 및 노출(CVE)의 급격한 증가와 밀접한 관련이 있습니다. 공격자들은 AI API를 적극적으로 퍼징(fuzzing)하고 있으며, AI 보안 도구가 정상적인 쿼리와 악의적인 주입 시도를 구분하지 못하는 논리적 허점을 찾고 있습니다.
위 그림에서 볼 수 있듯이 공격 표면이 빠르게 확장되고 있습니다. 이러한 추세에는 여러 가지 주요 요인이 복합적으로 작용하고 있습니다.
- 프롬프트 주입을 통한 API 조작: 공격자는 AI 모델이 악의적인 API 호출을 생성하도록 속이는 입력값을 조작합니다.
- 비즈니스 로직 남용: AI 에이전트는 인간의 직관력이 부족합니다. 따라서 기술적으로는 유효하지만 운영상 문제가 될 수 있는 API 시퀀스를 실행하도록 강요받을 수 있습니다.
- 데이터 유출: 악의적인 공격자는 AI 워크플로 자동화를 이용하여 합법적인 API 채널을 통해 데이터를 빼돌립니다.
인공지능 시대의 심각한 API 취약점
AI 도구의 API 보안을 효과적으로 확보하려면 조직은 특정 공격 벡터를 이해해야 합니다. 기존 웹 애플리케이션과 달리 AI 기반 API 공격은 주로 로직과 권한 부여에 집중됩니다. SQL 인젝션은 더 이상 주요 공격 대상이 아닙니다.
주사 공격 및 볼라
이러한 맥락에서 인젝션 공격은 기존 방식과 다릅니다. "인젝션"은 종종 인공지능에 전달되는 자연어입니다. 그러면 모델은 이를 명령으로 해석합니다.
AI가 API 접근 권한을 가지고 있다면, 이러한 프롬프트 주입은 API 악용이 됩니다. 이는 종종 BOLA(Broken Object Level Authorization, 객체 수준 권한 부여 오류)와 함께 발생합니다. BOLA는 API가 특정 객체에 대한 사용자 접근 권한을 검증하지 못할 때 발생합니다.
이러한 위험이 결합되면 재앙적인 결과를 초래할 수 있습니다. AI 에이전트가 합법적으로 API에 접근할 수는 있지만, 다른 테넌트나 사용자의 데이터를 불법적으로 탈취할 수도 있기 때문입니다.
GenAI 기반 데이터 유출
가장 교묘한 위험 중 하나는 다음과 같습니다. GenAI 기반 데이터 유출내부자 또는 해킹당한 계정은 AI 도구를 사용하여 민감한 데이터를 재구성합니다. 그런 다음 데이터를 요약한 후 추출합니다.
인공지능(AI)에 의해 데이터가 변환됩니다. 기존의 데이터 손실 방지(DLP) 정규 표현식 패턴은 이러한 변환된 데이터를 인식하지 못하는 경우가 많습니다. 이는 데이터 상호 작용 시점에 작동하는 보안 제어의 필요성을 강조합니다.
전략적 방어: 브라우저 탐지 및 대응(BDR)
AI 도구의 API 보안을 네트워크 수준에서만 확보하려는 시도는 불충분합니다. 대부분의 상호 작용은 브라우저 내 클라이언트 측에서 발생하기 때문입니다. 브라우저는 직원들이 SaaS 플랫폼 및 AI 콘솔과 상호 작용하는 작업 공간입니다.
LayerX의 브라우저 탐지 및 대응(BDR) 접근 방식 사용자가 요청을 시작하는 바로 그 지점에 제어 지점을 배치합니다. 이렇게 하면 암호화가 발생하기 전에 의도를 포착할 수 있습니다.
AI 워크플로에 대한 가시성 확보
BDR 솔루션은 네트워크 프록시가 놓치는 AI 워크플로에 대한 세부적인 가시성을 제공합니다. 이 솔루션은 문서 객체 모델(DOM)과 사용자 상호 작용을 실시간으로 분석합니다.
- 악성 확장 프로그램 탐지: AI 인터페이스에 코드를 삽입하거나 API 세션을 탈취하는 확장 프로그램을 식별합니다.
- 프롬프트 컨텍스트 모니터링: AI 프롬프트에 붙여넣어지는 데이터의 컨텍스트를 분석하여 정보 유출을 방지합니다.
- 에이전트 동작 검증: 사용자 의도와 API 활동을 연관시켜 자동화된 에이전트가 비정상적으로 동작하는 시점을 파악합니다.
제로 트러스트 브라우저 격리 시행
기관은 신청해야 합니다. 제로 트러스트 브라우저 격리 AI 세션 침해 위험을 완화하기 위한 원칙입니다. 이를 통해 AI 도구의 API 키가 침해되더라도 피해를 최소화할 수 있습니다.
브라우저 확장 프로그램은 최종 단계의 정책 준수 여부를 확인하는 검증 도구 역할을 합니다. AI 모델이 생성하는 모든 API 호출이 회사 정책을 준수하는지 검증하여, 취약점이 있는 AI 도구가 다른 내부 애플리케이션으로 확산되는 것을 방지합니다.
미래에 대비한 AI 통합
API 보안에 대한 의존도는 더욱 심화될 것입니다. 기업들은 AI 도구가 기업 데이터와 지속적으로 상호 작용하는 에이전트 기반 워크플로로 전환하고 있습니다.
보안 책임자들은 AI 보안 도구가 일반 인프라 보안과 별개라는 생각을 버려야 합니다. 이미 두 분야의 융합이 시작되었습니다. 이러한 환경을 보호하려면 브라우저를 주요 운영 체제로 인식하는 전략이 필요합니다.
CISO를 위한 핵심 요점
- API 노출 현황을 감사하세요: AI 도구에서 접근 가능한 API를 파악하고, 최소 권한 접근 제어를 엄격하게 적용하세요.
- BDR 배포: AI 워크플로 실행의 "마지막 단계"에 대한 가시성을 확보하기 위해 브라우저 보안 솔루션을 구현합니다.
- 이상 징후 모니터링: 시그니처 기반 탐지에서 행동 분석으로 초점을 전환하십시오. 이를 통해 논리적 오류 및 간접 주입을 포착할 수 있습니다.
인공지능 시대에는 적응형 보안 아키텍처가 필수적입니다. 보호 대상 도구만큼이나 지능적이어야 합니다. 기업은 브라우저 보안과 API 거버넌스의 접점에 집중함으로써 이 새로운 시대를 안전하게 헤쳐나갈 수 있습니다.
