AI 에이전트가 도구를 호출한다. 검색하고, 코드를 실행하고, API를 부른다. 편리하다. 그런데 이게 허가 없이 일어난다면?
Tool Call 보안 문제가 수면 위로 떠오르고 있다. 생각보다 심각한 이야기다.
무허가 도구 호출의 위험
LLM에게 도구 사용 권한을 주면, 모델이 언제 어떤 도구를 호출할지 예측하기 어렵다. 프롬프트 인젝션 공격으로 의도치 않은 도구가 실행될 수 있다.
예를 들어, 악의적인 웹페이지 내용을 읽은 AI가 갑자기 이메일을 보내거나 파일을 삭제한다면? 이미 개념 증명 수준의 공격이 보고되고 있다.
샌드박싱의 한계
도구 실행을 샌드박스에 가두면 해결될까? 부분적으로는 그렇다. 하지만 유용한 AI 에이전트는 결국 실제 시스템과 상호작용해야 한다. 샌드박스 밖으로 나가는 순간 위험이 시작된다.
권한 최소화, 명시적 승인, 행동 로깅… 여러 방어층이 필요하다.
개발자의 책임
AI 도구를 연동할 때 보안을 고려하는 개발자가 얼마나 될까? 대부분은 “일단 되게 하자”에 급급하다. 기능이 먼저, 보안은 나중. 익숙한 패턴이다.
하지만 AI 시대의 보안 사고는 규모가 다르다. 미리 대비하지 않으면 큰 대가를 치르게 된다.
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