AI 에이전트 엔지니어링

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12

장

에이전틱 시스템 보안

정교화하고 공격자는 새로운 익스플로잇을 고안하는 ‘쫓고 쫓기는’ 구도가 이어집니다. 앞서 나

가려면 조직은 신종 위협을 면밀히 모니터링하고 정기 보안 점검을 수행하며 최신 적대적 데이

터셋으로 모델을 파인튜닝하고 적응형 방어 계층을 배치하는 등 시의적절한 업데이트를 꾸준

히 적용해야 합니다.

12.3

파운데이션 모델 보안

안전한 에이전트 시스템의 토대는 적절한 파운데이션 모델을 선택하는 데서 시작됩니다. 모델

마다 강점, 한계, 위험 프로파일이 달라 보안 관점에서 선택 과정은 중대한 결정입니다. 넓게

보면, 모델 선택은 역량, 배포 제약, 투명성, 위험 요인 간 트레이드오프를 평가하는 일입니다.

먼저 모델의 역량이 에이전트의 의도된 작업과 정렬되어야 합니다. 더 강력한 범용 모델은 다

재다능하지만, 복잡성과 예측 불가능한 출력 가능성 때문에 위험이 더 클 수 있습니다. 반면 더

작고 파인튜닝된 모델은 예측 가능성이 높고 모니터링이 수월하지만, 다양한 작업을 처리하는

유연성이 부족할 수 있습니다.

접근 제어도 핵심 고려 사항입니다. 오픈 소스 모델은 더 높은 투명성을 제공해 독립적인 감사

를 허용하지만, 내장된 가드레일이 부족한 경우가 많아 배포 시 강한 보안 경화가 필요합니다.

반대로 상용 모델은 강력한 내장 보호와 지원을 제공하는 경우가 많지만, 내부 의사결정 과정

을 들여다보기 어려운 블랙박스처럼 작동할 수 있습니다.

배포 환경 역시 모델 선택에 영향을 줍니다. 고도의 민감 정보를 다루는 애플리케이션에서는 ...