맞습니다 사용자 정의 AI 에이전트 보안

개요

사용자 정의 AI 에이전트를 사용하면 코드에서 AI 기반 워크플로를 구축하고 이를 내부 시스템, 데이터베이스 및 타사 서비스와 직접 연결할 수 있습니다. 조직은 일반적으로 LangChain, OpenAI Agents SDK와 같은 프레임워크를 사용하거나 LLM 공급자에 대한 직접 API 호출을 통해 이러한 에이전트를 구축합니다. 이 에이전트는 비즈니스 워크플로에 깊이 통합되어 있으며 종종 민감한 데이터와 도구에 액세스할 수 있으므로 런타임 가시성과 보호가 필요합니다.

에이전트용 AI 보안은 SDK 수준에서 Cato AI 방화벽(AI-FW)과 직접 통합하여 사용자 정의 에이전트를 보호합니다. 개발자는 일반적으로 LLM 기본 URL을 AI-FW 프록시 엔드포인트로 리디렉션하고 인증 헤더를 추가함으로써 최소한의 코드 변경으로 사용자 정의 에이전트를 AI-FW에 연결할 수 있습니다. AI-FW는 에이전트와 LLM 간의 요청 경로에서 투명하게 위치하여 원래 공급자로 요청을 프록시하면서 트래픽을 검사합니다. 에이전트의 핵심 로직을 변경하거나 별도의 보안 계층을 추가하지 않고도 에이전트 활동을 추적하고 런타임 보호를 적용할 수 있습니다.

사용 사례

사용자 정의 에이전트 활동 추적

사용자 정의 에이전트가 AI-FW에 연결되면 그와 관련된 모든 상호작용은 자동으로 추적되어 대시보드에서 볼 수 있습니다. 사용자 정의 에이전트의 모든 호출, 전체 대화 기록, 툴 호출과 그 매개변수, 툴 응답, 에이전트의 최종 출력은 세션으로 기록됩니다. 보안 팀은 이러한 세션을 관리형 또는 로컬 에이전트처럼 검색하고 조사할 수 있습니다.

사용자 정의 에이전트 추적은 특히 가치가 있으며, 이러한 에이전트는 종종 가시성을 확보하기 가장 어려운 경우가 많습니다. AI-FW 통합은 최소한의 개발자 노력으로 이를 구현하여 이전에는 불투명한 시스템을 완전히 관찰 가능한 시스템으로 전환합니다.

AI 공격으로부터의 런타임 보호

AI-FW는 에이전트 자산의 나머지를 보호하는 것과 동일한 보호 및 정책 엔진을 사용하여 사용자 정의 에이전트에 대한 실시간 보호를 제공합니다. 사용자 정의 에이전트와 LLM 공급자 간의 요청 경로에 AI-FW가 있으므로, 모델, 도구, 사용자에게 도달하기 전에 실시간으로 정책을 준수하도록 방지하거나 경고를 발할 수 있습니다.

사용자 정의 에이전트는 종종 공격에 가장 노출되기 때문에 이것은 특히 중요합니다. 외부 API를 쿼리하며 데이터베이스에서 읽기, 사용자 업로드 문서 처리 등을 수행하는 사용자 정의 에이전트는 이러한 데이터 소스를 통한 간접적인 프롬프트 주입에 취약합니다. 툴이 반환하는 콘텐츠를 영향을 줄 수 있는 공격자는, 데이터베이스 레코드의 간단한 필드나 문서의 악성 문자열처럼 에이전트의 행동을 탈취하려고 시도할 수 있습니다. AI-FW는 콘텐츠 수준에서 툴 응답을 검사하고 주입된 페이로드가 모델에 도달하여 이후의 툴 호출이나 출력에 영향을 미치기 전에 이를 감지합니다.

생산 등급의 사용자 정의 에이전트를 구축하는 조직에게 AI-FW 통합은 탈옥 시도, 민감한 데이터 유출(PII, 자격증명), 정책 위반 보호를 제공하며, 에이전트의 핵심 로직을 변경할 필요가 없습니다. 보안 팀은 대시보드에서 중앙으로 정책을 구성하며, 해당 정책은 연결된 모든 사용자 정의 에이전트에 투명하게 적용됩니다.