생성형 AI 보안의 진화 – 구글 클라우드가 제시한 에이전트 중심 보안 전략

AI 기술의 급격한 진화에 따라 보안 또한 새로운 전기를 맞고 있다. 특히 기업의 업무 자동화를 주도하는 생성형 AI 및 AI 에이전트를 통한 데이터 활용이 많아짐에 따라, 보안 위협도 더 정교하고 동시다발적으로 발생하고 있다. 이에 대응하기 위한 구글 클라우드의 보안 전략은 단순 방어를 넘어 자율화와 정합성 기반의 통합보안 체계로 전환되고 있다. 2025년 구글 클라우드 시큐리티 서밋에서 발표된 다층적 보안 기능은 AI 혁신을 보호하면서 동시에 신뢰 가능한 AI 생태계 구축의 방향성을 제시한다.

에이전트 기반 보안체계 등장 – 보안의 단위가 애플리케이션에서 AI 에이전트로

기존 보안의 초점이 시스템이나 네트워크의 경계 방어였다면, 이제는 AI 에이전트 단위의 보안 관리가 새로운 표준으로 자리잡고 있다. 생성형 AI는 API와 프롬프트를 기반으로 시스템과 상호작용하며, 의도치 않은 정보노출, 프롬프트 인젝션, 탈옥(jailbreaking) 등의 공격에 특히 취약하다. 구글이 발표한 보안 기술은 이러한 위협을 ‘프롬프트 런타임’ 단계에서 실시간 탐지하고 방어하는 데 중점을 둔다.

에이전트 인벤토리 자동 스캔, 모델 컨텍스트와 연동된 리스크 탐색, 프롬프트 보호 ‘Model Armor’ 적용 등은 AI 실행 방식을 정확히 이해하고 방어 체계를 AI 워크플로우에 통합하는 방식으로 설계되었다. 구글 에이전트스페이스와 에이전트 빌더는 이러한 기능을 탑재한 AI 개발 플랫폼으로서, 개발자들이 처음부터 ‘보안 설계 중심’으로 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 한다.

자율형 보안관제센터 – 인간 업무의 자동화 이상, 반복 업무의 지능화 지향

주목할 기술 전환점 중 하나는 ‘자율형 보안관제센터(Agentic SOC)’이다. 이는 복잡한 보안 조사, 이벤트 역추적, 위협 맥락 분석 등의 고난도 작업을 AI 에이전트가 학습된 로직을 바탕으로 자체 수행하는 구조다. 구글은 맨디언트(Mandiant)의 전문 보안 분석 역량을 AI에 집약해, 경고 발생 시 AI가 CLI 명령, 로그, 프로세스 트리를 분석해 탐지 흐름을 자동화하도록 설계했다.

이는 특히 보안 인력 부족, 경고 과잉(Alert Fatigue), 신속 대응 실패 같은 실무 문제를 기술로 해결할 수 있는 구조로, AI 보안 적용이 단순 도구가 아닌 ‘보안 조직 구조의 진화’라는 점에서 의미를 가진다.

통합 보안 플랫폼의 전략적 진화 – 규제 대응과 데이터 경계 제어까지

AI 시대의 보안은 개별 기능이 아닌 정책, 거버넌스, 규제 준수까지 아우르는 통합 플랫폼 전환이 핵심이다. 구글은 시큐리티 커맨드 센터에 컴플라이언스 매니저, 데이터 보안 태세 관리(DSPM), IAM 자동화 기능 등을 도입해 기업들이 역동적이고 복합적인 컴플라이언스 요구를 실시간 반영할 수 있도록 설계했다.

특히 최소 권한 원칙을 지원하는 역할 기반 접근 제어(IAM Role Picker), 재인증 프로세스, 클라우드 NGFW와 제로 트러스트 네트워크 접속 구현은 고성능 AI 워크로드 환경에서의 ‘정합적 보안 아키텍처’ 구현을 가능하게 한다. 이 같은 아키텍처는 AI 보안이 단순한 방어 기능이 아닌, 정책, 개발, 운영이 유기적으로 통합된 클라우드 생태계 설계의 일환임을 의미한다.

기업의 실무 적용을 위한 전략적 체크포인트

AI 에이전트의 대중화는 이제 선택이 아닌 필연이다. 기업이 생성형 AI를 서비스화하거나 내부 업무에 적용하려 한다면, 보안은 단순 리스크 관리 수준을 넘어 비즈니스의 내재적 요소로 흡수되어야 한다.

• AI 도입 초기 단계부터 보안 태세(Posture) 계획 수립: 보안은 기능개발 후 추가하는 ‘부가 요소’가 아니라, 설계 초기부터 모델 보호 전략이 반영되어야 한다.
• AI 에이전트별 로그, 행동 추적으로 위협 조기 탐색 가능성 확보: 단순 이상 징후 감지가 아니라, 프롬프트 구성과 연결된 문맥 흐름 기반 분석이 필요하다.
• AI 거버넌스와 컴플라이언스 설정을 SaaS 형태 혹은 컨설팅 형태로 가볍게 시작: 가볍게 시작하되, 적용 범위는 AI 모델 확장과 함께 유연하게 커갈 수 있어야 한다.

특히 개인정보보호 규정, AI 윤리 기준 등의 정책 변화에 대응해야 하는 조직은 정책-모델-사용자-로깅 간의 통합 추적성 확보가 필수적이며, 이는 통합 보안 플랫폼을 통해 실현할 수 있다.

정리 및 제안

AI 보안은 더 이상 기술적 기능 내 문제 해결 수준이 아니다. 구글 클라우드의 전략에서 주목할 핵심은 보안이 ‘AI 활용 범위와 조직의 디지털 성숙도’ 전반을 관리하는 전략 도구로 탈바꿈하고 있다는 점이다. 정부기관, 스타트업, 대기업 실무자, IT 서비스 개발자 모두에게 중요한 것은 단일 기능의 보안 도입이 아니라, AI를 중심으로 재조정된 통합 보안 체계 설계다.

현재 AI 도입을 고려 중인 기업이라면 다음을 고려할 필요가 있다:

• AI 도입 초기에 프리뷰 단계 보안 기능을 테스트베드로 활용
• 고위험 프롬프트 또는 데이터 취급 영역에서 모델 아머, 인라인 보호 등 즉시 적용 가능 기술부터 도입
• 내부 보안팀의 역할 전환: 기존 탐지보다 ‘AI 보안 정책 설계자’로 진화할 수 있는 프로그램 필요

지금은 AI 개발만큼이나 AI와 함께 작동하는 보안 기술의 전략적 선택과 설계가 생존과 차별화의 갈림길로 작용하고 있다. 구조적 보안 전환이 기업의 차세대 경쟁력이 될 수 있음을 인식하고, 흩어진 기술을 통합 전략으로 끌어들이는 노력이 필요한 시점이다.