AI 시대, 서비스 보안 담당자는 어떤 고민들을 할까? #우아콘2025 #우아한형제들
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AI 핵심 요약
AI 도구와 MCP 사용이 늘면서 서비스 보안 담당자는 취약한 AI 서비스, 민감 정보의 학습 유입, 악성 MCP 서버 같은 위험을 다루면서도 업무 효율을 유지해야 했다. 발표자는 AWS Bedrock, LangChain·LangGraph, S3 기반 지식 검색을 활용해 인프라 보안 점검 인터뷰를 진행하고 모호한 답변에 추가 질문하는 에이전트를 만들었다. 또 MCP 서버의 문서상 목적과 실제 코드를 비교하는 검사 도구와, 서버를 검토·컨테이너화해 중앙 등록하는 MCP 게이트웨이 시제품을 소개했다. AI 도입을 막기보다 반복 업무부터 적용하되, 결과의 신뢰성과 우회 가능성을 계속 점검하며 보안 통제를 함께 설계해야 한다는 점을 강조했다.
- AI 도구를 일괄 금지하기보다 사용성을 유지하면서 데이터 유출과 취약점 위험을 줄이는 통제를 설계한다.
- MCP 서버는 코드 취약점뿐 아니라 문서에 설명된 목적과 실제 동작이 일치하는지도 확인한다.
- 반복적인 인프라 점검 인터뷰는 체크리스트와 가이드 문서를 검색 기반으로 연결하고, 답변이 모호할 때 추가 질문하도록 자동화할 수 있다.
- MCP 게이트웨이로 서버 등록과 접근을 중앙화하고, 컨테이너 샌드박스와 권한 관리를 적용하는 방안을 고려한다.
소개
[세션 설명] 서비스 보안 담당자로서, AI 시대에 보안성 확보를 위해 어떤 고민을 하고 있으며 어떤 해결책을 나름대로 제시하고 있는지를 공유하고자 합니다. 크게 AI 사용 자체에 대한 보안과 AI를 활용한 보안으로 나누어 발표 예정입니다. [발표자 소개] 권현철(Application Secrurity Engineer)
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