QueryPie

최근 생성형 인공지능(Generative AI)의 급속한 확산으로, 많은 기업이 AI 도입을 검토하거나 실무에 적용 중입니다. 그러나 AI 활용 확대는 내부 기밀 유출, 무단 사용, 규제 문제 등 심각한 보안 위협도 함께 수반합니다. 삼성전자의 내부 코드 유출 사건, 이탈리아 개인정보보호국의 ChatGPT 일시 차단 사례가 이를 방증합니다.기존 AI 보안의 핵심 축은 AWS, 구글, 마이크로소프트 등에서 제공하는 Guardrails로, AI의 출력물을 필터링해 혐오 표현, 민감정보 노출 등을 방지합니다. 하지만 Guardrails는 ‘출력 내용’에만 집중해, 누가 언제 어떤 권한으로 AI를 사용하는지와 같은 맥락 기반 통제는 한계가 큽니다.2024년 등장한 Anthropic의 MCP(Model Context Protocol)는 AI가 Slack, GitHub, AWS 등 외부 시스템과 연동하여 실제 업무를 수행하도록 돕는 혁신적 통신 프레임워크입니다. 그러나 AI가 외부 시스템에 직접 접근하는 MCP 환경에서는 단순한 콘텐츠 필터링만으로는 보안 위험을 제어하기 어렵습니다. 이에 사용자 권한 관리, 행위 기반 정책, 감사 로깅을 포함하는 Privileged Access Management(PAM) 체계가 필수적입니다.본 글은 MCP와 PAM을 결합한 QueryPie의 보안 아키텍처를 중심으로, Guardrails와 어떻게 상호 보완적으로 작동하며, 프롬프트 주입, 내부자 위협, 민감정보 유출 등 최신 AI 위협에 대응하는지를 상세히 분석합니다.핵심 내용 요약Guardrails: AI 출력 중심 필터링, 혐오·폭력·개인정보 차단에 효과적이나, 맥락 기반 통제는 부족MCP PAM: AI의 외부 도구 호출 전 사용자 권한 및 행위 검증, 정책 기반 세밀한 접근제어 제공위협 대응: LLM 남용, 프롬프트 주입, 특권 오용, 민감정보 유출, API 남용 등 다양한 공격 시나리오에 정책적으로 대응 가능통합 보안 체계: Guardrails의 콘텐츠 안전성 + MCP PAM의 정책 기반 행위 통제 + 출력 후 DLP 연계로 다층 방어 실현AI 보안은 단순 필터링을 넘어, “누가, 언제, 무엇을 요청했는지”까지 관리하는 체계로 진화하고 있습니다. MCP-PAM 아키텍처는 AI 활용의 혁신과 보안의 균형을 맞추는 미래 지향적 해법입니다.더 자세한 내용과 구체적인 기술 분석, 위협 모델 대응 전략은 아래 블로그에서 확인하세요.👉 https://www.querypie.com/ko/resources/discover/white-paper/16 AI가 똑똑해질수록, 보안도 달라져야 합니다. QueryPie는 그 변화의 중심에서 해답을 찾고 있습니다.

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