에이전틱 보안(Agentic Security)은 단순히 알람을 보내는 수준을 넘어, AI가 스스로 보안 위협을 판단하고 즉시 조치까지 실행하는 새로운 패러다임이에요. 보안뉴스에서 김태수 마이크로소프트 보안연구 부사장 인터뷰를 보면 알 수 있듯이, 이 지능형 시스템이 제대로 굴러가려면 AI가 학습하고 참조할 '정제된 데이터'가 반드시 먼저 준비되어야 하거든요.
에이전틱 보안, 툴만 도입하면 다 될까요?
솔직히 말씀드리면, 아니오입니다.
에이전틱 보안의 성패는 AI 에이전트가 기업 내부의 맥락, 즉 컨텍스트를 얼마나 정확하게 이해하느냐에 달려 있어요. AI가 보안 사고의 전조 증상을 포착해 자동으로 대응하려면 과거의 이메일, 메신저 대화, 파일 변경 이력 등이 여기저기 흩어지지 않고 체계적으로 저장되어 있어야 하죠.
데이터가 중복되어 있거나 파편화되어 있다면 AI 에이전트는 잘못된 판단을 내리거나 응답 속도가 현저히 떨어지는 '데이터 늪'에 빠지게 됩니다. 모델의 성능이 아무리 좋아도 공급되는 데이터의 품질과 거버넌스 체계가 엉망이면 무용지물인 셈이에요.
AI 에이전트가 좋아하는 '데이터 정제' 방법
AI가 읽기 좋은 데이터를 만들려면 단순 저장이 아니라 '분류와 최적화'에 집중해야 합니다. 무분별하게 쌓인 비정형 데이터는 AI에게 그저 소음(Noise)일 뿐이거든요. 실무적으로는 체계적인 아카이빙을 통해 이 문제를 해결할 수 있어요.
일단 Enterprise Vault(EV)처럼 250개 이상의 분류 정책을 활용해 민감 정보나 개인정보를 자동으로 태깅해두면, AI가 데이터 성격을 즉각 파악해 분석 효율을 높일 수 있습니다. 그리고 동일한 내용의 메일이나 파일이 수천 건씩 쌓여 있다면 AI 리소스만 낭비하게 되니, 중복 제거 기술로 핵심 데이터만 남기는 과정이 필수적이죠.
여기에 하나 더, AI가 조작된 데이터를 근거로 판단하면 한 번 터졌을 때 복구가 안 되는 리스크가 발생합니다. 그래서 WORM 스토리지를 사용해 데이터가 수정되지 않았음을 보장하는 체계가 뒷받침되어야 해요.
협업 툴 데이터, AI 보안 범위에 넣으셨나요?
요즘 보안 사고는 이메일보다 Teams나 Slack 같은 협업 툴에서 더 빈번하게 터지곤 합니다. Microsoft가 2026 IDC MarketScape MDR/MXDR 리더로 선정된 이유 중 하나도 멀티 소스 데이터를 통합해 분석하는 능력이 뛰어났기 때문이에요. 기업의 보안 AI 역시 모든 커뮤니케이션 채널을 아울러야 하는 이유입니다.
특히 Microsoft Teams, SharePoint Online, OneDrive 같은 클라우드 데이터는 휘발성이 강해서 적시에 수집하지 않으면 증거로서의 가치를 잃기 쉽습니다. Merge1 같은 수집 엔진으로 이러한 써드파티 소스들을 Enterprise Vault로 통합해 아카이빙하면, AI 에이전트가 메일과 메신저를 넘나들며 위협의 전체 맥락을 꿰뚫어 볼 수 있는 기반이 마련되거든요.
데이터 보안, 이제는 이사회의 주요 의제입니다
Global Relay의 리포트를 보면 데이터 보안이 이제는 이사회 수준의 핵심 의제로 다뤄지고 있다는 걸 알 수 있습니다. 단순히 법적 규제에 대응하는 수준을 넘어, AI 시대의 경쟁력이 곧 '데이터 거버넌스 능력'과 직결되기 때문이죠.
보존 기간(Retention) 정책을 세밀하게 설계하고, 불필요한 데이터는 자동으로 파기하며, 법적 보존이 필요한 데이터는 리걸홀드로 묶어두는 라이프사이클 관리가 먼저 이루어져야 합니다. 이런 거버넌스가 잡혀 있을 때 비로소 에이전틱 보안이라는 고도화된 시스템이 안정적으로 작동할 수 있어요. 더 자세한 데이터 전략은 휴미즈 공식 홈페이지에서 확인해 보세요.
자주 묻는 질문
- Q: 에이전틱 보안과 기존의 AI 보안 솔루션은 무엇이 다른가요?
A: 기존 AI 보안이 '위협을 탐지해 관리자에게 알려주는 것'에 집중했다면, 에이전틱 보안은 AI가 스스로 판단해 '차단, 격리, 복구' 등의 실행 단계까지 직접 수행하는 능동적인 패러다임입니다. - Q: AI 도입을 위해 기존 데이터를 모두 다시 정리해야 하나요?
A: 모든 데이터를 건드릴 필요는 없지만, AI가 참조할 핵심 데이터셋에 대해서는 분류 정책을 적용하고 중복을 제거하는 '데이터 정제' 과정이 반드시 필요합니다. - Q: Merge1으로 카카오톡이나 라인 같은 개인 메신저도 수집할 수 있나요?
A: 아니오, Merge1은 기업용 소스 수집에 특화되어 있습니다. Microsoft Teams, SharePoint, Slack 등 기업용 협업 툴 수집을 지원하며, 개인용 메신저는 수집 대상에서 제외됩니다. - Q: 데이터 아카이빙이 AI 성능 향상에 직접적인 도움이 되나요?
A: 네, 그렇습니다. 정제된 아카이브 데이터는 AI에게 고품질의 컨텍스트를 제공하여 할루시네이션(환각 현상)을 줄이고 분석의 정확도를 높이는 역할을 합니다.
요약: 에이전틱 보안의 핵심은 AI 모델 자체가 아니라 AI가 사용하는 '데이터의 품질'입니다. 통합 수집 → 정제 및 분류 → 무결성 보존으로 이어지는 데이터 거버넌스 체계를 먼저 구축하십시오.
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