[ET단상] AI 에이전트 시대, 아이덴티티 거버넌스의 기준은 '최소 권한'이다

생성형 인공지능(AI)이 문장을 만들어내는 수준을 넘어, 이제는 외부 시스템을 호출하고 업무를 실행하는 AI 에이전트 시대로 진입하고 있다. 문제는 이 에이전트가 단순한 '도구 사용자'가 아니라, API 키·토큰·서비스 계정·워크로드 아이덴티티 등을 통해 실제 업무 권한을 행사하는 존재라는 점이다. 따라서 AI 에이전트 보안은 모델 성능의 문제가 아니라, 아이덴티티와 권한을 어떻게 통제하느냐의 문제로 봐야 한다. 전통적인 IAM(Identity and Access Managemen·계정 관리)과 PAM(Privileged Access Management·특권 관리) 체계는 주로 사람 사용자를 중심으로 설계돼 왔다. 그러나 오늘날 기업 환경에서는 서비스 계정, OAuth 클라이언트, 클라우드 워크로드 아이덴티티, 자동화 봇, AI 에이전트가 사람보다 더 많은 권한 경로를 만들고 있다. 이런 환경에서 '식별(discovery)'만으로는 충분하지 않고, 실제로 그 아이덴티티가 어떤 권한을 갖고 있으며 어디까지 도달할 수 있는지를 통제해야 한다. 결국 핵심은 아이덴티티를 목록으로 만드는 것이 아니라, 권한을 줄이고, 소유자를 정하고, 필요 없는 아이덴티티를 제거하는 것이다. AI 에이전트의 본질적 위험은 자율성 자체가 아니라, 자율성이 권한과 결합될 때 발생한다. 에이전트는 사용자 요청을 해석하고 계획을 세운 뒤, 데이터베이스 조회, 시스템 설정 변경, 문서 생성, 결재 요청, 외부 API 호출까지 수행할 수 있다. 이때 권한 경계가 느슨하면 에이전트는 본래 목적을 넘어서는 시스템에 접근하거나, 예상하지 못한 방식으로 민감정보를 처리할 수 있다. 또 하나의 문제는 연쇄 확산이다. 하나의 에이전트가 과도한 권한을 가지면, 그 권한은 다른 서비스와 연결된 토큰·시크릿·오케스트레이션 경로를 통해 더 넓게 확산될 수 있다. 특히 SaaS 간 연결, 클라우드 자동화, DevOps 파이프라인, RPA, 내부 업무봇이 얽힌 환경에서는 한 번 부여된 접근이 장기간 방치되기 쉽다. 단순한 가시성 확보만으로는 공격을 막을 수 없고, 공격이 일어나기 전에 권한을 줄여 두는 사전 통제가 필요하다. AI 에이전트 거버넌스에서 가장 먼저 필요한 것은 소유권을 명확하게 하는 것이다. 모든 비인간 아이덴티티는 특정 개인 또는 팀의 책임 아래 있어야 하며, 누가 생성했고 누가 승인했으며 누가 운영 중인지가 분명해야 한다. 소유자가 없으면 권한 검토...