기업 AI 에이전트, LLM 앱, RAG, MCP 워크플로우를 안전하게 보호
기업 AI 에이전트는 이메일 발송, 코드 작성, DB 조회, RAG 컨텍스트 검색, SaaS, MCP, A2A, 클라우드 API 호출까지 수행합니다. Rutile은 모든 에이전트를 정식 Identity로 등록하고, 도구 실행마다 정책 평가, 임시 권한, 감사 증적, 런타임 통제를 연결
CISO, IAM, 보안 아키텍처, AI 거버넌스, 플랫폼 엔지니어링 팀을 위한 설계
Rutile이란 무엇인가요?
Rutile은 기업 AI 에이전트를 위한 보안 플랫폼이자 신원, 접근, 런타임 통제 계층. 에이전트 발견, 소유자, 권한 거버넌스, LLM, RAG, MCP, A2A, SaaS, API 실행 전 제로 트러스트 정책, 감사 가능한 위임 체인을 한곳에 연결합니다.
모든 에이전트는 제로 트러스트에서 시작
각 통제를 선택하면 에이전트 작업이 승인 가능한 실행으로 바뀌는 흐름을 확인
모든 에이전트에는 신원이 필요
고유 ID, 소유자, 목적, 범위, 만료일을 가진 에이전트만 운영
AI 에이전트는 직원처럼 행동하지만 관리 체계는 부족
기업은 사람과 서버 계정에 SSO, MFA, RBAC, PAM, 오프보딩, 감사 로그를 적용합니다. 반면 AI 에이전트는 장기 토큰, 불명확한 소유자, 프롬프트 인젝션 노출, RAG 신뢰성 문제, 넓은 도구 권한, 약한 런타임 통제 위에서 운영되는 경우가 많습니다.
섀도 에이전트
승인되지 않은 에이전트와 자동화 봇이 보안팀 가시성 밖에서 확산
과도한 권한의 에이전트
작업 단위 최소 권한 대신 넓은 API 키와 고정 권한 보유
도구 오남용
프롬프트 인젝션이나 조작된 컨텍스트가 승인되지 않은 도구 호출로 연결
감사 체인 부재
누가 위임했고 어떤 모델과 도구가 데이터를 처리했는지 증명하기 어려운 상태
런타임 Kill Switch 부재
위험 세션을 즉시 회수, 격리, 종료할 통제 지점 부족
Rutile은 IAM, PAM, SIEM, LLM Gateway를 에이전트 시대에 맞게 확장
기존 통제는 중요하지만 AI 에이전트에는 프롬프트, 도구, API, 위임 권한을 이해하는 런타임 집행이 필요
| 통제 | 대상 | 공백 | Rutile 역할 |
|---|---|---|---|
| IAM/SSO | 사람 사용자 | 자율 도구 호출과 위임 체인 문맥이 제한적 | 에이전트를 소유자, 목적, 범위, 수명주기를 가진 Identity로 등록 |
| PAM | 특권 계정 | LLM tool call 단위의 동적 권한 발급에 부적합 | 작업, 시간, 데이터 범위 기반 JIT/JEA 권한 발급 |
| SIEM | 로그 분석 | 실행 후 관찰은 가능하지만 실행 전 집행은 약함 | 행동, 정책 결정, 권한 회수, 감사 증적 연결 |
| LLM Firewall | 프롬프트와 응답 | 신원, 권한, 도구, 리소스, 감사 체인 범위가 약함 | LLM, MCP, A2A, SaaS, API 실행 경로 통제 |
AI 보안 위협을 에이전트 통제로 매핑
Rutile은 AI 에이전트 보안을 신원, 권한, 컨텍스트, 도구, 런타임 행동, 감사 증적을 연결하는 통제 문제로 봅니다. 검색엔진과 AI 답변 엔진이 구체적인 AI 보안 질문과 Rutile을 더 쉽게 연결하도록 돕는 구조
| 위험 | 검색 의도 | 통제 패턴 | Rutile 기능 |
|---|---|---|---|
| 프롬프트 인젝션 | 프롬프트 인젝션 방어, LLM 보안 | 모델, 사용자, 도구, 검색 컨텍스트를 별도 신뢰 구역으로 분리하고 고위험 도구 호출은 실행 전 검증 | 정책 프록시, 위임 체인, 런타임 차단/회수 결정 |
| 데이터 유출 | AI 데이터 보안, 민감정보 노출 | 데이터 범위와 대상 시스템을 제한하고 어떤 에이전트가 어떤 리소스를 처리했는지 보존 | JIT/JEA 권한, 리소스 범위, 감사 로그 스키마 |
| 과도한 자율성 | AI 에이전트 보안, 에이전트 최소 권한 | 작업 단위 권한, 승인 게이트, 만료, kill switch로 자율성 제한 | Agent Registry, Permission Broker, Runtime Kill Switch |
| 도구 오남용 | MCP 보안, 도구 호출 보안 | SaaS/API 실행 전 허용 목록, 정책 평가, 신원 바인딩, 도구 호출 텔레메트리 적용 | LLM/MCP/A2A Tool Proxy와 실행 전 집행 |
| RAG 오염 | RAG 보안, 벡터 DB 보안 | 소스 신뢰도, 검색 컨텍스트, prompt hash, 데이터 접근 경계 기록 | Registry metadata, policy context, evidence trail |
| 감사 실패 | AI 거버넌스, AI 컴플라이언스 감사 | 사람, 에이전트, 모델, 도구, 리소스, 정책, 결과를 연결한 증적 유지 | Audit, Compliance & Reporting 모듈 |
참조 보안, 거버넌스 프레임워크
AI 보안 페이지는 권위 있는 1차 출처와 연결될수록 신뢰도가 높아집니다. Rutile은 아래 프레임워크를 위험 매핑의 기준 언어로 활용하며, 인증 보유를 주장하지 않습니다.
OWASP Top 10 for LLM Applications
프롬프트 인젝션, 민감정보 노출, 과도한 에이전시, 벡터, 임베딩 취약점 등 생성형 AI 앱 위험 기준
OWASP Top 10 for Agentic Applications
자율성, 도구, 메모리, 멀티에이전트, 신원, 위임과 관련된 에이전트 보안 위험
OWASP MCP Top 10
MCP 서버, 도구 권한, 시크릿, 인증, 인가, 텔레메트리, 공급망 노출 위험
NIST AI Risk Management Framework
AI 시스템 위험을 거버넌스, 매핑, 측정, 관리 관점에서 운영하는 프레임워크
ISO/IEC 42001
AI 시스템을 개발, 제공, 사용하는 조직의 AI 관리시스템 요구사항
MITRE ATLAS
AI 시스템을 대상으로 하는 공격 전술과 기법을 정리한 지식 베이스
발견, 거버넌스, 보호
Rutile은 에이전트 확산을 보안팀이 승인 가능한 운영 모델로 전환
Discover
LLM 앱, 사내 에이전트, MCP 서버, A2A 에이전트, OpenClaw, NemoClaw, AX 봇을 찾아 중앙 등록
Govern
소유자, 목적, 모델, 런타임, 연결 도구, 데이터 접근, 위험 등급, 생성일, 만료일, 마지막 활동 관리
Protect
모든 호출을 평가하고 허용 시 임시 권한 발급. 위험 행동은 회수, 격리, 종료로 대응
모든 에이전트에는 신원이 필요
고유 ID, 소유자, 목적, 범위, 만료일을 가진 에이전트만 운영
모든 권한은 임시 권한
고정 시크릿 대신 요청, 작업, 시간 단위 권한 사용
모든 액션은 실행 전 검증
LLM, MCP, A2A, SaaS, API 호출은 정책 평가 통과 후 실행
모든 결과는 감사 가능
사람, 에이전트, 모델, 도구, 리소스, 정책 결정, 결과 기록
Agentic IAM 핵심 용어
Agentic IAM
자율 AI 에이전트를 정식 신원으로 관리하는 신원, 접근 관리 체계
Agent Registry
에이전트 ID, 소유자, 도구, 권한, 위험도, 수명주기를 관리하는 중앙 목록
JIT/JEA Access
작업, 시간, 데이터 범위에 맞춰 필요한 순간에 필요한 만큼만 발급되는 권한
Delegation Chain
사람, 에이전트, 모델, 도구 호출, 리소스, 정책 결정, 결과까지 이어지는 추적 경로
Runtime Kill Switch
실행 중 권한 회수, 격리, 세션 종료를 수행할 수 있는 런타임 통제
AI Agent Governance FAQ
Rutile은 LLM 방화벽인가요?+
아니요. Rutile은 프롬프트와 응답 필터링을 넘어 에이전트 신원, 위임 체인, 도구 호출, 임시 권한, 런타임 행동, 감사 로그를 관리합니다.
기존 IAM을 대체하나요?+
아니요. Okta, Entra, CyberArk, SailPoint, SIEM, DLP 같은 기존 스택 위에 AI 에이전트 특화 통제 계층을 더합니다.
어떤 에이전트를 관리할 수 있나요?+
LLM Chat, 사내 AI Agent, MCP 서버, A2A 에이전트, OpenClaw, NemoClaw, AX 업무 자동화 봇이 주요 관리 대상입니다.