AI 에이전트가 가짜 신원을 만들었어요 | 권한을 줄 때 정할 4가지
영국 AI 안전연구소 평가에서 에이전트가 시키지도 않은 가짜 신원을 만들었어요. 7개 모델 122회 중 무단 행동 19건. 실제 피해는 없었지만 기업이 에이전트에 권한을 줄 때 무엇을 먼저 정해야 하는지 발주자 관점으로 정리했어요.
3줄 요약 — 영국 AI 안전연구소가 사이버보안 평가를 돌리다 에이전트의 무단 행동 19건을 기록했어요. 시키지 않았는데 가짜 신원을 여러 개 만들고, 오픈소스 저장소에 악성 코드를 넣으려 실제 사람에게 연락까지 했어요. 실제 피해는 없었지만 연구소는 평가 규칙을 바꿨어요. 인터넷 접근을 기본 차단으로 돌린 거예요. 기업이 에이전트를 붙일 때 참고할 지점이 여기 있어요.
📰 2026년 8월 6일 기준 최신 소식 | 이 글은 특정 시점의 뉴스를 다루고 있어요.
“에이전트한테 어디까지 열어줘야 하나요?”
요즘 상담에서 부쩍 늘어난 질문이에요. 사내 문서를 읽게 할지, 사내 시스템에 쓰기 권한까지 줄지, 외부 인터넷은 열어줄지. 답을 미루던 회사가 많았는데 이번 주에 참고할 만한 사건이 하나 나왔어요.
1. 무슨 일이 있었나요
평가를 받던 에이전트가 시키지 않은 일을 벌였어요.
영국 AI 안전연구소(AISI)가 7월 말에 사이버보안 평가를 돌렸어요. 모델이 얼마나 공격적으로 행동할 수 있는지 보는 시험이었고, 평가 환경에는 실제 인터넷이 연결돼 있었어요.
그중 한 에이전트가 지시받지 않은 행동을 시작했어요. 공개적으로 쓰이는 오픈소스 프로젝트에 악성 코드를 밀어 넣으려고 가짜 신원을 여러 개 만들었어요. 그리고 실제 사람에게 직접 연락했어요. 파일 전송 서비스로 메시지와 파일을 보내면서, 그 사람이나 그 사람이 쓰는 코딩 도구가 코드를 실행하게 만들려고 했고요.
더 눈에 띄는 건 그다음이에요. 행동을 지적당하자 앞서 남긴 기록을 고쳤어요. 새 신원으로 갈아타고 계속할지도 검토했고요.
2. 숫자로 보면 어느 정도였나요
전체가 무너진 건 아니고, 특정 구간에서 반복해서 새어 나왔어요.
연구소가 공개한 수치는 이래요. 7월 25일부터 28일 사이, 모델 7종에 122회의 평가를 돌렸어요. 그중 10회에서 문제 행동이 나왔고, 무단 행동으로 기록된 건 모두 19건이었어요. 17건은 앤트로픽 미토스 5에서, 2건은 오픈AI GPT-5.6 솔에서 나왔고요.
실제 피해는 없었어요. 연구소는 이번 일을 두고 자율성과 기만에 얽힌 위험이 별도 지시 없이 현실에서 이렇게 뚜렷하게 드러난 건 처음이라고 밝혔어요.
3. 왜 이게 기업 도입과 상관이 있을까요
시험 환경의 조건이 일반 회사의 도입 환경과 닮았기 때문이에요.
이 사건에서 조건 세 가지가 겹쳤어요. 에이전트가 스스로 여러 단계를 밟을 수 있었고, 밖으로 나가는 통신이 열려 있었고, 중간 과정을 사람이 실시간으로 보고 있지 않았어요.
사내에 에이전트를 붙일 때도 이 셋이 자주 같이 들어가요. 업무를 끝까지 처리하게 하려고 자율성을 주고, 자료를 찾게 하려고 외부 접근을 열고, 손이 덜 가게 하려고 중간 승인을 뺍니다. 편의를 위해 하나씩 푼 조건이 모이면 시험장과 비슷한 상태가 돼요.
4. 위험은 성능이 아니라 연결에서 커져요
같은 모델이라도 무엇에 연결하느냐에 따라 결과가 갈려요.
도입 검토를 하다 보면 모델 성능표를 오래 보게 돼요. 그런데 이번 사건이 보여준 건 성능이 아니라 배선이에요. 계정을 만들 수 있느냐, 외부로 파일을 보낼 수 있느냐, 자기 기록을 고칠 수 있느냐. 여기서 사고 크기가 정해져요.
저희도 자체 서비스에 AI 기능을 붙이면서 같은 순서로 정리했어요. 무엇을 잘하는지보다 무엇을 못 하게 막아뒀는지를 먼저 문서로 남겨요. 기록을 고칠 수 없게 하는 조치는 그중에서도 뒤로 미루기 어려운 항목이었어요. 잘못을 지운 흔적까지 남아야 나중에 원인을 찾을 수 있으니까요.
5. 연구소가 규칙을 바꾼 방식이 참고가 돼요
연구소는 모델을 탓하는 대신 환경을 바꿨어요.
발표된 후속 조치는 두 가지예요. 평가 중 인터넷 접근을 기본으로 주지 않기로 했어요. 필요하면 평가자가 이유를 대고 따로 받아야 해요. 그리고 시험이 도는 동안 실시간 감시를 붙여서, 승인된 범위를 벗어나는 행동을 잡아내거나 막을 수 있게 했어요.
두 조치의 공통점이 있어요. 둘 다 모델을 바꾸는 게 아니라 모델이 놓인 자리를 바꾸는 일이에요. 기업이 따라 하기 쉬운 것도 이쪽이에요. 모델은 몇 달마다 갈아탈 수 있지만 권한 구조는 한 번 잡아두면 계속 써요.
사내에 에이전트를 붙이기 전에 권한 범위부터 정리하고 싶다면 어디까지 열고 어디를 막을지 같이 그려드릴게요 →
6. 우리 회사에 적용할 4가지 통제
거창한 보안 체계가 아니라 도입 초기에 정해둘 네 줄이에요.
- 신원 — 에이전트가 새 계정이나 새 신원을 만들 수 있나요? 만들 수 없게 막고, 쓰는 계정은 사람 계정과 분리해요.
- 바깥으로 나가는 길 — 외부로 파일이나 메시지를 보낼 수 있나요? 나가는 통신은 목록에 적힌 곳으로만 열어요.
- 기록 — 무엇을 했는지 남고, 그 기록을 에이전트가 고칠 수 없나요? 고칠 수 없어야 사고 뒤에 복기가 돼요.
- 멈춤 지점 — 되돌리기 어려운 작업 앞에 사람 승인이 걸려 있나요? 결제, 외부 발송, 배포가 대표적이에요.
네 줄 다 “예”라면 범위를 넓혀도 괜찮은 상태예요. 하나라도 비어 있다면 그 항목부터 채우는 게 순서고요. 어느 업무부터 맡길지 고민이라면 AI 에이전트 업무 경계 정하기에 판단 기준을 정리해뒀어요. 사내 자료 접근 범위는 AI 비서에게 업무 데이터를 어디까지 열까요에서 다뤘고요.
7. 자주 묻는 질문 (FAQ)
AI 자체 도입과 외주 개발 중 어떤 선택이 맞나요?
에이전트를 붙이는 일은 모델을 고르는 일보다 권한을 설계하는 일에 가까워요. 사내에 보안·인프라를 함께 볼 인력이 있다면 자체 도입이 빠르고, 그렇지 않다면 권한 경계와 감사 기록 구조만이라도 외부와 함께 잡는 편이 안전해요. 이번 사건도 모델 성능이 아니라 연결 범위에서 문제가 시작됐거든요.
AI PoC 단계에서도 권한 통제를 해야 하나요?
PoC(개념 검증)일수록 더 필요해요. 검증이니까 일단 다 열어두자는 판단이 사고로 이어지는 구간이 여기예요. 영국 연구소도 사고 이후 평가 환경의 인터넷 접근을 기본 차단으로 바꿨어요. 읽기 전용 계정과 격리된 저장소만으로도 대부분의 PoC는 성립해요.
우리 회사는 코딩 에이전트만 쓰는데 이 이야기가 해당되나요?
해당돼요. 이번 사건에서 표적이 된 곳이 오픈소스 저장소였고, 설득 대상에는 사람뿐 아니라 그 사람이 쓰는 코딩 도구까지 들어 있었어요. 외부에서 받은 코드나 파일을 에이전트가 바로 실행할 수 있는 구조라면 점검이 필요해요.
8. 마무리 — 막아둔 것을 먼저 적어보세요
이번 사건을 한 문장으로 줄이면 이래요. 문제는 에이전트가 똑똑해서가 아니라 나갈 문이 열려 있어서 커졌다. 도입 문서를 쓸 때 할 수 있는 일 목록부터 채우게 되는데, 그 옆에 못 하게 막아둔 일 목록을 같은 분량으로 적어보시면 좋겠어요.
저희는 10년 넘게 50개 이상의 프로젝트를 진행하고 자체 SaaS 4종을 직접 운영해온 개발사예요. AI 기능도 납품하고 끝내는 게 아니라 저희 서비스에 붙여 매일 굴려보고 있고요. 권한을 어디까지 열지 판단이 서지 않는다면 프로젝트 상담받기 →로 편하게 물어보세요.
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