데이터 분석, 업무 자동화, 외부 시스템 실행 등 AI가 전사 업무에 연결되면서, 기업은 AI가 어떤 데이터와 시스템을 조회하고 실행할 수 있는지 함께 관리해야 하는 환경에 놓였습니다. 부서별 문서 검색으로 시작한 AI 활용도 고객 데이터, 내부 문서, 업무 시스템, 계열사 데이터까지 범위가 넓어지고 있습니다.
McKinsey가 2026년 공개한 엔터프라이즈 AI 확산에 따른 사이버 보안 분석은 AI가 기업 인프라와 데이터에 접근해 업무를 수행하는 환경이 빠르게 늘고 있으며, 이에 따라 아이덴티티, 거버넌스, 데이터 통제가 새로운 보안 과제로 부상하고 있다고 분석했습니다. AI가 업무를 수행하는 과정에서 어떤 데이터와 시스템에 접근하는지 지속적으로 관리해야 한다는 의미입니다.
NIST(National Institute of Standards and Technology) 역시 2026년 AI 신원·권한 관련 자료에서 AI가 데이터와 업무 시스템에 접근할 때 식별, 인증, 권한 부여, 권한 철회, 최소 권한, 실행 이력을 함께 설계해야 한다고 제시했습니다. AI의 활용 범위가 넓어질수록 누가 어떤 권한으로 데이터를 조회하고 업무를 실행했는지 확인할 수 있어야 합니다.
권한 거버넌스가 충분히 설계되지 않았을 때 나타날 수 있는 보안 위험 사례와 유형은 다음과 같습니다.
AI가 권한 밖 데이터를 조회합니다
2026년 3월, 한 글로벌 테크 기업에서 사용 중인 AI가 엔지니어의 기술 질문에 접근 제어 변경 방법을 제시했고, 직원이 이를 실제 시스템에 적용했습니다. 해당 안내는 변경이 어떤 데이터의 접근 범위를 넓히는지, 어떤 사용자 그룹에 영향을 미치는지, 추가 승인이 필요한 작업인지를 충분히 고려하지 못했습니다. 그 결과 기존 권한 체계가 바뀌면서 관련이 없는 엔지니어에게 기밀 데이터가 약 두 시간 동안 노출됐습니다.
엔터프라이즈 환경에서 권한은 사용자의 소속 법인과 조직, 역할, 담당 업무에 따라 조회할 수 있는 데이터와 실행할 수 있는 작업의 범위를 함께 정합니다. AI가 권한 설정이나 시스템 변경과 관련된 업무를 지원할 때도 요청자의 권한, 변경 대상 데이터의 민감도, 영향을 받는 사용자 범위를 함께 확인해야 합니다.
특히 데이터 접근 권한, 외부 시스템 연동, 배포 설정처럼 여러 조직과 시스템에 영향을 줄 수 있는 작업은 AI의 답변만으로 실행되어서는 안 됩니다. 요청을 시작한 사용자가 해당 작업을 수행할 권한이 있는지, 변경 대상이 허용된 업무 범위에 있는지, 추가 검토와 승인이 필요한 작업인지 확인하는 절차가 필요합니다.
실행이 완료된 뒤에는 누가 어떤 요청으로 어떤 설정을 변경했는지 이력이 남아야 합니다. 보안팀과 운영 책임자는 변경 이후 데이터 접근 범위가 어떻게 달라졌는지 확인하고, 문제가 발생했을 때 원인과 영향을 받은 범위를 빠르게 추적할 수 있어야 합니다.
프롬프트 인젝션, 문서 속 숨겨진 지시로 AI의 데이터 접근 범위가 넓어집니다
2026년 4월 공개된 보안 연구에서는 Grafana의 AI 기능이 처리하는 로그에 숨겨진 지시를 삽입해 민감한 업무 데이터를 외부 서버로 전송할 수 있는 경로가 확인됐습니다. 공격자는 시스템 로그에 일반 사용자에게는 보이지 않는 형태의 지시를 남겼고, AI가 로그를 요약하는 과정에서 이를 업무 지시로 해석하도록 유도했습니다.
AI가 로그 분석과 답변 생성에 필요한 범위를 벗어나 외부 리소스를 호출하고, 내부 데이터를 포함한 결과를 외부로 전달할 수 있었다는 점이 이 사례에서 확인됐습니다. 사용자는 평소처럼 로그 요약이나 장애 분석을 요청했지만, AI가 읽은 데이터 안에 포함된 지시가 실행 흐름에 개입한 것입니다.
이러한 공격은 간접 프롬프트 인젝션으로 분류됩니다. 이메일, 문서, 웹페이지, 협업 도구의 댓글, 시스템 로그처럼 AI가 업무 중 읽는 콘텐츠에 지시문을 숨겨 두고, AI가 이를 사용자 요청이나 시스템 지시와 구분하지 못하도록 만드는 방식입니다.
AI가 문서와 데이터를 읽는 환경에서는 모든 콘텐츠를 신뢰할 수 있는 업무 지시로 취급할 수 없습니다. AI가 어떤 데이터를 조회하고 어떤 외부 시스템을 호출할 수 있는지는 요청을 시작한 사용자의 권한 범위 안에서 제한돼야 합니다. 외부 전송, 파일 변경, 결재 요청, 시스템 설정 변경처럼 영향 범위가 큰 작업에는 별도의 승인과 실행 검증도 필요합니다.
권한 변경 이후에도 AI가 이전 자료를 계속 조회합니다
2026년 6월 공개된 한 오픈소스 컨테이너 관리 플랫폼의 보안 권고에서는 관리자가 역할 템플릿에서 권한을 제거한 뒤에도 하위 권한 바인딩이 정리되지 않아 사용자가 철회된 권한을 계속 보유할 수 있는 문제가 확인됐습니다. 역할이 변경되고 연결 정보가 삭제된 이후에도 기존 권한이 남아 있던 사례입니다.
AI 환경에서도 같은 문제가 발생할 수 있습니다. 직원이 부서를 옮기거나 다른 계열사로 이동해 데이터 접근 권한이 바뀌었더라도, AI 검색 색인과 캐시, 자동화에 이전 권한 정보가 남아 있으면 과거 부서의 자료가 계속 조회될 수 있습니다. 사용자가 보는 업무 화면에서는 접근이 차단됐지만, AI의 답변에는 이전 권한을 기준으로 검색된 문서가 포함되는 상황입니다.
권한 변경과 AI 검색 권한이 별도의 체계로 관리되면 적용 시점의 차이가 생깁니다. 특히 문서를 잘게 나누어 색인한 RAG 환경에서는 원문 문서의 권한이 바뀌어도 이미 생성된 검색 데이터와 캐시가 함께 갱신되지 않을 수 있습니다.
권한이 변경되면 기존 인증 정보와 권한 문맥을 즉시 무효화하고, 다음 요청부터 변경된 권한을 적용해야 합니다. AI 검색, 자동화, API 연동도 같은 권한 정보를 사용해야 조직 이동과 역할 변경이 전체 업무 흐름에 반영됩니다.
AgentOS의 패스포트, 사용자와 AI를 같은 권한 기준으로 관리합니다
앞서 살펴본 사례에 대응하기 위해 Enhans의 AgentOS는 사용자, AI, 자동화, API 요청에 동일한 권한 검증을 적용합니다.
사용자가 로그인하면 신원, 역할, 테넌트, 사용할 수 있는 기능을 기준으로 Passport(패스포트)가 발급됩니다. 사용자가 화면에서 데이터를 조회하거나 AI에 업무를 요청하면 같은 패스포트가 함께 전달됩니다. AI의 데이터 조회와 업무 실행은 요청을 시작한 사용자의 권한 범위 안에서 이루어집니다.
데이터 접근 단계에서는 테넌트, 역할, 컬렉션, 오브젝트, 행, 열 단위의 권한을 검증합니다. 권한이 없는 컬렉션과 오브젝트는 조회 대상에 포함되지 않습니다.
권한이 변경되면 기존 패스포트는 즉시 무효화됩니다. 다음 요청부터는 변경된 권한을 반영한 새 패스포트로 검증합니다. 화면, AI 검색, 자동화, API 요청에 같은 권한 정보가 적용되므로, 이전 권한을 기준으로 자료가 조회되는 상황을 줄일 수 있습니다.
계열사별 데이터 접근 범위는 어떻게 관리할 수 있을까
지주사와 여러 계열사가 함께 운영되는 그룹사 환경에서는 기능 접근 권한만으로 데이터 노출 범위를 관리하기 어렵습니다. 한 사용자가 A 계열사에서는 매니저 역할을 맡고, 지주사에서는 제한된 멤버 역할로 업무를 수행할 수 있기 때문입니다. 소속 법인과 역할, 담당 업무에 따라 조회 가능한 데이터 범위도 달라져야 합니다.
기업과 계열사의 데이터는 테넌트, 즉 각 법인 또는 고객사별로 분리된 운영 공간 단위로 구분됩니다. 각 테넌트 안에서는 역할별 기능 권한을 설정할 수 있습니다. 데이터 접근 범위는 업무 데이터 묶음인 컬렉션, 그 안의 개별 데이터 대상인 오브젝트, 행과 열 단위까지 설정할 수 있습니다.
예를 들어 발주 데이터 조회 기능은 허용하되 구매 담당자 이름이나 단가처럼 업무상 열람이 제한되는 열은 미표시 또는 마스킹으로 설정할 수 있습니다. 미표시 처리된 열은 데이터 항목 목록과 조회 결과에서 제외되고, 마스킹된 열은 항목은 보이되 값은 확인할 수 없습니다. 행 단위 조건을 적용하면 특정 법인, 조직, 기간에 해당하는 데이터만 조회하도록 제한할 수 있습니다.
기업이 이미 운영하는 SSO(통합 로그인)와 조직·권한 관리 체계의 사용자·그룹 정보도 역할 설정에 연동할 수 있습니다. 조직 이동이나 역할 변경이 발생하면 다음 로그인과 요청부터 새 권한이 적용됩니다. 각 계열사와 부서가 필요한 업무 데이터에만 접근하도록 관리할 수 있는 구조입니다.
권한 거버넌스는 전사 AI 운영의 기준입니다
AI가 조직의 데이터를 조회하고 실행하는 범위가 넓어질수록, 권한 거버넌스는 보안 검토, 도입 속도, 감사 대응에 영향을 주는 운영 기준이 됩니다. 여러 부서와 계열사에 AI를 적용하는 과정에서도 사용자별 접근 범위와 실행 가능한 업무를 일관되게 관리할 수 있어야 합니다.
조직 이동과 역할 변경이 잦은 기업 환경에서는 권한 변경이 화면에만 반영되어서는 충분하지 않습니다. AI 검색, 자동화, API 요청, 외부 시스템 실행에도 변경된 권한이 함께 적용돼야 합니다. 권한 변경과 각 실행 경로의 권한 검증이 분리되면 권한이 없는 자료가 답변에 포함되거나, 이전 부서의 데이터가 계속 조회될 수 있습니다.
AgentOS는 Passport 기반 권한 검증을 데이터 조회와 업무 실행에 적용하고, Action 실행 이력으로 실행 주체, 대상, 시각, 성공 여부를 기록합니다. 보안팀은 접근 권한을 검토하고, 현업은 허용된 범위 안에서 AI를 업무에 활용하며, 운영 책임자는 실행 결과를 확인할 수 있습니다.
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