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AI 보안 기술·트렌드 · SHADOW AI & AI AGENTS

눈에 보이지 않는 위협, 섀도우 AI와 AI 에이전트

이미 조직 곳곳에 스며들었지만 보안팀의 눈에는 보이지 않는 AI. 막을 수 없다면, 지켜봐야 합니다.

대상: 정보보호·IT 담당자분량: 약 4분이너버스 보안사업팀

조직의 승인 없이 직원 개인 계정으로 쓰이는 생성형 AI, 업무를 자율적으로 처리하는 AI 에이전트 — 이른바 섀도우 AI(Shadow AI)가 2026년 기업 보안의 핵심 위협으로 떠올랐습니다. 구글 클라우드와 크라우드스트라이크 등 글로벌 기업들이 나란히 경고하고 나선 이 위협은, 편의성 때문에 이미 조직 곳곳에 스며들어 있으면서도 보안팀의 가시성 밖에 있다는 점에서 기존 위협과 근본적으로 다릅니다.

기업의 AI 사용 구조 — 보안팀이 관리하는 공식 도입 AI와, 개인 계정·승인되지 않은 도구로 쓰이는 섀도우 AI가 모두 가시성 확보라는 과제로 모이고, 이는 섀도우 AI 파악, 데이터 유출 위험 관리, 안전한 AI 사용 문화 정착이라는 보안팀의 과제로 이어진다 AI USE 기업의 AI 사용 공식 도입 AI 기업이 알고 있는 AI 보안팀이 관리 정책 적용 접근권한 관리 섀도우 AI 기업이 모르는 AI 개인 계정으로 사용 승인되지 않은 도구 업무 데이터 입력 가시성 섀도우 AI 사용은 파악하기 어렵다 보안팀의 과제 섀도우 AI 탐지·파악 데이터 유출 위험 관리 안전한 AI 사용 문화
▲ 기업이 알고 있는 AI와 모르는 AI 모두, 결국 ‘가시성 확보’라는 같은 과제로 수렴한다
기업의 AI 사용 구조 — 보안팀이 관리하는 공식 도입 AI와, 개인 계정·승인되지 않은 도구로 쓰이는 섀도우 AI가 모두 가시성 확보라는 과제로 모이고, 이는 섀도우 AI 파악, 데이터 유출 위험 관리, 안전한 AI 사용 문화 정착이라는 보안팀의 과제로 이어진다 AI USE 기업의 AI 사용 공식 도입 AI 기업이 알고 있는 AI 보안팀이 관리 정책 적용 접근권한 관리 섀도우 AI 기업이 모르는 AI 개인 계정으로 사용 승인되지 않은 도구 업무 데이터 입력 가시성 섀도우 AI 사용은 파악하기 어렵다 보안팀의 과제 섀도우 AI 탐지·파악 데이터 유출 위험 관리 안전한 AI 사용 문화
▲ 기업이 알고 있는 AI와 모르는 AI 모두, 결국 ‘가시성 확보’라는 같은 과제로 수렴한다

구글이 경고한 2026년의 위협, ‘섀도우 에이전트’

구글 클라우드는 구글 위협 인텔리전스 그룹(GTIG)·맨디언트 등이 참여한 「2026 사이버 보안 전망」 보고서에서, AI 기반 공격과 가상화 인프라(하이퍼바이저) 공격 등과 함께 ‘섀도우 에이전트’를 주목해야 할 위협으로 꼽았습니다. 정교한 AI 에이전트가 확산되면서 기존의 섀도우 AI 문제가 한층 심각한 섀도우 에이전트 문제로 번진다는 전망입니다. 조직의 승인 없이 쓰이는 AI 도구와 자율형 에이전트가 민감 데이터를 외부로 흘려보내는 보이지 않는 통로가 될 수 있다는 것입니다. 그러면서도 구글은 “에이전트를 금지하는 것은 실행 가능한 선택지가 아니다. 사용을 회사 네트워크 밖으로 몰아내 가시성만 잃게 할 뿐”이라며, 사용 자체를 막기보다 가시성을 확보하는 쪽을 해법으로 제시했습니다.

AI 에이전트발 탐지 신호, 사람보다 2.5배 빠르게 늘었다

크라우드스트라이크의 위협 헌팅 조직 오버워치(OverWatch)는 「2026 위협 헌팅 보고서」에서, AI 에이전트가 유발한 탐지 리드(분석가가 추가로 들여다봐야 할 탐지 단서)가 사람이 유발한 탐지 리드보다 2.5배 빠른 속도로 늘고 있다고 밝혔습니다. 보안팀이 조사해야 할 활동의 양과 속도를 AI가 함께 끌어올리고 있다는 뜻입니다. 에이전트는 사람보다 빠르고 광범위하게 시스템과 데이터에 접근하는 특성상, 오작동이나 탈취 한 건이 사람 계정보다 더 큰 파장으로 이어질 수 있습니다.

숫자로 보는 섀도우 AI의 현실

Netwrix가 2026년 6월 발표한 「2026 데이터·ID 보안 보고서」(1,889개 조직, 2,317명 조사)는 이 위협을 구체적인 수치로 보여줍니다. 직원의 섀도우 AI 사용을 완전히 모니터링·통제하는 조직은 20%에 불과했고, AI 에이전트·서비스 계정 같은 ‘비인간 정체성(Non-Human Identity)’을 완전히 관리·모니터링하지 못하는 조직은 76%에 달했습니다. 정책 집행과 상시 모니터링까지 갖춰 AI에 완전히 대비됐다고 답한 조직은 11%뿐이었습니다.

43% vs 11%AI로 데이터 접근 주체가 크게 늘어난 조직의 최근 12개월 침해 발생률 — 그렇지 않은 조직의 약 4배Netwrix, 2026
+$670K섀도우 AI 사용 수준이 높은 조직의 평균 침해 비용 증가분 (474만 달러 vs 407만 달러)IBM, 2025
21%민감 데이터가 AI 도구로 흘러 들어가는 경로를 완전히 파악하고 있는 조직Netwrix, 2026
31%외부 AI 도구·개인 계정으로의 데이터 전송을 완전히 막을 수 있는 조직Netwrix, 2026

대응 방향: 통제보다 가시성

업계가 공통으로 제시하는 방향은 ‘막을 수 없다면 지켜봐야 한다’는 것입니다. 관건은 어떤 계정과 에이전트가, 언제, 어떤 시스템과 데이터에 접근했는지를 빠짐없이 기록하고 한눈에 파악하는 체계입니다.

가시성 확보의 3단계 — AI 에이전트, 서비스 계정, 사용자 계정의 활동을 확인하고, 서버·업무 시스템·데이터베이스의 로그를 한곳에 통합한 뒤, 접근 패턴과 비정상 접근, 권한 사용의 이상 징후를 보안 담당자가 확인한다 1 누가 — 활동 확인 AI 에이전트 서비스 계정 사용자 계정 2 어디서 — 로그 통합 서버 업무 시스템 데이터베이스 3 무엇을 — 이상 징후 접근 패턴 비정상 접근 권한 사용 ONE VIEW 보안 담당자가 한 화면에서 확인
▲ 누가, 어디서, 무엇을 — 사람과 에이전트의 접근 기록을 한곳에 모아야 이상 징후가 보인다
가시성 확보의 3단계 — AI 에이전트, 서비스 계정, 사용자 계정의 활동을 확인하고, 서버·업무 시스템·데이터베이스의 로그를 한곳에 통합한 뒤, 접근 패턴과 비정상 접근, 권한 사용의 이상 징후를 보안 담당자가 확인한다 1 누가 — 활동 확인 AI 에이전트 서비스 계정 사용자 계정 2 어디서 — 로그 통합 서버 업무 시스템 데이터베이스 3 무엇을 — 이상 징후 접근 패턴 비정상 접근 권한 사용 ONE VIEW 보안 담당자가 한 화면에서 확인
▲ 누가, 어디서, 무엇을 — 사람과 에이전트의 접근 기록을 한곳에 모아야 이상 징후가 보인다

여기에는 세 가지가 기본이 됩니다.

01

통합 로그관리

사람 계정뿐 아니라 AI 에이전트·서비스 계정의 접근 로그까지 흩어지지 않게 한곳에서 통합해 보는 체계입니다.

02

상관분석 기반 이상 탐지

수집된 로그를 상관분석해 비정상적인 데이터 접근이나 권한 사용 패턴을 빠르게 짚어내는 것입니다.

03

비인간 정체성 보안 원칙 적용

다요소인증(MFA)과 최소권한 원칙처럼 사람 계정에 적용해 온 원칙을, 늘어나는 AI 에이전트·서비스 계정에도 동일하게 적용하는 일입니다.

화려한 기능보다 “누가·무엇이 우리 데이터에 접근했는지”를 놓치지 않는 기본기가 결국 피해 규모를 가릅니다.

이너버스의 접근

이너버스는 LogCenter로 로그의 수집·저장·무결성을 지키고, 그 위에 SecuForge SIEM으로 상관분석 영역을 넓혀 왔습니다. 사람 계정이든 늘어나는 AI 에이전트든 접근 기록을 한곳에서 놓치지 않고 보는 기본기가 여전히 출발점이라는 판단에서입니다. 여기서 한 걸음 더 나아가 AI 기반 분석·추론까지 아우르는 라인업을 준비하며, ‘AI 보안 컴플라이언스’ 영역으로 제품 방향을 넓혀 가고 있습니다.

우리 조직의 섀도우 AI, 지금 파악되고 있나요? 통합 로그관리부터 시작하는 실질적인 방법을 함께 찾아드리겠습니다.
IB
이너버스 보안사업팀
통합 보안·로그 관리 컨설팅
보안 사고 동향과 기업 보안 전략, 통합 로그 관리 도입을 안내합니다.
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