AI 보안 (또한 AI 사이버보안보안이란 소프트웨어 개발에 사용되는 AI 도구와 그 도구들이 생성하는 코드 및 인프라 모두를 보호하는 것을 의미합니다. AI가 모든 단계에 내재화됨에 따라 SDLC코드 생성부터 배포에 이르기까지, 이는 새로운 유형의 위험을 초래합니다. 모델, 에이전트, MCP 서버 및 AI 코딩 도우미 그 자체로 악용될 수 있거나, 잘못 구성되었거나, 무기화될 수 있는 것들입니다.
그것들을 확보하려면 다음이 필요합니다. 검색 엔진에서 가시성이, 위험 점수예산 및 시행 팀이 작성하는 코드뿐만 아니라 코드를 작성하는 AI, AI가 연결하는 도구 등 에이전트 개발 수명주기 전반에 걸쳐 이러한 모든 요소를 고려해야 합니다. pipeline그것이 흐르는 동안.
OWASP Global AppSec EU 2026은 6월 22일부터 26일까지 오스트리아 빈에서 개최되며, AI 기반 개발로의 전환을 모색하는 보안 팀에게 있어 올해 가장 중요한 행사입니다. Xygeni는 행사 기간 내내 부스 G-08에서 라이브 데모, 제품 전문가와의 상담, 그리고 Xygeni AI Inventory의 첫 공개 시연을 선보일 예정입니다.
인공지능 보안이 2026년의 가장 중요한 과제인 이유
AI는 더 이상 개발팀의 생산성 도구일 뿐만 아니라, 공격 표면의 일부가 되었습니다. 불과 1년도 안 되는 기간 동안 소프트웨어 공급망은 새로운 유형의 위협에 직면했습니다. 자가 전파되는 npm 웜은 개발자를 악성코드 배포 도구로 전락시켰습니다. 국가 차원의 공격자들은 매주 1억 번씩 다운로드되는 패키지 안에 악성코드를 숨겼습니다. LLM(Local Load Management)은 자율 에이전트에 악성코드를 심는 데 악용되었습니다. 이러한 사례들은 예외적인 경우가 아니라, 새로운 표준이 되었습니다.
수치는 이러한 변화를 반영합니다. 계정 정보 도용이 급증했습니다. 160에서 2025의 %Recorded Future의 보도에 따르면 2025년 4분기에 도난당한 계정 정보는 2025년 1분기보다 90% 더 많을 것으로 예상됩니다. 혼자서도 공격이 가능하며, AI는 공격을 가속화하고 공격 표면을 확장하고 있습니다. 단일 MCP 브리지 취약점(CVE-2025-6514해당 앱은 적발되기 전까지 43만 7천 번 다운로드되었습니다. 오늘날, 공용 MCP 서버의 5.5% 43%는 도구 오염 취약점을 가지고 있으며, 43%는 명령 주입 취약점을 가지고 있습니다.
핵심 문제는 아키텍처상의 격차입니다. 기존 애플리케이션 보안은 저장소에만 국한되어 모델이 무엇인지 알지 못합니다. EDR은 운영 체제만 감시할 뿐 패키지, MCP 서버 또는 AI 비서를 이해하지 못합니다.
그 격차를 해소하려면 다른 종류의 플랫폼이 필요합니다.
Xygeni AI 보안의 기능
Xygeni AI Security는 단 하나의 원칙을 중심으로 구축되었습니다. 아무것도 믿지 말고, 인공지능을 포함한 모든 것을 검증하라.. 이는 에이전트 전체 영역에 걸쳐 사용자가 사용하는 AI와 개발에 사용하는 AI 모두를 보호합니다. SDLC이 아키텍처는 발견, 감지 및 시행의 세 가지 계층으로 구성됩니다.
발견하다 - AI-SPM: 모든 AI 자산을 파악하세요
보이지 않는 것은 보호할 수 없습니다. Xygeni AI-SPM은 조직 내 모든 모델, 데이터셋, 에이전트, MCP 서버 및 AI 코딩 도구에 대한 실시간 인벤토리를 제공합니다. 이러한 요소들 간의 관계를 파악하고, 연결 고리 역할을 하는 위험 요소를 찾아내며, 감사 준비가 완료된 AI-BOM(AI Bill of Materials, 기존의 AI 자재 명세서)을 내보낼 수 있도록 지원합니다. SBOM.
럭셔리 CIS네, 이것은 EU AI법, NIST AI RMF 및 ISO/IEC 42001에 맞춰 작성된 모든 AI 감사에 대한 신뢰할 수 있는 정보 출처입니다.
감지 – AI 위험 점수 산정: 수천 개의 분석 결과 중에서 핵심적인 몇 가지만 추려내기
Xygeni AI Security는 결정론적 분석과 LLM 기반 의미 이해를 결합하여 기존 방식으로는 포착할 수 없는 부분을 찾아냅니다. SAST SCA 이 기능은 프롬프트 주입 및 시스템 프롬프트 누출, 안전하지 않은 MCP 구성, AI 파일의 민감한 정보 유출, 벡터 및 임베딩 취약점, 문서 및 규칙 파일의 악성 지침, AI 종속성 무단 사용, 하드코딩된 LLM 자격 증명, 구성된 제한을 초과하여 작동하는 에이전트를 감지합니다.
무엇보다 중요한 것은 Xygeni가 단순히 OWASP 심각도 점수가 아닌 실제 AI 공격 경로를 기준으로 우선순위를 정한다는 점입니다. 대부분의 AI 보안 도구는 수천 개의 탐지 결과를 팀에 제공하고 이를 가시성이라고 부릅니다. Xygeni는 모든 탐지 결과 중에서 도달 가능성, 악용 가능성 및 비즈니스 영향력을 기준으로 필터링하여, 팀이 백로그 대신 오늘 당장 수정해야 할 사항에 대한 간결하고 정확한 목록을 얻을 수 있도록 합니다.
이 AI는 기존 데이터에서 얻은 결과에도 적용됩니다. SAST, SCA또한 스캐너 도구를 통해 팀은 현재 사용 중인 스택을 교체하는 대신 확장할 수 있습니다.
시행하다 – Shield개발자 엔드포인트에서의 제로 트러스트
악성 패키지는 개발자의 컴퓨터에서 처음 실행되는데, 바로 npm install 명령이 실행되는 순간이며, 빌드 단계에 도달하기 훨씬 전입니다. pipeline. 자이제니 Shield 종속성 방화벽을 엔드포인트에 적용합니다.
이 프로그램은 다운로드되는 모든 패키지를 평가하고, 설치 후 스크립트가 실행되기 전에 안전하지 않거나 악의적인 설치를 차단합니다. (Powered by) MEW(악성코드 조기경보), Shield 이 솔루션은 서명이 존재하기 전에도 작동하는 AI 판정을 사용하여 악성 패키지를 탐지합니다. 또한 MCP 허용 목록을 적용하고, 신뢰할 수 없는 AI 스킬 및 규칙 파일을 차단하며, 승인되지 않은 AI 모델 및 에이전트의 실행을 방지하고, 심각한 경고가 발생하면 손상된 엔드포인트를 자동으로 격리하여 조직 전체로 확산되기 전에 문제를 차단할 수 있습니다.
이번 주 부스 G-08에서 기대할 수 있는 것
- 비엔나 데뷔: Xygeni AI Inventory 라이브 데모. 조직에서 사용 중인 모든 모델, 에이전트, MCP 서버 및 AI 코딩 도구를 포함하여 AI 공격 표면을 실시간으로 매핑하고 위험 점수 및 관계 그래프를 확인하세요.
- Live Dependency Firewall 데모. 손목 시계 Shield 설치되기 전, 또는 서명이 생성되기 전에 엔드포인트에서 악성 패키지를 평가하고 차단합니다.
- 플랫폼 전체 둘러보기. Xygeni가 AI 기반 환경에서 취약점, 멀웨어, 기밀 정보 및 공급망 위험을 탐지, 우선순위 지정 및 해결하는 방법을 살펴보세요. SDLCIDE에서 프로덕션 환경까지.
- 팀원들과 이야기해 보세요. Xygeni의 앱 보안 및 DevSecOps 전문가들이 AI 기반 솔루션에 대한 상담을 위해 일주일 내내 부스에 상주할 예정입니다. code security, CI/CD 보호, MCP 거버넌스, 소프트웨어 공급망 위험 및 최신 애플리케이션 보안 아키텍처. 알렉산더, 어거스틴, 마르코스예산 및 예수 그곳에서 당신을 만날 거예요!
에이전트 시대의 AI 사이버 보안: 비엔나에서 제기할 만한 중요한 질문들
OWASP Global AppSec EU 2026은 AI 사이버 보안에 있어 중요한 전환점에 도달했습니다. OWASP Top 10 for LLM Applications, OWASP Top 10 for Agentic Apps (2026), 그리고 OWASP MCP Top 10은 모두 현재 시행 중인 프레임워크이지만, 대부분의 조직은 아직 이러한 프레임워크 중 어느 것에 대해서도 자사의 노출 정도를 파악하지 못했습니다.
이번 주 안보 책임자들이 던져야 할 질문들:
- 당신 회사 AI는 어디에 있나요? SDLC? 대부분의 조직은 이 질문에 자신 있게 답할 수 없습니다. 섀도우 MCP 서버, 승인되지 않은 모델, 추적되지 않는 AI 에이전트는 새로운 섀도우 IT이며, 이미 여러분의 조직에서 실행되고 있습니다. pipelines.
- 인공지능이 생성한 코드가 취약점을 포함하게 되면 어떤 일이 벌어질까요? AI가 생성한 코드의 40%에는 보안 취약점이 포함되어 있습니다. SAST AI가 생성한 패턴과 IDE 수준을 이해하는 guardrails그러한 취약점들이 그 어느 때보다 빠르게 실제 제품에 침투하고 있습니다.
- 귀사의 애플리케이션 보안 스택은 MCP를 지원합니까? MCP 서버는 툴 포이즌트 공격 및 명령 주입 공격의 주요 공격 경로가 되었습니다. 보안 도구에 MCP 인벤토리 및 적용 계층이 없다면 공격자들이 이미 악용하고 있는 사각지대가 생기는 것입니다.
- 오늘 감사인을 위해 AI 기반 BOM을 작성해 주실 수 있나요? 규제 기관 및 enterprise 구매자들이 이를 요구하기 시작했습니다. 이에 "예"라고 답할 수 있는 조직은 규정 준수 및 신뢰 측면에서 상당한 우위를 점하게 될 것입니다.
Xygeni는 OWASP Global AppSec EU 2026에서 만나볼 수 있습니다.
부스 G-08 · 6월 22일~26일 · 오스트리아 빈
라이브 데모를 체험하거나, 팀과 대화를 나누거나, 특별한 기념품을 받거나, 세션 중간에 잠시 휴식을 취하고 싶으시다면 부스에 들러주세요. 전문가와의 상담 시간을 보장받고 싶으시다면, 사전에 부스 데모 시간을 예약하세요. 제니.
Xygeni는 AI 인벤토리 및 위험 점수 산정부터 개발자 엔드포인트에서의 정책 시행에 이르기까지 소프트웨어 공급망 전반에 걸쳐 AI 보안을 발견하고 우선순위를 정하며 시행하는 플랫폼입니다. 하나의 플랫폼, 하나의 위험 모델, 하나의 제어 평면을 제공합니다.
AI-SPM은 이를 감지합니다. AI Security는 이를 평가합니다. Shield 그것을 멈춘다.
FAQ's
소프트웨어 개발에서 AI 보안이란 무엇인가요?
소프트웨어 개발에서 AI 보안이란 팀에서 사용하는 AI 도구(모델, 에이전트, MCP 서버, AI 코딩 도우미)와 이러한 도구가 생성하는 코드 모두를 보호하는 것을 의미합니다. AI 자산 검색, OWASP 프레임워크 기반 위험 점수 산정, 개발자 엔드포인트에서의 정책 시행 등이 포함됩니다.
AI-BOM이란 무엇인가요?
AI BOM(인공지능 구성품 목록)은 조직 내 모든 AI 자산을 기계가 읽을 수 있도록 정리한 목록입니다. SDLC (모델, 데이터셋, 에이전트, MCP 서버 및 AI 코딩 도구)와 그 관계, 위험 점수 및 규제 매핑을 포함합니다. 이는 빠르게 AI 시대의 핵심 요소로 자리 잡고 있습니다. SBOM.
MCP 보안이란 무엇인가요?
MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 보안이란 AI 비서와 외부 도구, API, 데이터 소스 간의 연결을 보호하는 것을 의미합니다. MCP 서버는 2025~2026년에 주요 공격 벡터로 부상했으며, 상당수의 공개 MCP 서버에서 도구 오염 및 명령 주입 취약점이 발견되었습니다.
Xygeni AI 보안이란 무엇인가요?
Xygeni AI Security는 소프트웨어 공급망 전반에 걸쳐 AI 보안을 탐지, 평가 및 강화하는 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 AI-SPM(AI 보안 태세 관리)을 통한 인벤토리 및 AI-BOM 생성, OWASP LLM 및 MCP Top 10 프레임워크에 맞춘 AI 위험 점수 산정 등을 결합합니다. Shield 개발자 엔드포인트에서 제로 트러스트 정책을 시행하기 위해서입니다.
슬롭스쿼팅이란 무엇인가요?
슬롭스쿼팅은 다음과 같은 공격입니다. 악의적인 행위자 AI 코딩 도우미가 만들어내거나 제안할 가능성이 높은 패키지 이름을 등록하여, 검증 없이 AI가 추천하는 종속성을 설치하는 개발자를 대상으로 합니다.
