Bi.Zone: 최대 72%의 조직이 인프라에서 AI 에이전트 사용 징후를 보임

Bi.Zone은 SOC 원격 측정 데이터를 기반으로 조직의 최대 72%가 인프라에서 AI 에이전트 사용 흔적을 보인다고 보고했습니다. 가장 널리 설치된 에이전트는 Cursor(24%), Codex(24%), Copilot(17%), Claude Code(8%)이지만, 설치 여부가 실제 사용을 의미하지는 않습니다. 실제 활동을 측정했을 때 상위 5개 에이전트는 Codex(54%), Claude Code(13%), Cursor(12%), Zed(9%), OpenCode(9%)입니다. 이러한 차이는 도구의 보급률이 항상 실제 수요나 위험을 반영하지는 않는다는 것을 나타냅니다. AI 에이전트는 자율적으로 작업을 수행하고, 외부 서비스와 상호작용하며, 소스 코드 저장소, 클라우드 플랫폼, 내부 API(Application Programming Interface), 문서와 같은 기업 리소스에 접근할 수 있습니다. 만약 손상되면 공격자가 이러한 기능을 악용할 수 있습니다. 한 조사에서 Bi.Zone SOC는 사용자가 AI 에이전트를 사용하여 다른 컴퓨터에서 작업을 시작한 워크스테이션 손상 증거를 발견했습니다. 해당 에이전트는 공격 도구를 설치하고 사용자를 대신하여 명령을 실행했습니다. 이러한 시나리오는 분석가가 어떤 작업이 사용자 주도인지 에이전트 자율적인지 판단해야 하므로 보안 작업을 복잡하게 만듭니다. 또 다른 위험은 섀도우 AI(shadow AI)로, 직원이 IT 및 보안 승인 없이 AI 도구, 플러그인 또는 에이전트 구성 요소를 사용하는 것입니다. 일반 소프트웨어와 달리 이러한 솔루션은 결정을 내리고 기업 데이터에 접근할 수 있으므로 특별한 감독이 필요합니다. Bi.Zone의 제품 디렉터인 테이무르 케이르카바로프는 AI 에이전트가 내부 데이터, 저장소, API에 접근할 수 있기 때문에 체계적인 통제가 필요한 새로운 종류의 기업 도구라고 강조했습니다. 잘못된 구성이나 과도한 권한은 심각한 사고로 이어질 수 있습니다. 그는 설문 조사나 소프트웨어 인벤토리로는 얻을 수 없는 실제 사용 현황을 파악하기 위해 기술적 지표를 분석하는 것의 중요성을 언급했습니다. 포괄적인 원격 측정 분석을 통해 AI 에이전트와 그 구성 요소를 인벤토리화할 수 있지만, 관리 접근 방식(제한 또는 통제된 도입)의 선택은 보안 책임자에게 달려 있습니다.