머신 ID가 이제 인간 ID보다 무려 82대 1로 압도적으로 많습니다. CyberArk의 2025년 연구는 이러한 불균형을 밝히며 중요한 보안 문제를 강조했습니다. 인간 사용자를 위해 설계된 기존의 ID 및 접근 관리(IAM) 시스템은 AI 에이전트 및 기타 머신 ID의 폭발적인 증가를 관리하는 데 어려움을 겪고 있습니다.
이러한 급증은 최근에 빠르게 나타났습니다. Microsoft Copilot Studio 사용자는 2025년 한 분기에 100만 개 이상의 AI 에이전트를 생성했으며, 이는 130% 증가한 수치입니다. 이러한 AI 에이전트는 단순히 인증만 하는 것이 아니라 작업을 수행하고 중요한 데이터에 액세스하는 등 실제로 행동합니다. 보안 전문가들은 이러한 거버넌스 부족을 우려하고 있습니다. Gartner는 2028년까지 기업 침해 사고의 25%가 AI 에이전트 남용으로 거슬러 올라갈 것이라고 예측합니다.
기업들은 적응하기 위해 서두르고 있습니다. ServiceNow는 2025년에 보안 인수를 위해 116억 달러를 지출했으며, 이는 AI를 위한 ID 중심 보안으로의 전환을 의미합니다. 초점은 강력한 ID 관리를 통해 AI 위험을 제어하는 데 맞춰져 있습니다.
Active Directory, LDAP 및 초기 PAM을 포함한 기존 IAM 시스템은 인간 중심의 세계를 위해 구축되었습니다. 개발자는 느린 클라우드 IAM과 속도를 우선시해야 한다는 압박감 때문에 과도한 권한이 부여된 서비스 계정을 만드는 경우가 많습니다. 이는 취약점을 만듭니다.
미래에는 새로운 접근 방식이 필요합니다. 전문가들은 모델이 아닌 ID가 엔터프라이즈 AI 위험을 위한 제어 영역이 되고 있다고 믿습니다. 업계는 광범위한 침해를 방지하기 위해 머신 ID의 규모와 복잡성을 처리할 수 있는 IAM 솔루션을 개발해야 합니다.
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