머신 ID가 이제 인간 ID보다 무려 82대 1로 압도적으로 많아졌습니다. CyberArk의 2025년 연구에서 이러한 극적인 변화가 확인되었습니다. 인간 사용자를 위해 설계된 기존의 ID 및 접근 관리(IAM) 시스템은 이러한 속도를 따라잡기 위해 고군분투하고 있습니다.
이러한 불균형은 심각한 보안 위험을 초래합니다. 가장 빠르게 성장하는 머신 ID 부문인 AI 에이전트는 종종 제대로 관리되지 않습니다. Microsoft Copilot Studio 사용자는 지난 분기에만 100만 개 이상의 AI 에이전트를 생성했으며, 이는 130% 증가한 수치입니다. 이러한 에이전트는 단순히 인증만 하는 것이 아니라 실제로 행동하기 때문에 악용의 주요 대상이 됩니다. Gartner는 2028년까지 기업 침해의 25%가 AI 에이전트 취약점에서 비롯될 것이라고 예측합니다.
업계는 이에 대응하고 있습니다. ServiceNow는 2025년에 보안 인수에 막대한 투자를 단행하여 ID 중심의 AI 위험 관리로 전환하려는 움직임을 보였습니다. 그러나 개발자는 종종 보안보다 속도를 우선시하여 섀도 에이전트 및 과도한 권한이 부여된 계정으로 이어집니다. 현재 클라우드 IAM 솔루션과 보안 검토 프로세스는 AI 에이전트의 빠른 배포에 비해 너무 느리고 번거롭습니다.
기존 IAM 시스템은 인간 중심의 세계를 위해 구축되었습니다. Active Directory, LDAP 및 초기 PAM 솔루션은 최신 머신 ID의 규모와 복잡성을 관리하도록 설계되지 않았습니다.
미래에는 ID 관리에 접근하는 방식에 근본적인 변화가 필요합니다. 보안 팀은 AI 에이전트를 관리하고 침해를 방지하기 위한 새로운 전략을 개발해야 합니다. 초점은 모델에서 ID로 이동하여 엔터프라이즈 AI 위험에 대한 주요 제어 평면으로 전환되어야 합니다.
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