정의
AI 에이전트의 정상적인 행동 패턴을 학습하는 보안 기법입니다. 에이전트가 호출하는 도구, 접근하는 데이터, 행동 빈도 등을 추적하며, 에이전트가 기준선에서 크게 벗어날 때 알림을 발생시킵니다. 이는 프롬프트 인젝션 공격으로 인한 손상이나 탈취를 나타냅니다. 기존의 사용자 행동 분석(UEBA) 도구는 인간의 로그인을 모니터링하도록 개발되었으며 AI 에이전트의 전형적인 고주기 자동화된 작업의 이상을 감지하지 못합니다. 목적에 맞게 구축된 AI 에이전트 행동 분석은 각 에이전트를 고유한 행동 지문을 가진 개별 신원으로 취급하여 이러한 맹점을 해결합니다.
왜 중요한가
AI 특화 행동 모니터링이 없으면 탈취된 에이전트가 정상 자격증명을 사용하여 기업 네트워크 내에서 오랜 시간 동작할 수 있으며, 인간 활동을 모니터링하도록 설계된 도구에는 일상적으로 보이는 작업을 수행할 수 있습니다.