• • 시스코 AI 디펜스, 앤트로픽의 클로드 미토스 도입해 고도화된 적대적 추론 기능 탑재. 실제 공격과 유사한 환경에서 AI 에이전트의 보안성 심층 검증
• • 토크노믹스 기능 강화로 AI 에이전트의 운영 비용과 투자수익률(ROI)을 실시간으로 연계…핵심 자산 보호를 위한 AI 지출 최적화 지원
• • 시스코 IQ, 수십 년간 축적된 취약점 및 문제 해결 데이터를 바탕으로 실시간 위협 탐지 정보와 위험 노출 인프라를 기계의 속도로 연관 분석해 대응 시간 단축
• • 신규 기능을 통해 고도화되는 AI 에이전트와 복잡한 기업 AI 환경 전반의 보안, 거버넌스, 운영 가시성 확보 지원

(사진제공:시스코)

시스코(www.cisco.kr)는 호주 멜버른에서 열린 연례 행사 '시스코 라이브 APJC(Cisco Live APJC)'에서 AI 애플리케이션 및 에이전트의 보안 검증을 강화하기 위해 시스코 AI 디펜스(Cisco AI Defense)에 앤트로픽의 클로드 미토스(Claude Mythos)를 도입한다고 11월10일(화)발표했다. 이를 통해 보안 담당자는 고도화된 적대적 추론(adversarial reasoning) 역량을 활용해 AI 시스템을 대상으로 스트레스 테스트를 수행할 수 있게 된다. 이와 함께 스플렁크 에이전트 옵저버빌리티(Splunk Agent Observability) 및 시스코 IQ(Cisco IQ)의 신규 기능을 통해, 시스코는 기계의 속도로 에이전트를 보호, 관측, 통제해야 하는 새로운 보안 환경에 기업들이 대비할 수 있도록 지원한다.

지투 파텔(Jeetu Patel) 시스코 사장 겸 최고제품책임자(CPO)는 “보안과 거버넌스, 옵저버빌리티를 확보하지 못하면 대규모 확장은 불가능하다”며 “시스코는 최첨단 AI 런타임 보호 기능과 AI 에이전트의 품질을 기계의 속도로 평가 및 제어하는 기능을 결합해 지속적인 신뢰 체계를 구축하고 있다. 이를 통해 AI 에이전트의 보안 침해를 방지하는 동시에, 투입되는 모든 토큰이 측정 가능한 비즈니스 가치로 이어지도록 하고 있다”고 말했다.

AI 에이전트가 빠르게 확산되고 복잡한 도구 및 민감한 데이터에 연결되는 가운데, 지난달 발표된 스플렁크의 글로벌 연구에 따르면 IT 운영 및 엔지니어링 전문가의 81%는 보안팀과 옵저버빌리티팀 간 협력이 증가했다고 응답했다. 시스코의 스플렁크와 AI 디펜스 신규 기능은 보안 리더들이 AI 에이전트의 토큰 사용 비용과 도구 활용 효과를 파악하는 동시에, 고성능 AI 에이전트에 맞춘 보안 테스트를 수행할 수 있도록 지원한다.

시스코 AI 디펜스, 클로드 미토스로 AI 에이전트 보안 검증 강화

시스코는 2025년 1월 시스코 AI 디펜스 출시 이후 수백 개의 기업 고객이 AI 모델과 애플리케이션, 에이전트를 실제 운영 환경에 배포하기 전에 주요 보안 취약점을 식별할 수 있도록 지원해왔다. AI 디펜스의 적응형 레드팀 테스트를 통해 보안팀은 대상 시스템에 맞는 다단계 공격 시나리오를 신속하게 구성해 잠재적 위험을 찾아낼 수 있다. 여기에 클로드 미토스를 도입해 주요 보안 위험을 점검하기 위한 테스트를 설계하고, 그 결과를 바탕으로 시스템별 후속 공격 시나리오를 도출하는 기능을 강화한다. 주요 기능은 다음과 같다.

• 실제 공격을 반영한 시나리오 생성: 복잡한 시스템에서 발견하기 어려운 보안 취약점을 식별할 수 있도록 시스템의 특성과 맥락을 고려한 다단계 공격 경로 생성 
• 안전하고 제한된 접근: 고객은 AI 디펜스의 구조화된 인터페이스를 통해서만 클로드 미토스를 사용할 수 있으며, 모델에 자유롭게 프롬프트를 입력하는 방식의 접근은 허용되지 않음
• 감사 추적 및 반복 테스트: 각 테스트의 수행 내역을 기록해 감사에 활용하고, 이전 테스트 결과를 후속 공격 시뮬레이션에 반영해 반복적인 보안 점검 지원

마이클 무어(Michael Moore) 앤트로픽 사이버보안 총괄은 “기업들은 핵심 업무에 AI 에이전트를 도입하면서 실제 운영 환경에 배포하기 전 철저한 보안 검증을 원하고 있다”며 “시스코 AI 디펜스에 클로드 미토스를 도입하면 보안팀은 AI의 고도화된 추론 기능을 바탕으로 시스템별 보안 테스트를 계획하고 공격 시나리오를 생성할 수 있을 것”이라고 말했다.

시스코는 클로드 미토스를 안전하게 사용할 수 있도록 다음과 같은 다층적 보호 조치를 적용했다. 

• 등록 및 승인된 대상: 기업 고객이 소유하고 등록했으며 테스트를 명시적으로 승인한 대상에 대해서만 작동하며, 임의의 인터넷 인프라는 스캔할 수 없도록 제한 
• 담당자 식별 및 인증: 모든 레드팀 테스트에 인증을 요구하며, 각 테스트를 암호화 기술을 통해 특정 기업 담당자와 연결해 수행 주체를 식별
• 실행 중단 및 취소: 사용자가 사전에 정한 작업과 목표에 따라 제한된 시간 동안 테스트를 수행하며, 필요 시 중단 가능
• 이중 감독 체계: AI 디펜스 자체의 보안 통제 기능과 별도의 프로그램 수준의 보호 조치 및 모니터링 병행 

스플렁크 에이전트 옵저버빌리티, AI 운영 비용과 성과 통합 관리

최첨단 AI 모델은 AI 레드팀 테스트 전략 수립과 같은 복잡한 보안 업무에 유용하지만, 이러한 기능은 공격자에게도 유리하게 작용할 수 있다. AI가 사이버 공격의 진입장벽을 낮추는 가운데, 많은 기업은 AI 활용 범위가 확대됨에 따라 보안과 거버넌스, 투자수익률(ROI) 간의 균형을 맞춰야 하는 과제에 직면해 있다.

기업이 AI 에이전트를 대규모로 안정적으로 도입하려면 운영 비용뿐 아니라 비즈니스 성과와 품질까지 실시간으로 파악할 수 있어야 한다. 시스코는 이를 위해 스플렁크 에이전트 옵저버빌리티에 다음과 같은 기능을 도입했다. 

• 토크노믹스(Tokenomics): AI 지출과 업무 결과의 품질을 연계하는 비용 관리 기능으로, 향후 AWS 마켓플레이스(AWS Marketplace)에서 제공될 예정이다. 아마존 베드록(Amazon Bedrock)과 아마존 클라우드워치(Amazon CloudWatch)의 사용 데이터를 바탕으로 AI 에이전트별 운영 비용과 업무 품질 및 성과를 함께 분석해 AI 투자수익률(ROI)을 한눈에 파악할 수 있도록 한다. 이는 '.conf26'에서 공개한 토큰 사용 비용 추적 기능을 확장한 것으로, 클로드 코드(Claude Code), 코덱스(Codex), 커서(Cursor) 등 AI 에이전트와 코딩 도구 전반의 비용을 추적한다.

• Eval-G1 평가 모델: 스플렁크 에이전트 옵저버빌리티는 AI 에이전트의 실행 기록과 전문가 피드백을 바탕으로 맞춤형 소형언어모델(SLM)을 구축해 평가 및 가드레일(안전장치) 기능에 활용할 수 있도록 지원 범위를 확대했다. 이를 통해 상용 대규모언어모델(LLM) 대비 최대 98% 낮은 비용으로 AI 에이전트를 평가하고 가드레일을 적용할 수 있다. 차세대 Eval-G1 모델은 기존 LLM 대비 2.5배 빠른 평가 응답 속도를 제공하며, 높은 정확도로 AI 에이전트를 실시간 제어할 수 있도록 지원한다.

• 이밸류에이션 튜너(Evaluation Tuner): AI 에이전트의 실행 기록과 분야별 전문가(SME)의 피드백을 활용해 맞춤형 평가 모델을 미세 조정한다. 이를 통해 기업이 정한 품질 기준을 적용하고, AI 에이전트의 동작을 빠르게 조정할 수 있도록 지원한다.

클로드 미토스를 적용한 레드팀 테스트는 일부 기업 고객을 대상으로 조만간 제공될 예정이다. 토크노믹스는 12월부터 비공개 프리뷰로 제공되며, 2027년 초 AWS 마켓플레이스에서 정식 출시될 예정이다. Eval-G1 평가 모델과 이밸류에이션 튜너는 11월부터 정식 제공된다.

시스코 IQ와 스플렁크 플랫폼 기반 시스코 데이터 패브릭 연계로 보안 대응 강화

기업은 보안 취약점이 어디에 있는지 파악하는 것뿐 아니라 복잡한 IT 환경에서 위험을 신속하게 해결할 수 있어야 한다. 시스코 IQ는 주요 취약점 노출 현황을 파악하고, 시스코 파트너와 전문 서비스 조직은 이를 실제 대응 조치로 연결한다. 시스코 파트너는 대규모 취약점 해결과 인프라 현대화를 지원하며, 시스코 전문 서비스 조직은 고객이 새로운 시스코 기술과 기능을 실제 운영 환경에 적용할 수 있도록 돕는다. 시스코와 파트너는 이를 통해 기업의 IT 운영 효율화와 AI 시대에 대비한 인프라 현대화를 지원한다.

AI를 활용한 공격으로 취약점 공개부터 실제 악용까지 걸리는 시간이 수주에서 수시간으로 단축되면서, 특정 시점에만 수행하는 보안 점검으로는 기업의 위험 노출을 막기 어려워지고 있다. 이에 시스코는 보안 및 네트워크 운영팀이 신속하게 대응할 수 있도록 시스코 IQ의 실시간 정보를 기업 보안 환경과 개방형 AI 에이전트 프로토콜, 자동화된 수명주기 관리 워크플로에 직접 연계한다. 시스코 IQ는 현재 1만 6,000개 이상의 고객사를 보유하고 있으며, 약 2,000만 대의 디바이스를 아우르고 있다. 주요 기능은 다음과 같다.

• 시스코 데이터 패브릭 통합: 개방형 API를 통해 시스코 IQ의 취약점, 수명주기 및 구성 데이터를 스플렁크 플랫폼(Splunk Platform)에 직접 연계한다. 이를 통해 보안 운영팀과 AI 에이전트는 스플렁크 엔터프라이즈 시큐리티(Splunk Enterprise Security)에서 실시간 위협 탐지 정보와 네트워크 인프라의 취약점 노출 현황을 연계 분석할 수 있다.

• 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 및 서비스나우(ServiceNow) 커넥터: 지원되는 AI 에이전트와 기업 IT 서비스 관리(ITSM) 플랫폼에 구조화된 인프라 정보를 제공한다. 발견된 취약점 정보를 관련 자산과 연결된 서비스나우 문제 관리 기록으로 자동 전환해, 별도의 수작업 데이터 대조 없이 취약점 해결 조치를 조율할 수 있도록 지원한다.

• AI 기반 복원력 강화 인프라 플레이북: 제품 수명주기 전반의 주요 취약점을 파악하고, 알려진 결함에 대한 맞춤형 알림과 양자내성 암호화 준비 수준 등의 정보를 제공한다. 이를 통해 기업 IT 담당자와 시스코 인증 파트너가 인프라 현대화가 필요한 영역을 파악하고 개선 우선순위를 정할 수 있도록 지원한다.

리즈 센토니(Liz Centoni) 시스코 부회장(EVP) 겸 최고고객경험책임자(CCXO)는 “AI로 인해 기업이 보안 위협에 대응할 수 있는 시간이 점점 짧아지고 있으며, 취약점을 파악하는 것만으로는 충분하지 않다. 실제 대응으로 이어질 수 있어야 한다”며 “시스코 IQ의 취약점 정보를 스플렁크 플랫폼 기반 시스코 데이터 패브릭과 연계하면 보안 분석가가 위협을 조사하는 과정에서 관련 인프라의 취약점 정보를 확인하고 다음 대응 조치를 결정할 수 있다. 또한 시스코 파트너 및 전문 서비스 조직과 협력해 고객이 위험을 식별하는 데 그치지 않고 실질적으로 위험을 줄일 수 있도록 돕고 있다”고 말했다.