AI 에이전트와 MCP를 활용한 데이터 보안 취약 대응 전략 = Countermeasures for Data Security Vulnerabilities Using AI Agents and MCP

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 AI 에이전트와 외부 시스템 간의 표준화된 통신을 위한 MCP(Model Context Protocol)가 망 분리 환경에서 발생할 수 있는 보안 취약점을 분석하였다. 외부 MCP 서버가 내부 AI 클라이언트에 의해 활용되어 기존의 망 분리 보안 정책을 우회하고 차단된 외부 클라우드 서비스에 접근하는 경로를 제공할 수 있다는 상황을 분석하였다. 분석 결과, MCP 통신이 표준 HTTPS 트래픽과 혼합되거나 적극적으로 필터링되지 않는 프로토콜을 사용할 경우, 기술적으로 망 분리 우회가 가능함이 확인되었다. 이는 데이터 유출, 악성코드 유입, C2(Command and Control) 위협 등 심각한 보안 리스크를 야기할 수 있는 것으로 분석되었다. 이에 대한 대응으로 심층 패킷 검사(DPI), TLS 검사 강화, 제로 트러스트 원칙 도입, N2SF(Network Security Framework) 프레임워크 개발 등 다층적 심층 방어 전략이 필요하다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study analyzed potential security vulnerabilities of the Model Context Protocol (MCP), designed for standardized communication between AI agents and external systems, within network-separated environments. The analysis focused on scenarios where an external MCP server, when utilized by an internal AI client, could bypass existing network separation security policies and provide an access path to restricted external cloud services. The findings confirmed the technical feasibility of bypassing network separation if MCP communication is either intermingled with standard HTTPS traffic or employs protocols that are not actively filtered. This was determined to pose severe security risks, including data exfiltration, malware intrusion, and Command and Control (C2) threats. To address these risks, a multi-layered defense-in-depth strategy is deemed necessary, encompassing Deep Packet Inspection (DPI), enhanced TLS inspection, the adoption of Zero Trust principles, and the development of a Network Security Framework (N2SF)