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NIST, AI 에이전트 공격 다룬 SP 2400-102 초안 공개

NIST가 SP 2400-102 E2026 첫 공개 초안을 내놓고 AI 에이전트 공격을 분류한 새 장을 추가했습니다. 의견 접수는 12월 18일까지입니다.

Illustration of an AI agent connected to tools and memory with a shield symbol representing security standards for attacks on agents.
이미지: Хабр

미국 국립표준기술연구소(NIST)는 2026년 11월 9일 SP 2400-102 E2026의 첫 공개 초안을 발표했습니다. 2025년에 나온 머신러닝 시스템 공격 분류 체계를 확장해 AI 에이전트를 다루는 별도 장을 넣었습니다. 의견은 2026년 12월 18일까지 받습니다.

NIST는 알려진 공격 방식과 대응책을 정리해 개발자, 연구자, 보안 전문가가 같은 용어로 위협과 방어를 설명하도록 하겠다는 방침입니다. 이 분류는 이후 표준과 실무 지침을 만드는 기반이 될 것으로 예상됩니다. 문서는 예측형, 생성형, 에이전트형 시스템을 모두 포괄합니다.

4장이 정리한 공격 유형

4장은 에이전트의 작업 단계, 공격자의 목표, 공격자의 능력에 따라 공격을 구분합니다. 공격자는 과업 설정, 계획 수립, 작업 실행, 도구 결과 수신 단계에 개입할 수 있습니다. 목표는 가용성 침해, 무결성 침해, 민감 데이터 유출, 에이전트의 악의적 이용으로 나뉩니다. 예를 들어 도구를 무한히 호출하게 하면 연산 자원이 소모되고 작업을 끝내지 못합니다.

공격 경로로는 사용자 요청, 모델 공급망, 신뢰할 수 없는 데이터와 메모리, 도구와 스킬, 다중 에이전트 간 통신이 제시됩니다. 문서나 웹페이지에 숨긴 가짜 지시는 간접 프롬프트 인젝션으로 이어지고, 장기 메모리를 오염시키면 영향이 세션을 넘어 지속됩니다.

방어와 시험 방법

방어는 모델과 시스템 두 수준에서 논의됩니다. 사용자 지시와 신뢰할 수 없는 콘텐츠의 지시를 구별하도록 모델을 훈련하더라도 정교한 공격은 이를 우회할 수 있습니다. 그래서 시스템 차원에서 데이터 전달과 작업 실행을 제한하고 도구 실행을 격리합니다. 다만 제한은 유용한 작업에도 영향을 주며, 두 방어의 결합은 추가 연구가 필요하다고 저자들은 밝혔습니다.

기사는 직원 승인 후에만 메일을 보낼 수 있는 고객 응대 에이전트를 가정해, 첨부 문서가 즉시 발송을 지시할 때의 동작을 시험하는 방법도 소개합니다. 가짜 지시가 있을 때와 없을 때 같은 설정으로 같은 작업을 반복해 비교합니다.

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태그:nistai agentsprompt injectionsp 2400-102taxonomyai security

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