신뢰와 통제, 확신을 바탕으로 AI 에이전트 관리하기

F5 ADSP | 2026년 4월 28일

AI 에이전트는 사람들이 애플리케이션과 상호작용하는 방식을 빠르게 변화시키고 있습니다. 사용자는 웹사이트를 직접 탐색하는 대신, 자신을 대신해 작업을 처리하도록 AI에 점점 더 의존하고 있습니다. 여기에는 에이전트에게 뉴스 읽기, 출장 계획 세우기, 상품 구매 또는 계정 관리를 요청하는 일이 포함됩니다. 이러한 작업을 수행하기 위해 AI 에이전트는 웹사이트를 탐색하고, 양식을 작성하고, 계정을 만들고, 로그인하고, 주문합니다. 애플리케이션의 관점에서 보면 이러한 활동은 놀라울 정도로 사람의 행동과 유사합니다.

이러한 변화는 웹 트래픽 패턴의 근본적인 변화를 의미하며 기존의 보안 가정에 도전합니다. 기존의 봇 관리 및 사기 방지 체계는 인간 사용자와 자동화 시스템을 구분하도록 설계되었습니다. 그러나 에이전트형 AI는 이러한 경계를 모호하게 만듭니다. 이러한 에이전트는 합법적이고 승인된 주체로서 유용한 서비스를 제공하는 경우가 많지만, 기계 수준의 속도와 규모로 작동합니다. 보안 제어가 이에 맞게 조정되지 않으면 정상적인 트래픽을 차단하고 사용자 경험을 저해하며 실질적인 매출 손실을 초래할 수 있습니다.

에이전트 규모로 확장된 새로운 신뢰 과제

AI 에이전트가 실제 사용자와 조직을 대신해 행동하게 되면서, 권한 부여만으로는 더 이상 충분하지 않습니다. 에이전트가 기술적으로 애플리케이션에 접근할 수 있도록 허용되었다고 해서, 에이전트가 수행하는 모든 작업이 적절하거나 허용된 범위 내에 있거나 경제적으로 안전하다는 의미는 아닙니다. 대규모 환경에서는 의도가 신원만큼 중요합니다.

자동화가 사용자처럼 행동하는 상황에서 조직은 신뢰의 의미를 재고해야 하며, 이로 인해 새로운 과제들이 생겨납니다. 실제로 여러 팀이 다음과 같은 문제를 반복적으로 겪고 있습니다:

권한이 있다고 해서 대규모 환경에서도 항상 적절한 것은 아닙니다. AI 에이전트가 유효한 자격 증명을 보유하고 있더라도, 조직은 이분법적인 ‘허용 또는 거부’ 결정에 의존하기보다 의도, 범위, 비용 한도를 적용할 수 있는 방법이 여전히 필요합니다.
신뢰할 수 있는 엔터티 목록이 폭발적으로 늘어나고 있습니다. 애플리케이션은 이미 유익한 것으로 알려진 수백 개의 봇을 지원하고 있습니다. 탐색, 구매, 계정 생성이 가능한 AI 에이전트가 확산되면서 신뢰할 수 있는 자동화 엔터티의 수도 빠르게 증가하고 있습니다.
정상적인 에이전트가 악성 행위로 오인됩니다. 에이전트를 인식하는 가시성이 없으면 유익한 자동화가 차단되는 경우가 많아 거래 실패, 사용자 불편, 매출 손실로 이어집니다.
에이전트와 인간 간의 책임 소재가 불분명해집니다. 애플리케이션이 에이전트가 누구를 대리하는지 파악할 수 없으면 개인화, 정책 시행, 신뢰가 모두 저하됩니다.
에이전트형 브라우저는 새로운 위험을 초래합니다. 프롬프트 인젝션과 손상된 에이전트 워크플로는 민감한 데이터를 노출하고 운영을 방해하며 전반적인 보안 위험을 높일 수 있습니다.

이러한 과제들을 종합해 보면, 기존 봇 방어 체계가 빠르게 진화해야 한다는 점은 분명합니다.

에이전틱 AI에 맞춰 진화한 봇 방어

F5 Distributed Cloud Bot Defense는 새롭게 대두되는 이러한 현실에 대응하도록 설계되었습니다. AI 에이전트가 점점 더 빠른 속도로 중요한 작업을 수행함에 따라, 보안 팀은 사용자가 의존하는 워크플로를 중단하지 않으면서 신뢰할 수 있는 자동화와 허용할 수 없는 위험을 구분해야 합니다.

F5는 Web Bot Auth 및 Know Your Agent(KYA)와 같은 새로운 에이전트 인증 및 신뢰 표준을 지원하여, 조직이 AI 기반 자동화를 안전하게 도입할 수 있는 실질적인 방안을 제공합니다. 고객은 에이전트 트래픽을 기본적으로 차단하는 대신, 에이전트의 동작을 세밀하게 제어하면서 민감한 워크플로에 사용할 AI 에이전트를 명시적으로 승인할 수 있습니다.

그에 못지않게 중요한 점은 F5가 브라우저 세션을 제어하는 주체가 사람이 아닌 AI 에이전트인 경우를 파악한다는 것입니다. 최신 에이전트는 점점 더 완전한 기능을 갖춘 브라우저를 사용하고 의도적으로 사람의 상호작용 패턴을 모방하기 때문에 기존 신호만으로는 탐지하기 어렵습니다. F5 Distributed Cloud Bot Defense는 신뢰도 높은 행동 및 상호작용 데이터를 분석하여 누가 세션을 실행하고 있는지 명확히 보여줍니다. 이러한 가시성은 사각지대를 줄이고, AI 기반 브라우징이 보편화되는 상황에서 조직이 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

F5는 브라우저 세션을 AI가 주도하는지 사람이 주도하는지 명확하게 판별할 수 있으며, 이는 추측에 의존한 판단이 아닙니다.

F5는 브라우저 세션을 AI가 주도하는지 사람이 주도하는지 명확하게 판별할 수 있습니다. 이는 추측이 아닙니다.

에이전트 신뢰를 집행 가능한 정책으로 전환

가시성만으로는 충분하지 않습니다. 상호작용 규모가 커질수록 조직은 에이전트에 대한 신뢰를 집행 가능한 정책으로 전환해야 합니다.

F5를 통해 팀은 신뢰할 수 있고 정책을 준수하는 에이전트의 활동을 안심하고 허용하는 동시에, 명확한 경계를 적용하여 민감한 워크플로의 오용을 방지할 수 있습니다. 에이전트 인식 정책은 ID, 무결성, 출처 및 명시된 목적을 고려하므로 기업은 AI 에이전트가 특정 엔드포인트와 상호 작용하는 방식을 정밀하게 제어할 수 있습니다. 그 결과 운영 및 보안 위험을 줄이면서 신뢰할 수 있는 자동화를 구현할 수 있습니다.

F5는 또한 조직이 에이전트 행동이 비즈니스 전반에 미치는 영향을 파악할 수 있도록 지원합니다. 팀은 어떤 에이전트가 어떤 애플리케이션에 액세스하는지, 에이전트 활동이 전환율과 사기 발생률에 어떤 영향을 미치는지, 그리고 어디에서 위험이 발생할 수 있는지에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

에이전트 트래픽은 블랙박스가 아닙니다. F5는 어떤 에이전트가 활성 상태인지, 무엇을 하고 있는지, 비즈니스의 어느 영역과 상호작용하는지 파악합니다.

에이전트 트래픽은 블랙박스가 아닙니다. F5는 어떤 에이전트가 활동 중인지, 무엇을 하고 있는지, 비즈니스의 어느 영역과 접점이 있는지 파악합니다.

보안, 사기 방지 및 애플리케이션 팀이 정보를 공동으로 파악할 수 있으므로, 조직은 필요할 때 통제를 강화하고 요청 속도를 제한하거나 활동을 차단하여 신속하게 대응할 수 있습니다.

인사이트를 합법적인 자동화를 방해하지 않으면서 즉시 실행으로 전환할 수 있습니다.

에이전트 트래픽을 안심하고 관리하기

AI가 애플리케이션 트래픽의 상시적인 일부로 자리 잡으면서 신뢰가 매우 중요해지고 있습니다. F5 Distributed Cloud Bot Defense는 조직이 누가 애플리케이션과 상호 작용하고 있으며 그 이유가 무엇인지 파악할 수 있도록 지원합니다. 또한 적절한 제어를 자동으로 적용하고 에이전트의 동작이 기대에 부합하는지 지속적으로 검증합니다.

이러한 접근 방식은 에이전트 트래픽을 알 수 없는 위험 요소에서 관리하고 관찰할 수 있는 디지털 운영의 일부로 전환합니다. 문제가 발생한 후 대응하는 대신, 팀은 자동화가 가장 중요한 워크플로와 상호 작용하는 방식을 선제적으로 제어할 수 있습니다.

AI 에이전트는 이미 우리 곁에 있습니다. 이제 중요한 것은 이를 관리할 것인지, 아니면 비즈니스에 혼란을 일으키도록 내버려 둘 것인지입니다.

F5 Distributed Cloud Bot Defense에 대해 더 자세히 알아보고 싶으시다면 문의해 주세요.