기업 네트워크는 누가 접속했는지 알지만, AI 에이전트는 '이유' 파악을 어렵게 만든다

우리는 수십 년 동안 네트워크가 사람, 기기, 애플리케이션을 인식하도록 가르쳐 왔습니다. 이제 AI 에이전트가 그 과정을 훨씬 더 복잡하게 만들려 하고 있습니다.

몇 년 전, 문제 해결을 위한 통화 중에 모든 네트워크 엔지니어가 결국 한 번은 듣게 되는 질문을 받았습니다. “그 기기가 무엇인지 아는 사람 있나요?”

우리는 MAC 주소와 IP 주소를 가지고 있었습니다. 어느 스위치에 연결되어 있는지, 어느 네트워크에 속해 있는지, 그리고 어디와 통신하고 있는지 알고 있었습니다. 우리가 몰랐던 것은 그것이 왜 그곳에 있는지였습니다.

결국 누군가 알아냈습니다. 그것은 완전히 정당한 기기였고, 설치된 지 너무 오래되어 통화 중인 누구도 기억하지 못했던 것이었습니다. 수수께끼가 풀렸습니다.

한동안 그런 종류의 사건에 대해 생각하지 않았습니다. 그러다 AI 에이전트에 대해 생각하기 시작했습니다. 기업 인프라에 훨씬 더 생소한 무언가를 도입하려 하고 있기 때문입니다. 이번에 문제는 미지의 기기가 아닙니다. 우리는 에이전트가 정확히 무엇인지, 누구의 것인지, 어떻게 인증되었는지 알고 있을 것입니다. 우리가 모를 수도 있는 것은 그것이 다음에 무엇을 할지 결정한 이유입니다.

그리고 저는 현재의 네트워크 정체성에 대한 정의가 그에 대비되어 있다고 생각하지 않습니다.

네트워크는 항상 예측 가능한 것을 좋아해 왔습니다

네트워킹은 여러 면에서 사물을 상자에 분류해 넣는 기술입니다. 직원의 노트북은 한 카테고리에, 방문객의 휴대폰은 다른 카테고리에 속하며, 프린터, 카메라, IoT 센서, 서버 또는 클라우드 워크로드는 또 다른 곳에 속합니다. 일단 그것이 무엇인지 알게 되면, 실제로 중요한 질문들에 답하기 시작할 수 있습니다. 어떻게 인증해야 하는가? 무엇에 접근을 허용해야 하는가? 어디에 세그먼트를 나누어야 하는가? 행동이 변하면 어떻게 되는가?

우리는 이러한 질문들을 중심으로 수십 년 동안 점점 더 정교한 기술을 구축해 왔습니다. 802.1X, RADIUS, 인증서, NAC, 기기 프로파일링, 세그먼트화, 머신 아이덴티티, 역할 기반 정책, 그리고 Zero Trust 모두 각기 다른 각도에서 문제에 접근하지만, 그중 상당수는 궁극적으로 정체성을 확립하고 그 정체성이 무엇을 하도록 허용되는지 결정하는 문제로 돌아옵니다.

이 모델은 연결되는 대상이 예측 가능하게 행동할 때 상당히 잘 작동합니다. 프린터는 성가실 수 있지만, 적어도 어느 날 아침에 깨어나서 Salesforce를 쿼리하는 것이 작업을 완료하는 데 도움이 될 것이라고 결정하지는 않습니다.