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AI 안전·정렬·평가

AI 에이전트 거버넌스, 데이터 계층에서 실시간 강제해야

VentureBeat AI·2026-08-27영문 원문

요약

AI 에이전트가 사람 승인 없이 스스로 계획하고 행동하는 사례가 늘면서, 사전 정책만으로는 권한 없는 행동을 막기 어렵다는 지적이 나온다. EDB는 역할·속성 기반 접근제어, 행·열 단위 보안, 데이터 마스킹, 정책 코드화, 감사 추적 등 기존 데이터베이스 통제를 에이전트에도 적용해 요청 시점에 즉시 차단하는 방식을 제안한다. 핵심은 에이전트를 세션 시작 시 목적이 선언된 독립적 주체(principal)로 취급해, 이를 역할이나 부서처럼 정책 엔진이 평가하도록 하는 것이다. EDB 제품관리 VP 프리얀카 자인은 이러한 '선언된 목적'이 접근 계층 평가와 사후 감사 기록 모두에 반영돼야 한다고 말했다. 이 접근은 오픈소스 Postgres 기반으로 온프레미스·클라우드·주권 환경 전반에서 일관된 정책 집행을 지향한다.

큐레이터 노트

원문에 없는 맥락입니다

그동안 에이전트 통제는 프롬프트 지침이나 모니터링 등 모델 계층에 의존해 왔는데, 이를 데이터베이스의 접근제어 기능으로 옮기면 에이전트의 행동 예측 가능성과 무관하게 요청 자체를 차단할 수 있다는 점이 핵심 차이다.

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AI 에이전트
AI 에이전트는 주어진 목표를 달성하기 위해 스스로 계획을 세우고 도구를 호출하며 행동한 결과를 관찰해 다음 행동을 결정하는 AI 시스템을 말한다.
추적
AI 에이전트나 LLM 애플리케이션이 작업을 처리하는 동안 거치는 호출, 입출력, 지연 시간 등의 실행 경로를 단계별로 기록하고 시각화하는 것을 말한다.
평가
AI 모델이나 시스템의 출력이 원하는 기준에 얼마나 부합하는지를 정량적·정성적으로 측정하는 절차를 말한다.

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