오라클의 로아이자는 AI가 찾아낸 취약점에 대응해 커진 보안 패치가 실제 업무에 미치는 영향을 실제 업무 부하로 검증한다고 말했다. IT 전문매체 실리콘앵글은 5일 오라클 AI 월드에서 진행된 인터뷰를 통해 이 같은 내용을 보도했다.
취약점 1400여개 담은 분기별 패치
오라클은 AI 모델 미토스(Mythos)를 대상으로 자사 코드를 점검한 결과 심각한 보안 취약점이 잇따라 발견돼 대응에 나섰다. 로아이자는 지난 3월 미토스에 조기 접근해 코드를 시험했을 때 취약점이 다수 확인됐으며, 이를 “코드 레드 상황”으로 판단했다고 설명했다. AI가 찾아낸 취약점에 대한 대응은 주로 정기 분기별 보안 패치에 반영되고 있으며, 패치 규모도 커졌다. 올해 초 배포된 분기 보안 업데이트는 오라클 제품 전반의 취약점 1400여개를 다뤘다.
패치가 크면 고객은 시스템을 최신 상태로 유지하면서 적용을 자동화해야 하지만, 업무를 멈출 수 없는 시스템에서는 업데이트가 기존 기능을 깨뜨릴 가능성도 점검해야 한다. 오라클의 ‘리얼 애플리케이션 테스팅(Real Application Testing)’은 실제 업무 부하를 기록한 뒤 패치를 적용해도 그 업무가 영향을 받지 않는지 확인하는 기능이다. 로아이자는 애플리케이션이 매우 복잡하고 국가나 산업 전체를 운영하기도 하는 만큼, 패치를 단순히 적용하는 것만으로는 충분하지 않다고 말했다. 이 테스트는 패치 적용 자체를 대신하는 것이 아니라, 실제 업무가 영향을 받는지 확인하는 절차다.
AI 접근 통제는 데이터베이스까지
패치로 외부 공격에 대응하는 것과 별도로, 기업 내부에서 AI를 활용할 때의 접근 통제도 과제로 제시됐다. 기존에는 애플리케이션이 최종 사용자의 보안 규칙을 집행했지만, AI가 코드를 작성하거나 데이터에 직접 접근하면 그 규칙을 우회할 가능성이 있다는 설명이다. 오라클은 4월부터 ‘딥 데이터 시큐리티(Deep Data Security)’를 제공하기 시작했다. 인증된 사용자의 신원을 암호화된 토큰(token)으로 데이터베이스까지 전달해, AI 에이전트도 사용자를 대신해 데이터에 접근하도록 하는 방식이다.
오라클은 이후 원격 데이터베이스와 레이크하우스 데이터, 관련 테이블까지 권한 통제를 확장했다. 로아이자는 AI가 사용자의 신원을 바탕으로 작동하고, 볼 수 없는 데이터는 유출할 수 없도록 접근 규칙을 데이터 계층에서 집행해야 한다고 말했다. 이는 애플리케이션이 어떤 방식으로 데이터를 요청하더라도 권한 확인을 데이터가 저장된 곳에서 적용하겠다는 구상이다.
업무 규칙도 같은 방식으로 처리할 수 있다고 오라클은 설명했다. 기존 애플리케이션은 고객의 한도를 넘는 신용카드 결제를 막는 규칙을 코드로 적용해 왔지만, AI 에이전트에 규칙 준수를 지시하는 것만으로는 이를 보장하기 어렵다는 것이다. 오라클은 규칙을 선언형으로 정의하는 방법과 SQL을 통한 변경이 유효한지 확인하는 SQL 어설션(SQL Assertions)을 제공하고 있다. 인터뷰는 오라클 AI 월드 기간에 진행됐으며, 실리콘앵글은 행사 보도에 대한 큐브(theCUBE)의 유료 미디어 협력 관계를 공개했다. 다만 행사 후원사나 오라클이 보도 내용을 통제하지 않았다고 밝혔다.