하나의 런타임. 하나의 정책 모델. 하나의 감사 추적.
자체 에이전트가 수행하는 모든 도구 호출, API 요청, 데이터베이스 쿼리는 Mitrity 런타임을 거칩니다 — 실행 전에, 에이전트가 선언한 미션에 실시간으로 대조 검증됩니다. SaaS 플랫폼 안에서 동작하는 에이전트도 읽기 전용 커넥터로 같은 기록에 합류합니다. 플랫폼 전체를 기둥 하나하나 살펴보세요.
어떤 에이전트를 실행할지 결정하고, 증적을 남기세요.
승인, 컴플라이언스 상태, 에이전트가 사용하는 것의 인벤토리 — 모두 모든 행동을 거버넌스하는 같은 기록에서 만들어집니다.
모든 에이전트를 실행 전에 승인하세요
사람이 내리는 결정은 두 가지입니다. 에이전트를 실행해도 되는지, 그리고 위험한 행동을 진행해도 되는지. 검토에서는 에이전트가 하기로 선언한 일과 실제로 한 일을 나란히 놓고 보며, 승인되지 않은 에이전트가 행동할 수 있는지는 하나의 설정이 결정합니다.
- 제안됨에서 승인됨·차단됨·운영 종료까지의 수명주기 상태 — 모든 변경은 감사 추적에 기록
- 지난 90일간 에이전트가 한 일로 평가를 미리 채우고, 답변마다 근거를 첨부
- 직무 분리를 갖춘 증명된 검토, 정기 재검토, 그리고 탐지 결과나 정책 드리프트가 생길 때마다 변경 검토
- 아무도 승인하지 않은 에이전트의 모든 행동을 런타임에서 거부할 수 있는 승인 게이트
감사인이 읽기만 하는 것이 아니라 검증할 수 있는 증적
통제 라이브러리는 EU AI 법, NIST AI RMF, ISO/IEC 42001 및 27001, GDPR, SOC 2, OWASP LLM Top 10, MITRE ATLAS를 다룹니다. 각 프레임워크에 대한 대응 상태는 Mitrity가 보유한 기록에서 통제 항목별로 계산되며, 모든 격차가 명시됩니다. 보고서, 증적 번들, 그 바탕의 감사 추적에는 무언가 바뀌었는지 보여 주는 해시와 서명이 붙어 있습니다.
- 각 라이브러리 대응 상태를 통제 항목별로 — 충족, 부분 충족, 미충족, 미평가로 보여 주며, 백분율 하나로 뭉뚱그리지 않습니다
- 담당자와, 선언된 잔여 위험 옆에 계산된 잔여 위험을 함께 보여 주는 AI 위험 등록부. 그리고 구성원이 증명하는 AI 정책 성명
- 무결성 해시가 붙은 SOC 2, GDPR, ISO 27001, AI 평가, 프레임워크 보고서 — 여기에 증적 번들과 만료되는 공유 링크까지
- 변조 감지 감사 추적: 모든 이벤트를 해시 체인으로 연결하고, 서명된 체크포인트로 봉인하며, 오프라인에서도 검증 가능
목록에 없는 것은 거버넌스할 수 없습니다
AI 자재 명세서(AI Bill of Materials)는 환경 내 모든 에이전트, 도구, 모델, 크리덴셜, 커넥터의 실시간 인벤토리입니다 — 분기별 스프레드시트가 아니라, 플릿과 함께 갱신되는 그래프입니다.
- 에이전트, 도구, 크리덴셜, 커넥터 자동 발견
- 항상 최신 — 거버넌스되는 이벤트마다 인벤토리가 갱신됩니다
- 섀도 에이전트, 미사용 도구, 장수 크리덴셜을 한눈에
- 모델도 포함됩니다: 에이전트가 로드하는 저장소는 스캔하고, 호출하는 호스팅 모델은 정책과 대조합니다
모든 행동을 방어하고, 그 방어가 버티는지 시험하세요.
도구와 모델 제공업체 앞단의 런타임 방어, 자체 에이전트에 대한 적대적 테스트, 그리고 에이전트가 로드하는 모델 스캔.
모든 모델과 도구 앞의 거버넌스 정문
사내 도구부터 호출하는 모델 제공업체까지, 에이전트가 대화하는 모든 대상 앞에 놓이는 단일 거버넌스 진입점입니다. 권한을 설정 파일 곳곳에 흩뿌리는 대신, 모든 능력을 한곳에서 부여하고 — 한곳에서 회수합니다.
- 에이전트별·도구별 접근 제어: 허용 오퍼레이션, 스코프, 시간 창
- 목적지 허용 목록 — 에이전트는 승인된 엔드포인트에만 도달합니다
- 도구×에이전트 단위 속도 제한으로, 허용된 행동조차 남용될 수 없습니다
- Anthropic, OpenAI, Azure OpenAI / AI Foundry, Google Vertex AI, Amazon Bedrock(OpenAI 호환 API), 그리고 모든 OpenAI 호환 호스트로 가는 모델 호출도 같은 방식으로 거버넌스
- 정책별 모델 허용 목록, 토큰 상한, 예산, 속도 제한 — 호출이 제공업체에 닿기 전에 적용
누군가 에이전트에게 무엇을 시킬 수 있는지 파악하세요
LLM 경로와 자체 에이전트 엔드포인트를 대상으로 적대적 캠페인을 일정에 따라 실행합니다. 모든 시도는 다른 행동과 똑같은 거버넌스를 거치며, 전체 교환 내용은 고객 환경에 남습니다.
- LLM 경로와 자체 에이전트 엔드포인트를 대상으로 한 캠페인 — 기본값은 모의 실행이며, 시도 횟수·시간·토큰·비용에 상한을 둡니다
- 모든 시도를 거버넌스하고 감사합니다. 프롬프트와 응답 전문은 고객 환경을 떠나지 않으며, 해시와 마스킹된 발췌만 전달됩니다
- 결과가 사실로 확정되는 결정론적 오라클 — 그리고 모든 탐지 결과에 이를 판정한 오라클의 신뢰도를 표시
- 탐지 결과를 OWASP LLM Top 10, MITRE ATLAS, NIST AI RMF, EU AI 법, ISO/IEC 42001에 매핑하고, 에이전트별 가드레일 보증 점수를 제공
에이전트가 로드하기 전에 모델을 읽으세요
PyTorch 체크포인트는 pickle 스트림이며, pickle을 로드하면 그 안에 지정된 것이 무엇이든 실행됩니다. Mitrity는 에이전트가 로드하는 저장소를 아무것도 실행하지 않고 읽어, 그 안에 무엇이 있는지 보고합니다 — 증명할 바이트 오프셋과 함께.
- pickle 스트림과 PyTorch 아카이브는 디스어셈블할 뿐 실행하지 않습니다 — 참조하는 모든 전역 객체를 바이트 오프셋과 함께 기록
- safetensors와 GGUF 헤더 무결성, 그리고 모델 카드·설정·채팅 템플릿에 숨은 지시문
- 원격 코드 경로(auto_map, 사용자 정의 파이프라인, 동봉된 Python)와 고정되지 않은 리비전을 표시
- 게이트웨이에서 관측한 호스팅 모델을 정책 규칙과, 알려진 위험 모델을 정리한 큐레이션 목록에 대조
공격자와 에이전트 사이의 세 겹 방어
프롬프트 인젝션은 에이전트 시대의 confused deputy 공격입니다. Mitrity는 입력이 도달하기 전에 걸러냅니다 — 똑같은 수법을 본 적이 있어야만 작동하는 방어가 아닙니다.
- 1계층: 알려진 인젝션 시그니처와의 패턴 매칭
- 2계층: 구조적으로 수상한 입력을 표시하는 통계 분석
- 3계층: 신종·난독화 시도를 잡는 ML 분류기
- 지시 덮어쓰기, 시스템 프롬프트 주입, 인코딩 우회를 포착
에이전트는 시크릿을 빌릴 뿐, 소유하지 않습니다.
영구 API 키를 에이전트 설정에 붙여 넣는 것은 마스터 키를 현관 매트 밑에 두는 일입니다. 브로커는 대신 저스트인타임 리스를 발급하고 — 행동이 이탈하는 순간 되가져갑니다.
- 짧은 유효기간의 리스로 저스트인타임 크리덴셜 발급
- 행동 이탈이 탐지되는 순간 자동 회수
- 크리덴셜은 고객 환경을 벗어나지 않음 — 보고되는 것은 리스 메타데이터뿐
- 상시 시크릿이 없으니, 침해된 에이전트가 훔칠 것도 없습니다
에이전트가 에이전트를 고용하는 시대, 계보가 중요합니다
침해된 저권한 봇이 고권한 동료를 무기로 만들 수 있어서는 안 됩니다. Mitrity는 에이전트 간 위임 체인을 전부 추적하고, 권한이 하류로 갈수록 좁아질 수만 있도록 강제합니다.
- 멀티 에이전트 워크플로 전반의 위임 체인 완전 추적
- 순환 위임 탐지, 깊이 제한, 팬아웃 임계치
- 교집합 방식의 권한 전파 — 수임자는 위임자를 절대 넘지 못합니다
- AI 간 권한 상승을 사후 분석이 아니라 인라인에서 차단
민감한 데이터는 있어야 할 곳에 머뭅니다
에이전트는 스택에서 가장 민감한 데이터를 만집니다. Mitrity는 전송 중에 분류하고, 밖으로 나가기 전에 마스킹하거나 차단하며, 승인한 적 없는 목적지로의 유출을 막습니다.
- 전송 중 분류: 개인정보, 크리덴셜, 금융·건강 데이터
- 미승인 목적지로의 유출 차단
- 누적 탐지가 세션을 넘나드는 찔끔찔끔 데이터 절취를 막습니다
- 프롬프트는 클러스터를 떠나기 전에, 모델 응답은 에이전트에 닿기 전에 마스킹
모든 고객의 방어가 당신의 방어를 벼립니다
전통적인 위협 인텔은 IP와 파일 해시입니다. 에이전트 공격은 다르게 생겼습니다 — 그래서 Mitrity는 행동 기반 공격 시그니처를 전체 플릿에 공유하되, 어떤 테넌트의 데이터도 경계 밖으로 내보내지 않습니다.
- 커뮤니티가 익명으로 기여한 위협 지표
- 엄격한 프라이버시 보장 아래 테넌트 간 패턴 탐지
- 지표는 공용, 매칭은 언제나 테넌트 범위 안
- 고객이 늘수록 강해지는 신종 공격 방어
SaaS 내부에 존재하는 에이전트에 도달
일부 에이전트는 게이트웨이를 거치지 않고 Microsoft 365, Salesforce, GitHub, Snowflake 내부에서 실행됩니다. Mitrity는 이러한 에이전트에 AI Security Posture Management(AI-SPM)를 제공합니다. 고객이 발급한 읽기 전용 자격 증명으로 각 플랫폼에 연결하여 대역 외에서 거버넌스합니다 — 검색하고, 무엇을 했는지 관찰하고, 보안 태세를 평가하고, 나머지 플릿과 같은 검토를 거치게 합니다. 공급업체의 클라우드에는 아무것도 설치하지 않습니다.
- GitHub Copilot — 코딩 에이전트 검색, 조직 감사 활동 가져오기, 보안 태세 읽기
- Microsoft 365 Copilot과 Copilot Studio — 테넌트 Copilot, 게시된 에이전트, 모든 Copilot Studio 에이전트를 읽기 전용으로 태세 점검
- Salesforce Agentforce — Agentforce 에이전트, 설정 감사 텔레메트리, 조직 태세 프록시
- Snowflake Cortex Agents — Cortex Agents 검색, AI 관측성 활동 가져오기, 계정 보안 태세 읽기
- 읽기 전용 AI-SPM: 검색 · 관찰 · 태세 — Pro 및 Enterprise, 설치 불필요
인텐트 인식 거버넌스 — 모든 기둥이 딛고 선 층.
에이전트가 무엇을 하는지만이 아니라 — 그것이 미션에 맞는지. 에이전트 곁에서 돌아가는 ML이 모든 행동을 이탈·리스크·이상 관점에서 스코어링합니다.
팀의 일하는 방식에 맞는 시행.
모니터 → 알림 → 시행
에이전트별로, 원하는 속도로 단계를 올리세요. 관찰로 시작해 알림으로 넘어가고, 마지막에 Mitrity가 차단하게 하세요 — fail-open과 fail-closed 기본값도 직접 선택합니다.
Slack에서 승인
수상한 행동은 사람 판단을 기다리며 보류됩니다. 승인/거부 인터랙티브 버튼과 전체 맥락이 함께 제공되고, 타임아웃도 설정 가능합니다 — 에이전트가 영원히 멈춰 있는 일은 없습니다.
네이티브 SIEM 전달
모든 거버넌스 이벤트가 Splunk(HEC), syslog CEF, 또는 임의의 웹훅으로 스트리밍됩니다. SOC는 단일 화면을 그대로 유지하고 — Mitrity는 거기에 더 나은 신호를 채울 뿐입니다.