2026년 안전한 LLM 도구 호출을 위한 최고의 AI 에이전트 DLP 솔루션

프로덕션 시스템에서 액션을 수행하는 AI 에이전트는 데이터 보호 사각지대를 만듭니다. 에이전트가 도구를 호출할 때, 민감한 데이터는 프롬프트, 세분화된 도구 호출 및 그 인자들, Model Context Protocol (MCP) 연결, 각 도구 뒤의 API 요청 및 SaaS 액션, 그리고 반환되는 결과를 거치며 이동합니다. 네트워크 및 엔드포인트 제어는 자신들의 강제 지점을 통해 라우팅되거나 관찰되는 경로만 볼 수 있기 때문에, 관리되지 않은 에이전트-도구 트래픽은 여전히 이를 우회할 수 있습니다. AI 에이전트 데이터 보호는 단순히 프롬프트만을 검사하는 것이 아니라, 신원(identity), 목적지(destination), 그리고 액션 컨텍스트를 포함하여 에이전트-도구 및 에이전트-에이전트 경로를 고려해야 합니다.

목표는 조직이 자동화하려는 워크플로우를 깨뜨리지 않으면서 이 에이전트 데이터 경로에 대한 가시성과 제어권을 되찾는 것입니다.

도구를 사용하는 에이전트의 경우, 가장 유용한 간추린 목록은 제품이 정책을 강제하는 곳과 그 정책이 존재하는 곳에서 시작됩니다. 모든 도구 호출에 대해 프롬프트, 도구 인자, 신원, 액션, 목적지, 그리고 반환되는 데이터를 검사하고 제어할 수 있습니까? 팀이 이미 유지하고 있는 DLP 정책은 물론 사용자 지정 규칙까지 새로운 콘솔에서 재구축하지 않고 강제할 수 있습니까? 이러한 제어들을 특정 에이전트 워크로드에 매핑하면 어떤 강제 아키텍처가 어떤 데이터 손실 위험을 해결하는지 명확해집니다.

AI agent DLP architecture diagram: an action runtime applies pre-tool-call and post-tool-call controls using user identity and agent-scoped permissions, routes tool calls through an MCP gateway or SSE/CASB proxy to the destination, and returns results to the agent

핵심 요약

• 모든 에이전트 도구 호출에 대한 DLP 적용: Arcade.dev는 AI 에이전트를 위해 구축된 액션 런타임입니다. 이 솔루션은 도구 호출이 실행되는 지점에서 기존 및 사용자 지정 DLP(데이터 손실 방지) 정책을 결정론적으로 강제하며, 사용자별 및 에이전트 범위의 권한 부여와 자격 증명 격리 기능을 함께 제공합니다. 이는 이 목록에 있는 다른 도구들과 협력하여 사용자 및 에이전트가 도구에 접근하는 통제된 경로를 제공합니다.
• 인간 및 에이전트 인터페이스 전반의 DLP 적용: Nightfall AI와 Strac은 SaaS, 엔드포인트, 브라우저, 개발자 에이전트, MCP(메시지 교환 프로토콜) 트래픽 조합에 걸쳐 데이터 보호 정책을 확장합니다.
• 기존 기업 보안 스택용: Prisma AIRS, Netskope, Zscaler는 조직이 이미 해당 플랫폼을 사용하고 있으며 동일한 보안 제어 평면을 AI 및 에이전트 트래픽으로 확장하고자 할 때 가장 관련성이 높습니다.
• Microsoft 네이티브 데이터 보호용: Microsoft Purview는 Microsoft 365, Entra ID, Copilot, Power Platform, 민감도 레이블 및 Microsoft 규정 준수 워크플로우를 중심으로 구축된 환경에 적합합니다.
• 전용 가드레일 및 에이전트 자세(Posture) 관리용: Check Point AI Security는 API 기반 상호 작용 스크리닝과 에이전트 검색 및 구성 위험 평가를 결합합니다.
• 데이터 중심 보안용: Cyera는 DSPM(데이터 보안 태세 관리), 데이터 분류, ID 컨텍스트, 그리고 에이전트 자세/런타임 제어를 결합합니다.
• 실제 필요한 제어 계층을 기반으로 목록을 작성한 후, PoC(개념 증명)에서 에이전트 플랫폼, ID 모델, 데이터 경로 및 강제 동작을 검증하십시오.

한눈에 보는 최고의 AI 에이전트 DLP 도구 비교

**주요 적용 지점(Primary enforcement point)**은 제품이 통제를 적용하는 아키텍처 위치를 의미하며, **관찰 가능한 데이터 경로(observable data path)**는 제품이 검사할 수 있는 트래픽 또는 데이터를 의미합니다. **제어 세분성(control granularity)**이란 사용자별, 에이전트별, 또는 도구 호출별과 같이 제품이 정책을 정의하고 적용하는 수준을 의미하며, **정책 저장 위치(where policies live)**는 제품이 강제하는 정책이 제품 자체 콘솔에 있는지 아니면 호출하는 기존 엔진에 있는지를 의미합니다. **가용성/상태(availability/status)**는 각 기능을 GA (General Availability), preview, 또는 early access로 표시하며, 벤더가 GA 라벨 없이 기능을 출시할 경우 "available"을 사용합니다. 마지막으로 **주요 사용 사례(primary use case)**는 제품이 해결하는 주요 아키텍처적 또는 보안 문제를 설명합니다. AI 보안이 자동으로 도구 호출 DLP를 의미하지는 않습니다. 제품은 런타임, 프롬프트 경계, 엔드포인트, SaaS 커넥터, 네트워크 프록시, Microsoft 생태계, 또는 데이터 저장 시점(data-at-rest) 계층 중 어디에서 작동하는지에 따라 다릅니다.

AI 에이전트 DLP 도구의 평가 기준

AI 에이전트 DLP는 에이전트 워크플로우 전반에 걸쳐 민감 데이터 유출을 줄이는 제어 기능을 포괄합니다. 여기에는 액션 런타임, 프롬프트 가드레일, 엔드포인트 DLP, SSE 프록시, Microsoft 네이티브 거버넌스, SaaS DLP, 그리고 DSPM이 포함됩니다.

이러한 아키텍처들은 상호 교환 가능하기보다는 인접합니다. DSPM 도구는 에이전트가 접근하기 전에 민감 데이터를 식별합니다. 반면 런타임은 액션 실행 중에 정책을 강제합니다.

이 목록에 있는 대부분의 제품들은 기존 보안 플랫폼을 AI 트래픽으로 확장하는 방식입니다. 이들은 자신들의 강제 지점을 통과하는 내용을 검사할 뿐, 도구 호출 자체를 실행하지는 못합니다. 따라서 어떤 도구가 어떤 인수로, 누구와 어떤 에이전트에 의해 실행되는지(액션)가 아니라 콘텐츠만 볼 수 있습니다. 이는 포착 범위와 파괴적인 환각을 얼마나 잘 막을 수 있는지 모두 제한합니다. 예를 들어, 승인된 에이전트가 수행한 대량 삭제의 환각은 일치시킬 민감 데이터 패턴을 포함하지 않기 때문입니다. 실질적인 아키텍처는 이러한 플랫폼들을 DLP 정책의 원천으로 유지하고, 도구 호출이 실행되는 AI 네이티브 런타임에서 그 정책을 강제합니다.

선택 기준 1: 강제 지점 (Enforcement point)

제품의 아키텍처적 위치: 런타임, 프롬프트/모델 경계, API/SaaS 커넥터, 엔드포인트/브라우저, SSE/CASB 프록시, Microsoft 생태계, 또는 저장 데이터 계층.

선택 기준 2: 관찰 가능한 데이터 경로 (Observable data path)

제품이 검사할 수 있는 내용의 범위: 프롬프트, 도구 인수(tool arguments), 목적지, API 페이로드, 파일, SaaS 레코드, 네트워크 트래픽, 도구 결과, 또는 데이터 저장소.

선택 기준 3: 제어 세분성 (Control granularity)

제품이 정책을 정의하고 강제할 수 있는 정밀도: 사용자별, 에이전트별, 에이전트 범위 권한별, 도구 호출별, 그리고 목적지별. API의 OAuth 스코프에서 막는 정책은 너무 광범위합니다. 왜냐하면 하나의 쓰기 스코프가 사용자가 접근할 수 있는 모든 레코드를 포괄할 수 있기 때문입니다. DLP는 유출과 승인된 수출을 구분하기 위해 더 미세한 제어가 필요합니다.

선택 기준 4: 강제 조치 (Enforcement actions)

탐지(detect), 차단(block), 삭제(redact), 마스킹(mask), 최소화(minimize), 격리(quarantine), 승인 요청(require approval), 또는 실행 권한 부여/거부(authorize or deny execution)하는 기능. 탐지와 대응은 다릅니다. 특정 제품은 확률적 분류를 사용하여 탐지하고, 정책 일치 후 결정론적 차단, 삭제, 승인 또는 거부 조치를 적용할 수 있습니다.

AI agent DLP controls on a multi-step workflow: a CRM export with scoped tool permission passes through sensitive-data handling, summarization, a destination check, and human approval before a high-risk external email send

선택 기준 5: 감사 가능성 및 통합(Auditability and integrations)

SIEM/로깅 지원, 불변의 감사 기록 제공 여부, 정책 보고서 기능, IdP(Identity Provider) 통합, DLP 생태계 적합성, MCP/OAuth/API 지원, 그리고 Microsoft 또는 SaaS 통합 깊이.

선택 기준 6: 배포, 지연 시간 및 가용성(Deployment, latency, and availability)

배포 모델, 트래픽 라우팅 요구 사항, 런타임 통합 노력, 동기식 에이전트의 지연 시간 영향, 그리고 GA(General Availability) 대 미리 보기(preview) 상태.

선택 기준 7: 가격 투명성(Pricing transparency)

공개 가격 모델, 나열된 플랜/패키지 세부 정보, 무료 티어 또는 체험판 제공 여부, 그리고 퍼스트파티(first-party) 가격 책정 또는 라이선싱 페이지에 표시되는 청구 단위.

AI 에이전트 DLP 및 도구 호출 권한 부여를 위한 PoC 테스트

• 외부 API PII 테스트: 외부 SaaS 도구에 PII(개인 식별 정보)를 인수로 전달하는 것을 시도합니다. 솔루션이 해당 작업을 감지, 차단, 마스킹 또는 허용하는지 확인합니다.
• 대상 인식 테스트: 동일한 민감 페이로드를 승인된 내부 시스템과 외부 API, Slack 채널 또는 에이전트 핸드오프에 전송합니다. 서로 다른 허용/거부/마스킹/최소화 결정을 검증하고 대상 분류 및 이유가 기록된 로그를 확인합니다.
• MCP 도구 오염 / 간접 프롬프트 주입 테스트: 도구 결과에 숨겨진 지침을 포함하는 악성 MCP 서버를 연결하여 내보내기 도구를 호출하도록 합니다. 제품이 도구 출력을 신뢰하지 않는 것으로 처리하고, 안전하지 않은 후속 호출을 차단하며, 소스 서버, 주입된 콘텐츠 신호 및 차단된 작업을 기록하는지 확인합니다.
• 비밀 및 토큰 격리 테스트: OAuth 토큰, 새로 고침 토큰, API 키 및 주입된 자격 증명이 프롬프트, 도구 결과, 로그 또는 LLM(대규모 언어 모델)-가 보이는 컨텍스트에 절대 포함되지 않음을 확인합니다.
• 도구 결과 최소화 테스트: 데이터베이스 조회에서 불필요한 민감 필드를 반환합니다. 제품이 모델이 볼 수 있기 전에 해당 필드를 제거, 마스킹 또는 차단하는지 검증합니다.
• 사용자 에이전트 권한 교차 테스트: 사용자가 수행할 수 있지만 에이전트는 수행하도록 범위가 지정되지 않은 작업과, 에이전트는 수행하도록 범위가 지정되었지만 사용자는 승인되지 않은 작업을 시도해 봅니다.
• 안전하지 않은 다단계 워크플로우 테스트: CRM 내보내기부터 요약, 외부 이메일 전송과 같은 현실적인 순서를 실행합니다. 범위가 지정된 도구 권한, 대상 제어 및 고위험 작업에 대한 인간 승인을 검증합니다.

AI agent DLP enforcement flow: tool arguments with identity, destination, and data context are classified, deterministic pre-tool-call controls deny, redact, minimize, quarantine, or require approval before tool execution, and post-tool-call controls redact, minimize, or quarantine the returned result before it reaches model-visible context

Option 1: Arcade.dev

주요 사용 사례

Teams가 개별 행동(per-action) 권한 부여, 자격 증명 격리, 그리고 전후 도구 호출 정책 적용이 필요한 다중 사용자 프로덕션 AI 에이전트를 보호합니다. Arcade.dev는 MCP 라우팅, ID, 자격 증명, 도구 실행 및 정책 적용을 단일 액션 런타임에서 처리하여 DLP(데이터 손실 방지)와 MCP 거버넌스가 별도의 제어 평면으로 작동하지 않게 합니다.

개요

Arcade.dev는 엔터프라이즈 AI 에이전트용 액션 런타임으로, 권한 부여 및 거버넌스 통제를 액션 계층에서 적용하며 도구 액션을 실행합니다. 이는 기존 사용자 ID와 범위가 지정된(scoped) 에이전트 권한을 런타임에 결합하고, 자격 증명을 LLM 컨텍스트 외부로 유지하며, 도구 실행 전후에 정책 검사를 수행하여 도구 입력과 출력을 허용, 거부 또는 수정할 수 있게 합니다. 컨텍스트 기반 접근(Contextual Access) 후크를 통해 이러한 검사는 팀이 이미 운영하는 DLP 및 보안 엔진을 호출하거나 사용자 지정 규칙을 적용할 수 있습니다.